HỆ THỐNG PHÁT HIỆN HÀNH VI LEO RÀO

Abstract

Ngày nay lĩnh vực thị giác máy tính trở nên rất phổ biến vì tính hiệu quả mà nó mang lại trong cuộc sống, những thiết bị thông minh phát hiện hành vi bất thường, phát hiện hành vi gian lận trong thi cử, v.v... được ra đời. Trong đề tài ‘Hệ thống phát hiện hành vi leo rào’ tập trung nghiên cứu vào các mô hình phát hiện đối tượng, cụ thể là YOLO v4, YOLO v7, SDD và Faster-RCNN với mục tiêu phát hiện các đối tượng có hành vi leo rào và gửi cảnh báo đến người dùng. Trong quá trình đào tạo các mô hình trên 5340 ảnh đã thu thập được trong thực tế, kết quả mô hình YOLO v4 áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu cho kết quả tốt nhất so với các giải thuật còn lại, cụ thể độ chính xác (IoU) của mô hình đạt 71% và F1-score đạt trên 87%, về kết quả thực nghiệm của mô hình với video kích thước 1280x720 trong phạm vi từ camera đến hàng rào là 5 mét mô hình phát hiện được đối tượng leo rào với độ chính xác đạt từ 98 đến 99%, tốc độ xử lý khung hình đạt 48 fps.