TAILIEUCHUNG - Ước lượng số người trong đám đông sử dụng mạng nơron tích chập

Bài viết trình bày việc sử dụng mạng nơron tích chập để sinh bản đồ mật độ và ước lượng số người dựa trên bản đồ mật độ này. Việc làm này vừa tránh được bài toán phát hiện đối tượng vừa thể hiện được mức độ phân bố của người trong đám đông. Thực nghiệm cho thấy, phương pháp của chúng tôi tốt hơn các phương pháp truyền thống khi kiểm thử trên các tập dữ liệu UCF_CC_50, ShanghaiTech. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Nha Trang ngày 8-9 10 2020 DOI ƯỚC LƯỢNG SỐ NGƯỜI TRONG ĐÁM ĐÔNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP Đỗ Phúc Thịnh Quách Thị Bích Nhƣờng Trần Văn Ninh Trƣờng Đại học Công nghệ Đồng Nai dophucthinh@ quachthibichnhuong@ tranvanninh@ TÓM TẮT Ước lượng số người trong đám đông là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong hệ thống camera giám sát. Nó góp phần hỗ trợ cho các lĩnh vực như kinh doanh giao thông an ninh và gần đây nhất là lệnh cấm tụ tập khi đại dịch Covid-19 diễn ra. Trong bài báo này chúng tôi sử dụng mạng nơron tích chập để sinh bản đồ mật độ và ước lượng số người dựa trên bản đồ mật độ này. Việc làm này vừa tránh được bài toán phát hiện đối tượng vừa thể hiện được mức độ phân bố của người trong đám đông. Thực nghiệm cho thấy phương pháp của chúng tôi tốt hơn các phương pháp truyền thống khi kiểm thử trên các tập dữ liệu UCF_CC_50 ShanghaiTech. Từ khóa Đếm số người mạng học sâu mạng tích chập crowd counting convolutional neural network. I. GIỚI THIỆU Hiện nay đang diễn ra cuộc cách mạng công nghệ lần thứ tƣ. Trong cuộc cách mạng này con ngƣời muốn tự động hóa mọi thứ. Một trong số đó là hệ thống các camera giám sát. Song song với đó với sự gia tăng dân số và quá trình đô thị hóa thì việc giám sát từng cá nhân đã chuyển dần sang giám sát cả đám đông. Đặc biệt với tình hình dịch bệnh Covid-19 vừa diễn ra ngƣời ta muốn hạn chế việc tụ tập đông ngƣời. Chính vì thế việc tự động giám sát sự phân bố của đám đông là cần thiết. Khi số ngƣời trong đám đông vƣợt ngƣỡng hệ thống giám sát sẽ thông báo để có thể kịp thời xử lý. Trong nửa thập kỷ gần đây với sự ra đời của mạng học sâu đặc biệt là mạng nơron tích chập Convolutional Neural Network - CNN đã chiếm ƣu thế áp đảo trong các bài toán về thị giác máy tính việc đếm số ngƣời trong đám đông cũng không ngoại lệ. Cách tiếp cận đơn giản nhất để giải quyết vấn đề này là

• Quản trị mạng
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Khảo sát số lượng tế bào bạch cầu
• Số lượng tế bào bạch cầu hạt
• Tế bào bạch cầu hạt chưa trưởng thành
• Máu ngoại vi
• Máy đếm tế bào tự động
• luận văn mẫu
• đề án tốt nghiệp
• Mạch đếm số
• sơ đồ khối toàn mạch
• hoạt động của toàn mạch
• Khối chỉnh lưu
• kỹ thuật số
• vi xử lý
• Kỹ thuật lập trình
• Phần cứng
• Công nghệ thông tin
• Tin học
• Quản trị mạng
• Javascript
• ASP
• NET
• Tin học đại cương
• giáo trình Tin học đại cương
• bài giảng Tin học đại cương
• tài liệu Tin học đại cương
• lý thuyết Tin học đại cương
• Điện tử ứng dụng
• Thực hành điện tử ứng dụng
• Lý thuyết điện tử ứng dụng
• Mạch hẹn giờ đơn giản
• Máy đếm số người
• Mạch tổ hợp
• hướng dẫn học php
• tìm hiểu về php
• lập trình web
• giáo trình php
• thiết kế web với php
• lập trình php
• Đối tượng video
• theo vết đối tượng
• thuật toán lọc particle
• thuật toán SIS
• phát hiện đối tượng
• Bài toán phát hiện logo
• Mô hình mạng học sâu
• Phương pháp Deep learning
• Hệ thống quản lý thƣơng hiệu
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Bài toán thay thế đối tượng trong video
• Cải tiến kỹ thuật nhận dạng đối tượng
• Mô hình hoàn thiện video
• Mô hình Feature Selective Anchor Free
• Mô hình Generalized Focal Loss
• Bộ dữ liệu Realistic Single Image Dehazing
• Bộ dữ liệu COCO trên tập RTTS
• đối tượng chuyển động
• luận văn
• thiết kế hệ thống
• hệ thống thông tin
• lập trình ứng dụng
• Bài giảng Học sâu và ứng dụng
• Học sâu và ứng dụng
• Ứng dụng học sâu trong thị giác máy
• Thị giác máy