Luận Án Tiến Sĩ: Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường Dựa Trên Hình Ảnh Sử Dụng Mô Hình Phân Cấp

• Tác giả: Vũ Hoài Nam
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Văn Cường
• Trường học: Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường Qua Hình Ảnh Bằng Mô Hình Phân Cấp
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC KÝ HIỆU
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIÁM SÁT SỰ KIỆN BẤT THƯỜNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH VÀ HỌC MÁY
• 1.1. Tổng quan về sự kiện bất thường
• 1.2. Dữ liệu cho phát hiện sự kiện bất thường
• 1.3. Bộ dữ liệu phát hiện sự kiện bất thường tĩnh
• 1.4. Bộ dữ liệu phát hiện sự kiện bất thường động
• 1.5. Học máy cho phát hiện sự kiện bất thường
• 1.6. Các nghiên cứu liên quan
• 1.6.1. Phát hiện sự kiện bất thường tĩnh
• 1.6.2. Phát hiện sự kiện bất thường động
• 1.7. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH PHÁT HIỆN SỰ KIỆN BẤT THƯỜNG TĨNH SỬ DỤNG MẠNG PHÂN CẤP
• 2.1. Mô hình hệ thống
• 2.2. Phát hiện hố sụt trong ảnh nhiệt thu về từ UAV
• 2.3. Phát hiện hố sụt bằng mô hình mạng phân cấp
• 2.4. Bám vết hố sụt bằng thuật toán Hungary
• 2.5. Kết quả thực nghiệm
• 2.6. Phát hiện đường sạt lở trong ảnh thu về từ UAV
• 2.7. Phân đoạn đường
• 2.8. Phát hiện sạt lở bằng mô hình phân cấp
• 2.9. Kết quả thực nghiệm
• 2.10. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH PHÁT HIỆN SỰ KIỆN BẤT THƯỜNG ĐỘNG SỬ DỤNG MẠNG PHÂN CẤP
• 3.1. Mô hình hệ thống
• 3.2. Phát hiện lửa sử dụng mô hình mạng phân cấp
• 3.3. Trích xuất đặc trưng các đối tượng nghi ngờ là lửa trong từng khung ảnh
• 3.4. Trích xuất đặc trưng thời gian của đối tượng sử dụng mô hình BiLSTM
• 3.5. Bộ dữ liệu lửa trong video FirePTIT
• 3.6. Kết quả thực nghiệm
• 3.7. Kết luận chương
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường Qua Hình Ảnh

Phát hiện sự kiện bất thường qua hình ảnh là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo. Sự kiện bất thường có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng nếu không được phát hiện kịp thời. Việc áp dụng mô hình phân cấp trong phát hiện sự kiện bất thường giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu tỉ lệ cảnh báo giả. Mô hình này cho phép xử lý dữ liệu hình ảnh một cách hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng giám sát và cảnh báo.

1.1. Khái Niệm Về Sự Kiện Bất Thường

Sự kiện bất thường là những hiện tượng xảy ra không theo quy luật thông thường, có thể do tự nhiên hoặc do con người gây ra. Việc phát hiện sớm các sự kiện này là rất cần thiết để bảo vệ tài sản và tính mạng.

1.2. Vai Trò Của Hình Ảnh Trong Phát Hiện

Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sự kiện bất thường. Các hệ thống giám sát sử dụng camera để thu thập dữ liệu hình ảnh, từ đó áp dụng các thuật toán học máy để phân tích và phát hiện.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ, việc phát hiện sự kiện bất thường vẫn gặp phải nhiều thách thức. Tỉ lệ cảnh báo giả cao và thời gian xử lý chậm là hai vấn đề chính. Các mô hình hiện tại thường gặp khó khăn trong việc phân loại chính xác các đối tượng bất thường, đặc biệt là khi chúng xuất hiện trong môi trường phức tạp.

2.1. Tỉ Lệ Cảnh Báo Giả Cao

Tỉ lệ cảnh báo giả cao có thể dẫn đến sự mất niềm tin vào hệ thống giám sát. Điều này xảy ra khi các đối tượng không phải bất thường bị nhận diện nhầm là bất thường, gây lãng phí nguồn lực.

2.2. Thời Gian Xử Lý Chậm

Thời gian xử lý chậm có thể làm giảm hiệu quả của hệ thống giám sát. Các mô hình cần phải được tối ưu hóa để đảm bảo khả năng phát hiện kịp thời các sự kiện bất thường.

III. Phương Pháp Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường Tĩnh

Phát hiện sự kiện bất thường tĩnh thường sử dụng các mô hình học sâu để phân tích hình ảnh. Mô hình phân cấp cho phép trích xuất và lọc các đối tượng nghi ngờ là bất thường, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện.

3.1. Mô Hình Phân Cấp Trong Phát Hiện

Mô hình phân cấp giúp cải thiện hiệu năng phát hiện bằng cách xử lý dữ liệu qua nhiều bước, từ đó giảm thiểu nhiễu và tăng độ chính xác.

3.2. Kết Quả Thực Nghiệm Với Mô Hình Phân Cấp

Các thử nghiệm cho thấy mô hình phân cấp đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống, đồng thời giảm tỉ lệ cảnh báo giả.

IV. Phương Pháp Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường Động

Phát hiện sự kiện bất thường động yêu cầu các mô hình phải xem xét yếu tố chuyển động của đối tượng. Mô hình phân cấp kết hợp giữa trích xuất đặc trưng không gian và thời gian để nâng cao hiệu quả phát hiện.

4.1. Trích Xuất Đặc Trưng Thời Gian

Việc trích xuất đặc trưng thời gian giúp mô hình nhận diện chính xác hơn các đối tượng bất thường động, như lửa hoặc hành vi bạo lực.

4.2. Kết Quả Thực Nghiệm Với Sự Kiện Động

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình phân cấp có khả năng phát hiện sự kiện bất thường động với độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Phân Cấp

Mô hình phân cấp không chỉ có ứng dụng trong phát hiện sự kiện bất thường mà còn có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác như giám sát an ninh, quản lý thiên tai và bảo vệ môi trường. Việc áp dụng mô hình này giúp nâng cao hiệu quả giám sát và cảnh báo.

5.1. Giám Sát An Ninh

Mô hình phân cấp có thể được sử dụng để giám sát an ninh tại các khu vực công cộng, giúp phát hiện kịp thời các hành vi bất thường.

5.2. Quản Lý Thiên Tai

Trong quản lý thiên tai, mô hình phân cấp giúp phát hiện các hiện tượng như sạt lở đất, từ đó cảnh báo sớm cho cộng đồng.

VI. Kết Luận Và Tương Lai Của Phát Hiện Sự Kiện Bất Thường

Phát hiện sự kiện bất thường qua hình ảnh bằng mô hình phân cấp đang mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến về công nghệ và phương pháp, giúp nâng cao hiệu quả giám sát và cảnh báo.

6.1. Xu Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và giảm thiểu tỉ lệ cảnh báo giả, đồng thời tối ưu hóa thời gian xử lý.

6.2. Ứng Dụng Công Nghệ Mới

Việc áp dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học sâu sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực phát hiện sự kiện bất thường.