🎓 AI Security Camera — Camera An Ninh Thông Minh

— Học phần: Thành phố thông minh và Nông nghiệp thông minh Sinh viên thực hiện: [Đào Trần Lê Việt Anh] MSSV: [1671020009] | Lớp: [CNTT 16-02] | Năm học: 2025–2026

📋 Mục lục

Giới thiệu
Tính năng
Kiến trúc hệ thống
Công nghệ sử dụng
Cài đặt & Chạy
Cấu trúc thư mục
Hướng dẫn sử dụng
API Documentation
Kết quả thực nghiệm
Hướng phát triển
Tác giả

🎯 Giới thiệu

AI Security Camera là hệ thống camera an ninh thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo, được xây dựng trong khuôn khổ đề tài học phần Thành phố thông minh và Nông nghiệp thông minh.

Hệ thống sử dụng mô hình YOLOv8 để phát hiện người xâm nhập theo thời gian thực, kết hợp DeepFace để nhận diện khuôn mặt người quen/người lạ, và tích hợp Telegram Bot để gửi cảnh báo tức thời đến người dùng.

Bối cảnh ứng dụng

Trong xu thế phát triển của thành phố thông minh (Smart City), hệ thống an ninh thông minh đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và bảo vệ an toàn cho các khu vực công cộng, nhà ở và cơ sở hạ tầng. Dự án này mô phỏng một node camera an ninh AI có thể triển khai trong mạng lưới IoT của thành phố thông minh.

✨ Tính năng

Tính năng	Mô tả	Trạng thái
🧍 Phát hiện người	YOLOv8 real-time, độ chính xác cao	✅ Hoàn thành
👤 Nhận diện mặt	Phân biệt người quen / người lạ (DeepFace)	✅ Hoàn thành
😷 Phát hiện khẩu trang	Phát hiện người đeo/không đeo khẩu trang	✅ Hoàn thành
🗺️ Phân vùng giám sát	Vẽ zone (hình chữ nhật / đa giác / đường line)	✅ Hoàn thành
📱 Cảnh báo Telegram	Gửi ảnh + thông báo ngay khi phát hiện	✅ Hoàn thành
➕ Thêm người quen qua Telegram	Xác nhận & lưu trực tiếp từ chat Telegram	✅ Hoàn thành
📊 Thống kê theo ngày	Đếm người, giờ cao điểm, log xâm nhập	✅ Hoàn thành
📅 Báo cáo tự động	Gửi báo cáo hàng ngày lúc 20:00 qua Telegram	✅ Hoàn thành
📷 Kết nối iPhone (Camo)	Dùng iPhone làm camera qua USB/WiFi	✅ Hoàn thành
🌐 Giao diện Web	Dashboard điều khiển toàn bộ hệ thống	✅ Hoàn thành

🏗️ Kiến trúc hệ thống

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     NGUỒN CAMERA                            │
│   📷 Webcam  /  📱 iPhone (Camo)  /  🌐 IP Camera (RTSP)   │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │ Video stream
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  FLASK BACKEND (app.py)                     │
│                                                             │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌───────────────────┐ │
│  │  detect.py   │  │  face_db.py  │  │ mask_detector.py  │ │
│  │  YOLOv8      │  │  DeepFace    │  │  OpenCV Haar      │ │
│  │  Person Det. │  │  Face Recog. │  │  Cascade          │ │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └────────┬──────────┘ │
│         └─────────────────┴──────────────────┘             │
│                           │                                 │
│  ┌────────────────────────▼────────────────────────────┐   │
│  │               stats.py (Thống kê)                   │   │
│  │   Đếm người | Giờ cao điểm | Log xâm nhập           │   │
│  └────────────────────────┬────────────────────────────┘   │
│                           │                                 │
│  ┌────────────────────────▼────────────────────────────┐   │
│  │          telegram_alert.py (Cảnh báo)               │   │
│  │   Gửi ảnh | Inline Keyboard | Webhook handler       │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │ REST API / WebSocket
          ┌───────────┴────────────┐
          ▼                        ▼
┌─────────────────┐      ┌──────────────────┐
│  Web Dashboard  │      │   Telegram Bot   │
│  (index.html)   │      │   📲 Cảnh báo    │
│  Zone config    │      │   ✅ Xác nhận    │
│  Stats charts   │      │   📊 Báo cáo     │
└─────────────────┘      └──────────────────┘

Luồng xử lý chính

Frame từ camera
      │
      ▼
YOLOv8 detect người (imgsz=320, ~30ms/frame trên CPU)
      │
      ├─── Không có người → Tiếp tục
      │
      ▼
DeepFace nhận diện khuôn mặt
      │
      ├─── Người quen → Thông báo nhẹ (không cảnh báo)
      │
      ▼
Kiểm tra zone xâm nhập
      │
      ├─── Không trong zone → Tiếp tục
      │
      ▼
Phát hiện khẩu trang (Haar Cascade)
      │
      ▼
Gửi cảnh báo Telegram (ảnh + nút ✅/❌)
      │
      ▼
Ghi log thống kê (stats_log/YYYY-MM-DD.json)

🛠️ Công nghệ sử dụng

Thành phần	Công nghệ	Phiên bản
AI Detection	YOLOv8 (Ultralytics)	8.x
Face Recognition	DeepFace + FaceNet	Latest
Backend	Python Flask	3.x
Computer Vision	OpenCV	4.x
Camera Interface	OpenCV VideoCapture + Camo	—
Notification	Telegram Bot API	—
Frontend	HTML5 + CSS3 + Vanilla JS	—
Model	yolov8n.pt (COCO, class: person)	nano

🚀 Cài đặt & Chạy

Yêu cầu hệ thống

Python 3.9+
RAM tối thiểu 4GB (khuyến nghị 8GB)
Webcam hoặc iPhone có cài Camo (Windows)
Tài khoản Telegram + ngrok (cho webhook)

Bước 1 — Clone repository

git clone https://github.com/[username]/ai-security-camera.git
cd ai-security-camera

Bước 2 — Tạo môi trường ảo

python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# Linux / macOS
source venv/bin/activate

Bước 3 — Cài đặt thư viện

pip install -r requirements.txt

⚠️ Nếu gặp lỗi khi cài deepface, dùng lệnh:
pip install deepface -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --timeout 300

Bước 4 — Cấu hình ngrok (cho Telegram Webhook)

# Cài ngrok: https://ngrok.com/download
ngrok http 5000

Sau đó cập nhật NGROK_URL trong app.py:

NGROK_URL = "https://your-ngrok-url.ngrok-free.app"

Bước 5 — Chạy ứng dụng

python app.py

Mở trình duyệt tại: http://localhost:5000

📁 Cấu trúc thư mục

ai-security-camera/
│
├── app.py                  # Flask backend chính
├── detect.py               # YOLOv8 person detector
├── face_db.py              # Quản lý database người quen (DeepFace)
├── mask_detector.py        # Phát hiện khẩu trang (Haar Cascade)
├── stats.py                # Thống kê & báo cáo hàng ngày
├── telegram_alert.py       # Gửi cảnh báo & xử lý webhook Telegram
├── requirements.txt        # Danh sách thư viện
├── yolov8n.pt              # Model YOLOv8 nano (tự động tải)
│
├── utils/
│   └── zone.py             # Logic kiểm tra xâm nhập vùng
│
├── templates/
│   └── index.html          # Giao diện web dashboard
│
├── known_faces/            # Database ảnh người quen
│   └── Nguyen_Van_A/
│       └── 20260101_120000.jpg
│
├── intruder_images/        # Ảnh người lạ đã phát hiện
├── stats_log/              # Log thống kê theo ngày (JSON)
│   └── 2026-06-03.json
│
├── zones.json              # Cấu hình vùng giám sát
├── tg_config.json          # Token & Chat ID Telegram (git-ignored)
├── pending_callbacks.json  # Pending Telegram callbacks
└── pending_add.json        # Hàng đợi thêm người quen

📖 Hướng dẫn sử dụng

1. Khởi tạo model AI

Vào tab Cài đặt trên web → chọn model (yolov8n.pt) → nhấn Khởi tạo.

Model	Tốc độ	Độ chính xác	Khuyến nghị
yolov8n.pt	⚡ Nhanh nhất	★★★☆☆	CPU không GPU
yolov8s.pt	⚡⚡ Nhanh	★★★★☆	CPU mạnh
yolov8m.pt	⚡⚡⚡ Trung bình	★★★★★	Có GPU

2. Kết nối camera

Webcam thường:

Chọn Camera 0 trong mục kết nối

iPhone qua Camo (USB):

Cài Camo trên iPhone và Windows
Cắm iPhone vào máy tính qua cáp USB
Nhập URL: http://localhost:1234/video → nhấn Kết nối

3. Cấu hình vùng giám sát

Vào tab Zone → vẽ vùng giám sát lên hình ảnh camera:

Hình chữ nhật: kéo thả để tạo vùng cấm
Đa giác: click nhiều điểm để tạo vùng tùy ý
Đường line: phát hiện người vượt qua đường kẻ

4. Cấu hình Telegram

Tạo bot qua @BotFather → lấy Token
Lấy Chat ID qua @userinfobot
Nhập vào tab Telegram trên web → nhấn Lưu & Test

5. Thêm người quen

Cách 1 — Upload ảnh trực tiếp:

Tab Người quen → Upload ảnh → Nhập tên → Lưu

Cách 2 — Từ cảnh báo Telegram (khuyến nghị):

Khi nhận cảnh báo người lạ → Bấm ✅ Có → Nhập tên vào chat → Hệ thống tự lưu

6. Xem thống kê

Tab Thống kê hiển thị:

Tổng lượt phát hiện trong ngày
Biểu đồ theo giờ (giờ cao điểm)
Danh sách người quen/người lạ xuất hiện
Nút Gửi báo cáo để gửi ngay lên Telegram

📡 API Documentation

Camera & Detection

Method	Endpoint	Mô tả
`POST`	`/api/init`	Khởi tạo model YOLOv8
`POST`	`/api/detect`	Phát hiện người trong frame
`GET`	`/api/ipcam/frame`	Lấy frame hiện tại từ IP camera
`POST`	`/api/ipcam/connect`	Kết nối IP camera / Camo
`GET`	`/ipcam/stream`	MJPEG stream

Alert

Method	Endpoint	Mô tả
`POST`	`/api/alert`	Gửi cảnh báo người lạ lên Telegram
`POST`	`/api/alert/known`	Thông báo người quen xuất hiện

Người quen

Method	Endpoint	Mô tả
`GET`	`/api/known/list`	Danh sách người quen
`POST`	`/api/known/add`	Thêm người quen từ ảnh base64
`POST`	`/api/known/delete`	Xoá người quen
`POST`	`/api/known/add_from_intruder`	Thêm từ ảnh người lạ đã lưu

Thống kê

Method	Endpoint	Mô tả
`GET`	`/api/stats/today`	Thống kê hôm nay
`GET`	`/api/stats/day/<YYYY-MM-DD>`	Thống kê ngày cụ thể
`GET`	`/api/stats/report`	Tạo báo cáo dạng text
`POST`	`/api/stats/send_report`	Gửi báo cáo qua Telegram

Telegram Webhook

Method	Endpoint	Mô tả
`POST`	`/api/telegram/webhook`	Nhận update từ Telegram
`POST`	`/api/telegram/test`	Test kết nối bot
`GET`	`/api/telegram/check_webhook`	Kiểm tra trạng thái webhook

Ví dụ request `/api/detect`

POST /api/detect
{
  "image": "<base64_string>",
  "zones": [
    {
      "type": "rect",
      "name": "Zone A",
      "x": 0.1, "y": 0.1,
      "width": 0.5, "height": 0.6
    }
  ],
  "auto_zone": false,
  "check_mask": true
}

Ví dụ response

{
  "detections": [
    {
      "x": 0.45, "y": 0.5, "w": 0.2, "h": 0.4,
      "conf": 0.92,
      "intruding": true,
      "zone": "Zone A",
      "is_known": false,
      "known_name": "",
      "masked": false
    }
  ],
  "triggered_zones": ["Zone A"],
  "count": 1,
  "masked_count": 0,
  "known_faces": [],
  "known_detected": []
}

📊 Kết quả thực nghiệm

Hiệu năng phát hiện người (YOLOv8n, imgsz=320)

Môi trường	FPS xử lý	Độ trễ trung bình	Ghi chú
CPU AMD Ryzen 5	~8–12 FPS	~80–120ms	Laptop không GPU
CPU Intel i5	~10–15 FPS	~65–100ms
GPU NVIDIA GTX	~25–30 FPS	~30–40ms

Độ chính xác nhận diện khuôn mặt (DeepFace + FaceNet)

Điều kiện	Precision	Recall
Ánh sáng tốt, nhìn thẳng	~92%	~89%
Ánh sáng yếu	~78%	~74%
Đeo khẩu trang	~45%	~40%

📌 Ghi chú: Kết quả thực nghiệm được đo trên tập dữ liệu 50 ảnh tự thu thập trong điều kiện phòng thí nghiệm.

🔮 Hướng phát triển

Tích hợp CUDA để tăng tốc trên GPU NVIDIA
Thêm mô hình face anti-spoofing chống giả mạo ảnh
Triển khai lên Raspberry Pi / thiết bị nhúng
Tích hợp cơ sở dữ liệu (SQLite/PostgreSQL) thay JSON
Thêm xác thực đăng nhập cho web dashboard
Hỗ trợ nhiều camera cùng lúc (multi-stream)
Export báo cáo ra file PDF / Excel
Tích hợp với nền tảng IoT Smart City (MQTT / Node-RED)

📦 requirements.txt

flask>=2.3.0
opencv-python>=4.8.0
ultralytics>=8.0.0
deepface>=0.0.79
numpy>=1.24.0
requests>=2.31.0
Pillow>=10.0.0

⚠️ Lưu ý bảo mật

Không commit file tg_config.json (chứa token Telegram) lên GitHub

Thêm vào .gitignore:

tg_config.json
known_faces/
intruder_images/
stats_log/
pending_*.json
*.pt
venv/
__pycache__/

🧑‍💻 Tác giả


Họ tên	[Đào Trần Lê Việt Anh]
MSSV	[1671020009]
Lớp	[CNTT 16-02]
Trường	[Đại học Đại Nam]
GVHD	[Nguyễn Văn Nhân]
Email	[tranvanh2612@gmail.com]
GitHub	@username

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 4 Commits
__pycache__		__pycache__
intruder_images		intruder_images
known_faces/Viet_Anh		known_faces/Viet_Anh
stats_log		stats_log
templates		templates
utils		utils
README.md		README.md
app.py		app.py
detect.py		detect.py
face_db.py		face_db.py
mask_detector.py		mask_detector.py
pending_add.json		pending_add.json
pending_callbacks.json		pending_callbacks.json
requirements.txt		requirements.txt
stats.py		stats.py
telegram_alert.py		telegram_alert.py
tg_config.json		tg_config.json
yolov8n.pt		yolov8n.pt
zones.json		zones.json

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

🎓 AI Security Camera — Camera An Ninh Thông Minh

📋 Mục lục

🎯 Giới thiệu

Bối cảnh ứng dụng

✨ Tính năng

🏗️ Kiến trúc hệ thống

Luồng xử lý chính

🛠️ Công nghệ sử dụng

🚀 Cài đặt & Chạy

Yêu cầu hệ thống

Bước 1 — Clone repository

Bước 2 — Tạo môi trường ảo

Bước 3 — Cài đặt thư viện

Bước 4 — Cấu hình ngrok (cho Telegram Webhook)

Bước 5 — Chạy ứng dụng

📁 Cấu trúc thư mục

📖 Hướng dẫn sử dụng

1. Khởi tạo model AI

2. Kết nối camera

3. Cấu hình vùng giám sát

4. Cấu hình Telegram

5. Thêm người quen

6. Xem thống kê

📡 API Documentation

Camera & Detection

Alert

Người quen

Thống kê

Telegram Webhook

Ví dụ request /api/detect

Ví dụ response

📊 Kết quả thực nghiệm

Hiệu năng phát hiện người (YOLOv8n, imgsz=320)

Độ chính xác nhận diện khuôn mặt (DeepFace + FaceNet)

🔮 Hướng phát triển

📦 requirements.txt

⚠️ Lưu ý bảo mật

🧑‍💻 Tác giả

📄 Giấy phép

About

Topics

Resources

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Ví dụ request `/api/detect`

Packages