Mô tả

Mô hình và Công nghệ Sử Dụng trong Dự Án Nhận Diện Khẩu Trang Thông Minh:

1. Mô Hình Học Sâu (Deep Learning Model):

Dự án sử dụng mô hình học sâu (deep learning) để nhận diện các đặc trưng khuôn mặt và xác định xem người đó có đeo khẩu trang hay không. Cụ thể, mô hình được chọn là ResNet-18, một loại mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) được phát triển để xử lý và phân loại hình ảnh.

ResNet-18 được sử dụng vì:

• Khả năng học đặc trưng tốt: ResNet-18 có khả năng nhận diện các đặc trưng hình ảnh từ mức độ cơ bản đến phức tạp, giúp phân loại hình ảnh khuôn mặt.
• Tính hiệu quả và tốc độ: Với chỉ 18 lớp, ResNet-18 không quá phức tạp, giúp giảm thiểu thời gian huấn luyện và tối ưu hiệu suất khi triển khai trong môi trường thực tế.
• Sử dụng trọng số được huấn luyện trước: Mô hình sử dụng trọng số được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu ImageNet, giúp cải thiện độ chính xác và rút ngắn thời gian huấn luyện.

Mô hình này được huấn luyện để phân loại hai lớp:

• Lớp 1 (Có khẩu trang): Người được nhận diện là đeo khẩu trang.
• Lớp 2 (Không đeo khẩu trang): Người không đeo khẩu trang.

2. Công Nghệ và Thư Viện Sử Dụng:

• PyTorch: Đây là framework chính để xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu. PyTorch được chọn vì sự linh hoạt và khả năng tối ưu tốt cho các mô hình học sâu phức tạp. Thư viện này giúp triển khai mô hình ResNet-18 và cho phép thực hiện các thao tác như chuyển đổi dữ liệu, huấn luyện mô hình và dự đoán.

• TorchVision: Một thư viện con của PyTorch, cung cấp các mô hình học sâu phổ biến, bao gồm ResNet-18, và các công cụ tiền xử lý ảnh. TorchVision hỗ trợ các thao tác như chuẩn hóa dữ liệu, chuyển đổi hình ảnh thành tensor và cho phép dễ dàng sử dụng các mô hình học sâu đã được huấn luyện trước.

• OpenCV: Thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ dùng để xử lý ảnh và video. OpenCV hỗ trợ các tác vụ như ghi hình từ camera, xử lý hình ảnh (resize, chuyển đổi màu sắc, v.v.), và hiển thị kết quả lên màn hình. Trong dự án này, OpenCV được sử dụng để đọc dữ liệu từ camera và xử lý hình ảnh trực tiếp.

• Pillow: Đây là thư viện xử lý ảnh trong Python, được sử dụng để mở và thao tác với hình ảnh (như thay đổi kích thước và chuyển đổi ảnh sang định dạng phù hợp với mô hình học sâu).

• Threading và Queue: Để tăng tốc độ xử lý và cải thiện hiệu suất hệ thống, công nghệ đa luồng (multi-threading) và hàng đợi (queue) được sử dụng. Quá trình thu thập và dự đoán khung hình từ camera sẽ được tách ra thành các luồng riêng biệt, giúp đảm bảo rằng các khung hình mới được nhận diện mà không làm gián đoạn quá trình ghi hình.

3. Quy Trình Hoạt Động:

• Thu thập Dữ liệu từ Camera: Hệ thống sử dụng một camera để thu thập video trực tiếp. Dữ liệu video sau đó sẽ được chuyển qua mô hình nhận diện.
• Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Trước khi đưa vào mô hình, mỗi khung hình từ video sẽ được xử lý (resize, chuyển đổi thành tensor, chuẩn hóa) để phù hợp với đầu vào của mô hình.
• Dự Đoán và Phân Loại: Mô hình ResNet-18 sẽ phân loại mỗi khung hình là "Có khẩu trang" hoặc "Không đeo khẩu trang". Kết quả dự đoán này sẽ được hiển thị trên màn hình.
• Cảnh Báo và Thông Báo: Hệ thống có thể đưa ra cảnh báo hoặc thông báo nếu phát hiện người không đeo khẩu trang, giúp người quản lý hoặc người dùng nhận thức và có biện pháp xử lý kịp thời.

4. Ứng Dụng và Mở Rộng:

• Đảm bảo An Toàn Công Cộng: Hệ thống có thể được triển khai tại các khu vực công cộng, bệnh viện, sân bay, các cơ sở sản xuất để kiểm soát việc tuân thủ các quy định về đeo khẩu trang.
• Tích Hợp với Hệ Thống Giám Sát: Dự án có thể được tích hợp với các hệ thống giám sát an ninh hoặc các ứng dụng di động để cung cấp thông tin trực tiếp về việc tuân thủ các quy định.

Dự án này kết hợp nhiều công nghệ hiện đại và trí tuệ nhân tạo để phát triển một hệ thống mạnh mẽ và dễ sử dụng, giúp bảo vệ sức khỏe cộng đồng trong các tình huống khẩn cấp.