BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO CAMERA GIÁM
SÁT CẢNH BÁO MẤT HÀNG TẠI KHO HÀNG”

Giảng viên hướng dẫn:

ThS. TẠ NGUYỄN MINH ĐỨC

Sinh viên thực hiện:

TRƯƠNG QUỐC HẬU

MSSV:

20104028

Lớp:

201040A

Khóa:

2020 - 2024

TP. Hồ Chí Minh, tháng 07/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

BỘ MÔN KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO CAMERA GIÁM
SÁT CẢNH BÁO MẤT HÀNG TẠI KHO HÀNG”

Giảng viên hướng dẫn:

ThS. TẠ NGUYỄN MINH ĐỨC

Sinh viên thực hiện:

TRƯƠNG QUỐC HẬU

MSSV:

20104028

Lớp:

201040A

Khóa:

2020 - 2024

TP. Hồ Chí Minh, tháng 07/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Học kỳ 2 / năm học 2023 – 2024
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Tạ Nguyễn Minh Đức
Sinh viên thực hiện: Trương Quốc Hậu

MSSV: 20104028

Điện thoại: 082 452 0894

1. Đề tài tốt nghiệp:
- Mã số đề tài: KCN - 23
- Tên đề tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào camera giám sát cảnh báo mất hàng tại
kho hàng
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
- Tài liệu về OpenCV, Deep learning và Machine learning
3. Nội dung chính của đồ án:
- Thu thập dữ liệu hình ảnh về mặt hàng, con người để mô hình trí tuệ nhân tạo học.
- Sử dụng ngôn ngữ lập trình Python lập trình ra một phần mềm tích hợp trí tuệ nhân tạo
có khả năng nhận diện người quản kho, phát hiện người lạ vào kho và ghi nhận hình ảnh đối
tượng khi có dấu hiệu lấy hàng ra khỏi kho mà không có sự cho phép của người quản kho.
4. Các sản phẩm dự kiến:
- Phần mềm được lập trình.
5. Ngày giao đồ án: 19/02/2024
6. Ngày nộp đồ án: 01/07/2024
7. Ngôn ngữ trình bày:

Bản báo cáo:

Tiếng Anh



Tiếng Việt



Trình bày bảo vệ:

Tiếng Anh



Tiếng Việt



TRƯỞNG BỘ MÔN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

 Được phép bảo vệ ……………………………………………
(GVHD ký, ghi rõ họ tên)

i

LỜI CAM KẾT
- Tên đề tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào camera giám sát cảnh báo mất hàng tại kho
hàng
- GVHD: ThS. Tạ Nguyễn Minh Đức
- Họ và tên sinh viên: Trương Quốc Hậu
- MSSV: 20104028

Lớp: 20104A

- Địa chỉ sinh viên: Ấp 4, Mỹ Phú, Thủ Thừa, Long An
- Số điện thoại liên lạc: 082 452 0894
- Email: [email protected]
- Ngày nộp khóa luận tốt nghiệp (ĐATN):
- Lời cam kết: “Tôi xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp (ĐATN) này
...

...
Đoạn mã từ 996 đến 1025: chức năng làm mới khi chuyển trang chức năng khác.

Hình 104: Đoạn mã 996 - 1052
Để xem đầy đủ các mã và cách thức hoạt động của phần mềm, mời quý thầy cô truy cập vào
các đường dẫn bên dưới:

Hình 105: QR Project

Hình 106: QR Demo

57

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
5.1. Kết luận
Với kiến thức học được ở trường và kinh nghiệm riêng của bản thân, trong phạm vi thiết kế
và thử nghiệm, em đã cơ bản lập trình thành công phần mềm bám sát với mục tiêu đặt ra. Phần
mềm đã sử dụng những mô hình Deep learning có độ chính xác nhận diện khá tốt cho đến thời
điểm này. Những tiện ích của phần mềm cũng đều hoạt động tốt. Phần mềm có thể kết nối với các
camera khác nhau thông qua cổng USB hoặc qua địa chỉ IP của camera. Yếu tố thẩm mĩ của phầm
mềm cũng thỏa mãn, giao diện thân thiện người dùng, màu sắc không bị chói mắt. Chương trình
được viết có thể xuất ra tệp “.exe” để dễ dàng chạy trên các máy tính khác nhau.
Do có tích hợp trí tuệ nhân tạo thông qua các mô hình Deep learning nên yêu cầu máy tính
phải có cấu hình tầm trung để sử dụng được mượt mà. Chất lượng camera phải tốt để kết quả được
nhận diện tốt. Nếu sử dụng kết nối không dây với camera, phải sử dụng đường truyền internet ổn
định để hình ảnh truyền không bị trễ.
5.2. Hướng phát triển
Phần mềm cơ bản đã giải quyết mục tiêu đặt ra là khả năng ghi nhận lại hình ảnh kẻ khả nghi
lấy mất hàng khi không có nhân viên kho tại kho ở phạm vi thử nghiệm. Tuy nhiên, còn có một số
vấn đề cần xem xét để tinh chỉnh hoặc sử dụng công nghệ mới cho phần mềm:
- Để tăng độ chính xác nhận diện khuôn mặt, ta có thể ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn
mặt 3D
- Tăng số lượng camera hoặc sử dụng camera có góc rộng, đặt ở vị trí phù hợp để loại bỏ góc
khuất camera trong kho hàng
- Thay đổi bộ dữ liệu khuôn mặt (nhân viên kho) và đối tượng (đầu gôn/nắp gôn) của kho
D40 hoặc các kho khác, tăng số lượng ảnh để huấn luyện mô hình và thử nghiệm thực tế tại công
ty TNHH Vision International.

58

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang, Zhifeng Li, Yu Qiao Joint Face Detection and Alignment
using Multi-task Cascaded Convolutional Networks arXiv ngày 11/04/2016
[2] Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin FaceNet: A Unified Embedding for
Face Recognition and Clustering arXiv ngày 17/06/2015
[3] Pham Thi Thanh Thuy, Le Thi Thu Ha Application Deep Learning YOLOv8 Model for
Object Detection tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường ngày 10/01/2024

59