Tìm hiểu e learning và ứng dụng soạn bài giảng điện tử phần microsoft powerpoint

LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, cho phép gửi lời cảm ơn đến TS Hoàng Văn Dũng, bận rộn công việc thầy quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn, bảo tận tình giúp tơi hồn thành báo cáo thực tập Tơi xin chân thành cảm ơn Quý Thầy Cô Khoa Công nghệ thơng tin trường Đại Học Quảng Bình kiến thức mà quý Thầy Cô truyền đạt cho suốt trình học tập trường Xin chân thành cảm ơn anh chị em lớp đại học CNTT Liên thông K59 bạn đồng nghiệp ln bên cạnh, động viên, khuyến khích tơi suốt thời gian học tập thực Xin chân thành cảm ơn! Người thực Trần Viết i MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GIÁM SÁT AN NINH 1.1 Tổng quan 1.2 Một số khái niệm 1.2.2 Giám sát an ninh 1.2.3 Camera an ninh 1.3 Nhận dạng 1.4 Khảo sát thực trạng, đánh giá nhu cầu Một số hệ thống công nghệ phục vụ giám sát an ninh 11 1.5.1 Hệ thống quản lý an ninh tập trung nhà công sở 11 1.5.2 Bãi giữ xe thông minh 13 1.5.3 Hệ thống giám sát giao thông 14 1.5.4 Quản lý tập trung số công ty, siêu thị trường học 15 1.6 Một số khuyến nghị sử dụng hệ thống giám sát an ninh 16 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÀ CẢNH BÁO AN NINH 18 2.1 Truy vấn hình ảnh: 18 2.1.1 Một số vấn đề chung 18 2 Phần mềm chuyên dụng 19 2.1.3 Một số mơ hình trí tuệ nhân tạo dùng phân loại, nhận dạng 19 2.2 Biểu diễn đặc trưng ảnh 21 2.2.1 Một số phương pháp biểu diễn đặc trưng 21 2.2.2 Biểu diễn đặc trưng ảnh theo phương pháp gradient 22 2.2.3 Sử dụng phương pháp HOG để biểu diễn đặc trưng ảnh 23 2.3 Trí tuệ nhân tạo, phát đối tượng 24 2.3.1 Một số vấn đề chung 24 ii 2.3.2 Tìm hiểu số mơ hình trí tuệ nhân tạo dùng phân loại, nhận dạng mà hệ thống nhận dạng cảnh báo nghiên cứu 25 2.4 Nhận dạng phần 26 2.5 Một số mơ hình theo vết đối tượng xử lý ảnh hệ thống 27 2.6 Theo vết đối tượng 28 2.6.1 Một số vấn đề chung 28 2.6.2 Kết hợp kỹ thuật tracking background subtraction để theo vết đối tượng có sử dụng hệ thống 30 Chương TÌM HIỂU MỘT SỐ GIẢI PHÁP HỆ THỐNG GIÁM SÁT AN NINH 32 3.1 Hệ thống thông tin 32 Tìm hiểu mơ hình tổng thể hệ thống cảnh bảo an ninh 33 3 Tìm hiểu chức module 35 3 Truy vấn hình ảnh 35 Biểu diễn đặc trưng ảnh 36 3.3.3 Máy huấn luyện mơ hình đối tượng 36 3 Máy phân loại nhận dạng 37 3 Máy theo vết đối tượng 38 3 Hệ thống ngữ nghĩa, khuyến nghị định cảnh báo 38 2.3.7 Chương trình tích hợp module chức 38 Tìm hiểu sơ đồ truy vấn liệu hình ảnh từ Camera IP 39 3.5 Khuyến nghị cảnh báo 40 3.5.1 Một số vấn đề chung khuyến nghị cảnh báo 40 5.2 Sơ đồ khuyến nghị cảnh báo an ninh 41 Kết hợp lưu trữ liệu phục vụ điều tra 47 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 Kết luận 49 Kiến nghị 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT TT Viết Tiếng Việt tắt AC Hệ thống kiểm soát truy nhập CCTV Hệ thống camera giám sát CGI Giao diện cổng nối chung Tiếng Anh Access Control Common Gateway Interface EKF Phương pháp Kalman mở rộng Extended Kalman Filter HOG Giá trị histogram theo hướng Histogram of oriented gradient gradients chuẩn giao thức truyền thông siêu HyperText Transfer văn Protocol HTTP IP Giao thức internet Internet Protocol JPEG Định dạng ảnh phát triển Joint Photographic JPEG, định dạng phổ biến dùng Experts Group ảnh kỹ thuật số KF Phương pháp lọc Kalman 10 LAN Mạng cục 11 LBP Mẫu nhị phân cục Local binary patterns 12 PF Lọc chất điểm Particle Filter 13 PNG Định dạng đồ hóa nén khơng suy Portable Network Kalman Filter giảm dùng truyền thông mạng Graphics; 14 ROI Vùng quan tâm region of interesting 15 RTSP Giao thức truyền luồng liệu thời Real Time Streaming gian thực Protocol 16 SIFT phương pháp biến đổi đặc trưng bất Scale-invariant feature biến, bền vững với thay đổi hình transform học 17 SVM Máy hỗ trợ phân loại vector iv Support vector machine DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1 Tịa nhà Trung tâm hành 11 Hình Tịa nhà Trung tâm hành trang bị hệ thống giám sát an ninh 12 Hình Hệ thống quản lý xe thơng minh Trung tâm hành 13 Hình Minh họa phần mềm giám sát quản lý xe vào, xe bãi xe thông minh 13 Hình Minh họa hệ thống giám sát giao thơng phát xe lấn đường 14 Hình Minh họa hệ thống camera lắp đặt nút giao thơng cơng cộng 15 Hình Mơ hình tổng quan giải pháp lắp đặt hệ thống camera theo dõi 16 Hình 2.1 Quá trình tính tốn đặc trưng HOG [4] 23 Hình Mơ hình tổng thể hệ thống nhận dạng cảnh báo an ninh [4] 34 Hình Mơ hình tổng qt chức hệ thống nhận dạng&cảnh báo an ninh [4] 35 Hình 3 Sơ đồ tổng quát truy vấn liệu 39 Hình Sơ đồ tương tác trình truy vấn liệu máy tính camera [4] 40 Hình 3.5 Sơ đồ khuyến nghị cảnh báo dựa nội dung hình ảnh ngữ cảnh [4] 41 Hình 3.6 Minh họa theo dõi, giám sát an ninh sử dụng phần mềm thông dụng 42 Hình 3.7 Đèn chiếu sáng thường sử dụng hệ thống an ninh 43 Hình 3.8 Một số đèn hiệu cịi báo động thơng dụng 43 Hình 3.9 Kết hợp đèn chiếu sáng, đèn hiệu còi báo động 44 Hình 10 Tùy chọn lưu trữ hình ảnh theo yêu cầu cụ thể 48 v MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ngày với phát triển công nghệ cao, hệ thống thông minh tương tác người - máy hỗ trợ cho người nhiều nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng Cùng với phát triển kinh tế - xã hội, vấn đề an ninh, an toàn người tài sản đặt thách thức to lớn Các loại hình tội phạm ngày đa dạng phức tạp, tinh vi Thời gian gần có nhiều vụ đột nhập vào trụ sở làm việc để đánh cắp tài sản vấn đề an ninh trật tự khác Xuất phát từ vấn đề thực tế đảm bảo an tồn tính mạng tài sản để ổn định, phát triển kinh tế - xã hội bền vững Vì tơi thực đề tài tìm hiểu hệ thống nhận dạng cảnh báo an ninh công sở địa bàn tỉnh Quảng Bình (cảm biến màu sắc hồng ngoại) để hiểu rõ chế nhận dạng, trình phân tích tình khả nghi để đưa định cảnh báo phù hợp nhằm ngăn chặn hành vi trộm cắp kịp thời Bên cạnh hệ thống cịn hỗ trợ lưu trữ lại hình ảnh, thông tin quan trọng giúp cho việc thu thập chứng rõ ràng, xác có biến cố xảy Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đặt báo cáo đề tài là: tìm hiểu hệ thống giám sát an ninh thơng minh dựa việc nhận dạng đối tượng (con người) để đưa cảnh báo thời gian thực việc dùng hệ thống camera (cảm biến màu sắc hồng ngoại) Đối tượng phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu chế nhận dạng, q trình phân tích tình khả nghi để đưa định cảnh báo phù hợp nhằm ngăn chặn hành vi trộm cắp kịp thời, lưu trữ lại hình ảnh giúp cho việc thu thập chứng hệ thống Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết, phân tích q trình thực hiện, mơ Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GIÁM SÁT AN NINH 1.1 Tổng quan Sự phát triển kinh tế - xã hội đặt thách thức to lớn vấn đề đảm bảo an ninh, an toàn người tài sản Các loại hình tội phạm ngày đa dạng, phức tạp táo bạo Thời gian qua xảy nhiều vụ đột nhập trụ sở quan để đánh cắp tài sản, gây an ninh trật tự Gần vụ cướp ngân hàng Việt Á Thành phố Hồ Chí Minh ngày 07/12/2018 Vì vậy, vấn đề đảm bảo an ninh, an tồn cho tịa nhà cơng sở nhà tư nhân yêu cầu cấp bách không Việt Nam mà nước có cơng nghệ tiên tiến [1][2][3] Chính phủ nhiều nước nghiên cứu ứng dụng thiết bị giám sát biện pháp nhằm bảo vệ an ninh quốc gia tăng cường luật pháp Những phân tích, đánh giá lợi ích hệ thống giám sát đảm bảo an ninh tài liệu “Security and surveillance” [4] công bố năm 2011 Tuy nhiên, cơng trình nghiên cứu cho thấy rằng, hệ thống giám sát tồn khuyết điểm, chưa hồn thiện cịn để diễn nhiều vụ việc an tồn khơng kịp thời cảnh báo, không ngăn ngừa vụ trộm cướp, uy hiếp an ninh Với phát triển công nghệ cao, hệ thống thông minh tương tác người- máy hỗ trợ cho người nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu ứng dụng Để đảm bảo an toàn cho người, tài sản phát triển bền vững, đòi hỏi quan, đơn vị phải tăng cường biện pháp ngăn ngừa, phòng chống hành vi trộm cắp, cố nguy hiểm xảy ra, giảm thiểu thiệt hại Thực tế, quan có phận chun trách (phịng điều hành giám sát, bảo vệ, … ) theo dõi giám sát, đảm bảo an ninh cho đơn vị nhiều yếu tố (như vị trí nhạy cảm, khó quan sát, nhân lực lực người chuyên trách, điều kiện kỹ thuật,…) nên hiệu công tác giám sát chưa cao Hơn nữa, nhiều quan trang bị camera giám sát, ghi lại hình ảnh vị trí quan trọng, hiển thị hình có cán phụ trách trực tiếp quan sát, theo dõi, phát nguy phạm tội nhằm kịp thời ngăn chặn, hạn chế trình tâm sinh lý người (như tập trung, ngủ quên,…) nên giám sát viên theo dõi liên tục hình Kết nhiều hoạt động khả nghi bị bỏ qua trình giám sát, dẫn đến công tác giám sát đảm bảo an ninh không xuyên suốt thời gian, địa điểm Do vậy, việc đảm bảo an ninh, an toàn cho quan tốn khơng đơn giản Trong lĩnh vực an ninh, hệ thống giám sát nghiên cứu sử dụng để chống trộm, đảm bảo an tồn tài sản văn phịng cơng sở, ngân hàng đảm bảo giao thông công cộng với nhiều mơ hình khác Hiện tại, phần lớn hệ thống camera giám sát an ninh dừng lại mức độ thu nhận tín hiệu, hiển thị hình giúp người trực dõi, quan sát dễ dàng nhằm đưa định phù hợp Hệ thống cho phép lưu trữ lại để tìm kiếm tra cứu liệu cần thiết, phục vụ công tác điều tra có việc xảy Tại nước tiên tiến, số mơ hình hệ thống giám sát an ninh dựa xử lý tri thức thông minh nghiên cứu, triển khai kết đạt có hạn chế định Ở Việt Nam, hệ thống camera giám sát triển khai nhiều tịa nhà cơng sở, trụ sở cơng ty, siêu thị, cửa hàng,… số tính cao cấp xử lý phân loại, nhận dạng đối tượng quan tâm, cảnh báo thời gian thực (sự việc diễn ra) chưa tích hợp Như phân tích, hệ thống an ninh thơng minh, nhà thông minh ứng dụng người dùng đánh giá tốt Tuy vậy, hệ thống đòi hỏi chi phí cao, lại xử lý số tình định thiết lập trước, khơng phân biệt khác người loài vật khác; lưu trữ liệu lớn mà khơng có chọn lọc, không lưu kiện riêng biệt; hạn chế việc phân tích hiểu biết ngữ nghĩa tình để đưa khuyến nghị, định xác Nhằm khắc phục hạn chế hệ thống giám sát thông minh đưa tất cảnh báo mà không phân loại, không phân biệt ngữ cảnh lưu trữ liệu giúp tra cứu thông tin cố xảy ra, cần có hệ thống hiểu tình khả nghi, phân loại tình khác để đưa cảnh báo xác, giúp ngăn ngừa hành vi phạm tội, giúp giảm thiểu tổn thất cố xảy Để nâng cao độ xác xử lý nhiều tình hệ thống giám sát an ninh thông minh dựa việc nhận dạng, theo vết đối tượng (con người) đưa cảnh báo thời gian thực việc dùng hệ thống camera (cảm biến màu sắc hồng ngoại) giúp ngăn ngừa tội phạm xâm nhập bất hợp pháp vào quan công sở nhằm đảm bảo an toàn người tài sản Khác với hệ thống có, mơ hình tự động truy cập vào thiết bị camera, truy vấn liệu, phân tích hình ảnh, phân loại, phát đối tượng quan tâm theo ngữ cảnh cụ thể Căn kết nhận dạng, hệ thống phân tích tình khả nghi đưa định khuyến nghị, cảnh báo phù hợp giúp ngăn chặn kịp thời hành vi xâm nhập bất hợp pháp Khi phát người khả nghi vào quan, hệ thống tiến hành truy vấn hình ảnh chất lượng cao để lưu giữ lại Việc lưu giữ hình ảnh với chất lượng cao giúp ích cho điều tra, xử lý tội phạm cố xảy mà ngăn chặn Mơ hình hệ thống giám sát an ninh thơng minh dựa kỹ thuật trí tuệ nhân tạo học máy, sử dụng thiết bị có, chi phí thấp so với hệ thống giám sát triển khai thị trường để nhận dạng đối tượng nhằm đưa cảnh báo thời gian thực cách tiếp cận nhà khoa học giới quan tâm Việc nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật thơng minh trí tuệ nhân tạo để giải toán nhận dạng, xác định đối tượng quan tâm đưa cảnh báo an ninh giúp cho việc theo dõi giám sát, ngăn ngừa tội phạm quan cơng sở vấn đề có ý nghĩa, phù hợp với xu phát triển khoa học kỹ thuật giới Với mục đích tiên phong việc ứng dụng khoa học công nghệ phục vụ xã hội, nâng cao đời sống đảm bảo an ninh trật tự, mơ hình hệ thống nhận dạng cảnh báo an ninh thông minh dựa việc nhận dạng, theo vết đối tượng (con người) đưa cảnh báo thời gian thực tòa nhà công sở việc dùng hệ thống camera (cảm biến màu sắc hồng ngoại) giúp ngăn ngừa tội phạm xâm nhập bất hợp pháp vào quan công sở nhằm đảm bảo an toàn người tài sản 1.2 Một số khái niệm 1.2.1 Hệ thống giám sát an ninh Hệ thống thiết bị an ninh hệ thống mà có tác động đến cảm biến truyền tín hiệu trung tâm, trung tâm đưa định cảnh báo hay không chế độ hoạt động (alarm, home, disalarm) Hệ thống thiết bị an ninh gồm: - Trung tâm điều khiển: nhận tín hiệu từ cảm biến, trung tâm xử lý thông tin phát báo động - Cảm biến: có nhiều loại cảm biến khác cảm biện cửa, cảm biến gas, cảm biến khói, cảm biến hồng ngoại,… Sau cá thiết bị kết nối với trung tâm tác động đến cảm biến truyền tín hiệu trung tâm để trung tâm xử lý - Bên cạnh hệ thống cịn có thêm nhiều thiết bị hỗ trợ khác loa khuếch đại, remote điều khiển Phương thức hoạt động hệ thống an ninh: - Cảm biến từ gắn lên cửa, tác động làm cửa mở ra, cảm biến báo trung tâm báo cho người sử dụng - Cảm biến hồng ngoại dùng để giám sát khu vực sân nhà, nhà kho, sân thượng, (diện tích nhỏ), có vật chuyển động phạm vi hoạt động hồng ngồi, báo động + Chức năng: Module có chức kết nối đến camera để truy vấn hình ảnh gửi trả chương trình hình ảnh theo thời gian thu nhận từ camera [4] Biểu diễn đặc trưng ảnh + Đầu vào: Hình ảnh + Đầu ra: Vector biểu diễn đặc trưng ảnh + Chức năng: Trích rút đặc trưng liệu hình ảnh để xử lý tự động máy tính Phương pháp biểu diễn đặc trưng phải đảm bảo yêu cầu làm bật đối tượng cần nhận dạng (interested of object) đối tượng không quan tâm khác (gọi background) [4] 3.3.3 Máy huấn luyện mơ hình đối tượng + Đầu vào: Tập liệu huấn luyện tập liệu đánh giá chéo Mỗi ảnh biểu diễn dạng vector đặc trưng Mỗi mẫu liệu gồm mẫu ảnh chứa đối tượng quan tâm (positive samples) mẫu ảnh không chứa đối tượng quan tâm (negative samples) Với ảnh đầu vào, module biểu diễn đặc trưng ảnh sử dụng để biến đổi (mapping) mẫu ảnh thành tập đặc trưng Tập đặc trưng mẫu ảnh tổ chức lưu trữ dạng vector + Đầu ra: Tập mơ hình đối tượng + Chức năng: Dựa tập liệu huấn luyện, máy huấn luyện có chức phân tích, thống kê trích rút tập vector hỗ trợ phân loại liệu dựa phương pháp máy phân loại vector hỗ trợ (Support Vector Machine-SVM) sử dụng phương pháp phân loại khác rừng ngẫu nhiên (Random Forest), kỹ thuật Boosting (AdaBoost) Mơ hình đối tượng huấn luyện thu dùng làm đầu vào cho máy phân loại nhận dạng Máy huấn luyện mơ hình máy phân loại nhận dạng phải thống với kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, đảm bảo mơ hình đầu trình huấn luyện sử dụng cho trình nhận dạng [4] 36 3 Máy phân loại nhận dạng + Đầu vào: Tập mẫu liệu cần phân loại nhận dạng mẫu có phải đối tượng cần quan tâm hay khơng Ảnh thu nhận từ camera tiền xử lý để trích vùng quan tâm, trích mẫu ảnh Tiếp theo dùng module biểu diễn đặc trưng ảnh để biến đối mẫu ảnh thành vector đặc trưng Mỗi hình ảnh truy vấn camera biểu diễn thành nhiều mẫu ảnh, mẫu ảnh vùng chứa đối tượng quan tâm + Đầu ra: Mẫu liệu đối tượng quan tâm đối tượng quan tâm Vị trí mẫu ảnh khung nhìn mẫu ảnh chứa đối tượng quan tâm + Chức năng: Máy phân loại nhận dạng dùng tập mơ hình đối tượng thu từ q trình huấn luyện để phân loại mẫu liệu ảnh đầu vào có chứa đối tượng quan tâm hay khơng Từ nhận dạng đối tượng hay khơng phải đối tượng quan tâm Tương ứng với kỹ thuật dùng để xây dựng máy huấn luyện liệu module trước, máy phân loại nhận dạng sử dụng kỹ thuật tương ứng để xây dựng, cài đặt Những vấn đề quan trọng đặt máy phân loại độ xác tốc độ xử lý Thơng thường hai tiêu chí khó để tối ưu đồng thời Một cách tiếp cận nghiên cứu gần sử dụng lai số kỹ thuật với Phương pháp đề xuất sử dụng đề tài kết hợp máy phân loại vector hỗ trợ (SVM) kỹ thuật phân cấp thác nước Cách tiếp cận kết hợp nhiều máy phân loại SVM với mức mô hình thác nước Ở mức đầu tiên, mẫu chứa đối tượng không quan tâm loại bỏ, mẫu khó nhận dạng mẫu chứa đối tượng quan tâm tiếp tục phân loại bước sau Chỉ mẫu vượt qua tất mức trình phân loại nhận dạng mẫu chứa đối tượng quan tâm 37 3 Máy theo vết đối tượng + Đầu vào: Mẫu ảnh chứa đối tượng quan tâm nhận dạng theo vết từ ảnh thu trước vùng ảnh có khả chứa đối quan tâm ảnh + Đầu ra: Có hay khơng đối tượng quan tâm ảnh Nếu có cho biết vị trí đối tượng ảnh + Chức năng: Nhận dạng đối tượng quan tâm xuất ảnh thu bước trước có xuất ảnh hay không Kết theo vết đối tượng dãy ảnh giúp xác định quỹ đạo chuyển động đối tượng Quỹ đạo chuyển động hỗ trợ cho việc xác định hành vi đối tượng Thông tin hành vi kênh thơng tin hữu ích giúp xác định ngữ nghĩa hỗ trợ định cảnh báo hay không Những yêu cầu quan trọng máy theo vết đối tượng độ xác tốc độ xử lý 3 Hệ thống ngữ nghĩa, khuyến nghị định cảnh báo + Đầu vào: Nội dung không gian, thời gian đối tượng xuất + Đầu ra: Khuyến nghị cảnh báo không cảnh báo + Chức năng: Căn nội dung đầu vào không gian, thời gian xuất người phạm vi theo dõi quỹ đạo chuyển động, hệ thống biểu diễn trích rút ngữ nghĩa để đưa khuyến nghị cảnh báo an ninh hay không cần cảnh báo Trong trường hợp thấy đối tượng xuất với hành vi khả nghi, ảnh hưởng đến an ninh củacơ quan, hệ thống thông báo đến người bảo vệ quan thông qua âm thanh, đèn hiệu hình ảnh hình theo dõi Ngồi ra, hệ thống cịn có khả tạo âm báo động, bật đèn nơi đối tượng xuất Đây giải pháp cảnh báo đến đối tượng nhằm ngăn chặn hành vi xâm nhập, an ninh quan 2.3.7 Chương trình tích hợp module chức + Đầu vào: Các module xây dựng, cài đặt riêng rẽ + Đầu ra: Hệ thống phần mềm thực nghiệm thống nhất, hoàn chỉnh 38 + Chức năng: Trong trình thực đề tài, module phát triển độc lập với nhau, tích hợp thành hệ thống hợp hoàn chỉnh Giao diện người dùng xây dựng phù hợp, thao tác thuận tiện Người dùng giao tiếp với chức phần mềm thông qua công cụ nút bấm menu Ngồi ra, chương trình cịn hỗ trợ người dùng thiết lập số tham số hệ thống cho phù hợp với nhu cầu cụ thể nhằm tối ưu hóa ứng dụng Tìm hiểu sơ đồ truy vấn liệu hình ảnh từ Camera IP Phần trình bày sơ đồ tương tác máy tính Camera IP giao tiếp qua giao thức HTTP Gửi truy vấn qua giao thức HTTP GET/POST CGI Nhận phản hồi liệu/trạng thái thực truy vấn RESPOSE HTTP Camera IP Máy tính Hình 3 Sơ đồ tổng quát truy vấn liệu Với tập tin video, hệ thống đề xuất giải hai thành phần nội dung ảnh thu từ camera container phần giải mã codec liên quan đến thuật toán nén liệu Sự kết hợp container codec cho output khác Chính đa dạng nên nhiều hãng camera có cách thức mã hóa giải mã theo định dạng khác mà không theo chuẩn Tất nhiên dùng phần mềm chuyên dụng hãng cung ứng camera cho phép hiển thị hình ảnh tốt, nhiên bên thứ 3- nhà phát triển riêng gặp khó khăn việc đọc, giải nén liệu Lý codec khác nhau, máy khơng cài phần mềm hỗ trợ codec khơng đọc Phần lớn ngơn ngữ lập trình hỗ trợ đọc liệu hãng không nén Dữ 39 liệu khơng nén tất nhiên cho kích thước lớn, gấp trăm lần so với liệu nén, ví dụ dùng H 264/AVC [4] Hình ảnh nhận Gửi yêu cầu đến camera qua HTTP Lỗi truy vấn liệu Sai Nhận yêu cầu Đúng Đúng Kiểm tra mã nén ảnh Sai GET nội dung gói tin Dùng thơng tin header giải nén nội dung gói tin Đáp ứng u cầu (trạng thái/hình ảnh) GET thơng tin header gói tin Hình Sơ đồ tương tác trình truy vấn liệu máy tính camera [4] 3.5 Khuyến nghị cảnh báo 3.5.1 Một số vấn đề chung khuyến nghị cảnh báo Bài toán biểu diễn ngữ nghĩa ngữ cảnh kết hợp không gian thời gian để hỗ trợ định mức độ cảnh báo có ý nghĩa quan trọng hệ thống giám sát an ninh Không phải người vào quan thời điểm hệ thống đưa cảnh báo Ví dụ hành chính, người quan có mặt vị trí làm việc, có cán bảo vệ an ninh túc trực thường xuyên xảy cố trộm cắp tài sản Ngược lại vào thời điểm đêm khuya, có người vào quan xác suất người kẻ gian vào trộm cắp tài liệu, tài sản cao.Vào thời gian đêm khuya cán bảo vệ dễ cảm thấy mệt mỏi, khơng tập trung quan sát, chí ngủ quên Do vậy, thời gian này, có người vào quan hệ thống phải đưa cảnh báo để cán bảo vệ tiến hành kiểm tra, ngăn chặn hành vi trộm cắp tài sản Bên cạnh đó, xét mặt khơng gian, người đến gần nhà văn phịng làm việc có mức độ uy an ninh thấp trường hợp người vào tịa nhà 40 người xuất khu vực lại ngồi tịa nhà xác suất trộm cắp tài sản khơng cao, ngang qua tịa nhà mà khơng vào nhà nhằm thực hành vi trộm cắp Do vậy, hệ thống cần cảnh báo hình cho cán giám sát ý phù hợp cần ghi lại hình ảnh người lưu vào nhớ Sau này, có trường hợp tài sản, phậnan ninh, quan chức tra cứu lại hình ảnh để điều tra Thơng thường hệ thống camera an ninh thị trường kích hoạt chức ghi hình, phần mềm tiến hành ghi cách liên tục, khơng có chọn lọc Vấn đề có tình huống: Ghi hình chất lượng cao nhớ nhanh chóng bị sử dụng hết, hình ảnh ghi chồng lên hình ảnh ghi lại trước (hoặc tốt nhiều nhớ muốn lưu trữ dài ngày) Ngược lại hình ảnh lưu trữ chất lượng thấp tốt nhớ, nhiên cần thiết tra cứu lại với hình ảnh chất lượng thấp khó xác định đối tượng 5.2 Sơ đồ khuyến nghị cảnh báo an ninh Thu nhận hình ảnh Định nghĩa thời gian mức độ uy hiếp an ninh Ngữ cảnh thời gian Phân tích nội dung hình Ngữ cảnh v nội dung Khuyến nghị cảnh báo Định nghĩa không gian, phạm vi mức độ uy hiếp an ninh Ngữ cảnh không gian Xử lý cảnh báo Hình 3.5 Sơ đồ khuyến nghị cảnh báo dựa nội dung hình ảnh ngữ cảnh [4] 41 3.5.3 Một số phương thức khuyến nghị, cảnh báo Cảnh báo thơng qua hình theo dõi Đây mức cảnh báo thấp nhất, tình xác suất xảy tình trạng an ninh, trộm cắp khơng cao Nó nhằm mục đích nhắc nhở cán giám sát tập trung hơn, quan sát mắt người với kinh nghiệm cán giám sát họ có phán đốn xác tình máy tính Đồng thời, cán giám sát theo dõi kỹ nhằm ngăn chặn kịp thời đối tượng trộm cắp Hình 3.6 Minh họa theo dõi, giám sát an ninh sử dụng phần mềm thông dụng Cảnh báo đèn sáng Hệ thống đề xuất tình cảnh báo thường sử dụng vào ban đêm, vị trí có ánh sáng yếu khơng có ảnh sáng Những đối tượng xấu thường lợi dụng bóng đêm, cán giám sát an ninh khơng nhìn rõ để xâm nhập vào quan Tuy nhiên, với chức thu hình ảnh với hỗ trợ thiết bị hồng ngoại, máy tính dễ dàng phát đối tượng chuyển động nhận hình dáng người Đây lợi việc phát đối tượng thiết bị điện tử so mắt thường [4] Tình cảnh báo ngồi việc thơng báo cho cán giám sát biết vị trí có nghi vấn, cịn có chức ngăn chặn hành vi phạm tội, đèn sáng bật lên đối tượng tình nghi bị nhìn thấy rõ mắt thường, với ngăn chặn cán an ninh đối tượng không lộ liễu tiến hành hành vi phạm pháp 42 Có nhiều thiết bị chiếu sáng sử dụng bóng đèn sáng thơng thường bóng đèn sáng chun dụng Hình 3.7 Đèn chiếu sáng thường sử dụng hệ thống an ninh Cảnh báo đèn hiệu chuông báo động Chuông báo động đèn hiệu phương thức cảnh bảo an ninh mức cao Nó có chức báo động tình xác suất cao xảy cố uy hiếp đến anh ninh quan Tình cảnh báo ngồi việc báo động cho cán an ninh biết có việc khả nghi xảy hành động trộm cắp, uy hiếp an ninh quan mức cao Nó cịn có khả ngăn chặn hành vi phạm pháp, chuông báo động đèn hiệu phát liên tục, với có mặt kịp thời cán an ninh giúp uy hiếp, ngăn chặn kẻ gian trộm cắt, làm an ninh quan Có nhiều thiết bị báo động chuyên dụng khác sử dụng hình Ngồi việc sử dụng đèn còi báo động, phương thức cảnh báo khác kết hợp Hình 3.8 Một số đèn hiệu cịi báo động thơng dụng 43 Các hình thức cảnh báo an ninh sử dụng độc lập kết hợp với nhằm nâng cao chất lượng phục vụ Ví dụ, cịi báo động kết hợp với cảnh báo hình theo dõi nhằm giúp cho cán an ninh nhanh chóng xác định vị trí báo động phịng trực quan Tín hiệu báo động âm thành kết hợp bật đèn chiếu sáng giúp cho nhìn thấy đối tượng rõ hơn, hình ảnh chụp trường chất lượng rõ ràng phục vụ công tác tra cứu điều tra thuận lợi Hình 3.9 Kết hợp đèn chiếu sáng, đèn hiệu còi báo động 3.5.4 Mức cảnh báo an ninh theo ngữ cảnh thời gian Căn vào tình hình, ngữ cảnh, thời gian làm việc quan, người quản lý anh ninh xây dựng mức cảnh báo phù hợp Trong ứng dụng này, định mức cảnh báo sau: + Mức 0: Đây mức độ bình thường khơng cần đưa cảnh cho phận, cán giám sát bảo vệ quan Tình thường thời gian làm việc bình thường, với mức độ không xảy cố an ninh quan Vì cán làm việc tự bảo vệ tài sản cá nhân tài sản quan Tuy nhiên, bị cắp tài sản trật tự quan, cán quản lý anh ninh cần thiết phải tra cứu lại liệu, người vào quan thường xác định cách xác phận giao dịch quan 44 Vì vậy, phát người qua lại vùng giám sát, hệ thống tự động lưu trữ lại hình ảnh nhớ ngồi, với chất lượng hình ảnh bình thường + Mức 1: Đây mức độ uy hiếp an ninh mức độ thấp, vào thời gian cán làm việc thườngxuyên quan Thời gian thường định nghĩa ban ngày làm việc, cuối tuần, ngày nghỉ lễ Mỗi xảy tình trộm cắp tài sản trật tự quan, có nhu cầu tra cứulại khoảng thời gian nghỉ có đối tượng khả nghi vào quan giúp công tác điều tra tốt Vì khoảng thời gian nghỉ ban ngày khơng có cán làm việc đối tượng vào quan khơng có người nhận diện được, cần thiết phải có hình ảnh chất lượng tốt, đủ để giúp cán có chức trách phát người khả nghi Khi phát người vào quan, vùng giám sát, hệ thống tự động lưu trữ lại hình ảnh nhớ ngồi, với chất lượng hình ảnh tốt có thể, đồng thời hiển thị cảnh báo hình giám sát giúp gây ý cán giám sát an ninh + Mức 2: Thường mức độ uy hiếp an ninh mức độ vừa phải, vào thời gian ban đêm khơng có cán làm việc quan Lợi dụng lúc trời tối, cán an ninh quan không bao quát hết tất khu vực, bận kiểm tra khu vực khác để lẽn vào quan trộm cắp tài sản Thời gian thường định nghĩa ban đêm vào tầm sáng sớm chiều tối lúc người thức, lại xung quanh Thơng thường tính đối tượng vào quan thường khơng có phận dễ gây tình an ninh, trộm cắp Do vậy, hệ thống phát cần phải đưa cảnh báo để cán bảo vệ, nhiên khơng đến mức trầm trọng cán bảo vệ thức tuần tra Chỉ cần dưa cảnh báo ảnh sáng, giúp cho người gần hình thấy rõ đối tượng vào quan 45 Thời gian định nghĩa khoảng 19 đến 23 Khi phát người vào quan, hệ thống tự động bật đèn sáng vị trí có người, đồng thời chụp lưu lại hình ảnh người với chất lượng cao nhất, đưa cảnh báo hình giám sát giúp cán an ninh dễ dàng phát vị trí người vào quan Khi đèn bật sáng giúp hình ảnh quan sát tốt hơn, với đèn bật sáng gây ý cho người gần đó, đồng thời tạo cảnh báo đến người vào quan, người vào quan có mục đích xấu, khơng phận khơng giám trộm cắp tài sản Như ngăn chặn tình uy hiếp an ninh, trộm cắp + Mức 3: Đây mức độ cảnh báo cao nhất, việc xảy vào thời điểm nhạy cảm lúc đêm, mà hầu hết hoạt động cơng cộng dừng Đặc biệt khơng thể có trường hợp đến quan vào thời điểm này.Vì vậy, đối tượng vào quan vào lúc xem hành động xâm nhập bất hợp pháp (chỉ trừ cán bảo vệ quan) Tình xảy với ngữ nghĩa đối tượng lợi dụng người khơng cịn lại nhiều nơi cơng cộng, đặt biệt quan hành chính, gia đình gần ngủ; thời gian khuya cán bảo vệ buồn ngủ mệt mõi quan sát theo dõi tốt hình giám sát, kẻ xấu đột nhập vào quan để trộm cắp tài sản.Thời gian thường định nghĩa lúc nửn đêm khoảng từ 23 đến sáng Khi phát có người vào quan, hệ thống kích hoạt chức cảnh báo cáo gồm cảnh báo hình giám sát, bật đèn sáng vị trí có người vào, bật chng báo động để cán an ninh xử lý, đồng thời chụp hình lưu lại ảnh với chất lượng tốt nhằm phục vụ việc điều tra sau cách tốt Ngoài việc bật hệ thống báo động để gây ý, đe dọa đối tượng tình nghi kẻ gian, đánh thức cán bảo vệ đến vị trí khả nghi xử lý, hệ thống đèn sáng bật lên giúp cho cán bảo vệ nhìn rõ đối tượng 46 tình nghi hình ảnh chụp có chất lượng cao giúp cho việc phân tích đối tượng nghi phạm xác Kết hợp lưu trữ liệu phục vụ điều tra Nhằm giảm tải nhân cơng, giảm chi phí tăng cường hiệu công tác an ninh, nhiều nước có đầu tư đáng kể để phát triển hệ thống tự động bán tự động giám sát Hệ thống đề xuất phương án giám sát, nhiệm vụ xử lý ngữ nghĩa ngữ cảnh không gian thời gian nhằm nâng cao chất lượng việc định cảnh báo anh ninh có ý nghĩa quan trọng Ngoài hệ thống cảnh báo, báo động, hình ảnh trường tự động chụp lưu trữ lại thiết bị nhớ thời gian dài có chức tra cứu, điều tra cần thiết cách hiệu Thực tế hầu hết phần mềm sử dụng cho camera giám sát an ninh hiển thị lên hình lưu trữ hình ảnh dạng video thiết bị lưu trữ thời gian định đó, sau video bị xóa ghi đè video hết nhớ Mơ hình giám sát an ninh hệ thống hoàn toàn thực tốt nhiệm vụ Ngồi ra, hệ thống cịn hỗ trợ tùy chọn cho phép lưu trữ tồn hình ảnh thu nhận được, lưu có đối tượng chuyển động xuất hiện, cần lưu lại có người qua lại Một thực tế hồn tồn khơng có đối tượng chuyển động khu vực cần giám sát khơng cần thiết phải lưu trữ lại hình ảnh hồn tồn khơng có giá trị Thậm chí, hệ thống này, người dùng thiết lập tùy chọn lưu trữ lại hình ảnh tùy mức độ cảnh báo, vào thời gian cụ thể Với việc tùy chọn lưu trữ hình ảnh theo điều kiện giúp tiết kiệm nhớ, đồng thời cho phép lưu trữ hình ảnh với chất lượng cao với thời gian lưu trữ lâu dài [4] 47 Hình 10 Tùy chọn lưu trữ hình ảnh theo yêu cầu cụ thể Biểu diễn ngữ nghĩa ngữ cảnh không gian thời gian nhằm định cảnh báo mức độ phù hợp có ý nghĩa quan trọng Đồng thời với việc cảnh báo đến cán bảo vệ, phương pháp cảnh báo vai trò quan trọng việc ngăn ngừa đối tượng tình nghi phạm tội Việc xác định mức độ cảnh báo phù hợp nhằm làm cho hệ thống giám sát an ninh không rây ảnh hướng đến công việc quan, khơng gây phiền tối cho cán lao động tòa nhà khu vực xung quanh Vì vậy, xây dựng hệ thống khuyến nghị cảnh báo dựa vào nội dung hình ảnh, ngữ cảnh khơng gian thời gian nhiệm vụ quan trọng hệ thống giám sát an ninh nhằm nâng cao chất lượng độ xác, phù hợp với nhu cầu thực tế 48 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận - Kết nghiên cứu đề tài đảm bảo nhiệm vụ mục tiêu đề ra: tìm hiểu mơ hình giám sát an ninh để tìm ưu việt hệ thống, nhằm ứng dụng hỗ trợ tốt cho cán bảo vệ/an ninh quan tăng cường đảm bảo an ninh trật tự an toàn sở vật chất Hệ thống vận hành thực chức đề thu giữ hình ảnh, xử lý biểu diễn đặc trưng, phân loại phát người vào quan, biểu diễn ngữ nghĩa ngữ cảnh không gian, thời gian hỗ trợ định cảnh báo phù hợp đến cán giám sát nhằm ngăn chặn kịp thời phục vụ đắc lực cho công tác điều tra xảy cố cách tra cứu lại hình ảnh chất lượng cao Hệ thống giám sát dựa kỹ thuật công nghệ cao tạo chuyển biến suất chất lượng lao động việc đảm bảo an toàn an ninh trật tự cho văn phịng cơng sở tổ chức khác Bên cạnh đó, kết nghiên cứu đề tài ứng dụng góp phần điều chỉnh, thay đổi hình thức đảm bảo an ninh trật tự, góp phần xây dựng phát triển kinh tế-xã hội địa phương Kiến nghị - Đẩy mạnh công tác truyền thông, quảng bá đến đơn vị, quan ban ngành nhằm khuyến khích ứng dụng khoa học công nghệ, kỹ thuật nhằm hỗ trợ, đảm bảo an ninh trật tự xã hội nhằm ổn định phát triển kinh tế - Cần đầu tư mức để mở rộng hệ thống giám sát nhà công sở thành hệ thống giám sát dân đảm bảo trật tự nơi công công, đảm bảo giao thông, quản lý theo dõi giao dịch hành phục vụ nhân dân 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt: [1] Nguyễn Kim Sách, “Xử lý ảnh video số”, NXB Khoa học kỹ thuật,1997 [2] Ngô Quốc Tạo Tập giảng “Nhập mơn xử lý ảnh” [3] TS Hồng Văn Dũng, Giáo trình "Nhập mơn nhận dạng xử lý ảnh" Trường Đại học Quảng Bình [4] TS Hồng Văn Dũng, (2017) Nghiên cứu đề xuất mơ hình hệ thống nhận dạng cảnh báo an ninh cho tồ nhà cơng sở địa bàn tỉnh Quảng Bình, đề tài nghiên cứu khoa học cấp tỉnh, tỉnh Quảng Bình Tiếng Anh: [5] L C De Silva, C Morikawa, and I M Petra, “State of the art of smart homes”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 25(7), pp 1313-1321, 2012 [6] V -D Hoang, A Vavilin, and K -H Jo, "Pedestrian detection approach based on modified Haar-like features and AdaBoost," in Control, Automation and Systems (ICCAS), 2012 12th International Conference on, pp 614-618, 2012 [7] V -D Hoang, M -H Le, and K -H Jo, “Hybrid cascade boosting machine using variant scale blocks based HOG features for pedestrian detection”, Neurocomputing, vol 135, pp 357-366, 2014 50 ... oriented gradient gradients chuẩn giao thức truyền thông siêu HyperText Transfer văn Protocol HTTP IP Giao thức internet Internet Protocol JPEG Định dạng ảnh phát triển Joint Photographic JPEG,... (security and surveillance)dựa vào cảm biến hình ảnh, theo vết đối tượng ứng dụng nhiều Hệ thống giám sát (Surveillance system) bao gồm nhiều bước xử lý quy trình nhận dạng đối tượng (object detection),... Hệ thống camera giám sát CGI Giao diện cổng nối chung Tiếng Anh Access Control Common Gateway Interface EKF Phương pháp Kalman mở rộng Extended Kalman Filter HOG Giá trị histogram theo hướng Histogram