THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Thông tin chung
- Tên đề tài: Nghiên cứu phát triển thuật toán trí tuệ nhân tạo (Deep learning) cho việc quản lý, truy xuất hình ảnh (Image Retrieval) trong tập dữ liệu lớn (Big data), dùng trong các ứng dụng tìm kiếm, giám sát, và cảnh báo.
- Mã số: ĐH2024-NV-06
- Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Tuấn Minh
- Tổ chức chủ trì: Đại học Thái Nguyên
- Thời gian thực hiện: 23 tháng (Từ tháng 02/2024 đến tháng 12/2025)
2. Mục tiêu
2.1. Mục tiêu tổng quát
- Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu phát triển ứng dụng hình ảnh từ camera dựa trên các thuật toán AI mới để có thể truy xuất hình ảnh trong tập dữ liệu lớn thỏa mãn các điều kiện về độ chính xác cũng như thời gian xử lý. Từ đó, có thể phát triển các hệ thống giám sát có truy vấn dữ liệu hình ảnh, video trong lĩnh vực giám sát theo thời gian thực được ứng dụng tại nhiều đơn vị hoạt động trong những lĩnh vực khác nhau.
- Thiết kế hệ thống camera thông minh dựa trên các thuật toán AI và ứng dụng được trong một đơn vị cụ thể;
- Đưa ra đề xuất sử dụng và quản lý thông tin trong một đơn vị cụ thể.
2.2. Mục tiêu cụ thể
- Thiết kế xây dựng hệ thống camera giám sát ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao hiệu quả phục vụ cho việc truy xuất dữ liệu, quản lý giám sát, cảnh báo, …
- Các thuật toán AI, cụ thể là học sâu (DL) sẽ được ứng dụng trong hệ thống camera đáp ứng từng mục tiêu cụ thể theo đặt hàng, theo nhu cầu đặc thù của từng đơn vị hoạt động trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
- Có thể lắp đặt hệ thống thử nghiệm thực tế, có thể giám sát tại nhà điều hành của Đại học Thái Nguyên, hướng tới Trung tâm Số và các đơn vị khác.
3. Tính mới và sáng tạo
- Đề tài hướng tới xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh, dự kiến được triển khai thực tế, thay vì chỉ dừng lại ở các bài toán xử lý ảnh đơn lẻ.
- Hệ thống được thiết kế dựa các thuật toán AI, cụ thể là học sâu (DL) dự kiến được ứng dụng trong hệ thống camera đáp ứng từng mục tiêu cụ thể. Từ đó, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả giám sát. Các thuật toán dựa trên AI trong hệ thống được thử nghiệm triển khai thực tế cùng các kết quả, các công bố quốc tế;
4. Kết quả nghiên cứu
Đề tài đã nghiên cứu tổng quan nhiều hệ thống, phân tích khả năng ứng dụng và triển khai một số thuật toán, đề xuất mới trên một số hệ thống để phù hợp với đơn vị trong nhiều lĩnh vực hoạt động khác nhau. Trong đó, các thuật toán, có các kết quả mô phỏng, thực nghiệm đi kèm làm minh chứng và công bố.
5. Sản phẩm
5.1. Sản phẩm khoa học (các bài báo công bố)
- 02 bài báo công bố trên Tạp chí quốc tế có uy tín nằm trong danh mục SCOPUS:
[1]. NGUYEN The-Dung, DINH Quy-Long, VU Chien-Thang, NGUYEN Tuan-Minh (2026), “Design, Evaluation, and Deployment of AI-Integrated UAV Systems for Intelligent Transportation Applications; Journal of Electrical and Electronics.
Engineering (JEEE)/ P-ISSN: 1844-6035 E-ISSN: 2067-2128
[2]. Thang C. Vu, Minh T. Nguyen, Mui D. Nguyen, Long Q. Dinh, Dung T. Nguyen, Duc M. Ngo (2026), “Improving the Performance of the Low- Power and Lossy Routing Protocol (RPL) in Mobile Applications”; Journal of Computing Theories and Applications.
- 02 bài báo kỷ yếu Hội nghị quốc tế SCOPUS:
[1]. Hoang T. Tran, Long Q. Dinh, Dung T. Nguyen (2025), “Differential Mobile Robot Path Tracking with Backstepping and GWO based optimized FOPID Controllers”; 2025 the 8th International Conference on Control, Robotics and Informatics (ICCRI), pp. 73-77.
[2]. Minh T. Nguyen, De R. I. M. Setiadi, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Thang C. Vu, Keith A. Teague, and Mui D. Nguyen (2026), “Integrated Approach for Vehicle Detection, Tracking, and Counting in Urban Traffic Videos Utilizing YOLOv11 and DeepSORT Algorithms”, 8th International Conference on Engineering Research and Applications - ICERA 2025
- 04 bài báo quốc tế có chỉ số ISSN:
[1]. Mui D. Nguyen, Lexter D.A. Tizon, Ngoan T. Le, Dung T. Nguyen, Thang C. Vu, Tao V. Nguyen, Long Q. Dinh, Quang A. Tran, Minh T. Nguyen (2025), “A Comparative Study of Wi-Fi Technologies in Wireless Sensor Networks”, Computer Networks and Communications, Volume 3 Issue 1|2025| 75, DOI: https://doi.org/10.37256/cnc.3120256070
[2]. Mui D. Nguyen and Minh T. Nguyen (2025), “Artificial Intelligence for Human Detection, Identification and Tracking: Methods and Applications”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (June), vol. 2, no. 1, pp. 79-94.
[3]. Thang C. Vu, Tung D. Tran, Tao V. Nguyen, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Mui D. Nguyen, Hung T. Nguyen, and Minh T. Nguyen (2025), “Vehicle Detection, Tracking and Counting in Traffic Video Streams Based on the Combination of YOLOv9 and DeepSORT Algorithms”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (September), vol. 2, no. 2, DOI : 10.62411/faith.3048-3719-115
[4]. Thang C. Vu, Thanh V. Nguyen, Tao V. Nguyen, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Mui D. Nguyen, Ha T. Nguyen, Hung T. Nguyen, and Minh T. Nguyen (2025), “Object Detection in Remote Sensing Images Using Deep Learning: From Theory to Applications in Intelligent Transportation Systems”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (September), vol. 2, no. 2, DOI : 10.62411/faith.3048-3719-114.
- 02 bài báo tạp chí và hội thảo trong nước được HĐGSNN tính điểm:
[1]. Đinh Quý Long, Trần Thuận Hoàng, Nguyễn Thế Dũng, Nguyễn Đức Mùi, Trịnh Lương Miên, Nguyễn Thanh Hà, Nguyễn Tuấn Minh (2025), “Điều khiển bám quỹ đạo cho robot twmr có xét đến hiệu ứng trượt bánh xe”, Hội thảo khoa học “Công nghệ mới và ứng dụng trong lĩnh vực Điện - Điện tử - Tự động hóa” Trường Đại học Giao thông vận tải - 5/2025; https://doi.org/10.1080/14680629.2017.1389072
[2]. Le Thang Dong, Trinh Luong Mien, Nguyen Thanh Ha, Nguyen Tuan Minh, Dinh Quy Long, Pham Anh Tuan, Tran Thuan Hoang (2025), A noise reduction method for optical flow-based localization to improve quadrotor tracking in local environments, Transport and Communications Science Journal (Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải), https://doi.org/10.1109/ISOCC47750.2019.9027696.
5.2. Sản phẩm đào tạo
- 02 thạc sĩ:
[1]. Trần Duy Tùng (2025), Nghiên cứu khảo sát các phương pháp Deep Learning thế hệ mới trong bài taons phát hiện đối tượng trên ảnh số; Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông ĐHTN.
[2]. Nguyễn Văn Thanh (2025), Nghiên cứu các kỹ thuật dựa trên kỹ thuật học sâu (Deep Learning) trong bài toán phát hiện đối tượng từ hình ảnh viễn thám; Luận văn thạc sĩ Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông ĐHTN.
5.3. Sản phẩm ứng dụng
[1]. Mô hình giám sát thử nghiệm và bộ đề xuất cho việc sử dụng, quản lý và cơ chế hoạt động phù hợp với tình hình hoạt động của đơn vị.
6. Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu
6.1. Phương thức chuyển giao
Kết quả nghiên cứu có thể được chuyển giao cho công tác đào tạo, nghiên cứu tại Đại học Thái Nguyên nói chung và các đơn vị thành viên nói riêng.
6.2. Địa chỉ ứng dụng kết quả nghiên cứu
Như đã trình bày ở trên, hiện tại, hầu hết các doanh nghiệp đều sử dụng các hệ thống camera, bao gồm cả đơn lẻ và kết hợp để quản lý giám sát. Nhu cầu cấp thiết của việc sửa dụng là nâng cao hiệu quả, chất lượng cũng như giảm thiểu nhân công quan sát màn hình toàn bộ hệ thống.
6.3. Tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu
Đề tài không chỉ mang lại giá trị khoa học và công nghệ mà còn có tác động tích cực đến công tác quản lý an ninh, đào tạo nguồn nhân lực và phát triển kinh tế – xã hội. Kết quả nghiên cứu là tiền đề quan trọng cho việc xây dựng và triển khai các hệ thống giám sát thông minh quy mô lớn, trong đó trí tuệ nhân tạo đóng vai trò trung tâm trong việc nâng cao hiệu quả quản lý, đảm bảo an toàn và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số bền vững.
INFORMATION ON RESEARCH RESULTS
1. General Information
- Project title: Research on developing artificial intelligence (deep learning) algorithms for image retrieval and management in large datasets (big data), for use in search, monitoring, and alerting applications.
- Code number: ĐH2024-NV-06
- Principle Invester: Assoc. Prof. Dr. Nguyen Tuan Minh
- Affiliation: Thai Nguyen University
- Duration: 24 months
2. Objectives
2.1. General Objectives
- The main objective of this project is to research and develop image applications from cameras based on new AI algorithms to retrieve images from large datasets while meeting requirements for accuracy and processing time. From this, it is possible to develop real-time image and video data retrieval surveillance systems applicable to various organizations operating in different fields.
- Design a smart camera system based on AI algorithms and apply it to a specific organization;
- Propose solutions for using and managing information within a specific organization.
2.2. Specific Objectives:
- To design and build a surveillance camera system using artificial intelligence technology to improve the efficiency of data retrieval, management, monitoring, and alerts.
- AI algorithms, specifically deep learning (DL), will be applied to the camera system to meet specific objectives as ordered and according to the specific needs of each unit operating in various fields.
- The project may install a practical testing system, capable of monitoring at the Thai Nguyen University administration building, with a view to the Digital Center and other units.
3. Novelty and Innovation
- The project aims to build a complete system, intended for practical implementation, rather than just focusing on individual image processing tasks.
- The system is designed based on AI algorithms, specifically deep learning (DL), and is expected to be applied to the camera system to meet specific objectives. This will enhance the accuracy and reliability of monitoring results. The research results are expected to yield effective operational results and lay the groundwork for scaling up and application across various organizations and fields of activity.
4. Research Results
The project has proposed several algorithms that can be implemented in various AI-powered surveillance camera systems. Some research results have been published in reputable international journals and at prestigious international conferences.
5. Products
5.1. Publications
- 02 papers in the data base of SCOPUS:
[1]. NGUYEN The-Dung, DINH Quy-Long, VU Chien-Thang, NGUYEN Tuan-Minh (2026), “Design, Evaluation, and Deployment of AI-Integrated UAV Systems for Intelligent Transportation Applications; Journal of Electrical and Electronics.
Engineering (JEEE)/ P-ISSN: 1844-6035 E-ISSN: 2067-2128
[2]. Thang C. Vu, Minh T. Nguyen, Mui D. Nguyen, Long Q. Dinh, Dung T. Nguyen, Duc M. Ngo (2026), “Improving the Performance of the Low- Power and Lossy Routing Protocol (RPL) in Mobile Applications”; Journal of Computing Theories and Applications.
-02 paper of International conference of SCOPUS:
[1]. Hoang T. Tran, Long Q. Dinh, Dung T. Nguyen (2025), “Differential Mobile Robot Path Tracking with Backstepping and GWO based optimized FOPID Controllers”; 2025 the 8th International Conference on Control, Robotics and Informatics (ICCRI), pp. 73-77.
[2]. Minh T. Nguyen, De R. I. M. Setiadi, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Thang C. Vu, Keith A. Teague, and Mui D. Nguyen (2026), “Integrated Approach for Vehicle Detection, Tracking, and Counting in Urban Traffic Videos Utilizing YOLOv11 and DeepSORT Algorithms”, 8th International Conference on Engineering Research and Applications - ICERA 2025
- 04 papers in international journals with ISSN:
[1]. Mui D. Nguyen, Lexter D.A. Tizon, Ngoan T. Le, Dung T. Nguyen, Thang C. Vu, Tao V. Nguyen, Long Q. Dinh, Quang A. Tran, Minh T. Nguyen (2025), “A Comparative Study of Wi-Fi Technologies in Wireless Sensor Networks”, Computer Networks and Communications, Volume 3 Issue 1|2025| 75, DOI: https://doi.org/10.37256/cnc.3120256070
[2]. Mui D. Nguyen and Minh T. Nguyen (2025), “Artificial Intelligence for Human Detection, Identification and Tracking: Methods and Applications”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (June), vol. 2, no. 1, pp. 79-94.
[3]. Thang C. Vu, Tung D. Tran, Tao V. Nguyen, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Mui D. Nguyen, Hung T. Nguyen, and Minh T. Nguyen (2025), “Vehicle Detection, Tracking and Counting in Traffic Video Streams Based on the Combination of YOLOv9 and DeepSORT Algorithms”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (September), vol. 2, no. 2, DOI : 10.62411/faith.3048-3719-115
[4]. Thang C. Vu, Thanh V. Nguyen, Tao V. Nguyen, Dung T. Nguyen, Long Q. Dinh, Mui D. Nguyen, Ha T. Nguyen, Hung T. Nguyen, and Minh T. Nguyen (2025), “Object Detection in Remote Sensing Images Using Deep Learning: From Theory to Applications in Intelligent Transportation Systems”, Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies 2025 (September), vol. 2, no. 2, DOI : 10.62411/faith.3048-3719-114.
- 02 paper in domestic journal or domestic conference:
[1]. Đinh Quý Long, Trần Thuận Hoàng, Nguyễn Thế Dũng, Nguyễn Đức Mùi, Trịnh Lương Miên, Nguyễn Thanh Hà, Nguyễn Tuấn Minh (2025), “Điều khiển bám quỹ đạo cho robot twmr có xét đến hiệu ứng trượt bánh xe”, Hội thảo khoa học “Công nghệ mới và ứng dụng trong lĩnh vực Điện - Điện tử - Tự động hóa” Trường Đại học Giao thông vận tải - 5/2025; https://doi.org/10.1080/14680629.2017.1389072
[2]. Le Thang Dong, Trinh Luong Mien, Nguyen Thanh Ha, Nguyen Tuan Minh, Dinh Quy Long, Pham Anh Tuan, Tran Thuan Hoang (2025), A noise reduction method for optical flow-based localization to improve quadrotor tracking in local environments, Transport and Communications Science Journal (Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải), https://doi.org/10.1109/ISOCC47750.2019.9027696.
5.2. Training products:
- 02 master students;
- 03 PhD students.
5.3. Application Products
- Data retrieval management program;
- Hardware set including 3 surveillance cameras and 1 computer;
- Proposed set for use, management, and operating mechanism suitable to the unit's operational situation.
6. Transfer Method, Application Address, Impact and Benefits of Research Results
6.1. Transfer Method
The research results can be transferred to training and research activities at Thai Nguyen University in general and its member units in particular.
6.2. Application of Research Results
As mentioned above, currently, most businesses use camera systems, both standalone and combined, for management and monitoring. The urgent need for this is to improve efficiency, quality, and reduce the number of personnel required to monitor the entire system.
6.3. Impacts and Benefits of Research Results
Overall, the research topic not only brings scientific and technological value but also has a positive impact on security management, human resource training, and socio-economic development. The research results are an important foundation for building and deploying large-scale intelligent surveillance systems, in which artificial intelligence plays a central role in improving management efficiency, ensuring safety, and promoting sustainable digital transformation.
Ban KHCN&ĐN
