Tin tứcSáng 26/4, TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang - phó hiệu trưởng Trường ĐH Công nghệ thông tin, ĐH Quốc gia TP.HCM - cho biết nhóm sinh viên và nghiên cứu viên chuyên về lĩnh vực thị giác máy tính thuộc phòng thí nghiệm truyền thông đa phương tiện (MMLab) của trường vừa xây dựng hệ thống hỗ trợ giám sát đảm bảo khoảng cách an toàn thông qua camera.
"Nhóm thực hiện gồm sinh viên và nghiên cứu viên đã áp dụng các kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực thị giác máy tính và máy học (Deep Learning) để phát triển hệ thống thử nghiệm này. Hệ thống này có ý nghĩa cao trong việc hỗ trợ phòng chống dịch COVID-19", ông Khang cho hay.
Hình ảnh thực nghiệm hệ thống trên dữ liệu thực tế từ camera quan sát - Ảnh: Nhóm nghiên cứu cung cấp
Nhóm nghiên cứu gồm các thành viên: Lê Quang Hưng (sinh viên năm 3, Khoa khoa học máy tính), nghiên cứu viên Nguyễn Ngọc Thừa (MMLab), dưới sự hướng dẫn của ThS Đỗ Văn Tiến.
Theo nhóm nghiên cứu, trong đại dịch COVID-19, người dân được Bộ Y tế khuyến cáo hạn chế tiếp xúc, đến những nơi đông người và giữ khoảng cách với nhau tối thiểu 2m khi giao tiếp. Nhiều nơi đã áp dụng các giải pháp khác nhau như in, vẽ các dấu hiệu đánh dấu vị trí, dùng vật dụng đánh dấu, hoặc có sự hướng dẫn của tình nguyện viên.
Tuy nhiên, giải pháp trên khó mở rộng hoặc thiếu linh động khi triển khai trong những điều kiện khác nhau. Quan trọng nhất là việc giám sát đảm bảo khoảng cách an toàn chủ yếu dựa trên quan sát của con người, hoặc ý thức tự giác của người dân.
Hỗ trợ giãn cách xã hội thông qua camera quan sát được nhóm nghiên cứu giới thiệu
"Trước thực tế đó, chúng tôi nghĩ ngay đến việc ứng dụng AI, khai thác dữ liệu từ camera quan sát mà hiện nay khá phổ biến ở các địa điểm công cộng như công ty, trường học, quảng trường, bệnh viện... để chế tạo hệ thống hỗ trợ giám sát khoảng cách", Lê Quang Hưng chia sẻ.
Với đầu vào là hình ảnh thu được từ camera quan sát, hệ thống sẽ tự động xác định vị trí và ước lượng khoảng cách giữa những người trong khung hình. Từ thông tin tính toán được, hệ thống sẽ có đầu ra là các cảnh báo khi khoảng cách giữa người với người không được đảm bảo.
Theo ThS Đỗ Văn Tiến, hệ thống có thể hỗ trợ và giảm tải công việc giám sát của các tình nguyện viên, đặc biệt ở những nơi công cộng với không gian lớn như trường học, xí nghiệp, bệnh viện.
"Với phiên bản hiện tại, hệ thống có khả năng thực thi với tốc độ tiệm cận thời gian thực. Các cảnh báo đưa ra trong một khung hình được phân thành 2 loại: nguy cơ và nguy cơ cao dựa trên khoảng cách tiếp xúc giữa các đối tượng", ông Tiến cho biết.
Hệ thống sẽ cần tiếp tục được phát triển và tinh chỉnh nhằm nâng cao tính chính xác trong các điều kiện ứng dụng khác nhau.
"Nhóm nghiên cứu sẵn sàng chia sẻ và hợp tác với các cá nhân, đơn vị quan tâm để phát triển, tích hợp hoặc triển khai thử nghiệm ứng dụng này", ông Thừa nói.
