Đặt vấn đề Trong bối cảnh xã hội hiện đại ngày càng phát triển, công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành những công cụ quan trọng giúp giải quyết nhiều bài toán phức tạp và nâng cao chất lượng cuộc sống. Tuy nhiên, một van dé đáng quan tâm là sự cô đơn và thiếu sự giám sát đối với người cao tuổi, đặc biệt trong những gia đình hiện đại nơi các thành viên thường bận rộn với công việc và cuộc song cá nhân. Nhiều nguoi cao tudi phải ở một mình trong nhiều giờ, đối mặt với nguy cơ gặp phải các tình huống khẩn cấp mà không có sự giúp đỡ kịp thời. Đây là một vẫn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe và an toàn của người cao tuổi.
Xuất phát từ thực tế này, nghiên cứu dã phát triển ứng dụng HomeCamera nhằm tao ra một giải pháp giám sát thông minh, giúp theo dõi và đảm bảo an toàn cho người cao tuổi tại nhà. Ứng dụng HomeCamera được thiết kế dé tích hợp camera giám sát, có khả năng huấn luyện liên tục theo thời gian thực nhằm phát hiện các biểu hiện không bình thường như nguy cơ té ngã, các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng, hoặc thậm chí là các tình huống bạo lực trong gia đình. Tuy nhiên, việc triển khai một hệ thống giám sát thông minh đi kèm với nhiều thách thức kỹ thuật. Đầu tiên, việc xử lý và truyền tải hình ảnh theo thời gian thực đòi hỏi một hệ thống có khả năng xử lý mạnh mẽ và đường truyền ồn định.
Hệ thống phải đảm bảo độ trễ thấp dé kịp thời phát hiện và xử lý các tình huống khan cấp. Dé triển khai hệ thống đến người dùng cuối, chúng tôi chọn nền tang Android làm môi trường phát triển chính, cho phép người dùng tương tác gián tiếp với camera thông qua ứng dụng di động. Camera sẽ được lắp đặt tại nhà dé ghi nhận hình ảnh và gửi về server. Đề đạt được hiệu quả giám sát theo thời gian thực và phát trực tiếp, chúng tôi tích hợp kỹ thuật WebRTC (Web Real-Time Communication), cho phép truyén tai dữ liệu trực tiếp, giảm độ trễ và nâng cao chất lượng kết nối.
Một thách thức khác là việc xây dựng các mô hình dự đoán chính xác và hiệu quả. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu và mô hình phát hiện đối tượng. Chúng tôi sử dụng các thuật toán học sâu như CNN, LSTM, Transformer và SVC, kết hợp với mô hình phát hiện và ước lượng tư thế người. Đối với mô hình phát hiện đối tượng, chúng tôi áp dụng thuật toán Yolo phiên bản thứ 8 và phiên bản cải tiễn mới là Yolo-Nas.
Tuy nhiên, việc huấn luyện các mô hình này đòi hỏi lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, cũng như thời gian và công sức dé tinh chỉnh các siêu tham số nhăm đạt được hiệu suất tốt nhất. Đề đánh giá độ chính xác của các mô hình, chúng tôi sử dụng các độ đo như Accuracy, Recall, Precision và F1 Score, nhằm tìm ra mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng. Việc duy trì và cập nhật mô hình để phản ánh đúng các tình huống thực tế cũng là một thách thức quan trọng. Nghiên cứu này không chỉ chứng minh tính khả thi của việc áp dụng các kỹ thuật dự đoán của mô hình học sâu và học máy vao ứng dụng di động ma còn mang lại một giải pháp thực tế giúp theo dõi và bảo vệ người cao tuổi, giải quyết những tình huống khan cấp trong cuộc sống hàng ngày.
Mục tiêu của dé tài Mục tiêu đề tài bao gồm: k Ứng dụng được đề xuất trong nội dung này sẽ tận dụng công nghệ camera hiện đại dé ghi nhận hình ảnh và video theo thời gian thực, dem lại những khả năng mới mẻ trong việc theo dõi nhà khi không có người hay theo dõi người lớn tuổi. Điều này không chỉ giúp giảm nguy cơ xảy ra hậu quả nghiêm trọng cho người lớn tuôi thông qua việc phát hiện sớm các tình huống đáng ngại khi người thân không có mặt ở nhà. ° Ứng dụng này vận dụng các công nghệ trong lĩnh vực xử lý hình ảnh, khuôn mặt, và âm thanh dé nhận diện hình dang và hành động của con người. Điều này không chỉ giúp nhận diện hành vi bat thường, nhưng còn giúp nắm bắt được những biểu hiện tinh tế như cử chỉ và biểu cảm khuôn mặt.
° Ứng dung còn tích hợp tinh năng điều khiển và tương tác trực tiếp với camera giám sát, giúp người dùng dễ dàng theo dõi người thân, thu phát giọng nói khi cần thiết và đưa ra cảnh báo trên điện thoại đi dộng 1. _ Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu Ứng dụng các thuật toán máy học vào mô hình nghiên cứu về hành động của con người gồm những hành động thường ngày, biéu hiện không bình thường ở người lớn tuổi, nguy cơ té ngã và dự đoán những hành động bạo lực thông qua camera. Phạm vi nghiên cứu Trong đề tài này, phạm vi nghiên cứu hướng đến: Mô hình học sâu (thuật toán phân loại): LSTM, CNN, Transformer, SVC Mô hình phát hiện đối tượng: Yolo - version 8, Yolo-Nas Bộ đữ liệu về té ngã (Fall human) và bộ dữ liệu về bạo lực (Real life violence situation) Ngôn ngữ lập trình sử dụng: Python, Java Phương pháp xây dung server: công nghệ WebRTC 1.
Kiến trúc đề tài Tae ia Vokes Derctee ".1 Kién tric dé tai Mô tả kiến trúc dé tài (Hình 1) gồm 4 Phrase cơ bản như sau: e_ Triển khai Phrase 1: Học các mô hình dự báo sau đó chọn mô hình tốt nhất dự báo tốt nhất dé dự báo. e Triển khai Phrase 2: Xây dựng các Usecase, kiến trúc CSDL, các thành phan xử lý e_ Triển khai Phrase 3: Giai đoạn xây dựng server với Webrtc e _ Triển khai Phrase 4: Xây dựng ứng dụng người dùng về mô hình cảnh báo CHUONG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET 2. Khảo sát những ứng dụng hiện có 2. Các ứng dụng camera giám sát hiện nay ° Ứng dụng EZVIZ Khi phát hiện có chuyên động lạ hoặc có người di chuyên trong vùng giám sát, camera sẽ tiền hành quay và lưu lại hình ảnh đó, sau đó gửi thông báo vào phần mềm quản ly camera EZVIZ trên điện thoại di động của bạn.
Chức năng này g1úp người dùng có thé phát hiện sớm sự cô và có biện pháp xử lí kịp thời. Ứng dụng EZVIZ mang đến cho người dùng những chức năng như: Thêm, xem, quản lý camera Nhận thông báo khi phát hiện có người hoặc có chuyền động trong khu vực quan sát Cho nhiều người cùng truy cập và quan sát Xem lại lịch sử hình ảnh Trò chuyện theo thời gian thực Ưu điểm của ứng dụng EZVIZ: Giao diện thân thiện người dùng: Ứng dụng EZVIZ có giao diện đơn giản va dé sử dụng, phù hợp cho cả người dùng không có nhiều kinh nghiệm công nghệ. Chất lượng video cao: EZVIZ hé trợ video chất lượng HD, giúp người dùng quan sát rõ ràng và chỉ tiết. Lưu trữ trên đám mây: Ứng dụng cung cấp dịch vụ lưu trữ đám mây, cho phép người dùng xem lại video từ bất kỳ đâu và vào bất kỳ thời điểm nào.
Cảnh báo thông minh: EZ.VIZ có chức năng cảnh báo khi phát hiện chuyên động, giúp người dùng năm bắt được các sự kiện quan trọng ngay lập tức. Hỗ trợ đa thiết bị: EZVIZ hỗ trợ nhiều loại thiết bị camera khác nhau, từ camera trong nhà đến ngoài trời, và cả các thiết bị cảm biến. Tính năng bảo mật cao: EZ.VIZ cung cấp nhiều lớp bảo mật, bao gồm mã hóa video và bảo mật tài khoản người dùng, giúp đảm bảo an toàn cho dữ liệu cá nhân. Nhược điểm của ứng dụng EZVIZ: Chi phí dịch vụ lưu trữ: Dịch vụ lưu trữ đám mây của EZVIZ thường yêu cầu người dùng tra phí định kỳ, có thé là một gánh nặng đối với một số người dùng.
Phụ thuộc vào kết nối internet: Dé sử dụng các tính năng của EZVIZ, người dùng cần có kết nối internet ôn định. Điều này có thé gây khó khăn ở những khu vực có kết nối mạng yếu. Bảo mật dữ liệu: Mặc dù EZVIZ có các biện pháp bảo mật, nhưng việc lưu trữ video trên đám mây vẫn tiềm ân rủi ro bảo mật, đặc biệt nếu xay ra sự cố về bảo mật hệ thống. Hỗ trợ khách hàng: Một số người dùng có thể gặp khó khăn khi tiếp cận hoặc nhận hỗ trợ từ dịch vụ khách hàng của EZVIZ, đặc biệt khi gặp van đề phức tạp.
Tinh năng giới hạn: Mặc du có nhiều tính năng hữu ích, nhưng một số tính năng nâng cao chỉ có sẵn cho phiên bản trả phí hoặc không có săn ở một số khu vực nhất định. Ứng dụng Yoosee Ứng dụng Yoosee là một ứng dụng dùng trên nhiều nền tảng đi động khác nhau, giúp kết nối thiết bị camera với thiết bị di động của người dùng như điện thoại, máy tính bảng,. Yoosee là một APP miễn phí được thiết kế riêng cho thé hệ thiết bi gia dụng thông minh mới. Nó áp dụng công nghệ truyền dan mạng Cloudlink P2P tiên tiến.
Giám sát từ xa có thé được thực hiện một cách đơn giản, cho phép người quan tâm đến gia đình và bạn bè của mình mọi lúc, mọi nơi. Ưu điểm: Luôn cập nhật liên tục, hỗ trợ tiếng Việt cho người dùng Có thé giám sát nhiều thiết bị, thêm thiết bị bằng cách quét mã QR Khuyết điểm: Bảo mật: Một số người dùng đã báo cáo về các van đề bảo mật với Yoosee, như việc dữ liệu không được mã hóa mạnh mẽ, dé bị tắn công và truy cập trái phép. Chất lượng dịch vụ: Một số người dùng phan nan về chất lượng hình ảnh và âm thanh không ồn định, đặc biệt là khi kết nối internet không mạnh. Kha năng tương thích: Yoosee có thé không tương thích tốt với tat cả các thiết bị hoặc hệ điều hành.
Một số người dùng gặp khó khăn khi kết nối hoặc điều khiển camera thông qua ứng dụng. Dịch vụ khách hàng: Một số người dùng cho rằng dịch vụ hỗ trợ khách hàng của Yoosee không đáp ứng tốt, gây khó khăn khi gặp vấn đề kỹ thuật. Dưới đây là một số ứng dụng camera giám sát phô biến hiện nay, cùng với những ưu và nhược điểm của từng ứng dụng: Ứng dụng Wyze Wyze được thành lập vào năm 2017 bởi một nhóm cựu nhân viên Amazon. Công ty nhanh chóng nỗi tiếng VỚI VIỆC cung cấp các thiết bị thông minh, đặc biệt là camera an ninh, với mức giá phải chăng nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và tính năng ưu việt.