Vừa qua, “Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin” (The 24nd National Conference on Electronics, Communications and Information Technology, viết tắt là REV-ECIT) chấp nhận đăng bài báo khoa học Một hàm lỗi cho phát hiện bất thường trên video giám sát của Vũ Ngọc Tú và Đinh Thanh Toàn (sinh viên năm thứ tư, khoa Khoa học Máy tính, trường ĐH Công nghệ thông tin, ĐHQG-HCM).

Lý giải về sự lựa chọn đề tài, Ngọc Tú cho biết: “Ý tưởng ban đầu của tụi mình là tập trung giải quyết một vấn đề thiết yếu trong cuộc sống. Trong một lần khi đang sử dụng mạng xã hội, mình vô tình bắt gặp một số clip ngắn về những hành động tiêu cực diễn ra tại Việt. Sau khi trao đổi với nhau, tụi mình mong muốn có thể thực hiện một dự án để có thể có biện pháp ngăn chặn kịp thời những sự việc này, cũng như có biện pháp thích đáng để xử phạt những cá nhân có hành vi xấu”.

Về cách vận hành của hàm, khi một hành động bất thường diễn ra, chẳng hạn như đánh nhau, hay trộm cắp… thông qua thuật toán xử lý, camera ghi hình có thể phát hiện, nhận diện được hành vi đó thuộc nhóm hành động bất thường nào, từ đó có thể phát tín hiệu báo động hoặc gửi tin nhắn, cuộc gọi đến các hotline chuyên trách, để có thể can thiệp kịp thời và xử lý những đối tượng xấu.

“Do trong thực tế bất thường rất đa dạng, tần suất xuất hiện cũng rất hiếm hoặc chưa từng xảy ra trước đó. Vậy nên rất khó để có thể lập trình sẵn những bất thường này. Hướng tiếp cận của nhóm mình là cho máy tính học cách nhận biết được các trường hợp bình thường, từ đó dựa vào đây để xác định các trường hợp không thể nhận biết là bất thường. Nghiên cứu của tụi mình tập trung chủ yếu vào các trường hợp gây ra liên quan đến an ninh trong khu dân cư đô thị gồm ẩu đả, hành hung, cướp giật và phá hoại” – Thanh Toàn cho biết thêm. 

Nghiên cứu này hướng tới việc ứng dụng trong việc giữ gìn trật tự an ninh ở nước ta, thông qua việc nhận diện được hành động bất thường, mà thông báo được gửi đi kịp thời. Từ đó các đơn vị chuyên trách có thể can thiệp nhanh chóng và xử lý những hành vi vi phạm pháp luật, giảm thiểu được tối đa thiệt hại.

Quá trình nghiên cứu của nhóm diễn ra trong hơn 6 tháng. Xuyên suốt thời gian này thử thách lớn nhất mà nhóm gặp phải là xây dựng mô hình và hàm lỗi để có thể phân biệt được giữa hành động bình thường và bất thường. Từ đó nhận diện được chính xác các hành động trong cuộc sống thường nhật và tối thiểu hóa sự sai số mà hệ thống nhận diện được. “Nhưng việc này cũng được nhanh chóng khắc phục với sự giúp đỡ tận tình của thầy hướng dẫn – ThS Trần Minh Tùng và ThS Võ Duy Nguyên, khi đã có những sự gợi ý kịp thời cho hướng đi phù hợp với ý tưởng của nhóm mình” – Thanh Toàn bộc bạch.

Được biết, Ngọc Tú và Thanh Toàn vẫn đang tiếp tục hoàn thiện và phát triển nghiên cứu nhằm đưa ra được 1 phiên bản tốt nhất cho dự án. “Nhóm mình hi vọng, với khả năng hiện của nhóm cũng như sự hỗ trợ đến từ Nhà trường, Đoàn Thanh niên – Hội Sinh viên trường, nhóm mình sẽ có thể phát triển hơn nữa để hệ thống có thể phát hiện, nhận diện nhiều hơn nữa những hành động bất thường xảy ra tại nước ta, chẳng hạn như hành vi không đội nón bảo hiểm khi tham gia giao thông, hoặc tai nạn giao thông… Nếu được, mình mong có thể ứng dụng dự án này tại trường để có thể giúp Nhà trường nắm bắt được tình hình sinh viên khi tham gia học tập và hoạt động tại trường” - Ngọc Tú và Thanh Toàn cùng nhấn mạnh. 

Nguồn: Phượng An - Tuyển sinh UIT

Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://bom.so/sKWbgA

Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin