Đang tải... (xem toàn văn)
Liên hệ ZALO 0353764719 hoặc GMAIL: 123docntcgmail.com để mua tài liệu với giá ưu đãi, GIẢM GIÁ 20 60% giá tài liệu Liên hệ ZALO 0353764719 hoặc GMAIL: 123docntcgmail.com để mua tài liệu với giá ưu đãi, GIẢM GIÁ 20 60% giá tài liệu
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM PHẠM HỊNG THỦY NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐẺ XÂY DỰNG HỆ THONG PHAN LUONG, TRUY VET TU DONG NGUOI NGHI NHIEM COVID-19 RA VAO HAI QUAN BINH DUONG Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYEN DINH LAU Đà Nẵng — Nam 2022 LOI CAM ON Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn biết ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Đình Lầu tận tình bảo, hướng dẫn, giúp đỡ em suốt thời gian em tiến hành nghiên cứu Và người gợi ý cho em ý tưởng kiểm tra phù hợp luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể thầy cô trường Đại học Sư Phạm — Đại học Đà Nẵng giảng dạy, tạo điều kiện cho em suốt trình học tập nghiên cứu trường Những kiến thức tiếp thu hành trang giúp chúng em vững bước tương lai Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình, bạn bè, bên động viên nguồn cổ vũ lớn lao, nguồn động lực giúp em hồn thành luận văn Mặc dù có gắng để hồn thành luận văn phạm vi, khả thân Tuy nhiên không tránh khỏi thiếu sót sai làm Em mong nhận cảm thơng bảo tận tình q thầy tồn thể bạn Xin chân thành cam on! Tác giả luận văn aAi —~ Phạm Hồng Thủy LOI CAM DOAN Tôi xin cam đoan: - Những nội dung luận văn nảy thực hướng dẫn trực tiếp TS Nguyễn Đình Lầu - Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng trung thực tên tác giả, tên cơng trình, thời gian địa điểm công bố - Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo xin chịu hoàn toàn trách nhiệm a Tác giả luận văn Phạm Hồng Thúy TRANG THONG TIN LUAN VAN THAC Si Tén dé tài: Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng hệ thống phân luồng, truy vết tự động người nghỉ nhiễm Covid-19 vào Hải quan Bình Dương Ngành: Hệ thống thông tin Họ tên học viên: Phạm Hồng Thủy Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Đình Lầu Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Sư Phạm - Đại học Đà Nẵng Tóm tắt Nội dung luận văn nhằm tìm hiểu, nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng hệ thống phân luồng, truy vết tự động người nghỉ nhiễm Covid-I9 Đề tài tập trung nghiên cứu phương pháp nhận dạng khn mặt Có nhiều phương pháp để nhận dạng khn mặt, từ việc tìm hiểu nghiên cứu phương pháp từ đề xuất phương pháp cải tiến hiệu cho tốn nhận dạng khn mặt Đánh giá hiệu phương pháp nhận dạng khuôn mặt Ứng dụng phương pháp việc nhận dạng khn mặt người cơng tác kiểm sốt dịch bệnh Kết nghiên cứu đề tài góp phần mở rộng lĩnh vực ứng dụng phương pháp nhận dạng khn mặt vấn để kiểm sốt dịch người nghi ngờ vào tòa nhà, từ việc nhận dạng khn mặt xác định nhân viên khách, khách khách lạ hay khách quen, khách nam hay nữ, khách đến quan lần, người đến đeo trang hay khơng, thơng tin phịng chống dịch đảm bảo không để nâng cao chất lượng phục vụ quản lý Trong đề tài thực nghiên cứu nhận dạng khn mặt Từ áp dung Deep Learning với Pytorch để thực việc nhận dạng người vào nhân viên, khách lạ hay khách quan phân tích đeo hay khơng đeo trang, kết nối API PC Covid dé phan tich thong tin nghi nhiém tir khai bao y té va tiếp xúc kết thực chạy nhận dạng mặt người nhận dạng khuôn mặt huấn luyện, cịn khn mặt khác xuất “unknow” Tập liệu huấn luyện cịn ít, khắc phục điểm hạn chế nêu để nhận dạng nhận dạng để phục vụ điểm danh; kết hợp với cảm biến đo thân nhiệt Tiến hành thu thập thêm nhiêu đữ liệu ứng dụng vào toán lớn để phục vụ cho ngành y kiểm soát dịch bệnh phạm vi toàn quốc kết nối vào API ứng dụng PC-Covid Từ khóa: PC-Covid, nhận dạng khn mặt, Deep Learning, Pytorch, kiểm soát Xác nhận giáo viên hướng dẫn = TS Nguyễn Đình Lầu Người thực đề tài AU ae Phạm Hồng Thúy INFORMATION PAGE OF MASTER THESIS Name of thesis: Research and application of artificial intelligence to build a system of channeling, automatic tracing people suspected of infection of Covid-19 into Binh Duong customs Specialized: Information System Full name of master student: Pham Hong Thuy Supervisors: Dr Nguyen Dinh Lau Tranning institution: University of Science and Education — The University of Da Nang Abtract The main content of the thesis is to learn, research and apply artificial intelligence to build a threading and automatic tracking system for people suspected of being infected with Covid-19 The topic focuses on studying face recognition methods There are many methods for face recognition, from understanding and researching methods from which to propose effective improvement methods for face recognition problem Evaluate the effectiveness of facial recognition method Application of methods in human face recognition in disease control The research results of the topic contribute to expanding the field of application of face recognition method in the control of epidemics or a suspicious person entering the building, from the face recognition can identify the person staff or guests, guests are strangers or regular customers, guests are male or female, how many times the guests come to the office, the person who comes is wearing the correct mask or not, the epidemic prevention information is not guaranteed .to improve High quality service and management In this topic I have done face recognition research From there, apply Deep Learning with Pytorch to perform the identification of people coming in and out as employees, strangers analyzing whether wearing or not wearing a mask, connecting the analyze suspicious information from the declaration medical reports result of running the human face recognition run only recognizes the or objectively and PC Covid API to and exposure The trained faces, and the other faces will appear as "unknow" The training data set is small, Overcoming the above limitations for identification and identification to serve attendance; combined with body temperature sensor Collect more application data on larger problems to serve the medical industry in disease control nationwide when connecting to the PC-Covid application API Keywords:PC-Covid, face recognition, Deep Learning, Pytorch, control Supervior’s confirmation Student Dr Nguyen Dinh Lau Pham Hong Thuy MUC LUC DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮTT e- < -555