MÔ HÌNH PHÁT HIỆN VI PHẠM DÃN CÁCH QUA CAMERA

Abstract

Hàng ngàn ca nhiễm bệnh, hàng trăm ca tử vong mỗi ngày – đây là những con số biết nói, những con số mà mỗi người chúng ta đã không còn xa lạ trong bối cảnh hiện tại, bối cảnh của dịch bệnh hoành hành – dịch bệnh Covid-19. Ngay lúc này, chúng ta đang cần những giải pháp, những công nghệ có thể đủ để chống dịch kịp thời và nhanh chống, đồng thời mang tính hiệu quả cao. Đó là lý do em chọn đề tài “mô hình phát hiện vi phạm dãn cách qua camera”, với mong muốn cống hiến một phần nhỏ kiến thức của mình vào cuộc chiến chống dịch. Trong luận văn đề tài “mô hình phát hiện vi phạm dãn cách qua camera” này, có hai vấn đề lớn cần phải giải quyết là phát hiện đối tượng - ở đây là người, và tính toán khoảng cách giữa các đối tượng. Đối với vấn đề phát hiện đối tượng, em dùng pre-train inceptionV2 model trên tensorflow. Đối với vấn đề tính toán khoảng cách, em sử dụng giải thuật chuyển đổi góc nhìn (the perspective transformation) của opencv để chuyển đổi các điểm ảnh từ góc nhìn camera sang góc nhìn loài chim (bird view). Sau đó, em tiến hành chọn khoảng cách tối thiểu từ khoảng cách trên thực địa sang khoảng cách được tính bằng pixel và tính toán vi phạm dãn cách dựa trên “bird view” đó. Với quy trình hiệu chỉnh máy ảnh và quy trình chọn khoảng cách tối thiểu dựa vào khoảng cách trên thực địa. Sau các lần kiểm tra, mô hình phát hiện vi phạm dãn cách qua camera đạt hiểu quả tương đối chính xác.