HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DIỆN ĐỐI TƯỢNG THÔNG QUA CAMERA GIÁM SÁT

Abstract

Hiện nay vấn đề kiểm soát an ninh là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu trên thế giới. Nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là an ninh và bảo mật. Hệ thống nhận dạng mặt người sẽ nhận vào những thông tin về đối tượng được đưa vào từ một bức ảnh, hay từ camera quan sát. Bước đầu tiên của một hệ thống là phát hiện và xác định vị trí khuôn mặt trên bức ảnh, tiếp đến Hệ thống sẽ tách khuôn mặt ra khỏi ảnh và tiến hành rút trích đặc trưng của gương mặt và gửi cảnh báo cho người dung về đối tượng phát hiện. Tuy nhiên, Trong thời buổi công nghệ 4.0 như hiện nay vấn đề kiểm soát an ninh thông qua camera giám sát đã được phát triển mạnh mẽ nhưng vẫn chưa thực sự được ứng dụng rộng rãi và thực sự mang lại hiệu quả vào đời sống con người. Việc kiểm soát an ninh theo cách truyền thống hiện nay tốn rất nhiều thời gian và phải sử dụng nguồn lực con người để theo dõi. Từ đó làm tốn rất nhiều thời gian, công sức và tiền bạc và sức khỏe của người sử dụng. Vì vậy, đề tài “Hệ thống phát hiện và nhận diện đối tượng qua hệ thống camera giám sát” được đề xuất với mong muốn xây dựng hệ thống có thể phát hiện và nhận diện đối tượng một cách hiệu quả và hạn chế tối đa sự giám sát của con người. “Hệ thống phát hiện và nhận diện đối tượng thông qua camera giám sát” được xây dựng với mong muốn phát hiện được đối tượng là con người xuất hiện trước camera giám sát, từ đối tượng con người đó hệ thống sẽ nhận diện và định danh đối tượng và xem xét đối tượng có thuộc vào các đối tượng hệ thống đang cần nhận diện hay không. Sau khi đã xem xét các hướng tiếp cận khác nhau của đề tài “Hệ thống phát hiện và nhận diện đối tượng qua hệ thống camera giám sát”có rất nhiều phương pháp tiếp cận với bài toàn phát hiện và nhận diện đối tượng. Nhưng trong đề tài này được thực hiện bằng phương pháp tiếp cận học máy bằng YOLO v3. Điểm mạnh của YOLO v3 là tốc độ phát hiện đối tượng khá nhanh và có độ chính xác tương đối cao. Và sử dụng thuật toán nhận dạng gương mặt Face Recognition của Dlib để rút trích và nhận diện đối tượng. Đồng thời, hệ thống được phát triển dựa trên nền tảng website sử dụng công nghệ Websocket để trao đổi dữ liệu, và đồng thời cũng sử dụng các công cụ hỗ trợ như hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL, trình chủ web Apache và các công nghệ như: Ajax, Java script, Jquery, PHP, HTML, Laravel.