XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VIỆC ĐEO KHẨU TRANG

Abstract

Trong bối cảnh hiện nay, đại dịch COVID-19 đang hoành thành trên toàn thế giới với tốc độ lây lan chống mặt, đại dịch còn kéo theo nền kinh tế bị ảnh hưởng nặng nề hàng ngàn người mất việc làm, thiếu ăn thiếu mặt. Trong đại dịch trên nhiều khái niệm mới ra đời trong đó có thông điệp 5K: Khẩu Trang – Khử Khuẩn – Khoảng Cách – Không Tụ Tập – Khai Báo Y Tế. Việc đeo khẩu trang trong tình hình hiện nay là một vấn đề tất yếu vì khi đeo khẩu trang giúp giảm thiểu đáng kể khả năng gây bệnh. Vì vấn đề trên em thực hiện đề tài “XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VIỆC ĐEO KHẨU TRANG”. Trong để tài sử dụng mô hình được huấn luyện sẵn trên nền MobileNetV1 để nhận diện và bốc tách gương mặt ra khỏi hình ảnh/video sau đó tiến hành đưa gương mặt vào mô hình nhận diện đeo khẩu trang/ không đeo khẩu trang được huấn luyện bằng công cụ Google Teachable Machine. Tập dữ liệu bao gồm 4130 ảnh được chia thành 2 tập. Tập chứa những hình đeo khẩu trang bao gồm 2162 ảnh và tập chứa những hình không đeo khẩu trang gồm 1968 ảnh. Ở mỗi tập lấy 85% dữ liệu làm dữ liệu huấn luyện và 15% dữ liệu làm tập kiểm thử. Sau khi huấn luyện mô hình thu được độ chính xác là 0.99 cho mỗi lớp (dựa trên kết quả của tập kiểm thử). Hệ thống được ứng dụng IoT bằng cách sử dụng Raspberry Pi trong việc thu thập là truyền hình ảnh về máy chủ. Trang web xây dựng trên nền thư viên ReactJS và tích hợp thành công 2 mô hình nhận diện gương mặt và nhận diện đeo khẩu trang. Hệ thống nhận diện và hiển thị kết quả theo thời gian thực.