Hệ thống do nhóm nghiên cứu Đại học Bách khoa Hà Nội phối hợp cùng doanh nghiệp chế tạo có thể nhận diện khuôn mặt chính xác đến 99,7%.

Ý tưởng thiết kế hệ thống kiểm soát cửa ra vào được Ngô Hữu Sơn, sinh viên năm 4 Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội hình thành khi hàng ngày chứng kiến các thầy cô mất thời gian điểm danh, hay sinh viên thì xếp hàng dài chờ ghi vé gửi xe nên muộn học. Cuối năm 2019, với sự hướng dẫn của PGS.TS Đỗ Phan Thuận, Giảng viên tại Viện, Sơn cùng với ba sinh viên năm cuối là Nguyễn Văn Tiến, Hoàng Quốc Hảo, Nguyễn Văn Long lên kế hoạch 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.

PGS Thuận (giữa) hướng dẫn sinh viên nghiên cứu hệ thống. Ảnh: NX.

Ý tưởng này cũng được một doanh nghiệp hưởng ứng, 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.

PGS Thuận cho biết, 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. Toàn bộ quá trình nhận diện và đưa ra phản hồi của hệ thống mất chưa đến một giây.

Để hệ thống xử lý nhanh và chính xác nhóm 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 cây ATM phát gạo miễn phí khu vực Tây Hồ (cuối tháng 4/2020) và trường Tiểu học Chương Dương, Quận Hoàn Kiếm (đầu tháng 3/2021).

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.

Theo VnExpress