Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào camera an ninh của nhà khoa học Việt

0:00 / 0:00
0:00
GD&TĐ - Camera an ninh có thể tích hợp các tính năng như phân loại đối tượng, cảnh báo đám đông, nhận diện biển số xe, phát hiện hành vi vi phạm giao thông…
Tính năng cảnh báo đám đông, tắc nghẽn giao thông dựa trên các kịch bản được lập trình sẵn cũng như sự phân tích của hệ thống trí tuệ nhân tạo tích hợp.
Tính năng cảnh báo đám đông, tắc nghẽn giao thông dựa trên các kịch bản được lập trình sẵn cũng như sự phân tích của hệ thống trí tuệ nhân tạo tích hợp.

Camera an ninh đa chức năng

Hệ thống quản lý, tích hợp và hỗ trợ phân tích dữ liệu camera thông minh (SVMS) ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo do nhóm các nhà khoa học Trung tâm Kỹ thuật Điện toán, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TPHCM chế tạo.

Hệ thống bảo đảm khả năng tương thích cao với hầu hết nền tảng camera giám sát đang được nhiều địa phương, đơn vị trên địa bàn TPHCM triển khai nhằm bảo đảm an ninh trật tự, đồng thời bổ sung hàng loạt tính năng quan trọng như quản trị tập trung thời gian thực, phân loại đối tượng, cảnh báo đám đông, nhận diện biển số xe, phát hiện hành vi vi phạm giao thông, truy vết…

TS Nguyễn Lê Duy Lai, Chủ nhiệm triển khai nhiệm vụ khoa học - công nghệ cho biết, các phần mềm quản lý video (VMS) trên thế giới nói chung cho phép giám sát, kiểm soát và ghi lại và vận hành tất cả camera và thiết bị bảo mật trong mạng.

Các thành phần chính của bất kỳ hệ thống VMS nào đều là camera, giải pháp lưu trữ, các thiết bị bảo mật và cơ sở hạ tầng mạng. Các camera có thể là analog hoặc IP và nếu camera là analog thì các bộ mã hóa sẽ được sử dụng để thực hiện công tác chuyển đổi tín hiệu.

Giải pháp lưu trữ có thể là NAS, SAN hoặc trong NVR. Một phần mềm VMS tốt phải có khả năng tích hợp các loại camera khác nhau (IP, analog, NVR) và của các hãng khác nhau như Sony, HKVision, Panasonic, Avigilon…

Có hai kiến trúc chính của một hệ thống VMS là theo kiến trúc truyền thống và theo kiến trúc hiện đại. Đa phần các hãng camera đều có phần mềm VMS riêng, và đa phần xây dựng theo kiến trúc truyền thống. Kiến trúc này cho phép việc triển khai giải pháp VMS nhanh, dễ sử dụng.

Nhược điểm lớn là việc giám sát livestream camera sẽ truy xuất trực tiếp vào camera. Vì vậy, VMS theo kiến trúc này không hỗ trợ nhiều người dùng truy xuất đồng thời vào một camera.

“Do đó, kiến trúc hiện đại được nhóm triển khai cho hệ thống đã khắc phục được nhược điểm của kiến trúc truyền thống, cho phép khả năng mở rộng cao khi cho phép tích hợp vào hàng ngàn camera và phục vụ số lượng người dùng lớn đồng thời”, TS Dương Ngọc Hiếu, thành viên nhóm triển khai nhiệm vụ khoa học - công nghệ chia sẻ thêm về tính ưu việt của giải pháp đã được triển khai thí điểm trong hơn một năm tại Quận 10, TPHCM.

Quản lý theo thời gian thực

Bên cạnh việc hoàn thiện kiến trúc tổng thể cho giải pháp và các lõi trí tuệ nhân tạo cho nhu cầu nhận diện loại đối tượng, cảnh báo đám đông và phân tích dữ liệu lớn, TS Nguyễn Lê Duy Lai và các cộng sự đã phát triển thành công phần mềm quản lý và phân tích dữ liệu camera thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (SVMS); Giải pháp quản lý và phân tích dữ liệu lớn IoT; cũng như phần mềm VMS Client cho phép cài đặt trên máy trạm và cho phép xem camera với nhiều kịch bản khác nhau.

“Dựa trên kết quả của việc phân tích biển số giao thông hệ thống mới có thể đưa ra các quyết định liên quan đến xử phạt xe vi phạm giao thông hoặc tìm kiếm xe dựa trên biển số. Do đó, việc phát triển mô-đun nhận diện biển số với độ chính xác cao và tốc độ chạy nhanh là hết sức cấp thiết”, đại diện nhóm nghiên cứu chia sẻ thêm về tính năng nhận diện và phân tích biển số xe được hoàn thiện.

Đại diện nhóm triển khai nhiệm vụ trình diễn tính năng trích xuất bản số xe ở chế độ thời gian thực từ hệ thống quản lý camera giám sát tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Về cơ bản, giải pháp hoàn thiện đã đảm bảo cung cấp những tính năng cảnh báo giao thông cơ bản; phân tích những điểm/khu vực thường xuyên xảy ra tình trạng đông xe (phương tiện giao thông); phân tích tần suất xuất hiện đám đông tại các vị trí camera theo thời gian và không gian; phân tích số lượng từng loại xe tại thời điểm xuất hiện đám đông.

“Các thông tin này cũng được cung cấp trực quan trên dashboard quản lý tập trung chạy trên máy tính cá nhân, hay trên app dành riêng cho thiết bị di động”, TS Dương Ngọc Hiếu khẳng định.

TS Nguyễn Lê Duy Lai cho biết, nghiên cứu về hệ thống camera giám sát thông minh là một trong những chủ đề rất được quan tâm trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision), với mục đích nhằm trích xuất một cách hiệu quả những thông tin hữu ích từ một số lượng lớn các video thu được từ các camera giám sát bằng cách tự động phát hiện, theo dõi, nhận biết, phân tích và hiểu các hành vi hoạt động của các đối tượng được giám sát.

Việc phát hiện các đối tượng chuyển động trong camera nhờ các kỹ thuật xử lý ảnh, để khoanh vùng và đoán nhận một số hành vi của đối tượng là một việc làm có ý nghĩa khoa học và thực tiễn.

AFC hết lời khen ngợi HLV Park Hang-seo

AFC hết lời khen ngợi HLV Park Hang-seo

GD&TĐ - Trang chủ Liên đoàn bóng đá châu Á (AFC) hết lời ca ngợi huấn luyện viên Park Hang-seo sau những gì ông đã cống hiến cho bóng đá Việt Nam.
Nhiều người thường bị cảm cúm vào mùa lạnh. Ảnh: CNN

Vì sao dễ cảm cúm vào mùa đông?

GD&TĐ - Mùa đông khiến chúng ta hay cảm cúm, cứ như thể mầm bệnh cảm lạnh và cúm khó chịu đó có trong thời tiết mùa đông.