Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 12

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 14

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/vnuhcm/frontend/apps/sources/sites/modules/models/Menu.php on line 17
Sinh viên ĐHQG-HCM đạt giải nhất tại cuộc thi Bánh xe khởi nghiệp – Startup Wheel 2017
Giải thưởng khoa học công nghệ

Sinh viên ĐHQG-HCM đạt giải nhất tại cuộc thi Bánh xe khởi nghiệp – Startup Wheel 2017

  • 07/09/2017
  • Sản phẩm hệ thống camera thông minh (EyeQ Tech) giúp phân tích giới tính, độ tuổi và hành vi của người xem quảng cáo với tỷ lệ chính xác lên đến 95% của Nguyễn Đắc Phúc, sinh viên Trường ĐH Khoa học tự nhiên TP.HCM và Lê Mai Tùng, tốt nghiệp Trường ĐH New South Wales, Úc đã xuất sắc giành được giải nhất trị giá 200 triệu đồng tại cuộc thi Bánh xe khởi nghiệp – Startup Wheel 2017.

    Xuất phát từ nỗi trăn trở khá lâu về việc quá tải trong các bệnh viện lớn trên cả nước, nhóm đã đặt mục tiêu nghiên cứu sản phẩm nhằm giảm tải ở những nơi này.

    “Bằng cách áp dụng công nghệ nhận diện mặt người với độ chính xác rất cao và đáng tin cậy, chúng tôi mong muốn rút gọn và tiến tới xóa bỏ quá trình thủ tục khai báo thông tin (họ tên, thông tin cá nhân, tiền sử bệnh…) nhiêu khê khi bệnh nhân đến bệnh viện. Khi công nghệ và sản phẩm này được áp dụng rộng rãi, bệnh nhân đến bệnh viện khám bệnh chỉ cần gặp trực tiếp bác sĩ chuyên khoa và hoàn toàn không phải khai báo thông tin. Mỗi bệnh nhân sẽ được nhận diện thông qua khuôn mặt của họ, từ đó bệnh viện truy xuất chính xác hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) mà không phải trải qua các thủ tục lãng phí thời gian của bệnh nhân và bệnh viện, giúp quá trình khám chữa bệnh nhanh hơn từ 30 – 40%. Từ đó, chúng tôi mong muốn cải thiện hiệu suất khám chữa bệnh tại các bệnh viện, tiến tới việc loại bỏ tình trạng quá tải ở các bệnh viện lớn như hiện nay”, Phúc tâm đắc.

    Để làm được hệ thống camera này, nhóm áp dụng phương pháp Deep Learning trong thuật toán theo dõi và nhận dạng khuôn mặt trong sản phẩm, từ đó cho phép hệ thống trở nên thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn thông qua quá trình tích lũy dữ liệu và training (tương tự DeepMind của Google).

    “Nhóm tập trung nghiên cứu về phương pháp này và sau 6 tháng khảo sát thực nghiệm nhóm đã thành công. Nhóm đã thực hiện một bài kiểm tra độ chính xác trên một bộ dữ liệu bao gồm 10.000 khuôn mặt. Tỷ lệ chính xác mà chúng tôi đạt được là 95% khuôn mặt được nhận diện. Công nghệ tuy không mới nhưng chưa có ai mang công nghệ này ứng dụng thực tế và tạo ra giá trị thực sự cho khách hàng như những gì nhóm đang làm”, Phúc tự hào.

    Để lý giải cho những gì mà nhóm tự hào về sản phẩm, Phúc phân tích cặn kẽ: “Đầu tiên phải kể đến việc giúp các doanh nghiệp quảng cáo đo lường độ hiệu quả quảng cáo của họ, bằng cách cung cấp thông tin về người xem quảng cáo như giới tính, độ tuổi, xem bao nhiêu lần, cảm xúc của người xem và đo lường xem họ có nhìn trực tiếp vào quảng cáo hay không…

    Camera thông minh đặt tại quán cà phê
     

    Thứ hai là giúp chủ quán, chủ nhà hàng, khách sạn đo lường được số lượng khách đến quán, số lượng khách cũ hay mới, nam hay nữ số lượng bao nhiêu, tỷ lệ, độ tuổi của khách đến quán… từ đó các chủ doanh nghiệp có thể đưa ra những chính sách chăm sóc khách hàng hiệu quả và sát sao. Rồi cũng với công nghệ này sẽ hỗ trợ rất nhiều cho bệnh nhân trong việc kê khai thủ tục khi đến bệnh viện như ước muốn ban đầu của nhóm”.

    Bên cạnh đó, để hiểu hơn về nguyên lý hoạt động của hệ thống, Phúc cũng ví dụ cụ thể về mô hình quán cà phê: “Đầu tiên, camera được đặt tại quầy order nước để quét và thu thập hết các lượt khách ra vào quán. Camera được lập trình để nhận biết được phần nào là mặt người trong khung hình. Sau đó, thiết bị điều khiển camera sẽ cắt phần mặt người trong khung hình và gửi về server của EyeQ. Tại server, những thuật toán phân tích và so sánh mặt sẽ được khởi chạy trên những dữ liệu được gửi về. Và kết quả được trả về dashboard người dùng”.

    Hiện nay phân khúc đầu tiên mà nhóm đang thực hiện là chuỗi các cửa hàng cà phê, nhà hàng, khách sạn rồi đến các doanh nghiệp quảng cáo.

    “Trong thời gian sắp tới, EyeQ mong muốn có thể triển khai được ở các bệnh viện, ngân hàng lớn để giải quyết tình trạng quá tải của bệnh viện. Bên cạnh đó tích hợp trực tiếp với hệ thống bệnh án điện tử, để người bệnh có thể tận hưởng dịch vụ chăm sóc sức khỏe thoải mái, tiện lợi, tiết kiệm thời gian và công sức mà không phải thực hiện các nghĩa vụ kê khai thông tin, giấy tờ”, Phúc chia sẻ.

     

    Nguồn: Nữ Vương – Báo Thanh niên

    Vui lòng nhập nội dung
    Vui lòng nhập mã xác nhận

    Hãy là người bình luận đầu tiên