Ngày đăng: 07/09/2023
Tên luận án: Nghiên cứu giải pháp kết hợp ảnh nhiệt và ảnh màu
trong bài toán phát hiện và theo vết đối tượng người
Ngành: Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu Mã số: 9480102
Nghiên cứu
sinh: Đào Vũ Hiệp
Người hướng
dẫn khoa học: PGS.TS. Trần Quang Đức
Cơ sở đào
tạo: Đại học Bách khoa Hà Nội
TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN
1.
Đề xuất
phương án xây dựng trọng số kết hợp ảnh màu và ảnh nhiệt sử dụng độ nhiễu được
phân tích từ ảnh màu và cường độ nhiệt được tính từ trung bình cường độ sáng
của ảnh nhiệt. Trong đó, độ nhiễu được minh chứng là có thể hỗ trợ phát hiện
điều kiện chiếu sáng vào ban ngày hoặc ban đêm; cường độ nhiệt được minh chứng
là có ảnh hưởng tới chất lượng nhận dạng người trên ảnh nhiệt. Từ đó cho thấy
có thể sử dung phương pháp này để nâng cao hiệu năng phát hiện và theo vết đối
tượng người.
2.
Đề xuất
thuật toán phát hiện đối tượng người sử dụng đa nguồn ảnh dựa trên thuật toán
phát hiện đối tượng một giai đoạn YOLOv4 cho tốc độ và độ chính xác cao, gọi
tắt là NAMPD. Thuật toán này kết hợp luồng ảnh màu và ảnh nhiệt ở mức kết quả
sử dụng trọng số đã được xây dựng ở trên. Kết quả cho chỉ số Log-Average Miss
Rate đạt 4,25%, cao hơn so với một số thuật toán phổ biến như IAF R-CNN, CIAN,
MSDS-RCNN, and MCFF.
3.
Đề xuất
thuật toán theo vết đối tượng người sử dụng trọng số, trong đó các thông tin từ
ảnh màu và ảnh nhiệt được kết hợp ở mức đặc trưng. Kết quả thử nghiệm trên các
chuỗi dữ liệu theo vết đối tượng người của bộ dữ liệu VOT-RGBT cho chỉ số
Expected Average Overlap đạt 0,383.
Nội
dung chi tiết luận án