Tóm tắt Đề án Thạc sĩ: Xây dựng mô hình học sâu đa tầng phát hiện hành vi bạo lực

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, sự lan rộng của hành vi bạo lực trên các nền tảng truyền thông và ngoài đời thực đang đặt ra những thách thức nghiêm trọng về an ninh và trật tự xã hội. Các phương pháp phát hiện truyền thống thường gặp hạn chế, trong khi nhu cầu về một hệ thống giám sát hiệu quả ngày càng cấp thiết. Đề án này nhằm giải quyết vấn đề đó bằng cách đề xuất một mô hình học sâu đa tầng tiên tiến để phát hiện hành vi bạo lực từ video. Mục tiêu là phát triển một giải pháp có khả năng tự động xác định các hành vi bạo lực thể chất, góp phần giảm thiểu thiệt hại, bảo vệ cộng đồng và tăng cường kiểm duyệt nội dung độc hại trên không gian mạng, đặc biệt là tại Việt Nam.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư, chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, thị giác máy tính, phát triển hệ thống giám sát video và quản lý nội dung số trên mạng xã hội.

Đề án này tập trung vào giải quyết bài toán phát hiện hành vi bạo lực từ video, một thách thức lớn trong bối cảnh nội dung bạo lực ngày càng phổ biến. Nhận thấy các phương pháp hiện có còn nhiều hạn chế, đặc biệt là về độ chính xác và khả năng định vị hành vi bạo lực trong các cảnh quay phức tạp, nghiên cứu đề xuất một mô hình học sâu đa tầng toàn diện. Phương pháp tiếp cận này được chia thành ba giai đoạn chính. Đầu tiên, tầng phát hiện đối tượng sử dụng mô hình YOLOv7-E6E đã được huấn luyện trước để nhận diện và khoanh vùng các đối tượng người trong khung hình video với tốc độ và độ chính xác cao. Tiếp theo, tầng theo dõi đối tượng sẽ sử dụng thuật toán GroupPeople để theo dõi và nhóm các cá nhân có liên quan đến nhau, điều này đặc biệt quan trọng cho việc phân tích các hành vi bạo lực thể chất thường xảy ra giữa các đối tượng gần nhau. Cuối cùng, tầng phân loại hành vi bạo lực, dựa trên kiến trúc CNN-LSTM, sẽ phân tích chuỗi hành động của nhóm người được theo dõi để xác định liệu đó có phải là hành vi bạo lực hay không. Mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện mà còn có khả năng chỉ ra vị trí cụ thể của hành vi bạo lực. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu rất lớn, từ việc tăng cường hiệu quả cho các hệ thống camera giám sát đô thị, giúp các cơ quan quản lý kịp thời ngăn chặn bạo lực, đến việc lọc bỏ nội dung độc hại trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook hay TikTok, từ đó góp phần xây dựng một môi trường số an toàn hơn và ổn định trật tự xã hội. Ngoài ra, đề án còn nhấn mạnh việc xây dựng một tập dữ liệu chuẩn hóa, phù hợp với môi trường Việt Nam để nâng cao hiệu quả áp dụng thực tiễn.