Nghiên Cứu và Xây Dựng Phần Mềm Quản Lý KSSV với Camera AI

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu nghiên cứu xây dựng phần mềm quản lý kssv và ứng dụng camera ai phân hệ đăng ký và kiểm soát vào ra, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải

• Tác giả: Nguyễn Quốc Thụ
• Người hướng dẫn: ThS. Đỗ Văn Tuyên
• Trường học: Trường Đại Học Quản Lý Và Công Nghệ Hải Phòng
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nghiên Cứu, Xây Dựng Phần Mềm Quản Lý KSSV Và Ứng Dụng Camera AI
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hải Phòng

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN
• 1.1. Đề xuất phương án và giải pháp công nghệ
• 2. CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phần Mềm Quản Lý KSSV và Camera AI

Phần mềm quản lý KSSV và ứng dụng camera AI đang trở thành xu hướng trong việc quản lý sinh viên tại các cơ sở giáo dục. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả quản lý mà còn đảm bảo an ninh cho khu vực ký túc xá. Hệ thống này cho phép theo dõi và kiểm soát ra vào một cách tự động, giảm thiểu sai sót do con người.

1.1. Lợi Ích Của Phần Mềm Quản Lý KSSV

Phần mềm quản lý KSSV giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho nhân viên quản lý. Nó cung cấp thông tin chính xác về số lượng sinh viên ra vào, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý.

1.2. Ứng Dụng Camera AI Trong Quản Lý

Camera AI giúp nhận diện khuôn mặt và theo dõi người ra vào một cách chính xác. Điều này không chỉ tăng cường an ninh mà còn giúp quản lý dễ dàng hơn.

II. Vấn Đề Quản Lý Sinh Viên Hiện Nay

Quá trình quản lý sinh viên tại các khu ký túc xá hiện nay gặp nhiều khó khăn. Việc kiểm soát ra vào chủ yếu dựa vào ghi chép thủ công, dẫn đến sai sót và mất thời gian. Số lượng sinh viên ngày càng tăng, gây áp lực lớn lên đội ngũ quản lý.

2.1. Thách Thức Trong Quản Lý Ra Vào

Sự gia tăng số lượng sinh viên khiến việc kiểm soát ra vào trở nên khó khăn. Nhân viên quản lý không thể theo dõi hết mọi người, đặc biệt trong giờ cao điểm.

2.2. Hạn Chế Của Phương Pháp Quản Lý Truyền Thống

Phương pháp quản lý truyền thống không chỉ tốn thời gian mà còn dễ dẫn đến sai sót. Việc ghi chép thủ công không đảm bảo tính chính xác và an toàn.

III. Giải Pháp Công Nghệ Cho Quản Lý KSSV

Để giải quyết các vấn đề hiện tại, việc áp dụng công nghệ vào quản lý KSSV là cần thiết. Các giải pháp như phần mềm quản lý và camera AI sẽ giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả.

3.1. Phần Mềm Quản Lý Sinh Viên Hiệu Quả

Phần mềm quản lý sinh viên giúp theo dõi thông tin và hoạt động của sinh viên một cách chính xác. Nó cho phép quản lý dễ dàng hơn và giảm thiểu sai sót.

3.2. Camera AI và Nhận Diện Khuôn Mặt

Camera AI có khả năng nhận diện khuôn mặt, giúp theo dõi người ra vào một cách tự động. Điều này không chỉ tăng cường an ninh mà còn giúp tiết kiệm thời gian cho nhân viên.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phần Mềm Quản Lý KSSV

Phần mềm quản lý KSSV và camera AI đã được triển khai tại nhiều cơ sở giáo dục, mang lại hiệu quả rõ rệt. Các trường học đã ghi nhận sự cải thiện trong việc quản lý sinh viên và an ninh khu vực.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Tại KSSV

Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng phần mềm quản lý và camera AI đã giúp giảm thiểu sai sót trong quản lý ra vào. Số lượng sinh viên được theo dõi chính xác hơn.

4.2. Phản Hồi Từ Người Dùng

Người dùng cho biết họ cảm thấy an toàn hơn khi có hệ thống camera AI. Việc quản lý trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Phần Mềm Quản Lý KSSV

Phần mềm quản lý KSSV và ứng dụng camera AI sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Công nghệ sẽ ngày càng được cải tiến, mang lại nhiều lợi ích hơn cho các cơ sở giáo dục.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ AI sẽ ngày càng được áp dụng rộng rãi trong quản lý sinh viên. Các giải pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả và an ninh.

5.2. Tầm Quan Trọng Của An Ninh Trong Giáo Dục

An ninh trong môi trường giáo dục là rất quan trọng. Việc áp dụng công nghệ sẽ giúp bảo vệ tài sản và an toàn cho sinh viên.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu, xây dựng phần mềm quản lý KSSV và ứng dụng Camera AI (Phân hệ đăng ký và kiểm soát vào ra)" được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Quốc Thụ (lớp CT2401C, ngành Công nghệ thông tin, Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng) dưới sự hướng dẫn của ThS. Đỗ Văn Tuyên. Nghiên cứu xuất phát từ nhu cầu thực tế trong công tác quản lý an ninh và giám sát người lưu trú tại khu Khách sạn sinh viên (KSSV) của nhà trường.

Thực trạng tại KSSV ghi nhận số lượng người đến cư trú ngày càng gia tăng. Bên cạnh sinh viên chính quy của Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng, khu nội trú còn tiếp nhận sinh viên Đại học Y, sinh viên thực tập nghề và nhân viên từ các doanh nghiệp ký hợp đồng thuê chỗ ở cho người lao động. Ước tính trung bình có khoảng 800 người lưu trú thường xuyên tại đây. Việc kiểm soát người ra vào khu vực KSSV trước khi triển khai đề tài hoàn toàn phụ thuộc vào việc quan sát và ghi nhận thủ công của lực lượng bảo vệ, chưa có công cụ điểm danh tự động hay lưu trữ minh chứng điện tử. Phương thức quản lý thủ công này bộc lộ nhiều hạn chế: tiêu tốn nhiều thời gian và công sức, dễ dẫn đến sai sót khi ghi chép sổ sách, đặc biệt gây áp lực lớn trong các khung giờ cao điểm và thiếu tính linh hoạt khi xử lý các tình huống phát sinh. Dù KSSV đã được trang bị hệ thống camera giám sát IP (thương hiệu Dahua) hoạt động ổn định, hệ thống này mới chỉ phục vụ việc theo dõi hình ảnh thụ động chứ chưa có khả năng tự động nhận diện và định danh người cư trú.

Mục tiêu chung của đề tài là xây dựng hệ thống quản lý an ninh hiệu quả nhằm ngăn chặn sự xâm nhập trái phép, bảo vệ tài sản, giảm tải áp lực công việc cho nhân viên bảo vệ thông qua tự động hóa quy trình kiểm soát, đồng thời ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhận diện khuôn mặt để nâng cao chất lượng quản lý.

Cụ thể, nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài bao gồm 5 nội dung chính được đánh số trong văn bản:

1. Tìm hiểu về bài toán, phân tích và xây dựng hệ thống quản lý vào ra giúp ban quản lý KSSV kiểm soát thông tin cư trú.
2. Xây dựng, phân tích và thiết kế cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý người thuê và phòng ở.
3. Tìm kiếm, đánh giá và lựa chọn giải pháp nhận diện khuôn mặt phù hợp với điều kiện cơ sở vật chất sẵn có và năng lực tài chính của KSSV.
4. Cài đặt ứng dụng và tiến hành thử nghiệm công cụ nhận diện.
5. Đánh giá kết quả đạt được và đưa ra kết luận.

Đối tượng nghiên cứu là quy trình quản lý lưu trú, quy trình kiểm soát người vào ra và các công nghệ nhận diện sinh trắc học qua camera AI. Phạm vi nghiên cứu về mặt không gian được giới hạn tại khu vực Khách sạn sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng (gồm 3 dãy nhà A, B, C với quy mô phục vụ khoảng 800 người lưu trú). Phạm vi chức năng tập trung vào phân hệ đăng ký thông tin cư trú và kiểm soát vào ra. Thời gian triển khai thực hiện đề tài từ ngày 15 tháng 01 năm 2024 đến ngày 18 tháng 05 năm 2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Để giải quyết bài toán đặt ra, tác giả kết hợp nền tảng lý thuyết phân tích thiết kế hệ thống thông tin với các công nghệ nhận diện sinh trắc học hiện đại. Cơ sở lý thuyết và công nghệ chính bao gồm:

• Công nghệ nhận diện sinh trắc học qua hình ảnh (Biometrics Recognition): Ứng dụng kỹ thuật thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo để phát hiện khuôn mặt thời gian thực (Real-time face detection), phát hiện đồng thời nhiều khuôn mặt (Multiple face detection), nhận diện người khi đeo khẩu trang và kiểm tra thực thể sống (Liveness detection) nhằm ngăn chặn giả mạo.
• Phương pháp phân tích và thiết kế hệ thống hướng đối tượng: Sử dụng ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất (UML) để xây dựng mô hình phân rã chức năng, biểu đồ ca sử dụng tổng quát và chi tiết (Use Case Diagram), biểu đồ tuần tự (Sequence Diagram), biểu đồ cộng tác thực thi (Collaboration Diagram) và mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Giao thức kết nối và truyền dẫn luồng video mạng: Sử dụng giao thức truyền luồng RTSP thông qua StreamKey từ hệ thống camera IP Dahua có sẵn tới máy chủ xử lý dữ liệu nhận diện.

Các phương pháp nghiên cứu thực tế đã được áp dụng trong đồ án:

• Phương pháp khảo sát hiện trạng: Tiến hành khảo sát thực địa tại KSSV để nắm bắt quy mô người lưu trú, quy định phân chia phòng ở, năng lực hạ tầng mạng và hiện trạng thiết bị camera IP Dahua đang hoạt động.
• Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Thu thập, nghiên cứu các tài liệu kỹ thuật về hệ quản trị cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ lập trình ứng dụng web và tài liệu tích hợp API của các nhà cung cấp giải pháp camera AI.
• Phương pháp so sánh - đối chuẩn: Thiết lập bảng tiêu chí đánh giá song song hai giải pháp công nghệ nhận diện khả thi (HANET và Ncheck) dựa trên các khía cạnh: tính năng kỹ thuật, độ tương thích hạ tầng, chi phí đầu tư và khả năng tích hợp.
• Phương pháp thực nghiệm: Triển khai cài đặt phần mềm Ncheck Bio Attendance, cấu hình luồng dữ liệu camera IP KSSV và xây dựng phân hệ phần mềm quản lý để kiểm thử chức năng đăng ký, phân phòng và ghi nhận sự kiện vào ra.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm: dữ liệu khảo sát thực tế về người lưu trú tại KSSV Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng; thông số kỹ thuật của hệ thống camera IP Dahua; tài liệu kỹ thuật, đơn giá dịch vụ và giao thức API do hai đơn vị công nghệ HANET và Ncheck cung cấp.

Nghiên cứu và lựa chọn giải pháp công nghệ

Trên cơ sở khảo sát nhu cầu, tác giả đã tiến hành nghiên cứu sâu hai phương án công nghệ nhận diện khuôn mặt thương mại để lựa chọn giải pháp phù hợp với điều kiện của KSSV:

1. Giải pháp HANET (Việt Nam): HANET cung cấp dải sản phẩm phần cứng đa dạng gồm AI Cam Outdoor, AI Cam HA1000 và Access F1. Hệ thống tích hợp sẵn các tính năng lưu trữ hình ảnh/video khi check-in, check-out; cảnh báo người lạ; báo cáo định danh vào ra theo thời gian thực và cung cấp API để lập trình viên tương tác. Ưu điểm của HANET là đơn vị trong nước nên việc liên hệ, hỗ trợ kỹ thuật thuận tiện, chất lượng phần cứng tốt. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là bắt buộc phải đầu tư thiết bị phần cứng mới hoàn toàn, không thể tận dụng lại hệ thống camera IP Dahua hiện có tại KSSV, dẫn đến chi phí triển khai ban đầu cao vượt quá nhu cầu thực tế của đơn vị.

2. Giải pháp Ncheck (Đơn vị quốc tế): Ncheck cung cấp phần mềm Ncheck Bio Attendance hỗ trợ nhận diện qua 3 phương thức sinh trắc học (khuôn mặt, vân tay, mống mắt). Giải pháp này có thuật toán cho phép kết nối trực tiếp với hầu hết các dòng camera IP phổ biến trên thị trường. Ncheck cung cấp đầy đủ API để bên thứ ba thực hiện thêm/xóa người dùng, cập nhật sinh trắc học, nhận sự kiện vào ra và xuất báo cáo. Ưu điểm nổi bật của Ncheck là tận dụng được hệ thống camera IP sẵn có của KSSV, chi phí thiết lập ban đầu thấp, quy trình triển khai gọn nhẹ. Nhược điểm là rào cản giao tiếp với đơn vị hỗ trợ kỹ thuật nước ngoài và đòi hỏi đơn vị triển khai phải tự cấu hình máy chủ cục bộ.

Tiêu chí so sánh	Giải pháp HANET	Giải pháp Ncheck
Đơn vị phát triển	Công ty công nghệ tại Việt Nam	Công ty phần mềm quốc tế
Yêu cầu phần cứng	Phải mua thiết bị chuyên dụng của hãng (HA1000, Outdoor, Access F1)	Tương thích với camera IP thông thường sẵn có trên thị trường
Khả năng tận dụng hạ tầng cũ	Không tận dụng được dàn camera IP Dahua đang hoạt động tại KSSV	Kết nối trực tiếp với hệ thống camera IP Dahua thông qua StreamKey
Phương thức sinh trắc học	Nhận diện khuôn mặt	Đa phương thức: khuôn mặt, vân tay, mống mắt
Tính năng nổi bật	Cảnh báo người lạ, lưu video check-in/out, giám sát di động	Nhận diện khi đeo khẩu trang, kiểm tra thực thể sống (Liveness detection), nhận diện nhiều người cùng lúc
Giao tiếp lập trình (API)	Hỗ trợ API kết nối dữ liệu nhận diện	Hỗ trợ API quản lý người dùng, sinh trắc học và truy xuất sự kiện
Chi phí đầu tư	Chi phí lớn do phải mua mới toàn bộ thiết bị phần cứng	Chi phí thấp, chỉ chi trả phí bản quyền dịch vụ phần mềm
Đánh giá mức độ phù hợp	Gây lãng phí hạ tầng camera hiện có, chi phí cao	Phù hợp với điều kiện kinh tế và hạ tầng kỹ thuật thực tế của KSSV

Từ kết quả phân tích so sánh trên, tác giả quyết định lựa chọn giải pháp Ncheck để ứng dụng vào hệ thống quản lý KSSV nhằm tối ưu chi phí và tận dụng tối đa cơ sở vật chất sẵn có.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo mô hình kết hợp giữa phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu KSSV và nền tảng xử lý nhận diện sinh trắc học Ncheck Bio Attendance.

Yêu cầu cấu hình máy chủ phục vụ cài đặt phần mềm Ncheck Bio Attendance bao gồm:

• Hệ điều hành: Windows 64-bit hoặc Linux.
• Môi trường thực thi: Java Runtime phiên bản 11 trở lên (đối với hệ điều hành Windows).
• Bộ nhớ trong (RAM): Tối thiểu 8 GB.
• Dung lượng ổ cứng: Còn trống tối thiểu 1 GB.
• Thiết bị thu thập dữ liệu: Camera IP giám sát, webcam máy tính hoặc các thiết bị chụp hình ảnh chuẩn USB.

Quy trình kết nối và vận hành hệ thống được thực hiện qua 6 bước:

• Bước 1: Tải bộ cài đặt phần mềm Ncheck Bio Attendance về máy chủ KSSV.
• Bước 2: Kích hoạt bản quyền sử dụng phần mềm.
• Bước 3: Khởi động dịch vụ Ncheck Bio Attendance server.
• Bước 4: Truy cập giao diện Dashboard của Ncheck để lấy mã Key kết nối dành cho máy chủ đã cài đặt.
• Bước 5: Mở ứng dụng Ncheck Bio Attendance, truy cập mục Re-register, nhập mã Key từ Dashboard để hệ thống nhận diện và liên kết thiết bị.
• Bước 6: Từ giao diện Ncheck Bio Attendance, vào mục Reference, chọn Add Camera, tiến hành nhập tên định danh và gán StreamKey của camera IP Dahua đã lắp đặt tại KSSV.

Về cấu trúc cơ sở dữ liệu và ràng buộc nghiệp vụ: Cơ sở dữ liệu của phần mềm quản lý KSSV được thiết kế để lưu trữ các thực thể thông tin phục vụ lưu trú, bao gồm bảng thông tin người thuê, bảng danh mục giới tính và bảng danh mục loại người thuê (sinh viên HPU, sinh viên Đại học Y, sinh viên nghề, công nhân doanh nghiệp). Mỗi hồ sơ người thuê lưu trữ các trường dữ liệu: họ và tên, số CCCD, hình ảnh khuôn mặt, số điện thoại, email, địa chỉ thường trú, đơn vị học tập/công tác và trạng thái cư trú.

Nghiệp vụ sắp xếp chỗ ở được ràng buộc chặt chẽ theo các quy tắc quản lý thực tế:

• Sức chứa phòng: Tối đa không quá 4 người trong 1 phòng.
• Giới tính: Trong một phòng chỉ bố trí toàn bộ nam hoặc toàn bộ nữ.
• Phân chia khu vực: Toàn bộ KSSV gồm 3 dãy nhà A, B, C; trong đó tòa B được quy hoạch dành riêng cho sinh viên đang theo học tại trường, các tòa nhà còn lại được phân bổ linh hoạt cho các đối tượng thuê bên ngoài.

Hệ thống cung cấp 8 ca sử dụng (Use case) cốt lõi: Đăng ký nội trú, Phân phòng, Chuyển phòng, Cho ra (hủy kích hoạt cư trú), Tìm kiếm, Sửa thông tin, Quản lý danh mục (danh mục phòng, khu nhà, loại đối tượng) và Thống kê (kết xuất báo cáo danh sách ra định dạng Excel). Toàn bộ các thao tác thêm, sửa người dùng và cập nhật dữ liệu khuôn mặt trên phần mềm quản trị đều được đồng bộ hai chiều với máy chủ Ncheck thông qua hệ thống API tích hợp.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan

Chương này tập trung mô tả bối cảnh hoạt động và khảo sát hiện trạng công tác quản lý tại khu vực Khách sạn sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng. Tác giả chỉ rõ những áp lực trong công tác giám sát khi số lượng người lưu trú đạt mốc trung bình khoảng 800 người với thành phần đa dạng. Các phân tích chỉ ra sự bất cập của phương thức quản lý thủ công phụ thuộc vào việc ghi chép của bảo vệ: tốn nhân lực, dễ xảy ra sai sót lúc cao điểm và thiếu minh chứng kiểm tra. Tác giả trình bày mục tiêu xây dựng hệ thống tự động hóa an ninh, đồng thời tiến hành nghiên cứu sơ bộ hai giải pháp công nghệ nhận diện là HANET và Ncheck để tìm ra hướng đi khả thi.

Chương II: Nghiên cứu lựa chọn giải pháp công nghệ

Nội dung chương II đi sâu vào phân tích năng lực kỹ thuật của giải pháp Ncheck Bio Attendance. Tác giả phân tích các chức năng nhận diện sinh trắc học của Ncheck như: nhận diện khi người dùng đeo khẩu trang, kiểm tra thực thể sống chống gian lận (Liveness detection), nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực mà không yêu cầu người dùng phải dừng lại trước camera, và khả năng phát hiện nhiều khuôn mặt cùng lúc. Chương này cũng phân tích mô hình mạng camera IP thông thường so với mô hình thực tế đang vận hành tại KSSV (sử dụng camera IP Dahua). Đồng thời, tác giả trình bày chi tiết yêu cầu cấu hình phần cứng máy chủ (RAM 8GB, ổ cứng trống 1GB, Java 11) và quy trình chuẩn hóa gồm 6 bước để kết nối luồng hình ảnh camera IP Dahua vào hệ thống xử lý Ncheck Bio Attendance.

Chương III: Cài đặt và thực nghiệm

Chương III trình bày toàn bộ quá trình phân tích thiết kế và hiện thực hóa phần mềm quản lý KSSV. Tác giả xây dựng mô hình kiến trúc hệ thống và mô hình phân rã chức năng. Dựa trên kết quả khảo sát nghiệp vụ (quy tắc xếp tối đa 4 người/phòng, phân tách nam nữ, quản lý 3 tòa A, B, C), chương này đặc tả chi tiết 8 ca sử dụng (Use case), xây dựng hệ thống biểu đồ ca sử dụng tổng quát/chi tiết, 8 biểu đồ tuần tự (Sequence Diagram) và 8 biểu đồ cộng tác thực thi (Collaboration Diagram) tương ứng. Tác giả hoàn thiện thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ, tích hợp các API từ Ncheck để xử lý sinh trắc học và xây dựng các màn hình giao diện chương trình gồm: Trang chủ Dashboard, Thêm mới người thuê, Vô hiệu hóa người dùng, Quản lý danh mục khu nhà, Quản lý đối tượng thuê và Màn hình giám sát nhận diện vào ra trực tiếp.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã đạt được các kết quả cụ thể theo đúng mục tiêu đặt ra:

• Xây dựng hoàn chỉnh phân hệ phần mềm quản lý KSSV kết hợp ứng dụng Camera AI, đáp ứng việc số hóa toàn bộ quy trình tiếp nhận thông tin, phân phòng, chuyển phòng và cho ra đối với người lưu trú.
• Kết nối thành công hệ thống camera IP Dahua có sẵn tại KSSV với phần mềm Ncheck Bio Attendance thông qua luồng StreamKey, biến hệ thống camera giám sát thông thường thành hệ thống kiểm soát an ninh sinh trắc học tự động.
• Chuẩn hóa quy trình nghiệp vụ lưu trú đáp ứng quy mô khoảng 800 người tại 3 dãy nhà A, B, C; thực thi chính xác các quy tắc quản lý phòng ở (không quá 4 người/phòng, ngăn cách giới tính nam/nữ, phân định tòa nhà theo nhóm đối tượng).
• Tích hợp thành công các API đồng bộ dữ liệu người dùng và khuôn mặt giữa phần mềm quản lý KSSV với nền tảng Ncheck, cho phép xuất dữ liệu thống kê cư trú ra tệp Excel phục vụ công tác đối soát.

Đóng góp của đồ án so với các phương thức quản lý trước đó tại cơ sở:

• Tiết kiệm đáng kể chi phí đầu tư hạ tầng phần cứng cho nhà trường nhờ giải pháp tái sử dụng toàn bộ hệ thống camera IP Dahua sẵn có thay vì phải thay mới bằng các dòng camera chuyên dụng đắt tiền.
• Chuyển đổi phương thức kiểm soát từ thủ công, phụ thuộc vào nhận định và sổ sách ghi chép của bảo vệ sang cơ chế tự động nhận diện và lưu vết điện tử, loại bỏ nguy cơ gian lận và giảm thiểu ách tắc tại cổng ra vào trong khung giờ cao điểm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản đồ án chỉ ra một số hạn chế và hướng mở nghiên cứu như sau:

• Hạn chế về phạm vi triển khai: Đề tài mới chỉ tập trung xây dựng phân hệ đăng ký và kiểm soát vào ra, chưa bao quát toàn bộ các quy trình nghiệp vụ quản lý khác của khu KSSV như quản lý cơ sở vật chất, hỏng hóc thiết bị, thu phí dịch vụ hay hóa đơn điện nước.
• Rào cản hỗ trợ kỹ thuật: Việc lựa chọn giải pháp phần mềm từ nhà cung cấp nước ngoài (Ncheck) gây ra khó khăn nhất định trong việc liên hệ, nhận hỗ trợ kỹ thuật trực tiếp khi xảy ra lỗi so với các đơn vị nội địa.
• Sự phụ thuộc hạ tầng cục bộ: Toàn bộ quá trình tiếp nhận và nhận diện khuôn mặt phụ thuộc lớn vào tính ổn định của đường truyền mạng nội bộ giữa camera Dahua và máy chủ Ncheck server đặt tại trường.

Hướng phát triển tiếp theo được đề cập: Tiếp tục nghiên cứu và mở rộng phần mềm để tích hợp thêm các phân hệ quản lý hành chính - dịch vụ còn lại của KSSV; hoàn thiện cơ chế cảnh báo người lạ xâm phạm khu vực cấm theo thời gian thực; và tiến tới nghiên cứu khả năng nhân rộng mô hình kiểm soát camera AI cho các khu vực giảng đường và cơ sở khác trong toàn trường.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm và Hệ thống thông tin khi thực hiện đồ án tốt nghiệp về các đề tài quản lý cư trú, ký túc xá hoặc ứng dụng thị giác máy tính trong an ninh giám sát.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên môn cao bao gồm:

• Phương pháp luận phân tích và so sánh giải pháp công nghệ: Cách tiếp cận thực tế khi đặt hai giải pháp phần mềm lên bàn cân đánh giá giữa năng lực kỹ thuật và bài toán tối ưu chi phí đầu tư.
• Bộ tài liệu phân tích thiết kế hệ thống theo chuẩn UML: Toàn bộ hệ thống biểu đồ ca sử dụng, đặc tả Use case, biểu đồ tuần tự và biểu đồ cộng tác cho 8 chức năng cốt lõi được xây dựng chi tiết, có thể dùng làm mẫu tham khảo trực tiếp cho các đề tài phân tích thiết kế phần mềm quản lý.
• Quy trình tích hợp kỹ thuật camera IP: Hướng dẫn cấu hình kết nối thực tế luồng StreamKey từ camera IP thương mại vào phần mềm nhận diện sinh trắc học và cách khai thác các API đồng bộ dữ liệu của bên thứ ba.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao tác giả lại lựa chọn giải pháp Ncheck thay vì HANET dù HANET là doanh nghiệp tại Việt Nam?

Tác giả chọn Ncheck vì giải pháp này cho phép kết nối trực tiếp với dàn camera IP Dahua đã được lắp đặt sẵn tại KSSV, giúp tận dụng tối đa cơ sở vật chất cũ và tiết kiệm chi phí đầu tư. Ngược lại, giải pháp của HANET tuy thuận lợi về mặt hỗ trợ kỹ thuật trong nước nhưng đòi hỏi phải mua mới toàn bộ thiết bị phần cứng của hãng, làm lãng phí dàn camera sẵn có và khiến chi phí triển khai ban đầu vượt quá nhu cầu thực tế.

Quy định nghiệp vụ xếp phòng tại KSSV được phần mềm quản lý như thế nào?

Hệ thống thiết lập các quy tắc nghiệp vụ nghiêm ngặt: mỗi phòng chỉ được bố trí tối đa 4 người; thành viên trong cùng một phòng phải có cùng giới tính (chỉ toàn nam hoặc chỉ toàn nữ); đồng thời phân chia theo 3 dãy nhà A, B, C (trong đó tòa B dành riêng cho sinh viên chính quy của trường, các tòa còn lại phân bổ cho sinh viên trường khác và nhân viên doanh nghiệp).

Cấu hình máy tính tối thiểu để cài đặt phần mềm Ncheck Bio Attendance là gì?

Máy chủ cần đáp ứng: hệ điều hành Linux hoặc Windows 64-bit; cài đặt sẵn môi trường Java Runtime phiên bản 11 trở lên (nếu dùng Windows); bộ nhớ trong RAM tối thiểu 8 GB; dung lượng ổ đĩa cứng còn trống ít nhất 1 GB; và có thiết bị thu hình ảnh hoặc camera IP tương thích.

Quy trình 6 bước để kết nối camera IP Dahua vào hệ thống nhận diện Ncheck gồm những gì?

Quy trình gồm: (1) Tải Ncheck Bio Attendance về máy chủ; (2) Kích hoạt bản quyền; (3) Khởi động Ncheck Bio Attendance server; (4) Lấy mã Key kết nối từ Dashboard; (5) Mở ứng dụng Ncheck Bio Attendance client, chọn Re-register và nhập Key; (6) Vào mục Reference, chọn Add Camera, điền tên định danh và nhập địa chỉ StreamKey của camera IP Dahua.

Giải pháp Ncheck cung cấp các tính năng sinh trắc học đặc thù nào phục vụ kiểm soát vào ra?

Ncheck cung cấp khả năng nhận diện người dùng ngay cả khi đeo khẩu trang, xác thực không tiếp xúc, hỗ trợ 3 phương thức sinh trắc học (khuôn mặt, vân tay, mống mắt), kiểm tra thực thể sống (Liveness detection) để chống giả mạo, nhận diện khuôn mặt thời gian thực khi người di chuyển qua mà không cần dừng lại, và nhận diện đồng thời nhiều khuôn mặt cùng xuất hiện trong một khung hình.

Kết luận

Đồ án của sinh viên Nguyễn Quốc Thụ đã giải quyết thành công bài toán tự động hóa quy trình kiểm soát an ninh tại Khách sạn sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng bằng cách kết hợp phần mềm quản lý nội trú với giải pháp nhận diện khuôn mặt Ncheck Bio Attendance. Nghiên cứu đạt được hiệu quả thực tiễn cao nhờ việc tái sử dụng hạ tầng camera IP Dahua sẵn có, giúp tối ưu hóa chi phí đầu tư mà vẫn đảm bảo tính chính xác trong giám sát quy mô 800 người lưu trú. Các phân tích thiết kế hệ thống theo chuẩn UML cùng quy trình kết nối camera AI qua luồng StreamKey cung cấp tài liệu tham khảo cụ thể cho các dự án ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý an ninh ký túc xá.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài "Nghiên cứu, xây dựng phần mềm quản lý KSSV và ứng dụng Camera AI (Phân hệ đăng ký và kiểm soát vào ra)" là Quá trình kiểm soát vào ra luôn là vấn đề được quan tâm của nhiều đơn vị, mang lại tiềm năng lớn trong việc giải quyết các vấn đề quản lý và an ninh trong các tổ chức. Quá trình kiểm soát vào ra luôn là vấn đề được quan tâm của nhiều đơn vị a) Tính ứng dụng cao: Với sự bùng nổ của công nghệ AI và ứng dụng camera, việc áp dụng chúng vào hệ thống quản lý sinh viên và kiểm soát ra vào không chỉ giúp tăng cường hiệu quả mà còn giảm thiểu sự phụ thuộc vào nguồn nhân lực và tăng cường tính tự động hóa. b) Nhu cầu thực tiễn: Trong môi trường giáo dục và các tổ chức đào tạo, việc quản lý thông tin sinh viên và kiểm soát ra vào là rất quan trọng. Tính tự động hóa trong việc quản lý này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót do con người.

c) Thách thức công nghệ: Xây dựng một hệ thống phần mềm kết hợp giữa quản lý sinh viên và ứng dụng camera AI đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều lĩnh vực công nghệ, từ phát triển phần mềm đến xử lý hình ảnh và nhận diện khuôn mặt, đó là một thách thức hấp dẫn đối với sự nghiên cứu và phát triển kỹ năng của em. d) Đóng góp vào cộng đồng: Nghiên cứu và phát triển phần mềm này không chỉ mang lại lợi ích cho trường học mà còn có thể được mở rộng và ứng dụng trong các tổ chức khác như doanh nghiệp, cơ sở giáo dục, hoặc các tổ chức công cộng, từ đó tạo ra giá trị cộng đồng lớn hơn. Cụ thể hơn tại Khách sạn sinh viên với có số lượng người ra vào đang có chiều hướng tăng dần, việc kết hợp với công nghệ nhận diện thay thế cho việc kiểm soát 13 thủ công thì em quyết định chọn đề tài "Nghiên cứu, xây dựng phần mềm quản lý KSSV và ứng dụng Camera AI (Phân hệ đăng ký và kiểm soát vào ra)". 14 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN 1.

Hiện trạng Tại khu vực Khách sạn sinh viên của trường Trường Đại học Quản lý và Công Nghệ Hải Phòng cho biết hiện tại người vào ở trong khách sạn sinh viên đang ngày càng tăng và cũng có nhiều doanh nghiệp muốn thuê phòng cho nhân viên của họ đến cư trú. Nhưng với số lượng người ở tăng cao như hiện nay việc kiểm soát con người cũng càng khó khăn thêm, lượng người ra vào liên tục khiến bảo vệ không nhận diện được hết và có thể dẫn tới hệ lụy không mong muốn. Hiện nay việc quản lý tại KSSV chỉ dựa vào sự ghi nhận của bảo vệ mà chưa có minh chứng hoặc bảng điểm danh. Điều này có thể tốn nhiều thời gian và công sức từ bảo vệ hoặc nhân viên quản lý, việc quản lý thủ công có thể dẫn đến sai sót trong việc ghi chép và xác định người vào ra.

Bảo vệ hoặc nhân viên quản lý có thể gặp khó khăn trong việc theo dõi và giám sát số lượng lớn người vào ra, đặc biệt là trong những khoảng thời gian cao điểm như giờ vào ra, thiếu tính linh hoạt trong việc xử lý các tình huống không mong muốn hoặc thay đổi nhanh chóng, gây khó khăn trong việc điều chỉnh và thích nghi. Để tăng cường chất lượng quản lý, phía KSSV cũng đã thiết lập hệ thống camera giám sát. Cho tới nay hệ thống vẫn đang hoạt động ổn định nhưng vẫn đang chỉ là theo dõi, chưa có khả năng nhận diện những sinh viên đã và đang ở trong KSSV. Nhu cầu Theo hiện trang thực tế mà KSSV đang gặp phải chưa có công cụ hỗ trợ trong việc kiểm soát vào ra, khiến đội ngũ quản lý khó khăn trong việc tiếp nhận việc vào ra của các đối tượng ở trong khu vực KSSV.

Bên cạnh đó số lượng các đối tượng ở trong khu vực KSSV ngày một tăng bao gồm: sinh viên trường, sinh viên đại học y, sinh viên thực tập nghề,…Ước tính 15 trung bình có khoảng 800 người lưu trú tại KSSV. Việc đảm bảo an toàn an ninh giám sát ra vào cho khu KSSV trở thành 1 vấn đề cấp thiết 1. Mục tiêu Xây dựng một hệ thống quản lý an ninh hiệu quả giúp ngăn chặn sự xâm nhập trái phép vào khu vực khách sạn sinh viên và bảo vệ tài sản của sinh viên và nhân viên. Giảm bớt gánh nặng công việc cho bảo vệ và nhân viên quản lý thông qua việc tự động hóa quy trình vào ra, giúp họ tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng khác.

Sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và nhận diện khuôn mặt để tạo ra một hệ thống quản lý hiện đại và tiên tiến, đáp ứng nhanh chóng với các thay đổi và yêu cầu trong tương lai. Đề xuất phương án và giải pháp công nghệ Sau khi nghiên cứu và tham khảo các giải pháp về nhận diện, em có thể đưa ra các giải pháp hệ thống dành cho khu vực KSSV bao gồm: HANET, Ncheck. HANET Đối với công ty HANET- công ty có trụ sở tại Việt Nam có thể là đối tác gần gũi và dễ tiếp cận nhất. Các sản phẩm về camera tích hợp AI có độ nhận diện cao, theo đó là có bộ sản phẩm phong phú có thể áp dụng cho nhiều mục đích sử dụng giúp cho phía KSSV sau khi triển khai nhận diện khuôn mặt có thể tích hợp chấm công hoặc là quản lý nhân sự.

Đến với HANET không chỉ có các thiết bị nhận diện tự động mà phía công ty còn cung cấp cả API giúp phía lập trình viên có thể tương tác với dữ liệu nhận diện. Một số hình ảnh về dải sản phẩm của HANET: 16 Hình 1: Dải sản phẩm HANET Hình 2: Sản phẩm AI CAM OUTDOOR. 17 Hình 3: Sản phẩm AI CAM HA1000. Hình 4: Sản phẩm ACCESS F1.

18 Hình 5: Bảng giá lưu trữ & chức năng nhận diện. Các tính năng đi kèm với hệ thống bao gồm: - Lưu lại hình ảnh check in check out có thời điểm kèm hình ảnh và video. - Hệ thống báo về ngay lập tức, kiểm sáot thời gian thực trên thiết bị máy tính, thiết bị di động. - Cảnh báo phát hiện người lạ.

- Báo cáo số lượng người có định danh vào – ra. Một số hình ảnh giao diện trên máy tính: 19 Hình 6: Giao diện máy tính Hình 7: Giao diện nhận diện Sau khi tìm hiểu em nhận thấy được những ưu và nhược điểm khi kết hợp với công ty HANET để thực hiện như sau: Ưu điểm: - HANET là công ty trong nước nên việc liên lạc cũng như làm việc rất tiện lợi và nhanh chóng. - Sản phẩm Camera đạt chất lượng tốt. - Giao diện và các chức năng có khả năng đáp ứng được việc nhận diện theo yêu cầu bài toán.

Nhược điểm: 20 - Việc triển khai sẽ không thể tận dụng được số lượng camera đã xây dựng sẵn tại khu vực KSSV có thể gây lãng phí. - Chí phí triển khai lớn khi nhu cầu về chức năng mong muốn sử dụng chưa cao. NCheck Đối với Ncheck là 1 công ty nước ngoài đưa ra giải pháp nhận diện vào ra bằng hình ảnh, vân tay hoặc mống mắt dựa trên camera AI. Hình 8: Website Ncheck Giải pháp công ty Ncheck đưa ra là sử dụng thuật toán kết nối với hầu hết hệ thống camera IP có mặt trên thị trường VN, giúp nhận diện được khuôn mặt.

21 Hình 9: Đơn giá nhận diện sử dụng nền tảng CLOUD của công ty Hình 10: Đơn giá nhận diện sử dụng nền tảng lưu trữ có sẵn Ưu điểm: - Hỗ trợ với các hệ thống camera đã có sẵn. - Hỗ trợ xuất API để tương tác. - Chi phí thiết lập thấp. Nhược điểm: - Công ty nước ngoài nên việc làm việc sẽ khó khăn.

22 - Phải tự xây dựng hệ thống thiết bị từ đầu. Sau khi tìm hiểu và nghiên cứu 2 phương án đã đề ra, em nhận thấy sử dụng Ncheck trong việc nhận diện vào-ra trong khu vực KSSV là phù hợp với điều kiện kinh tế cũng như việc triển khai gọn nhẹ không tốn nhiều thời gian. Với lí do đó em tin rằng Ncheck có thể phục vụ tốt công việc và có khả năng phát triển thêm các tính năng sau này nếu phía KSSV có nhu cầu, đồng thời cũng có khả năng đáp ứng với các môi trường khác. 23 CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ 2.

Ncheck là gì? Ncheck là 1 công ty phần mềm nước ngoài cung cấp giải pháp nhận diện bằng sinh trắc học dành cho các doanh nghiệp. Công dụng mà Ncheck cung cấp: - Identification with face mask: Nhận diện người ngay cả khi người đó đeo khẩu trang, đảm bảo nhận dạng an toàn và vệ sinh. - Contactless and hygienic: Không cần tiếp xúc vật lý khi một người được nhận dạng bằng khuôn mặt hoặc mống mắt. - Attendance management from remote location: Thời gian làm việc của nhân viên có thể được theo dõi và tính toán dễ dàng ngay cả khi người đó làm việc từ xa.

Người dùng có thể đăng ký và trả phòng đơn giản bằng thiết bị di động, máy tính bảng hoặc máy tính cá nhân. - Multiple biometrics: Có sẵn 3 phương thức sinh trắc học - khuôn mặt, ngón tay và mống mắt. - Comprehensive reporting: Các báo cáo bao gồm bản tóm tắt về giờ làm việc, làm thêm giờ, kỳ nghỉ, nghỉ ốm và các thông tin liên quan khác, tất cả đều có thể được xuất sang hệ thống trả lương. - Location tracking: Hệ thống chấm công của chúng tôi có thể theo dõi vị trí địa lý nơi nhận/trả phòng của một người - Liveness detection: Trước khi bắt đầu nhận dạng khuôn mặt, hệ thống có thể xác thực rằng việc đăng ký đang được thực hiện bởi một người thực.

- Real-time face detection: Hệ thống có thể phát hiện khuôn mặt của một người đi ngang qua mà không cần dừng lại và chờ camera chụp ảnh. 24 - Multiple face detection: Hệ thống chấm công sinh trắc học của chúng tôi có thể phát hiện và nhận dạng khuôn mặt của tất cả những người nhìn thấy trong ảnh. Ứng dựng của Ncheck có thể áp dụng cho các khối văn phòng, kho bãi, khách sạn, cơ sở giáo dục,… Ưu điểm có thể kể đến là: Đối với cơ quan Đối với người dùng - Hiệu quả về chi phí - người - Dễ sử dụng - không bao giờ lo dùng hệ thống không cần thẻ ID, lắng về việc quên thẻ thời gian. huy hiệu hoặc thiết bị khác, họ - Chính xác - bằng cách sử dụng chỉ cần sử dụng sinh trắc học.