Bài báo: “RAMOTS: A Real-Time System for Aerial Multi-Object Tracking based on Deep Learning and Big Data Technology”
Sinh viên thực hiện:
- Đỗ Nhật Tân - KHDL 2021 - Đồng tác giả
- Nguyễn Ngọc Yến Nhi - KHDL2021 - Đồng tác giả
- Nguyễn Diệu Phương - KHDL 2021 - Đồng tác giả
GVHD: TS. Đỗ Trọng Hợp
Tóm tắt bài báo:
Multi-object Tracking (MOT) trên các đoạn video từ Drone hay UAV là một bài toán thách thức do đa dạng về đổi góc nhìn, độ phân giải thấp và sự xuất hiện của các đối tượng nhỏ hoặc rất nhỏ. Trong khi các nghiên cứu khác về MOT dành riêng cho video từ trên không chủ yếu tập trung vào khía cạnh học thuật bằng cách phát triển các thuật toán phức tạp, thì lại thiếu sự chú ý đến khía cạnh thực tiễn của các hệ thống này. Trong bài báo, nhóm đề xuất một Framework MOT có khả năng hoạt động thời gian thực tích hợp Apache Kafka và Apache Spark để xử lý luồng video một cách hiệu quả và với khả năng chịu lỗi tốt, cùng với các mô hình deep learning tiên tiến như YOLOv8/YOLOv10 với các thuật toán Tracking BYTETRACK/BoTSORT. Công trình của chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng của không chỉ các thuật toán tiên tiến mà còn việc tích hợp các phương pháp này với các hệ thống phân tán và có khả năng mở rộng, đồng thời chứng minh tiềm năng của các công nghệ big data và deep learning trong việc giải quyết các thách thức của MOT trong các ứng dụng UAV.
Thông tin Hội nghị:
Hội nghị The 16th IEEE International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE 2024) được tổ chức từ ngày 5–7 tháng 11 năm 2024 tại Kuala Lumpur, Malaysia. KSE 2024 hướng đến việc quy tụ các nhà nghiên cứu, chuyên gia và sinh viên để trình bày, thảo luận và trao đổi về những nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn tiên tiến, đồng thời thúc đẩy sự hợp tác trong các lĩnh vực như truy xuất thông tin (information retrieval), quản lý tri thức (knowledge management), ngôn ngữ học tính toán (computational linguistics) và kỹ thuật hệ thống (systems engineering). Hội nghị năm nay được đồng tổ chức bởi Hội Quản lý Tri thức và Truy xuất Thông tin Malaysia (Malaysia's Information Retrieval and Knowledge Management Society - PECAMP) và Trường Đại học Công nghệ (VNU-UET) thuộc Đại học Quốc gia Việt Nam, với sự hỗ trợ kỹ thuật từ IEEE Malaysia Section Chapter và được tài trợ bởi Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (JAIST). Chương trình hội nghị kéo dài ba ngày bao gồm các bài thuyết trình toàn văn và các buổi hướng dẫn chuyên sâu. Các bài báo được chấp nhận sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu IEEE Xplore và các cơ sở dữ liệu chỉ mục khác, và các bài báo xuất sắc có cơ hội được mời gửi phiên bản mở rộng để công bố trên các tạp chí danh tiếng.
Thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/share/p/15n69kFngG/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
