Luận văn thạc sĩ: Phát hiện bất thường trong video giám sát sử dụng học sâu

• Tác giả: Nguyễn Thanh Hoàng
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thành Sách
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phát Hiện Bất Thường Trong Video Giám Sát Bằng Học Sâu
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Chất lượng hiện đại
• 1.2. Phạm vi và mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Cơ sở lý thuyết
• 1.4. Công trình nghiên cứu liên quan
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Kết cấu luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Bộ lọc Conv2D và Conv3D
• 2.2. Mạng Autoencoder
• 2.3. Mạng LSTM và ConvLSTM
• 2.4. Mạng U-Net
• 3. CHƯƠNG 3: CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 3.1. Nghiên cứu xuyên thẳng
• 3.2. Nghiên cứu học sâu
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Trong bối cảnh hiện nay, việc phát hiện bất thường trong video giám sát là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực an ninh và bảo vệ. Phát hiện bất thường liên quan đến việc nhận diện các sự kiện không bình thường trong các đoạn video, từ đó cung cấp thông tin kịp thời cho các cơ quan chức năng. Công nghệ học sâu đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển các mô hình machine learning có khả năng tự động phân tích video mà không cần sự can thiệp của con người. Các giải pháp hiện có thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đã được gán nhãn, điều này gây khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu. Việc áp dụng công nghệ AI trong phân tích video giúp tối ưu hóa quy trình giám sát và nâng cao hiệu quả phát hiện các sự kiện bất thường.

II. Công nghệ và phương pháp

Công nghệ học sâu đã được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện bất thường trong video giám sát. Các mô hình như Conv2D, LSTM, và U-Net đã chứng minh được hiệu quả trong việc phân tích và nhận diện các mẫu bất thường. Phân tích video sử dụng các mạng nơ-ron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng từ từng khung hình, sau đó sử dụng các mô hình hồi tiếp để dự đoán các hành động bất thường. Một trong những thách thức lớn nhất là xây dựng được một mô hình có khả năng học từ các dữ liệu không có sự kiện bất thường, từ đó có thể phát hiện các bất thường khi chúng xảy ra. Điều này đòi hỏi việc phát triển các phương pháp huấn luyện mô hình hiệu quả mà không cần đến dữ liệu đã gán nhãn.

III. Ứng dụng thực tiễn

Việc phát hiện sự kiện bất thường trong video giám sát có nhiều ứng dụng trong thực tiễn, từ việc bảo đảm an ninh công cộng đến việc giám sát các khu vực nhạy cảm. Công nghệ AI có thể giúp phát hiện các hành động như trộm cắp, bạo lực, hay các hành vi đáng ngờ khác trong thời gian thực. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu thiệt hại mà còn nâng cao khả năng phản ứng kịp thời của các lực lượng chức năng. Hệ thống giám sát tự động hóa có thể tiết kiệm thời gian và chi phí cho việc quản lý an ninh, đồng thời cung cấp một giải pháp hiệu quả hơn cho việc bảo vệ tài sản và an toàn cộng đồng.

IV. Kết luận

Nghiên cứu về phát hiện bất thường trong video giám sát bằng công nghệ học sâu mở ra nhiều triển vọng cho việc ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Việc phát triển các mô hình học máy có khả năng nhận diện và phân loại các sự kiện bất thường một cách chính xác sẽ góp phần nâng cao hiệu quả của các hệ thống giám sát hiện tại. Bằng cách tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các phương pháp phân tích video, có thể tạo ra những giải pháp an ninh tiên tiến hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu bảo vệ an toàn cho cộng đồng.