TRONG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG
3.1 Sơ lược về áp dụng mạng nơ ron tích chập vào các giải pháp thơngminh trong thực tế minh trong thực tế
Hiện nay, xã hội đang tiến dần đến kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0. Với cách mạng cơng nghiệp 4.0, các mức tự động hóa, cũng như học máy đều ở mức cao, có thể thay thế con người khỏi nhiều việc, nhằm góp phần giải phóng sức lao động. Ngồi ra, việc khai phá dữ liệu cũng đem lại nhiều tối ưu cho các mơ hình kinh doanh, cũng như cho xã hội. Để hướng đến cách mạng công nghiệp 4.0, rất cần các giải pháp tự động hóa cho các mơ hình cơng hoặc mơ hình kinh doanh như bệnh viện, cửa hàng hoặc siêu thị. Ở các giải pháp này, hệ thống thơng minh sẽ tự động phân tích số lượng người ra/vào, hay nhận diện thời điểm xuất hiện của khách hàng thân thiết.
Ở phạm vi của đề tài, luận văn áp dụng hai giải pháp về nhận diện người và nhận diện khuôn mặt sử dụng CNN để áp dụng xây dựng các hệ thống thực tế. Các phương pháp nhận diện người cũng như khuôn mặt qua thực tế đã có độ chính xác và có khả năng thương mại hóa cao.
3.2 Áp dụng mạng nơ ron tích chập để xây dựng hệ thống nhận diện người vào/ra và đánh giá thực nghiệm, so sánh với phương pháp HOG
3.2.1 Giới thiệu hệ thống nhận diện và đếm lượt người vào/ra sử dụng mạngnơ ron tích chập nơ ron tích chập
Mơ tả bài tốn: Hiện nay, camera rất thông dụng và được lắp ở mọi nơi. Tuy nhiên, camera dân dụng thơng thường chỉ có chức năng chụp ảnh hoặc ghi hình mà khơng có chức năng thơng minh nào khác. Do đó, giải pháp hướng đến là lập nên một hệ thống có chức năng thống kê người vào/ra. Hệ thống có thể áp dụng cho nhiều địa điểm như các cổng ra vào ở bệnh viện, trường học, siêu thị, ... Dựa trên kết quả thống kê, người dùng có thể nắm được các thông tin về trạng thái hiện tại của khu vực đặt camera. Hệ thống này được xây dựng theo kiến trúc như trong hình. Trong đó:
2. Máy chủ xử lý nhận diện và đếm lượng người: máy chủ có cấu hình mạnh,
tốc độ xử lý cao, có thể xử lý toàn bộ dữ liệu của hệ thống camera, tạo thành báo cáo để đẩy vào hệ thống trích xuất dữ liệu.
3. Hệ thống trích xuất dữ liệu và hình ảnh đối chiếu: sau khi được xử lý qua
máy chủ xử lý, dữ liệu được gom nhóm kèm video, và được lưu trữ ở đây trước khi được đẩy về máy chủ trung tâm.
4. Cơ sở dữ liệu chứa thông tin nhận diện đối tượng: đây là dữ liệu bao gồm
số liệu và hình ảnh và video của hệ thống nhận diện đối tượng.
5. Quản trị viên: quản trị viên là người kết nối lên máy chủ tổng, là người xem
xét dữ liệu để nắm được thông tin số lượng người ra/vào theo khung giờ, và lập các báo cáo cần thiết.
Hình 3.1: Hình ảnh thiết kế của hệ thống nhận diện đối tượng