-
0
03744nam a2200529 a 4500
-
1
Cesti200279895
-
72
$a10201 – Khoa học máy tính
-
100
$aDương, Ngọc Hiếu, $cTS
-
245
$aỨng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong bài toán giám sát an ninh tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa -Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh/ $cTrung Tâm Kỹ Thuật Điện Toán; Dương Ngọc Hiếu
-
260
$aTP.Hồ Chí Minh, $c2020
-
290
$a12/2019
-
291
$a12/2021
-
294
$aTỉnh
-
355
$aBình thường
-
500
##
$aKH19097
-
520
##
$aĐề tài tập trung vào khảo sát hiện trạng ứng dụng công nghệ thông tin tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa- Trường ĐH Bách Khoa, ĐHQG-HCM và phân tích nhu cầu về an ninh bằng trí tuệ nhân tạo. Từ đó phân tích, thiết kế hệ thống, cải tiến phân hệ phần mềm vào cổng, thực hiện lấy mẫu cho từng sinh viên. Xây dựng phần mềm gán nhãn đối tượng.
-
567
##
$aMặc dù có khá nhiều mô hình học sâu nhận diện khuôn mặt hoạt động rất tốt [1], nhưng độ chính xác khi thử nghiệm trên các tập dữ liệu benchmarks không chênh lệch nhau nhiều. Trong khuôn khổ đề tại, nhóm đề tài dự kiến sử dụng Facenet [2] để hiện thực bài toán nhận diện khuôn mặt. FaceNet là mô hình học một phương thức ánh xạ ảnh từ những hình ảnh khuôn mặt sang một không gian Euclidean gọi là không gian embedding – là một vector 128 chiều; và dùng khoảng cách giữa những vectors được ánh xạ từ các khuôn mặt đó để so sánh sự tương đồng giữa chúng. Khi không gian embedding của một khuôn mặt được xác định, những tác vụ như nhận diện khuôn mặt, xác minh hay gom cụm những khuôn mặt giống nhau có thể giải quyết dễ dàng bằng cách xử lí không gian đó như một vector đặc trưng bình thường.
-
591
##
$aỨng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong bài toán giám sát an ninh tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa -Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh, đáp ứng ba mức độ an ninh. Mức độ 1: Giám sát vào/ra cổng chính Ký túc xá bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt, kết hợp với giải pháp vào ra hiện tại (dùng công nghệ RFID). Cảnh báo đối tượng sử dụng thẻ không phải chủ thể thẻ. Mức độ 2: Giám sát người không phải sinh viên, cán bộ vào khu vực ở của sinh viên (ví dụ nhân viên căn tin). Mức độ 3: Giám sát tình hình sinh viên nam vào khu vực nữ và ngược lại.
-
592
##
$a1312- Công nghiệp phần mềm
-
593
##
$aSản phẩm khoa học và công nghệ dự kiến sau khi nghiên cứu kết thúc bao gồm: phần mềm vào cổng kết hợp công nghệ RFID và trí tuệ nhân tạo; phần mềm quản lý video VMS; lõi nhận diện khuôn mặt bằng thuật giải học sâu; phần mềm giám sát an ninh 3 mức độ; ứng dụng di động phục vụ giám sát từ xa; phần mềm lấy mẫu dữ liệu để sử dụng huấn luyện mô hình nhận diện đối tượng nam, nữ; bài báo khoa học liên quan đến các nghiên cứu trong đề tài; đào tạo 01 Thạc sỹ.
-
594
##
$aKết quả nghiên cứu dự kiến ứng dụng tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa -Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh.
-
653
$aGiám sát an ninh
-
653
$aKý túc xá Bách khoa
-
653
$aTrí tuệ nhân tạo
-
695
$aCông nghệ thông tin
-
700
$aHoàng, Xuân Lộc, $cThS
-
700
$aLê, Quốc Tuấn, $cThS
-
700
$aLê, Thành Sách, $cTS
-
700
$aLương, Gia Kiện, $cKS
-
700
$aNgô, Quang Nhựt, $cCN
-
700
$aNguyễn, Hoàng Minh, $cThS
-
700
$aNguyễn, Quốc Việt, $cThS
-
700
$aNguyễn, Thanh Trông, $cKS
-
700
$aNguyễn, Xuân Thành, $cThS
-
700
$aTrịnh, Văn Quảng, $cThS
-
700
$aVũ, Quốc Hưng, $cThS
-
791
$aTrung Tâm Kỹ Thuật Điện Toán
-
792
$aTrường Đại học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh
-
796
$a2.644
-
797
$a2.644
-
798
$a0
-
799
$a0
-
911
#
Đoàn Thị Kim Oanh
-
927
#
NVKHCNDTH
-
965
23/3/2020