Usecase áp dụng AI vào hệ thống thông tin

Usecase đề xuất

Dựa trên các hoạt động của khối và quan sát các hoạt động vận hành chung của công ty, cộng với tham khảo các Usecase thành công, xu hướng trên thế giới đang áp dụng để tăng khả năng vận hành, năng suất lao động và phân tích dự đoán, đặc biệt tham khảo các Usecase của các đơn vị cùng ngành. Dx đưa ra danh sách các sáng kiến áp dụng AI dựa trên hệ thống thông tin hiện tại. Các sáng kiến sẽ được thu thập và tổng hợp trong thời gian tiếp theo với toàn bộ các bộ phận của công ty.

Danh mục	Usecase	Mô tả giải pháp	Thách thức/Vấn đề được giải quyết	Lợi ích	Nhu cầu (1 thấp, 2 trung bình, 3 cao, 4 rất cao)	Giải pháp tham khảo (Dịch vụ/Sản phẩm/Nhà cung cấp trên thị trường)	Mục tiêu (Ngắn/Trung/Dài hạn)
Vận hành chung	Trợ lý trong công việc	Áp dụng trợ lý ảo trong công việc. Sử dụng giải pháp AI hỗ trợ trực tiếp các công việc trong bộ giải pháp Office Word viết, chỉnh sửa, tóm tắt và ở ngay bên cạnh người dùng khi họ làm việc. PowerPoint đem lại sự sáng tạo bằng cách biến những ý tưởng thành một bản thuyết trình được thiết kế từ các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Excel đưa ra những thông tin chi tiết, xác định xu hướng hoặc tạo trực quan hóa dữ liệu chỉ trong một khoảng thời gian ngắn. Outlook giúp tổng hợp và quản lý hộp thư đến để người dùng có nhiều thời gian hơn cho việc giao tiếp thực sự. Teams giúp các cuộc họp trở nên hiệu quả hơn với các bản tóm tắt theo thời gian thực và đưa ra các bước hành động ngay trong ngữ cảnh của cuộc hội thoại. Business Chat tập hợp dữ liệu từ nhiều tài liệu, bản thuyết trình, email, lịch làm việc, ghi chú và danh bạ để giúp tóm tắt các cuộc trò chuyện, viết email, hoặc thậm chí viết kế hoạch dựa trên các tài liệu của dự án khác.			3	Copilot for M365	Ngắn
Vận hành chung	Coding	Gen AI để hỗ trợ coding: Hoàn thiện code Đánh giá code Sửa lỗi Tái cấu trúc code Cải thiện việc tuân thủ quy tắc lập trình	Lập trình 80% chỉ là copy paste	Nhanh, chính xác, clean  Sự hỗ trợ của AI tạo sinh trong trường hợp này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, đặc biệt đối với các tác vụ lặp đi lặp lại hàng ngày. Tối ưu hóa nó bằng cách đề xuất cải tiến hoặc tạo code mới thay thế hiệu quả hơn hoặc dễ đọc hơn.	2	ChatGPT, Copilot 10 công cụ AI tạo sinh dành cho lập trình viên - vinbigdata	Ngắn
Vận hành chung	Chatbot hỗ trợ nhân viên	Chatbot AI trả lời các câu hỏi phổ biến của nhân viên về quy trình làm việc, chế độ, các quy định và chính sách hoặc tìm kiếm đầu mối đơn vị phụ trách giải quyết vấn đề chính xác.	Khối lượng Quy trình - Quy định lớn. Mô hình tổ chức và chức năng nhiệm vụ khá phức tạp và chuyên môn hoá. Hệ thống quản lý QT-QĐ chưa đồng nhất → Nhân viên khó nắm bắt được quy trình làm việc. Việc tra cứu tìm kiếm khó khăn, mất nhiều thời gian hỏi nhân sự/đơn vị khác.	Gia tăng trải nghiệm của nhân viên, thông tin được cung cấp ngay lập tức mà không cần chờ đợi phản hồi từ các bộ phận. Thông tin trao đổi chính xác giữa các đầu mối đơn vị. Giảm sự khó chịu với đầu mối không phụ trách.	4	Chatbot, Teams	Ngắn
Dữ liệu/Hệ thống	AI trong việc tra cứu, đánh giá hồ sơ	Tìm kiếm, thu thập thông tin Nhân viên, Ứng viên tuyển dụng phù hợp trên thị trường Tự động bóc tách thông tin, phân loại và lưu trữ. Sẵn sàng cho việc khai thác thông tin. Sàng lọc và suggest hồ sơ ứng viên phù hợp	Việc tra cứu phân loại nhân viên, cv ứng viên gặp khó khăn. Tỷ lệ TOR cao, số lượng nhân sự cần tuyển dụng định kỳ hàng tháng lớn. Số lượng CV hay mức độ phù hợp của CV phụ thuộc nhiều vào con người. → Dẫn tới việc tuyển dụng mất nhiều thời gian & nguồn lực, chất lượng tuyển dụng chưa cao.	Giảm thời gian tuyển dụng Đánh giá khách quan hơn về ứng viên và nhân viên	3	OCR, Data Analytic, NLP	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Ứng dụng GenAI tham gia quy trình phê duyệt	BPA tự động hóa quy trình phê duyệt tài liệu và hợp đồng dựa trên các chính sách của doanh nghiệp.	Tối ưu hóa hiệu suất công việc, giải phóng lao động ở một số công việc ở những công việc mang tính chất lặp đi lặp lại, có template, quyết định đơn giản...	Giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng hiệu suất xử lý	3	RPA, Data Analytic	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Phân tích hiệu suất nhân viên và đề xuất chương trình đào tạo	Dựa trên dữ liệu hồ sơ nhân viên, JD và kết quả công việc để chủ động đề xuất kỹ năng yêu cầu, khoá học, đào tạo chuyên môn bổ sung	Cần có hệ thống phân tích và đưa ra chương trình đào tạo nâng cao kỹ năng nhân viên, tăng hiệu suất và hiệu quả công việc	Tăng hiệu suất và hiệu quả	2	Data Analytic	Dài
Dữ liệu/Hệ thống	Áp dụng AI Hỗ trợ công tác phân tích dữ liệu	Vẽ báo cáo: Gợi ý chiều phân tích, biểu đồ thể hiện Research: Tìm hiểu kiến thức chuyên ngành, hướng áp dụng Đưa ra Insight và hỗ trợ ra quyết định Chatbot, trợ lý ảo tương tác trực tiếp với người dùng hỗ trợ đưa ra các báo cáo, phân tích trực tiếp theo nhu cầu	Cần công cụ hỗ trợ đưa ra phân tích nhiều chiều tự động theo các Data Mart đã có. Thay thế linh động cho việc các Dashboard cố định hiện tại.	Khai thác linh hoạt dữ liệu và thông tin đang có. Hỗ trợ ra quyết định với nhiều insight khác nhau.	2	ChatGPT, Copilot	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Nhận định và đánh giá cơ hội tiềm năng	Phân tích dữ liệu và các yếu tố, thực hiện đánh giá mức độ thành công của cơ hội. Phân tích và đưa ra các cơ hội từ profile khách hàng	Cần có những thông tin hỗ trợ ra quyết định trong việc theo các cơ hội bán hàng. Phân bổ nguồn lực, tối ưu chi phí và chiến thuật cho việc bán hàng.	Tăng khả năng thành công và hiệu suất bán hàng	3	Data Analytic	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Tối ưu hoá quản lý tài nguyên mạng lưới Connectivity	Phân tích và dự báo lưu lượng mạng theo thời gian thực. Đưa ra cảnh báo và điều chỉnh tài nguyên mạng để đảm bảo chất lượng dịch vụ.	Hệ thống monitor và cảnh báo đã có xây dựng, tuy nhiên cần sự giám sát 24/7 của nhân sự. Mất nhiều thời gian tổng hợp dữ liệu & nhận định vấn đề khi có sự cố hoặc dấu hiệu. Dẫn tới có thể chậm chễ trong việc tìm phương án và thực hiện xử lý. Gây ảnh hưởng tới CLDV, trải nghiệm của KH.	Giảm thiểu tình trạng quá tải mạng trong giờ cao điểm hoặc khi có sự cố đột ngột. Tối ưu chi phí vận hành và hiệu suất nhân sự.	3		Dài
Dữ liệu/Hệ thống	Tương tác với Khách hàng với Chatbot Gen AI	ChatBot AI tích hợp vào ZOA (hoặc các kênh OTT) và các Portal (CMC Cloud, Website CMC Telecom) có thể tạo ra các phản hồi giống còn người: Tư vấn các thông tin, thủ tục. Kiểm tra thông tin công nợ. Tiếp nhận, phân loại và tạo yêu cầu hỗ trợ dịch vụ FAQ	DVKH có thể bị quá tải khi số lượng liên hệ tại thời điểm lớn. KH có thể bị miss call. Không đảm bảo mức độ ưu tiên giữa KH bị sự cố và KH chỉ có nhu cầu giải đáp/kiểm tra thông tin. → Có thể dẫn tới trải nghiệm KH không tốt	Các yêu cầu đơn giản được giải quyết nhanh chóng. Phân loại được yêu cầu dễ dàng để chuyển hướng xử lý. Giảm tỷ lệ miss call. Tránh việc các nhân sự trực bị quá tải & có thể tập trung xử lý các yêu cầu phức tạp	4	Chatbot	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Rà soát thông tin hợp đồng và tính tuân thủ quy định trong biểu mẫu hồ sơ	Sử dụng GenAI để kiểm tra các hợp đồng, phụ lục và hồ sơ sau khi ký kết: Tự động kiểm tra lại thông tin hồ sơ so với dữ liệu trên hệ thống. Rà soát thông tin điều khoản so với biểu mẫu hiện hành, phát hiện gian lận và rủi ro. Tự động báo cáo tính tuân thủ	Quy định công ty cho phép ký kết hồ sơ sau khi nhập & triển khai trên hệ thống → Phát sinh rủi ro v/v thông tin ký kết không đồng nhất với yêu cầu ban đầu → Dẫn tới dữ liệu sai lệch so với hợp đồng cam kết và ảnh hưởng tới kết quả nghiệp vụ liên quan & phân tích dữ liệu. Tỷ lệ sai biểu mẫu là gần 10%, 100% hồ sơ cần PC review vẫn chưa kiểm soát được chặt chẽ việc phê duyệt, dẫn tới rủi ro về pháp lý hoặc lợi ích trong hợp đồng cho công ty.	Tăng tỷ lệ dữ liệu, thông tin chính xác. Giảm tải các công việc thủ công, đối chiếu dữ liệu giữa hồ sơ và hệ thống. Gia tăng hiệu suất nhân sự Gia tăng tính đảm bảo pháp lý trong các hợp đồng với KH.	3	OCR, NLP	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Điều phối nhân sự triển khai & vận hành (CDD, OSP)	Sử dụng GenAI để tự động phân bổ và điều phối công việc onsite theo ticket được giao: Tự động đánh giá khối lượng công việc đang cần xử lý của nhân sự. Đánh giá theo vị trí của nhân sự so với vị trí cần xử lý. Đánh giá theo mức độ ưu tiên hoặc phân loại sự cố,... Giám sát công việc để chủ động cảnh báo hoặc escalate.	Công ty đang sử dụng hệ thống Fastwork trong việc quản lý vị trí làm việc onsite. Việc điều phối phụ thuộc vào quản lý hoặc nhân sự admin.	Giảm tải giám sát và điều phối thủ công. Phân bổ và điều phối công việc hiệu quả hơn, không phụ thuộc vào cảm tính. Nâng cao hiệu suất công việc và trải nghiệm KH.	3	GenAI, Data Analytic	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Theo dõi, phân tích và dự đoán thời gian bảo trì hạ tầng, thiết bị	Theo dõi hiệu suất của thiết bị, thời gian sử dụng, lịch sử bảo trì, lịch sử sự cố. Dự đoán các sự cố có thể xảy ra	Theo dõi thủ công, cần có hệ thống hỗ trợ phân tích/dự đoán sự cố và ảnh hưởng từ các thiết bị. Cần hệ thống theo dõi và lên lịch bảo trì thiết bị.	Chủ động trong hoạt động bảo trì Giảm thời gian gián đoạn của dịch vụ	3	Data Analytic	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Kiểm soát chất lượng & hành vi tương tác với Khách hàng của các bộ phận	Phân tích các dữ liệu cuộc gọi, nhắn tin, email,  ticket,... để nhận định và phát hiện ra các tương tác KH có cảm xúc xấu hoặc thái độ chưa tốt của nhân viên. Phân tích tỷ lệ, thời gian phản hồi, thời gian KH chờ. Từ đó đề xuất các cuộc gọi cần lưu ý và kiểm tra lại chi tiết.	Công tác kiểm soát đang thực hiện bằng cách nghe lại ngẫu nhiên 1 tập ghi âm cuộc gọi. Chưa có công cụ kiểm soát các kênh tương tác khác. Nhiều trường hợp được xử lý sau khi có phản ánh gay gắt của Khách hàng	Quản lý, kiểm soát và nâng cao chất lượng tương tác với Khách hàng, nâng cao chất lượng đội ngũ nhân sự. Gia tăng trải nghiệm Khách hàng.	3	NLP, Data Analytic	Trung
Dữ liệu/Hệ thống	Ứng dụng VoiceBot trong hoạt động tương tác với Khách hàng	Inbound Tương tự như chatbot, apply trong các nghiệp vụ: Self Service, Khiếu nại, FAQ Outbound Welcome Khách hàng mới Khảo sát mức độ hài lòng (CSAT) Vấn an sau sự cố	DVKH có thể bị quá tải khi số lượng liên hệ tại thời điểm lớn. KH có thể bị miss call. Không đảm bảo mức độ ưu tiên giữa KH bị sự cố và KH chỉ có nhu cầu giải đáp/kiểm tra thông tin. → Có thể dẫn tới trải nghiệm KH không tốt	Các yêu cầu đơn giản được giải quyết nhanh chóng. Phân loại được yêu cầu dễ dàng để chuyển hướng xử lý. Giảm tỷ lệ miss call. Tránh việc các nhân sự trực bị quá tải & có thể tập trung xử lý các yêu cầu phức tạp	4	NLP, Chatbot	Trung

FFmpeg công cụ mạnh mẽ xử lí dữ liệu đa phương tiện

 FFmpeg là một công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu đa phương tiện và có thể rất hữu ích cho các dự án sáng tạo. Dưới đây là một số cách bạn có thể sử dụng FFmpeg để làm cho các dự án sáng tạo của mình dễ dàng hơn:

1. Tạo video trình chiếu: Bạn có thể tạo một video trình chiếu từ một loạt hình ảnh. Ví dụ:

   ffmpeg -framerate 1 -i img%03d.jpg output.mp4
   

2. Thêm mã thời gian: Điều này có thể hữu ích cho việc chỉnh sửa hoặc xem lại:

   ffmpeg -i input.mp4 -vf "drawtext=fontfile=DejaVuSans-Bold.ttf: text='%{pts\:hms}': x=(w-tw)/2: y=h-(2*lh): fontcolor=white: box=1: boxcolor=0x00000000@1" output.mp4
   

3. Tạo hình thu nhỏ: Tạo một hình thu nhỏ từ video:

   ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:01:00 -vframes 1 output.jpg
   

4. Trích xuất kênh âm thanh: Trích xuất các kênh âm thanh riêng lẻ từ video:

   ffmpeg -i input.mp4 -map_channel 0.1.0 output.wav
   

5. Tạo video lặp lại: Hữu ích cho video nền hoặc GIF:

   ffmpeg -stream_loop -1 -i input.mp4 -c copy -fflags +genpts -t 600 output.mp4
   

6. Thêm lớp phủ video: Thêm một lớp phủ video lên trên một video khác:

   ffmpeg -i main.mp4 -i overlay.mp4 -filter_complex "[0:v][1:v] overlay=main_w-overlay_w-10:10:enable='between(t,0,20)'" -pix_fmt yuv420p -c:a copy output.mp4
   

7. Hiệu ứng hình trong hình: Tạo hiệu ứng hình trong hình:

   ffmpeg -i main.mp4 -i pip.mp4 -filter_complex "[0:v][1:v] overlay=25:25:enable='between(t,0,20)'" -pix_fmt yuv420p -c:a copy output.mp4
   

8. Thêm nhạc nền: Thêm nhạc nền vào video:

   ffmpeg -i video.mp4 -i audio.mp3 -c:v copy -c:a aac -map 0:v:0 -map 1:a:0 output.mp4
   

9. Hiệu ứng chuyển động chậm hoặc nhanh: Tạo hiệu ứng chuyển động chậm hoặc nhanh:

   • Chuyển động chậm:

     ffmpeg -i input.mp4 -vf "setpts=2.0*PTS" output.mp4
     

   • Chuyển động nhanh:

     ffmpeg -i input.mp4 -vf "setpts=0.5*PTS" output.mp4
     

10. Tạo video từ văn bản: Hữu ích cho các hoạt hình đơn giản hoặc trình chiếu:

    ffmpeg -f lavfi -i color=c=blue:s=1280x720:d=5 -vf "drawtext=fontfile=Arial.ttf:fontsize=60:fontcolor=white:x=(w-text_w)/2:y=(h-text_h)/2:text='Hello World'" output.mp4
    

Những ví dụ này cho thấy sự linh hoạt và sức mạnh của FFmpeg cho các nhiệm vụ sáng tạo khác nhau. Nếu bạn cần hướng dẫn chi tiết hơn hoặc có ý tưởng dự án cụ thể, hãy cho tôi biết nhé!

Toàn bộ câu lệnh về Docker

Sau đây là bảng hướng dẫn Docker giúp bạn sử dụng các lệnh và thao tác Docker phổ biến:

1. Lệnh cơ bản

**Phiên bản & Thông tin**

- `docker --version`: Hiển thị phiên bản Docker đã cài đặt.

- `docker info`: Hiển thị thông tin toàn hệ thống về Docker.

**Trợ giúp**

- `docker --help`: Hiển thị trợ giúp cho các lệnh Docker.

**Vòng đời Container**

- **Chạy Container**

- `docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]`: Chạy container từ image.

- `docker run -d IMAGE`: Chạy container ở chế độ tách biệt (nền).

- `docker run -it IMAGE`: Chạy container ở chế độ tương tác với TTY.

- **Liệt kê Container**

- `docker ps`: Liệt kê tất cả các container đang chạy.

- `docker ps -a`: Liệt kê tất cả các container (bao gồm cả container đã dừng).

- **Dừng & Khởi động Container**

- `docker stop CONTAINER_ID`: Dừng một container đang chạy.

- `docker start CONTAINER_ID`: Khởi động một container đã dừng.

- `docker restart CONTAINER_ID`: Khởi động lại một container.

- **Xóa Container**

- `docker rm CONTAINER_ID`: Xóa một container đã dừng.

- `docker rm $(docker ps -a -q)`: Xóa tất cả các container đã dừng.

### **Hình ảnh**

- **Liệt kê hình ảnh**

- `docker images`: Liệt kê tất cả các hình ảnh trên máy cục bộ.

- **Kéo hình ảnh**

- `docker pull IMAGE`: Kéo một hình ảnh từ sổ đăng ký Docker (ví dụ: Docker Hub).

- **Xóa hình ảnh**

- `docker rmi IMAGE_ID`: Xóa một hình ảnh.

- `docker rmi $(docker images -q)`: Xóa tất cả các hình ảnh.

### **Mạng**

- **Liệt kê mạng**

- `docker network ls`: Liệt kê tất cả các mạng.

- **Tạo mạng**

- `docker network create NETWORK_NAME`: Tạo mạng tùy chỉnh.

- **Xóa mạng**

- `docker network rm NETWORK_NAME`: Xóa mạng.

### **Ổ đĩa**

- **Liệt kê ổ đĩa**

- `docker volume ls`: Liệt kê tất cả các ổ đĩa.

- **Tạo ổ đĩa**

- `docker volume create VOLUME_NAME`: Tạo ổ đĩa.

- **Xóa ổ đĩa**

- `docker volume rm VOLUME_NAME`: Xóa ổ đĩa.

### **Dockerfile**

- **Xây dựng hình ảnh**

- `docker build -t IMAGE_NAME .`: Xây dựng hình ảnh từ Dockerfile trong thư mục hiện tại.

### **Docker Compose**

- **Up Services**

- `docker-compose up`: Tạo và khởi động các container được định nghĩa trong `docker-compose.yml`.

- `docker-compose up -d`: Khởi động các dịch vụ ở chế độ tách biệt.

- **Down Services**

- `docker-compose down`: Dừng và xóa các container, mạng, hình ảnh và khối lượng.

- **Build Services**

- `docker-compose build`: Xây dựng hoặc xây dựng lại các dịch vụ.

### **Docker Logs**

- **View Logs**

- `docker logs CONTAINER_ID`: Xem các nhật ký của một container.

- **Follow Logs**

- `docker logs -f CONTAINER_ID`: Truyền phát các nhật ký từ một container.

### **Exec**

- **Chạy lệnh bên trong container**

- `docker exec -it CONTAINER_ID bash`: Truy cập shell của container đang chạy.

- `docker exec -it CONTAINER_ID [COMMAND]`: Chạy lệnh bên trong container đang chạy.

### **Khác**

- **Prune System**

- `docker system prune`: Xóa dữ liệu không sử dụng (container, mạng, hình ảnh).

- `docker system prune -a`: Xóa tất cả hình ảnh, container và mạng không sử dụng.

- **Sao chép tệp**

- `docker cp CONTAINER_ID:/path/to/file /host/path`: Sao chép tệp từ container sang máy chủ.

- `docker cp /host/path CONTAINER_ID:/path/to/file`: Sao chép tệp từ máy chủ sang container.

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn hầu hết các lệnh cần thiết cho Docker. Hãy cho tôi biết nếu bạn cần thông tin cụ thể hơn!

Kiến trúc hệ thống web camera với chức năng xem trực tiếp, xem lại, nhận diện di chuyển và tracking

 

Kiến trúc hệ thống web camera với chức năng xem trực tiếp, xem lại, nhận diện di chuyển và tracking

Dưới đây là kiến trúc tổng thể của một hệ thống web camera với các chức năng xem trực tiếp, xem lại dữ liệu, nhận diện di chuyển và tracking, kết hợp với các thành phần đã đề cập trước đó:

I. Kiến trúc phần cứng:

1. Camera IP:

   • Hỗ trợ giao thức RTSP hoặc Onvif để truyền tải video trực tiếp.

   • Độ phân giải, tốc độ khung hình, góc nhìn phù hợp với nhu cầu.

2. Máy chủ:

   • Cấu hình mạnh mẽ (CPU, RAM, GPU) để xử lý video, AI và truy cập đồng thời.

   • Dung lượng lưu trữ lớn (HDD, SSD) để lưu trữ video.

   • Hệ điều hành: Ubuntu Server (khuyến nghị) hoặc CentOS/RHEL.

3. Mạng:

   • Kết nối mạng ổn định, băng thông đủ lớn để truyền tải video mượt mà.

II. Kiến trúc phần mềm:

1. Backend (Python):

• Web Framework: Flask hoặc Django

• Thư viện xử lý video: OpenCV (cv2)

• Nhận diện di chuyển:

  • OpenCV (BackgroundSubtractorMOG2,...) cho phương pháp đơn giản.

  • YOLOv5, Deep SORT,... cho nhận diện đối tượng và tracking.

• Tracking:

  • OpenCV (dlib, KCF, CSRT,...) hoặc Deep SORT, FairMOT,...

• Lưu trữ video:

  • FFmpeg: Ghi video theo thời gian, sự kiện hoặc chuyển động.

  • Lưu trữ theo cấu trúc thư mục hoặc cơ sở dữ liệu.

• Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL (lưu trữ thông tin camera, video, sự kiện, metadata)

• Message Broker: Redis (xử lý bất đồng bộ, thông báo sự kiện, real-time)

• API: RESTful API (JSON) cho giao tiếp với Frontend.

2. Frontend (HTML, CSS, JavaScript):

• Giao diện người dùng: Hiển thị video trực tiếp, điều khiển camera (PTZ), xem lại video, xem thông tin sự kiện.

• Thư viện:

  • Video.js, Plyr.js (phát video)

  • Chart.js (hiển thị biểu đồ thống kê)

  • Leaflet.js (hiển thị bản đồ, vị trí camera)

• Real-time update: WebSockets hoặc Server-Sent Events (SSE) để cập nhật trạng thái từ Backend.

III. Luồng hoạt động:

1. Truy cập hệ thống: Người dùng truy cập giao diện web.

2. Xem trực tiếp:

   • Frontend yêu cầu stream video từ Backend thông qua API.

   • Backend đọc stream RTSP từ camera, xử lý (nén, giảm frame rate), gửi đến Frontend.

3. Nhận diện di chuyển & Tracking:

   • Backend xử lý video, nhận diện di chuyển, tracking đối tượng.

   • Thông tin sự kiện (thời gian, vị trí, hình ảnh) được lưu vào database.

   • Backend gửi thông báo sự kiện đến Frontend thông qua Redis.

4. Xem lại video:

   • Frontend yêu cầu danh sách video từ Backend (theo thời gian, camera,...).

   • Backend truy vấn database, trả về danh sách video.

   • Frontend phát video từ Backend.

IV. Tính năng nâng cao:

• Nhận dạng khuôn mặt: Xác định danh tính người trong video.

• Đếm người: Thống kê số lượng người ra vào khu vực.

• Phân tích hành vi: Phát hiện các hành vi bất thường (đứng lâu, di chuyển ngược chiều,...).

• Tích hợp hệ thống khác: Hệ thống báo động, kiểm soát truy cập,...

V. Khả năng mở rộng:

• Scale theo chiều ngang: Sử dụng Load Balancer để phân phối tải cho nhiều máy chủ Backend.

• Microservices: Chia Backend thành các dịch vụ nhỏ, độc lập để dễ dàng phát triển và mở rộng.

• Cơ sở dữ liệu phân tán: Sử dụng PostgreSQL cluster hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL (Cassandra, MongoDB) cho khả năng lưu trữ lớn.

VI. Lưu ý:

• Bảo mật: Cấu hình HTTPS, xác thực người dùng, phân quyền truy cập, mã hóa dữ liệu nhạy cảm.

• Hiệu năng: Tối ưu hóa code, sử dụng cache, CDN để tăng tốc độ xử lý và truyền tải dữ liệu.

• Giám sát: Giám sát hoạt động hệ thống, log lỗi để kịp thời phát hiện và khắc phục sự cố.

VII. Công nghệ bổ sung:

• Docker: Đóng gói và triển khai ứng dụng dễ dàng.

• Kubernetes: Tự động hóa việc triển khai, quản lý và mở rộng ứng dụng.

VIII. Sơ đồ kiến trúc:

      +--------+       +----------+       +---------+      +-----------+
     | Camera +------>+ Backend  +------>+ Redis   +----->+ Frontend  |
     |  IP    |       | (Python) +------>+         +----->+ (Web)    |
     +--------+       |          |       +---------+      +-----------+
                      |          |       
                      |          +------>+ PostgreSQL +
                      |                  +-----------+
                      |
                      +------>+ FFmpeg (lưu trữ video) +
                             +--------------------------+
    

Use code with caution.

Kết luận:

Kiến trúc hệ thống web camera với các chức năng nâng cao như trên đòi hỏi sự kết hợp linh hoạt và hiệu quả giữa phần cứng, phần mềm và các công nghệ hiện đại.