Xây Dựng Hệ Thống Định Danh Đối Tượng Qua Nhiều Camera Tại Trường Đại Học Sư Phạm TP.HCM

• Tác giả: Nguyen A Dam
• Người hướng dẫn: TS. Nguyen Viet Hung
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Xây Dựng Hệ Thống Định Danh Đối Tượng Qua Nhiều Camera
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.6. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tình hình nghiên cứu và phát triển
• 2.2. Một số thách thức trong việc nghiên cứu và phát triển hệ thống
• 2.3. Phương pháp nhận dạng con người bằng YOLOVS
• 2.4. Thuật toán YOLOVS trong nhận dạng con người
• 2.5. Phương pháp tiền xử lý ảnh
• 2.6. Non-maximum Suppression
• 2.7. Phương pháp theo dõi đối tượng
• 2.8. Phương pháp tái định danh con người
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT CON NGƯỜI VỚI NHIỀU CAMERA
• 3.1. Hướng tiếp cận đề xuất
• 3.2. Nhiệm vụ xác định con người
• 3.3. Nhiệm vụ theo dõi con người
• 3.4. Nhiệm vụ định danh lại con người
• 3.5. Nhiệm vụ xây dựng một hệ thống giám sát hoàn chỉnh
• 3.6. Xây dựng hệ thống theo dõi con người
• 3.7. Nhận dạng con người
• 3.8. Tái định danh con người
• 3.9. Website ứng dụng cho hệ thống
• 3.10. Các loại dữ liệu và cách tổ chức dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thử nghiệm
• 4.2. Môi trường lập trình
• 4.3. Tham số huấn luyện YOLOv5, Deep Cosine Metric Learning và Person Re-ID
• 4.4. Đánh giá
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Định Danh Đối Tượng Qua Nhiều Camera

Hệ thống định danh đối tượng qua nhiều camera đang trở thành một trong những giải pháp quan trọng trong việc đảm bảo an ninh và quản lý. Công nghệ này cho phép theo dõi và nhận diện con người trong thời gian thực, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát. Việc sử dụng nhiều camera giúp tăng cường độ chính xác và khả năng phát hiện các hành vi vi phạm pháp luật. Hệ thống này không chỉ ứng dụng trong lĩnh vực an ninh mà còn trong giao thông, y tế và giáo dục.

1.1. Khái Niệm Về Hệ Thống Camera Định Danh

Hệ thống camera định danh là một mạng lưới các thiết bị giám sát được kết nối với nhau, cho phép thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh từ nhiều góc độ khác nhau. Điều này giúp cải thiện khả năng nhận diện và theo dõi đối tượng trong không gian rộng lớn.

1.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Nhiều Camera

Việc sử dụng nhiều camera giúp tăng cường khả năng giám sát và phát hiện các hành vi bất thường. Hệ thống này có thể hoạt động hiệu quả trong các môi trường phức tạp, nơi mà một camera đơn lẻ không thể đáp ứng được yêu cầu giám sát.

II. Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Hệ Thống Định Danh Đối Tượng

Mặc dù hệ thống định danh đối tượng qua nhiều camera mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Độ chính xác trong việc nhận diện là một trong những vấn đề lớn nhất. Các yếu tố như ánh sáng, môi trường và sự đồng bộ giữa các camera có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống.

2.1. Độ Chính Xác Trong Nhận Diện

Để đảm bảo độ chính xác cao, hệ thống cần xử lý một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Sự đa dạng và phức tạp của dữ liệu có thể dẫn đến sai sót trong việc định danh đối tượng.

2.2. Hiệu Suất Xử Lý Dữ Liệu

Hệ thống cần có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực từ nhiều camera cùng lúc. Điều này đòi hỏi các thuật toán phải được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất cao và thời gian phản hồi nhanh.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Định Danh Đối Tượng

Để xây dựng một hệ thống định danh đối tượng hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi. Việc kết hợp các công nghệ như AI và machine learning sẽ giúp cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện của hệ thống.

3.1. Sử Dụng Công Nghệ AI Trong Nhận Diện

Công nghệ AI giúp cải thiện khả năng nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi của con người. Các thuật toán học sâu có thể được áp dụng để tối ưu hóa quá trình nhận diện và theo dõi.

3.2. Tích Hợp Nhiều Camera Để Tăng Cường Hiệu Quả

Việc tích hợp nhiều camera vào hệ thống giúp mở rộng vùng giám sát và tăng cường khả năng phát hiện. Hệ thống có thể hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống phức tạp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Định Danh Đối Tượng

Hệ thống định danh đối tượng qua nhiều camera có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như an ninh, giao thông và y tế. Việc áp dụng công nghệ này giúp nâng cao hiệu quả giám sát và quản lý trong các tình huống khác nhau.

4.1. Ứng Dụng Trong An Ninh

Hệ thống giúp theo dõi và phát hiện các hành vi vi phạm pháp luật trong các khu vực nhạy cảm như sân bay, nhà ga và khu công nghiệp. Điều này góp phần đảm bảo an ninh cho cộng đồng.

4.2. Ứng Dụng Trong Giao Thông

Hệ thống có thể giám sát tình trạng giao thông và phát hiện các hành vi vi phạm luật giao thông. Điều này giúp cải thiện an toàn giao thông và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Hệ thống định danh đối tượng qua nhiều camera là một giải pháp tiềm năng cho các vấn đề an ninh hiện nay. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để giải quyết các thách thức còn tồn tại. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Cần nghiên cứu thêm về các thuật toán mới và công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả của hệ thống. Việc áp dụng các phương pháp học sâu có thể giúp cải thiện độ chính xác trong nhận diện.

5.2. Tương Lai Của Hệ Thống Định Danh

Hệ thống định danh đối tượng sẽ tiếp tục phát triển và mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Điều này sẽ góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và đảm bảo an ninh cho cộng đồng.