Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện hành vi bất thường trong đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt

Luận án "Nghiên cứu phương pháp phát hiện hành vi bất thường trong đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt" được hoàn thành với mục tiêu nhằm đề xuất một phương pháp để phân tích và nhận biết hành vi trong đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt và dòng chuyển động quang học. Kỹ thuật về thích ứng miền cũng được sử dụng trong nghiên cứu để giải quyết vấn đề ít dữ liệu, giảm thời gian huấn luyện cũng như tăng độ chính xác khi gặp các dữ liệu mới.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện hành vi bất thường trong đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM NHẬT LINHNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆNHÀNH VI BẤT THƯỜNG TRONG ĐÁM ĐÔNG SỬ DỤNG BẢN ĐỒ MẬT ĐỘ NHIỆT LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM NHẬT LINH NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN HÀNH VI BẤT THƯỜNG TRONG ĐÁM ĐÔNG SỬ DỤNG BẢN ĐỒ MẬT ĐỘ NHIỆT Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TINNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Tạ Việt CườngNGƯỜI ĐỒNG HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Lê Thanh Hà HÀ NỘI - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trong luận văn này là do tôi thực hiện dưới sựhướng dẫn của TS Tạ Việt Cường và PGS TS Lê Thanh Hà. Tất cả các kiến thức liên quan được sử dụng trong luận văn đều được tríchdẫn nguồn gốc một cách rõ ràng tại danh mục tài liệu tham khảo trong luận văn.Luận văn không sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác màkhông chỉ rõ về mặt tài liệu tham khảo. Các kết quả thực nghiệm trong luận vănđều thực sự được tiến hành thực tế. Nếu có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hộiđồng, cũng như kết quả luận văn tốt nghiệp của mình. Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Học viên LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới TS. Tạ Việt Cườngvà PGS. TS. Lê Thanh Hà, là những người đã luôn tận tình hướng dẫn tôi nghiêncứu đề tài này. Nếu không có sự định hướng, những lời dạy bảo của các thầy thìluận văn này của tôi rất khó có thể hoàn thiện được. Tôi xin cảm ơn Khoa công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ đã tạođiều kiện, môi trường thuận lợi cho học viên trong quá trình học tập, nghiên cứu vàhoàn thiện luận văn thạc sĩ. Tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới các thầy, cô, bạn bètrong khoa Công nghệ thông tin, ngành Khoa học máy tính, đã luôn nhiệt tìnhgiúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn tới gia đình, người thân, những ngườiluôn quan tâm, động viên để giúp tôi có động lực học tập, nghiên cứu và hoànthiện đề tài nghiên cứu này. Bước đầu đi vào nghiên cứu, tìm hiểu các vấn đề cho việc “Phân tích hànhvi bất thường của đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt” với kiến thức còn hạnchế, do vậy tôi không tránh khỏi những thiếu sót trong luận văn này. Tôi rấtmong nhận được những ý kiến đóng góp của các thầy cô và bạn bè để hoàn thiệnluận văn hơn nữa. Tôi xin chân thành cảm ơn! TÓM TẮT Trong lĩnh vực camera giảm sát, việc theo dõi và phân tích hành vi đámđông là một nhiệm vụ không hề dễ dàng. Do vấp phải các khó khăn khi giảiquyết vấn đề về sự thay đổi quy mô, ánh sáng và mật độ đám đông nên cácnghiên cứu về phân tích hành vi đám đông còn ít, các nghiên cứu phần nhiềuđang dừng lại ở việc phát hiện có bất thường trong đám đông hay không nhưtrong các nghiên cứu [15], [16], hoặc đếm số người hay theo dõi đối tượng trongđám đông [11]. Các nghiên cứu về hành vi đều tập trung vào hành vi của conngười, kết quả này rất khó áp dụng để phân tích hành vi của cả đám đông. Dovậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu nhằm phát triển một phương pháp mới cóthể phát hiện, phân loại chính xác hành vi bất thường trong đám đông dày đặc,đáp ứng nhanh với bài toán thực tế. Kết quả phân tích hành vi đám đông có thểứng dụng trong một loạt các lĩnh vực mới, chẳng hạn như đảm bảo an toàn trongcác sự kiện quy mô lớn, các địa điểm đông người như sân bay, nhà ga, bến xe…,lập kế hoạch khắc phục thảm họa và an toàn giao thông, giám sát đám đông chocác ứng dụng về an toàn và giám sát, tự động phát hiện các sự cố hoặc hànhđộng bất thường trong đám đông. Việc phân tích hành vi đám đông phải đối mặt với nhiều khó khăn hơn làphân tích hành vi của đối tượng riêng lẻ. Dữ liệu về đám đông là ít và thiếu hụtcác ví dụ thực tế về những chủ đề cần được phát hiện trong khi dữ liệu có sẵnthường có chất lượng thấp do nhiều yếu tố ảnh hưởng như: nhiễu, góc quaycamera, che khuất… Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi sẽ đánh giá phương pháp phát hiệnhành vi bất thường trong đám đông với điều kiện ít dữ liệu và thích nghi tốt vớithực tế, sử dụng bản đồ mật độ nhiệt và dòng chuyển động quang học. Để giảiquyết vấn đề ít dữ liệu, chúng tôi kết hợp giữa bộ dữ liệu tổng hợp và bộ dữ liệuthực tế và dựa trên cơ sở đó để thử nghiệm và đánh giá các mô hình. Từ khóa: ...