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 LINH

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN

HÀNH 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 TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Tạ Việt Cường

NGƯỜI 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 sự

hướng 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 trích

dẫn 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 mà

không chỉ rõ về mặt tài liệu tham khảo. Các kết quả thực nghiệm trong luận văn

đều thực sự được tiến hành thực tế.

Nếu có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội

đồng, 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 Cường

và PGS. TS. Lê Thanh Hà, là những người đã luôn tận tình hướng dẫn tôi nghiên

cứu đề tài này. Nếu không có sự định hướng, những lời dạy bảo của các thầy thì

luận 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 tạo

điều kiện, môi trường thuận lợi cho học viên trong quá trình học tập, nghiên cứu và

hoàn thiện luận văn thạc sĩ.

Tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới các thầy, cô, bạn bè

trong khoa Công nghệ thông tin, ngành Khoa học máy tính, đã luôn nhiệt tình

giúp 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 người

luôn quan tâm, động viên để giúp tôi có động lực học tập, nghiên cứu và hoàn

thiện đề tài nghiên cứu này.

Bước đầu đi vào nghiên cứu, tìm hiểu các vấn đề cho việc “Phân tích hành

vi bất thường của đám đông sử dụng bản đồ mật độ nhiệt” với kiến thức còn hạn

chế, do vậy tôi không tránh khỏi những thiếu sót trong luận văn này. Tôi rất

mong nhận được những ý kiến đóng góp của các thầy cô và bạn bè để hoàn thiện

luận 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 đám

đông là một nhiệm vụ không hề dễ dàng. Do vấp phải các khó khăn khi giải

quyết vấn đề về sự thay đổi quy mô, ánh sáng và mật độ đám đông nên các

nghiên cứu về phân tích hành vi đám đông còn ít, các nghiên cứu phần nhiều

đang dừng lại ở việc phát hiện có bất thường trong đám đông hay không như

trong các nghiên cứu [15], [16], hoặc đếm số người hay theo dõi đối tượng trong

đám đông [11]. Các nghiên cứu về hành vi đều tập trung vào hành vi của con

người, kết quả này rất khó áp dụng để phân tích hành vi của cả đám đông. Do

vậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu nhằm phát triển một phương pháp mới có

thể 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 thể

ứng dụng trong một loạt các lĩnh vực mới, chẳng hạn như đảm bảo an toàn trong

các 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 cho

các ứng dụng về an toàn và giám sát, tự động phát hiện các sự cố hoặc hành

động bất thường trong đám đông.

Việc phân tích hành vi đám đông phải đối mặt với nhiều khó khăn hơn là

phân tích hành vi của đối tượng riêng lẻ. Dữ liệu về đám đông là ít và thiếu hụt

các ví dụ thực tế về những chủ đề cần được phát hiện trong khi dữ liệu có sẵn

thường có chất lượng thấp do nhiều yếu tố ảnh hưởng như: nhiễu, góc quay

camera, che khuất…

Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi sẽ đánh giá phương pháp phát hiện

hành vi bất thường trong đám đông với điều kiện ít dữ liệu và thích nghi tốt với

thực tế, sử dụng bản đồ mật độ nhiệt và dòng chuyển động quang học. Để giải

quyết vấn đề ít dữ liệu, chúng tôi kết hợp giữa bộ dữ liệu tổng hợp và bộ dữ liệu

thực tế và dựa trên cơ sở đó để thử nghiệm và đánh giá các mô hình.

Từ khóa: hành vi đám đông, đám đông bất thường , bản đồ nhiệt, dòng

chuyển động quang học, học sâu