Mục tiêu của nghiên cứu này là để tăng hiệu năng của hệ thống phát hiện đối tượng trong khi vẫn giữ được tính ổn định, độ chính xác cũng như tốc độ trực tuyến của việc phát hiện đối tượng từ Camera. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Tập 19 Số 1 2021 MÔ HÌNH LƯỚI PHÂN LOẠI CHO PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TỪ HÌNH ẢNH CAMERA Nguyễn Đăng Bình Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Khoa học Đại học Huế Email ndbinh@ Ngày nhận bài 11 6 2021 ngày hoàn thành phản biện 16 6 2021 ngày duyệt đăng 02 11 2021 TÓM TẮT Mô hình lưới phân loại đã cho thấy là một lựa chọn đáng quan tâm để phát hiện đối tượng từ hình ảnh camera. Bằng cách áp dụng một bộ phân loại đơn cho mỗi vùng cụ thể trên hình ảnh. Mục tiêu của nghiên cứu này là để tăng hiệu năng của hệ thống phát hiện đối tượng trong khi vẫn giữ được tính ổn định độ chính xác cũng như tốc độ trực tuyến của việc phát hiện đối tượng từ Camera. Đóng góp của nghiên cứu là mô hình lưới phân loại trên ý tưởng liên kết bộ phân loại ngoại tuyến với bộ phân loại trực tuyến trong một lưới theo cách tiếp cận thích nghi nhằm gia tăng sự ổn định trong phát hiện đối tượng khi môi trường và đối tượng thay đổi. Kết quả thực nghiệm cho thấy kết quả phân loại độ chính xác cao với sự hiện diện của các đối tượng không di chuyển các đối tượng có kích thước và tư thế khác nhau trong môi trường phức tạp. Từ khóa phát hiện đối tượng học trực tuyến lưới phân loại. 1. MỞ ĐẦU Với ngày càng gia tăng số lượng của camera giám sát cũng như nhu cầu của các hệ thống giám sát đồng bộ dữ liệu trực quan hình ảnh đang là một đòi hỏi thực tế ngày càng gia tăng. Một trong những bước đầu tiên trong nhiều ứng dụng trong hệ thống giám sát thông minh xác định các đối tượng hướng tới giám sát trực quan phát hiện đối tượng từ các camera trong môi trường thực. Để đảm bảo phát hiện đối tượng chính xác mà không cần sự can thiệp của con người chúng ta phát triển các cách tiếp cận khác nhau mà ở đó cho phép kết hợp với thông tin của khung cảnh cụ thể tại từng thời điểm khác nhau. Cách tiếp cận nổi bật phổ biến nhất là áp dụng một kỹ thuật cửa sổ trượt 1 2 3 4 5 7 8 . Mỗi vùng ảnh của một hình ảnh nhất định được thử nghiệm cho dù đó là phù hợp
