I. Tổng Quan Ước Lượng Mật Độ Đám Đông Video Giám Sát
Ngày nay, hệ thống camera giám sát được triển khai rộng rãi, đặc biệt tại các thành phố lớn. Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi an ninh trật tự, quản lý giao thông và đảm bảo an ninh công cộng. Tuy nhiên, việc giám sát thủ công bằng con người đối với số lượng lớn camera trở nên quá tải và dễ sai sót. Do đó, việc phát triển hệ thống tự động ước lượng mật độ đám đông từ video giám sát là một nhu cầu cấp thiết. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu, cải tiến các phương pháp ước lượng mật độ đám đông dựa trên mô hình CNN, góp phần xây dựng hệ thống giám sát thông minh, hỗ trợ cảnh báo sớm và phòng ngừa các tình huống bất thường. Bài toán này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết khi mà tình hình an ninh thế giới ngày càng phức tạp, các sự kiện tập trung đông người tiềm ẩn nhiều rủi ro. Ngoài ra, quản lý giao thông hiệu quả cũng cần đến phân tích đám đông để giảm thiểu ùn tắc.
1.1. Tầm Quan Trọng Của Ước Lượng Mật Độ Trong An Ninh
Với tình hình khủng bố diễn biến phức tạp, việc ước lượng mật độ đám đông giúp xác định khu vực tập trung đông người, từ đó có biện pháp phòng ngừa, ứng phó kịp thời. Hệ thống có thể cảnh báo khi mật độ vượt ngưỡng cho phép, hỗ trợ lực lượng chức năng can thiệp, ngăn chặn các hành vi gây rối, bạo loạn. Theo tài liệu gốc, các hệ thống camera giám sát thường được dùng để theo dõi và đánh giá tình hình an ninh trật tự ở các địa điểm công cộng, tuyến đường giao thông quan trọng, khu vực trọng yếu, Việc phát hiện đám đông và phân tích đám đông hiệu quả là yếu tố then chốt trong việc đảm bảo an ninh.
1.2. Ứng Dụng Ước Lượng Mật Độ Trong Quản Lý Giao Thông
Tình trạng kẹt xe gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế. Ước lượng mật độ đám đông phương tiện giao thông giúp cơ quan chức năng điều tiết giao thông hợp lý, giảm ùn tắc. Hệ thống có thể tự động điều chỉnh đèn tín hiệu, phân luồng giao thông dựa trên mật độ phương tiện, tối ưu hóa lưu lượng. Bài toán này đặc biệt quan trọng tại các thành phố lớn với mật độ dân số cao. Thành phố Hồ Chí Minh bị thiệt hại khoảng 27.000 tỉ đồng mỗi năm do tình trạng kẹt xe gây ra. Do đó, việc điều khiển đám đông phương tiện là một bài toán cấp thiết.
II. Bài Toán Ước Lượng Mật Độ Đám Đông Các Thách Thức Lớn
Việc ước lượng mật độ đám đông trong video giám sát là một bài toán phức tạp do nhiều yếu tố tác động. Hình ảnh từ camera thường có độ phân giải thấp, góc nhìn khác nhau, gây khó khăn cho việc nhận diện và đếm số lượng người. Sự chồng lấp của các đối tượng, thay đổi ánh sáng, thời tiết cũng ảnh hưởng đến độ chính xác của thuật toán. Luận văn cần giải quyết các vấn đề này để nâng cao hiệu quả của hệ thống. Theo [36], việc giải quyết bài toán ước lượng mật độ đám đông có thể áp dụng vào các hệ thống giám sát thông minh, giúp cho việc cảnh báo sớm những nơi có mật độ người và phương tiện quá cao. Với thông tin cảnh báo tin cậy sẽ giúp cho cơ quan giám sát có các biện pháp theo dõi và phòng ngừa kịp thời, tránh xảy ra hậu quả nghiêm trọng.
2.1. Khó Khăn Về Góc Nhìn Và Độ Phân Giải Video Giám Sát
Góc nhìn camera khác nhau làm thay đổi kích thước và hình dạng của đối tượng, gây khó khăn cho việc nhận diện. Độ phân giải thấp khiến việc phân biệt các đối tượng bị chồng lấp trở nên khó khăn hơn. Xử lý ảnh và thị giác máy tính cần được áp dụng để giải quyết các vấn đề này. Do hình ảnh từ camera thường có bối cảnh phức tạp (góc nhìn camera, sự chồng lắp của các đối tượng,.), khiến việc ước lượng chính xác mật độ đám đông là một bài toán khó, tiếp tục được cộng đồng khoa học nghiên cứu và giải quyết.
2.2. Ảnh Hưởng Của Ánh Sáng Và Điều Kiện Thời Tiết
Thay đổi ánh sáng đột ngột, bóng đổ, hoặc điều kiện thời tiết xấu (mưa, sương mù) làm giảm khả năng nhận diện đối tượng. Thuật toán cần có khả năng thích ứng với các điều kiện môi trường khác nhau để đảm bảo độ chính xác. Việc phát hiện bất thường trong đám đông cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố này.
2.3. Vấn Đề Chồng Lấp Và Che Khuất Đối Tượng
Khi đám đông tập trung quá đông, các đối tượng bị chồng lấp lên nhau, gây khó khăn cho việc đếm số lượng người. Thuật toán cần có khả năng phân biệt và đếm chính xác số lượng đối tượng ngay cả khi bị che khuất một phần. Cần cải tiến để tăng độ chính xác ước lượng trong những trường hợp này.
III. Phương Pháp CNN Ước Lượng Mật Độ Chi Tiết và Cách Cải Tiến
Luận văn này tập trung vào học sâu (Deep Learning), cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), để ước lượng mật độ đám đông. Phương pháp CNN cho phép hệ thống tự động học các đặc trưng từ hình ảnh, thay vì phải trích xuất thủ công. Mô hình CNN có khả năng xử lý hình ảnh với độ phức tạp cao, mang lại độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu và cài đặt lại phương pháp được đề xuất tại [36]. Sau khi khi nghiên cứu, cài đặt lại và đánh giá phương pháp lựa chọn, học viên đã đề xuất phương pháp cải tiến. Kết quả thực nghiệm đã cho thấy các phương pháp học viên lựa chọn là tiên tiến và giải pháp cải tiến học viên đề xuất cho kết quả tốt hơn.
3.1. Kiến Trúc Mạng CNN Ứng Dụng Trong Ước Lượng Mật Độ
Mô hình CNN bao gồm nhiều lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ. Các lớp tích chập trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh, lớp gộp giảm kích thước dữ liệu, lớp kết nối đầy đủ đưa ra dự đoán về mật độ đám đông. Cần tìm hiểu các kiến trúc CNN phổ biến như CSRNet, MCNN để lựa chọn kiến trúc phù hợp. Chương 2 trình bày bài toán, một số nghiên cứu liên quan và cơ sở lý thuyết liên quan đến việc ước lượng mật độ đám đông. Cùng với đó, giới thiệu mô hình CNN được sử dụng trong phương pháp CCNN, Hydra CNN mà học viên sẽ nghiên cứu và cài đặt lại.
3.2. Giải Thuật Hồi Quy Để Ánh Xạ Ảnh Vào Bản Đồ Mật Độ
Thuật toán hồi quy được sử dụng để ánh xạ ảnh đầu vào thành bản đồ mật độ tương ứng. Bản đồ mật độ thể hiện số lượng người trên mỗi vùng ảnh. Cần lựa chọn thuật toán hồi quy phù hợp để đạt được độ chính xác cao nhất. Phương pháp tiếp cận dựa trên hồi quy và phương pháp tiếp cận dựa trên phát hiện đều có những ưu điểm riêng.
3.3. Các Phương Pháp Cải Tiến Mô Hình CCNN Để Tăng Độ Chính Xác
Luận văn đề xuất phương pháp cải tiến mô hình CCNN để tăng độ chính xác ước lượng. Các phương pháp cải tiến có thể bao gồm: thêm lớp tích chập, thay đổi hàm kích hoạt, sử dụng kỹ thuật regularization. Chương 3 giới thiệu phương pháp ước lượng mật độ đám đông sử dụng mô hình CCNN và Hydra CNN. Từ đó, là nền tảng để học viên đề xuất phương pháp cải tiến cho mô hình CCNN.
IV. Thực Nghiệm Đánh Giá Kết Quả Ước Lượng Mật Độ Đám Đông
Để đánh giá hiệu quả của phương pháp, luận văn tiến hành thực nghiệm trên các benchmark dataset phổ biến. Các độ đo như MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error) được sử dụng để đánh giá độ chính xác ước lượng. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp CNN đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Cần so sánh kết quả với các phương pháp state-of-the-art để đánh giá khách quan. Chương 4 giới thiệu bộ dữ liệu chuẩn về người (UCF_CC_50, UCSD) và phương tiện (TRANCOS) sử dụng khi thực nghiệm. Sau đó, giới thiệu một số độ đo được sử dụng khi đánh giá kết quả thực nghiệm khi ước lượng mật độ đám đông bằng phương pháp CCNN và Hydra CNN và phương pháp học viên đề xuất cải tiến. Từ kết quả thực nghiệm được, so sánh và đánh giá với kết quả của các phương pháp tiên tiến khác học và đánh giá các kết quả thực nghiệm này.
4.1. Các Bộ Dữ Liệu Chuẩn Benchmark Datasets Sử Dụng
Các bộ dữ liệu UCF_CC_50, UCSD, TRANCOS được sử dụng để đánh giá hiệu suất của thuật toán. Các bộ dữ liệu này chứa hình ảnh và video giám sát với mật độ đám đông khác nhau. Cần mô tả chi tiết các bộ dữ liệu này, bao gồm số lượng ảnh, độ phân giải, và đặc điểm của đám đông. Các cơ sở dữ liệu đám đông này đóng vai trò quan trọng trong việc so sánh hiệu suất giữa các thuật toán khác nhau.
4.2. Độ Đo MAE MSE Để Đánh Giá Độ Chính Xác Thuật Toán
MAE và MSE là các độ đo phổ biến để đánh giá độ chính xác ước lượng. MAE đo trung bình độ lệch tuyệt đối giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. MSE đo trung bình bình phương độ lệch giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Cần giải thích ý nghĩa của các độ đo này và cách chúng được tính toán. Bảng 4. So sánh kết quả cài đặt lại với các phương pháp CCNN và CCNN cải tiến cho bộ dữ liệu UCF_CC_ 50 với độ do MAE và MSD.
4.3. So Sánh Hiệu Suất Với Các Phương Pháp Tiên Tiến Nhất
Kết quả thực nghiệm cần được so sánh với các phương pháp state-of-the-art để đánh giá khách quan. Cần trình bày rõ ràng kết quả so sánh, bao gồm cả ưu điểm và nhược điểm của phương pháp đề xuất. So sánh kết quả cài đặt lại với các phương pháp tiên tiền nhất cho bộ dữ liệu TRANCOS với độ đo GAME. Cần so sánh hiệu suất thuật toán trên các bộ dữ liệu khác nhau.
V. Ứng Dụng Thực Tế Tương Lai Ước Lượng Mật Độ Đám Đông CNTT
Việc ước lượng mật độ đám đông có nhiều ứng dụng video giám sát đám đông trong thực tế. Hệ thống có thể được sử dụng để quản lý an ninh tại các sự kiện lớn, điều khiển giao thông, và phát hiện các tình huống bất thường. Trong tương lai, có thể tích hợp hệ thống với các công nghệ khác như IoT, Big Data để tạo ra các giải pháp thông minh hơn. Luận văn cần đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển lĩnh vực này. Tổng kết những kết qua đạt được, những đóng góp mới và những đề xuất về một số hướng phát triển của đề tài trong tương lai.
5.1. Ứng Dụng Trong An Ninh Công Cộng Và Quản Lý Sự Kiện
Hệ thống có thể được sử dụng để cảnh báo về mật độ đám đông quá cao, giúp ngăn chặn các vụ chen lấn, xô đẩy, hoặc các hành vi gây rối. Trong an ninh công cộng, hệ thống có thể phát hiện các hành vi bất thường, giúp lực lượng chức năng can thiệp kịp thời.
5.2. Ứng Dụng Trong Điều Khiển Giao Thông Thông Minh
Hệ thống có thể được sử dụng để điều chỉnh đèn tín hiệu, phân luồng giao thông dựa trên mật độ phương tiện, giảm ùn tắc. Thông tin về mật độ giao thông có thể được chia sẻ với người dùng thông qua ứng dụng di động, giúp họ lựa chọn lộ trình phù hợp. Riêng tại thành phó Hồ Chí Minh, tình trạng kẹt xe đã gây thiệt hại cho thành phố mỗi năm khoảng 27.
5.3. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Phát Triển Trong Tương Lai
Cần nghiên cứu các phương pháp để tăng độ chính xác ước lượng trong điều kiện ánh sáng yếu, góc nhìn phức tạp. Tích hợp hệ thống với các công nghệ khác như IoT, Big Data để tạo ra các giải pháp thông minh hơn. Nghiên cứu các phương pháp mô hình hóa đám đông để dự đoán hành vi và đưa ra cảnh báo sớm.
