Hệ thống giám sát thông minh phát hiện bất thường dựa trên trí tuệ nhân tạo
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu Hệ thống giám sát thông minh, cảnh báo và dự đoán trước tình huống nguy hiểm đã đề xuất một hệ thống toàn diện nhằm bảo vệ trẻ em và phụ nữ khỏi các tình huống nguy hiểm như bạo hành, xâm hại và bắt cóc trong bối cảnh xã hội ngày càng phức tạp hiện nay. Dựa trên dữ liệu quỹ đạo và âm thanh, hệ thống áp dụng các mô hình học máy như Seq2Seq, LSTM kết hợp với thuật toán phân cụm K-means để phát hiện hành vi di chuyển bất thường, đồng thời sử dụng mô hình XLM-RoBERTa và GPT để nhận diện nội dung độc hại trong các cuộc trò chuyện. Nghiên cứu đã phát triển một ứng dụng di động tích hợp các tính năng khoanh vùng ảo, theo dõi lịch trình và gửi cảnh báo tức thời khi phát hiện bất thường. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình XLM-RoBERTa đạt F1-score 0.88 trong phát hiện nội dung độc hại, chứng minh khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống. Nghiên cứu kết luận rằng việc kết hợp các kỹ thuật tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra giải pháp hiệu quả để bảo vệ những đối tượng dễ bị tổn thương, đồng thời đề xuất các hướng phát triển tương lai như tích hợp IoT, mở rộng đối tượng áp dụng và hợp tác với các cơ quan chức năng.
Chi tiết bài viết

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Từ khóa
Giám sát thông minh, cảnh báo sớm, dự đoán nguy hiểm, học máy, phân tích quỹ đạo, nhận dạng giọng nói
Tài liệu tham khảo
Allouch, M., Mansbach, N., Azaria, A., & Azoulay, R. (2023). Utilizing Machine Learning for Detecting Harmful Situations by Audio and Text. Applied Sciences (Switzerland), 13(6). doi: 10.3390/app13063927
Campos Gaviño, M. Á., & Larrabeiti López, D. (2020). Toward court-admissible sensor systems to fight domestic violence. Communications in Computer and Information Science, 1284 CCIS. doi: 10.1007/978-3-030-59000-0_21
Guo, Y., Kim, S., Warren, E., Yang, Y.-C., Lakamana, S., & Sarker, A. (2023). Automatic Detection of Intimate Partner Violence Victims from Social Media for Proactive Delivery of Support. AMIA Summits on Translational Science Proceedings, 2023.
Hui, V., Constantino, R. E., & Lee, Y. J. (2023). Harnessing Machine Learning in Tackling Domestic Violence—An Integrative Review. In International Journal of Environmental Research and Public Health (Vol. 20, Issue 6). MDPI. doi: 10.3390/ijerph20064984
Irfanullah, Hussain, T., Iqbal, A., Yang, B., & Hussain, A. (2022). Real time violence detection in surveillance videos using Convolutional Neural Networks. In Multimedia Tools and Applications (Vol. 81, Issue 26). doi: 10.1007/s11042-022-13169-4
Kouzani, A. Z. (2023). Technological Innovations for Tackling Domestic Violence. In IEEE Access (Vol. 11, pp. 91293–91311). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/ACCESS.2023.3306022
Leiva-Bianchi, M., Castillo, N., Astudillo, C. A., & Ahumada-Méndez, F. (2025). Effectiveness of machine learning methods in detecting grooming: a systematic meta-analytic review. Scientific Reports, 15(1). doi: 10.1038/s41598-024-83003-4
Muraleedharan, A., & Garcia-Constantino, M. (2023). Domestic Violence Detection Using Smart Microphones. Lecture Notes in Networks and Systems, 594 LNNS. doi: 10.1007/978-3-031-21333-5_36
Pasca, P., Signore, F., Tralci, C., Gottardo, D. Del, Longo, M., Preite, G., & Ciavolino, E. (2022). Detecting online grooming at its earliest stages: development and validation of the Online Grooming Risk Scale. Mediterranean Journal of Clinical Psychology, 10(1). doi: 10.13129/2282-1619/mjcp-3248
Santos, R. S., Sun, S. L., & Luo, X. (2020). invisaWear: evolving the entrepreneurial mind-set. CASE Journal, 16(4). doi: 10.1108/TCJ-12-2019-0126
Vogt, M., Leser, U., & Akbik, A. (2021). Early detection of sexual predators in chats. ACL-IJCNLP 2021 - 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, Proceedings of the Conference, 1. doi: 10.18653/v1/2021.acl-long.386
WHO. (n.d.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240022256.
Wu, H., Tang, X., Wang, Z., & Wang, N. (2021). Uncovering abnormal behavior patterns from mobility trajectories. Sensors, 21(10). doi: 10.3390/s21103520