Đang tải... (xem toàn văn)
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỒNG NAI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ƯỚC LƯỢNG SỐ NGƯỜI TRONG ĐÁM ĐÔNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP Mã số TR 2020 01/KCN Chủ[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỒNG NAI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ƯỚC LƯỢNG SỐ NGƯỜI TRONG ĐÁM ĐƠNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP Mã số: TR:2020-01/KCN Chủ nhiệm đề tài: ThS Đỗ Phúc Thịnh Đồng Nai, 03/2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỒNG NAI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ƯỚC LƯỢNG SỐ NGƯỜI TRONG ĐÁM ĐƠNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP Mã số: TR:2020-01/KCN Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) ThS Đỗ Phúc Thịnh Đồng Nai, 03/2021 DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI STT Họ tên thành viên Đơn vị chủ trì Đỗ Phúc Thịnh Khoa Công nghệ Trần Văn Ninh Khoa Cơng nghệ Qch Thị Bích Nhường Khoa Cơng nghệ Võ Thị Kiều Oanh Khoa Công nghệ Phạm Minh Sang Khoa Công nghệ Trần Thị Thanh Huyền Khoa Công nghệ Lê Phạm Công Hiếu Khoa Công nghệ MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Chương Giới Thiệu Tổng quan Động lực nghiên cứu 1.2.1 Tính khoa học 1.2.2 Tính ứng dụng Mục tiêu đề tài Phát biểu toán Phạm vi toán 10 Mô tả chung hệ thống 10 Đóng góp đề tài 11 Cấu trúc đề tài 11 Chương Cơ Sở Lý Thuyết Và Các Cơng Trình Nghiên Cứu Liên Quan 12 Một số sở lý thuyết 12 2.1.1 Phân phối chuẩn 12 2.1.2 Mạng Nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) 13 Các phương pháp giải có 13 2.2.1 Các phương pháp dựa phát đối tượng 13 2.2.2 Các phương pháp dựa hồi quy 14 2.2.3 Các phương pháp dựa ước lượng mật độ 14 Các cơng trình nghiên cứu liên quan 14 Hướng tiếp cận đề tài 16 Chương Hệ Thống Ước Lượng Đám Đông 18 Giới thiệu 18 Mơ hình phân lớp Human Classifier 18 Ước lượng số người đám đông 20 3.3.1 Xây dựng đồ mật độ xác thực 21 3.3.2 Mơ hình ước lượng số người đám đông 22 Chương Thực Nghiệm Và Đánh Giá 25 Giới thiệu 25 Các liệu chuẩn để thực nghiệm 25 4.2.1 Bộ liệu UCF_CC_50 25 4.2.2 Bộ liệu ShanghaiTech 25 Phương pháp đánh giá 26 Cài đặt chương trình ứng dụng demo 27 4.4.1 Môi trường ngôn ngữ cài đặt 27 4.4.2 Giao diện chương trình 27 4.4.3 Tạo liệu để huấn luyện kiểm thử mơ hình 28 4.4.4 Huấn luyện mơ hình giao diện console 29 Kết thực nghiệm 29 4.5.1 Tập liệu UCF_CC_50 29 4.5.2 Tập liệu ShanghaiTech 31 Chương Kết Luận 33 Kết luận 33 Hướng phát triển 33 TÀI LIỆU THAM KHẢO 34 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu viết tắt Nội dung viết tắt CCTV closed-circuit television CNN Convolutional Neural Network conv Convolutional ReLU Rectified Linear Unit CCNN Couting Convolutional Neural Network MCNN Multi-column Convolutional Neural Network Switch-CNN Switching Convolutional Neural Network GAP global average pool CVPR Computer Vision and Pattern Recognition DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Kết đánh giá tập liệu UCF_CC_50 so sánh với phương pháp có 30 Bảng 4.2 Kết đánh giá độ đo MRE tập liệu ShanghaiTech Part A so sánh với phương pháp 31 Bảng 4.3 Kết đánh giá tập liệu ShanghaiTech so sánh với phương pháp có 31 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Mơ hình chung hệ thống ước lượng số người giai đoạn ngoại tuyến trực tuyến 10 Hình 1.2 Kết tạo đồ mật độ ước tính số người 10 Hình 2.1 Một số dạng phân phối liệu 12 Hình 2.2 Kiến trúc CNN 13 Hình 3.1 Kiến trúc mơ hình Human Classifier 19 Hình 3.2 Kiến trúc hệ thống giai đoạn trực tuyến 23 Hình 4.1 Một số mẫu liệu UCF_CC_50 25 Hình 4.2 Một số mẫu liệu ShanghaiTech 26 Hình 4.3 Giao diện chương trình 28 Hình 4.4 Giao diện hệ thống ước tính số người đám đơng 28 Hình 4.5 Dòng a) Mẫu từ tập liệu UCF_CC_50; b) Bản đồ mật độ xác thực; c) Bản đồ mật độ ước tính khơng dùng Human Classifier; d) Bản đồ mật độ ước tính dùng Human Classifier 30 THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG (dùng cho Báo cáo tổng kết đề tài) Thông tin chung: - Tên đề tài: Ước lượng số người đám đông sử dụng mạng nơ-ron tích chập - Mã số: TR:2020-01/KCN - Chủ nhiệm đề tài: ThS Đỗ Phúc Thịnh Điện thoại: 0847088880 Email: dophucthinh@dntu.edu.vn - Đơn vị quản lý chuyên môn (Khoa, Tổ môn): Khoa Công nghệ - Thời gian thực hiện: Tháng 07/2020 đến tháng 03/2021 Mục tiêu: Nghiên cứu mơ hình mạng nơ-ron tích chập, sử dụng mơ hình để áp dụng cho toán cụ thể ước lượng số người đám đơng Nội dung chính: - Nghiên cứu mạng nơ-ron tích chập - Nghiên cứu tốn ước lượng số người đám đông - Áp dụng mạng nơ-ron tích chập cho tốn ước lượng số người đám đơng Kết đạt - Nghiên cứu, tổng hợp tài liệu liên quan đến đề tài - Phân tích điểm mạnh, điểm yếu đề tài nghiên cứu liên quan - Phân tích thiết kế hệ thống - Thực nghiệm mơ hình - Rà sốt, chỉnh sửa nội dung, hồn thiện định dạng, đóng gói ... hình mạng nơ- ron tích chập, sử dụng mơ hình để áp dụng cho tốn cụ thể ước lượng số người đám đông Nội dung chính: - Nghiên cứu mạng nơ- ron tích chập - Nghiên cứu tốn ước lượng số người đám đông. .. https://www.mathsisfun.com/data/standard-normal-distribution.html 12 2.1.2 Mạng Nơ- ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) Mạng Nơ- ron tích chập giống với mạng Nơ- ron thơng thường, chúng tạo thành từ nơ- ron có trọng số, bias hàm mát (ví... ĐỒNG NAI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG ƯỚC LƯỢNG SỐ NGƯỜI TRONG ĐÁM ĐƠNG SỬ DỤNG MẠNG NƠ -RON TÍCH CHẬP Mã số: TR:2020-01/KCN Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) ThS Đỗ Phúc Thịnh