Từ việc hằng ngày phải chứng kiến các giáo viên và sinh viên phải xếp hàng dài chờ ghi vé gửi xe dẫn tới muộn giờ lên lớp, sinh viên năm 4 Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội, em Ngô Hũu Sơn đã nảy ra ý tưởng tạo ra một hệ thống kiểm soát cửa ra vào thông minh.
Tới cuối năm 2019, với sự hướng dẫn của PGS.TS Đỗ Phan Thuận, Giảng viên tại Viện, Ngô Hũu Sơn đã cùng ba sinh viên năm cuối bao gồm: Nguyễn Văn Tiến, Hoàng Quốc Hảo, Nguyễn Văn Long bắt tay vào nghiên cứu để biến ý tưởng trên thành hiện thực.
Kế hoạch của nhóm là đưa công nghệ nhận diện khuôn mặt bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật thị giác máy tính để xây dựng hệ thống kiểm soát cửa ra vào thông minh.
Ý tưởng của nhóm nghiên cứu sau đó đã được một doanh nghiệp hưởng ứng và hỗ trợ để phát triển sản phẩm thương mại hóa. Doanh nghiệp cung cấp phần mềm thông minh, các phần cứng gồm camera nhận diện, cổng phân làn, rào chắn tự động. Nhóm nghiên cứu đảm nhiệm chế tạo phần mềm nhận diện và điều khiển hệ thống.
Toàn bộ phần cứng được kết nối với hệ thống, các thuật toán của bộ xử lý hình ảnh và bộ điều khiển, cho tốc độ nhận diện khuôn mặt nhanh, chính xác tới 99,7%.
Hình ảnh chất lượng cao (lên đến 4K) của camera được xử lý trong thời gian thực với tốc độ 30 hình/giây. Khi phát hiện có người đứng trước camera, thiết bị tính toán sẽ hỗ trợ lựa chọn khuôn mặt chất lượng tốt nhất về bộ xử lý trung tâm để nhận diện bằng các thuật toán.
Nếu tìm thấy người dùng đã khai báo trước trong hệ thống, bộ xử lý trung tâm phân tích và gửi tín hiệu đến thiết bị để kích hoạt mở cổng, phát tín hiệu bật đèn hoặc âm thanh thông báo. Nội dung hỗ trợ điểm danh được đưa vào hệ thống quản lý nội dung CMS, có thể trích xuất báo cáo. Đặc biệt, toàn bộ quá trình nhận diện và đưa ra phản hồi của hệ thống mất chưa đến 1 giây.
Nhóm nghiên cứu cho biết, để hệ thống xử lý nhanh và chính xác nhóm đã dành phần lớn thời gian thiết kế và thử nghiệm các thuật toán, sau đó cải tiến nhiều lần.
Sơn cho biết, khi học năm thứ ba đã tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhưng áp dụng vào thực tế lại không hề dễ dàng. Có lần nhóm thử độ chính xác của hình ảnh trên mô hình thử nghiệm đạt tỷ lệ cao, nhưng khi vào thực tế nhận diện không chuẩn. Khi nhóm nghiên cứu kiểm tra mới phát hiện do camera đặt ngược sáng. Ngoài ra, việc xử lý nhiều hình ảnh trong một khung hình có thể khiến thiết bị quá tải.
PGS Thuận cho biết, qua nhiều mô hình cải thiện góc quay camera và tối ưu thuật toán, hệ thống có thể chọn khuôn mặt gần nhất để điểm danh vào cổng, dễ dàng chạy trên thiết bị xử lý quy mô nhỏ hơn. Ngoài nhận diện khuôn mặt, nhóm tích hợp thêm chức năng phát hiện điểm danh giả mạo và tự động vận hành khi có người đến, tiết kiệm năng lượng.
Hệ thống hiện được lắp đặt thử nghiệm tại trường Tiểu học Chương Dương, Quận Hoàn Kiếm (đầu tháng 3/2021) và cây ATM phát gạo miễn phí khu vực Tây Hồ (cuối tháng 4/2020).
Trong thời gian tới, nhóm sẽ phát triển các thuật toán tăng cường tính năng chống giả mạo, nhận diện đeo khẩu trang, đo thân nhiệt cho người sử dụng. Nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp cũng lên kế hoạch đưa AI ứng dụng trong hệ thống nhà xe thông minh, xe đẩy hàng thông minh và quan trắc chất lượng không khí.
An An