Sở hữu Big Data lên tới 4.000 bức ảnh và 3 thuật toán tiên tiến do các tác giả thuộc thế hệ 2k tự lập trình với tỷ lệ nhận diện chính xác lên đến 80%, “Hệ thống nhận dạng hành vi vứt rác bừa bãi góp phần xây dựng ý thức bảo vệ môi trường cho học sinh” của bạn Nguyễn Thị Hương Giang và Đào Thiên Long (trường THPT Chuyên Hoàng Lê Kha, Tây Ninh) đã chính thức trở thành công trình được bình chọn nhiều nhất trong tháng 8 của Tri thức trẻ vì giáo dục 2020 với số lượt bình chọn lên đến 470 lượt.
Từ những trăn trở về môi trường...
Theo các tác giả, việc xả rác bừa bãi tại nơi công cộng nói chung và trường học nói riêng đã trở thành một vấn nạn chưa có đáp án triệt để.
Hiện nay vẫn còn tồn tại một số đông người dân xem việc xả rác là một hành động hiển nhiên, họ không hề có ý thức về hậu quả của việc mình làm, ỷ lại vào những người dọn dẹp đường phố, hay người làm công tác lao công, tạp vụ.
Để giải quyết vấn đề này, chính quyền các nơi đã đưa ra nhiều biện pháp ngăn chặn, răn đe như: bố trí nhiều thùng rác ở các nơi đông người qua lại, các nhà vệ sinh công cộng; tuyên truyền nâng cao nhận thức và lắp đặt camera để giám sát nhằm xử lí chế tài các đối tượng vi phạm.
Mặc dù đã có nhiều quyết tâm nhưng hành vi xả rác bừa bãi tại nơi công cộng và đặc biệt là tại học đường vẫn chưa thể được xử lý triệt để, ảnh hưởng đến môi trường sống và mỹ quan đô thị, trường học.
Theo đó, 2 tác giả Nguyễn Thị Hương Giang và Đào Thiên Long cho rằng, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ là giải pháp của vấn đề này nếu biết tận dụng một cách đúng đắn.
Với mong muốn, khao khát bảo vệ môi trường và khám phá những hiệu quả bất ngờ từ công nghệ thông tin, hai tác giả đã lựa chọn công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) và Deep Learning trong trí tuệ nhân tạo làm cốt lõi để xây dựng Hệ thống nhận dạng hành vi vứt rác bừa bãi.
Sau một thời gian dài nghiêm túc nghiên cứu, tìm tòi, hai tác giả đã quyết tâm hoàn thiện ý tưởng này và tham gia chương trình “Tri thức trẻ vì giáo dục” 2020.
Hệ thống nhận diện... “3 KHÔNG”
Thoạt tìm hiểu, cứ ngỡ rằng đây sẽ là một hệ thống nhận diện tương đối phức tạp nhưng khi tìm hiểu sâu, có thể nói rằng, trên thực tế, sáng kiến này lại rất phù hợp với đại đa số trường học hiện nay nhờ tiêu chí “3 KHÔNG”: Không tốn thời gian, không tốn chi phí và không tốn nhân lực.
Cụ thể, với nguồn Big Data lên tới 4.000 bức ảnh mô phỏng đa dạng hành vi xả rác bừa bãi, hệ thống có thể phân tích hành vi dựa trên những điểm ảnh có trong cơ sở dữ liệu. Nói cách khác, khi camera quay được một hành vi xả rác, hệ thống sẽ tự động phân tích hành vi và đánh giá đây có phải hành động vứt rác bừa bãi hay không.
Do đó, người quản lý không cần tốn nhiều thời gian đọc, tự trích xuất camera. Ngoài ra, hệ thống có khả năng nhận diện liên tục nên đảm bảo không bỏ sót bất kỳ hành vi vi phạm nào.
Theo tác giả, ban đầu, các hệ thống nhận diện khác thường kém chính xác vì chúng thường bỏ qua những khoảnh khắc nhanh hoặc rác thải nhỏ như vỏ kẹo.
Chính vì vậy, cùng với kho data tổng hợp nhiều góc độ, động tác, tình huống khác nhau, kèm 3 thuật toán mới và linh hoạt bao gồm: thuật toán lọc rác thừa, thuật toán lọc rác tĩnh, thuật toán nhận diện chuỗi hành vi.
Hệ thống nhận diện hành vi xả rác bừa bãi của Giang và Long không chỉ giúp trích xuất ra những kết quả chính xác nhất (lên đến 80%) mà còn giúp giảm tải đáng kể khối lượng công việc của người vận hành hệ thống bao gồm giáo viên, giám thị, bảo vệ..., nâng cao tính răn đe trong trường học, đảm bảo giảm thiểu hành vi xả rác của học sinh.
Từ đó, hệ thống góp phần tiết kiệm sức người khi vận hành hệ thống. Nói cách khác, hệ thống không yêu cầu phải có người túc trực nhằm theo dõi, tổng hợp hình ảnh hoặc đọc camera.
Như vậy, các thầy cô giáo, nhân viên hoặc bác bảo vệ có thể tập trung làm tốt công việc của mình nhưng vẫn có thể kiểm soát được tình trạng vứt rác bừa bãi trong trường học và kịp thời nhắc nhở cá nhân vi phạm.
Không chỉ tiết kiệm thời gian và nhân lực, hệ thống còn tối ưu chi phí khi tận dụng các tài nguyên có sẵn như mạng lưới camera tại các trường học, công cụ miễn phí của Google và thuật toán tự viết bằng ngôn ngữ Python của 02 tác giả “nhí”.
Nhờ đó, gần như tất cả các trường học đều có thể ứng dụng hệ thống này với chi phí đầu vào ít. Theo các tác giả, hiện nay hầu như các trường học đều được lắp đặt camera, do đó, tận dụng hệ thống này với mục đích nhận diện hành vi xả rác của học sinh sẽ mang lại nhiều hiệu quả hơn.
Nói về những thuật toán của mình, các tác giả chia sẻ thuật toán được viết bằng công nghệ Python do các bạn tự mày mò học được vì trong trường hiện chỉ dạy ngôn ngữ Pascal và C++. Trong đó, thuật toán nhận diện chuỗi hành vi xả rác là thuật toán quan trọng nhất vì đóng vai trò xâu chuỗi hành động, quyết định sự chính xác của việc nhận diện.
Tuy mới mẻ nhưng vẫn cần hoàn thiện
Mặc dù khẳng định đây là ý tưởng mới và độc quyền nhưng các tác giả vẫn cho rằng hệ thống cần được hoàn thiện hơn để nâng cao hiệu quả nhận diện.
Theo đó, 4.000 bức ảnh tuy là con số rất lớn nhưng vẫn chưa chắc có thể bao quát toàn bộ hành vi xả rác vì cử động của con người rất đa dạng. Do đó, cơ sở dữ liệu Big Data của hệ thống có thể vẫn cần nâng cấp thêm nhiều hình ảnh hơn để không bỏ sót tình huống vi phạm.
Bên cạnh đó, hiện nay hệ thống mới vận hành trực tuyến nên vẫn phần nào gây cản trở trong quá trình theo dõi, nhận diện hành vi.
Vì vậy, đây cũng là yếu tố cần khắc phục để có thể vận hành cả trên nền tảng trực tuyến, ngoại tuyến để thuận tiện hơn cho người sử dụng.
Với ý nghĩa thiết thực và sự mới mẻ của mình, sáng kiến hệ thống nhận dạng hành vi vứt rác bừa bãi góp phần xây dựng ý thức bảo vệ môi trường cho học sinh được kỳ vọng không chỉ trở thành ý tưởng tiềm năng cho chương trình “Tri thức trẻ vì giáo dục” năm nay mà còn là hướng đi mới trong công tác giáo dục ý thức bảo vệ môi trường của học sinh Việt Nam.
