Details

Published: 21 October 2025

Chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025

✍️ Tên bài báo:
Domain-Incremental Learning for UAV Traffic Video Anomaly Detection

👨Sinh viên: Đoàn Danh Dự – 22520260

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Duy Khánh

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự (MSSV: 22520260) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Duy Khánh đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.

🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu tập trung vào việc nâng cao khả năng phát hiện bất thường trong video giám sát giao thông từ UAV – một hướng nghiên cứu quan trọng nhưng vẫn gặp nhiều khó khăn khi điều kiện môi trường thay đổi, đặc biệt trong các tình huống thực tế. Công trình đã áp dụng phương pháp Học Gia Tăng Miền (Domain-Incremental Learning – DIL) nhằm giúp mô hình thích ứng tốt hơn với các điều kiện thời tiết khác nhau, đồng thời giảm thiểu hiện tượng quên trong quá trình huấn luyện liên miền. Nhóm nghiên cứu tiến hành thực nghiệm với bốn phương pháp phát hiện bất thường tiêu biểu kết hợp cùng các chiến lược giảm quên như Elastic Weight Consolidation và Experience Replay trên ba miền thời tiết: trời quang, có tuyết và sương mù. Kết quả cho thấy DIL giúp cải thiện hiệu năng đáng kể, đặc biệt mô hình Future-Frame Prediction đạt hiệu suất cao hơn 1–4% so với các mô hình huấn luyện riêng từng miền. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của Học Gia Tăng Miền trong việc xây dựng các hệ thống phát hiện bất thường linh hoạt và hiệu quả hơn.

💕Thành tựu này khẳng định năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Đoàn Danh Dự, đồng thời thể hiện rõ sự hỗ trợ tận tâm và định hướng chuyên môn từ các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Đoàn Danh Dự cùng  giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Duy Khánh với thành tựu xuất sắc này.🎉

Details

Published: 21 October 2025

Chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang có bài báo khoa học được chấp nhận tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025

✍️ Tên bài báo:
Towards Reliable Oriented Surgical Instrument Detection: Benchmark and Evaluation

👨Sinh viên: Nguyễn Xuân Quang – 22521205

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang (MSSV: 22521205) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.

🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu hướng đến việc nâng cao độ chính xác trong phát hiện dụng cụ phẫu thuật – một yếu tố then chốt trong các hệ thống phẫu thuật ít xâm lấn hỗ trợ bằng máy tính và robot. Các phương pháp dựa trên phân vùng (segmentation) tuy cho phép định vị ở mức điểm ảnh nhưng lại đòi hỏi tính toán cao, gây khó khăn cho ứng dụng thời gian thực, trong khi các mô hình phát hiện truyền thống theo khung vuông (axis-aligned) không thể nắm bắt được hướng và cấu trúc phức tạp của các dụng cụ dài và linh hoạt như kim khâu hay sợi chỉ. Để khắc phục hạn chế này, nhóm nghiên cứu đã chuyển đổi bộ dữ liệu SAR-RARP50 từ nhãn phân vùng sang khung giới hạn có hướng (oriented bounding box), tạo nên bộ benchmark đầu tiên cho bài toán phát hiện định hướng trong phẫu thuật robot. Dựa trên bộ chuẩn này, nhóm tiến hành đánh giá mười phương pháp phát hiện tiên tiến, qua đó cho thấy các mô hình YOLO một giai đoạn đạt hiệu năng tổng thể cao nhất, trong khi các kiến trúc nhận biết hướng như Rotated RetinaNet và SASM đạt độ chính xác cao nhất về dự đoán góc quay. Kết quả nghiên cứu làm nổi bật sự đánh đổi giữa tốc độ xử lý thời gian thực và độ chính xác định hướng, đồng thời mở ra nền tảng cho việc thiết kế các mô hình lai, cân bằng lớp và phát triển hệ thống nhận thức đáng tin cậy hơn cho robot phẫu thuật.

💕Thành tựu này thể hiện rõ năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Nguyễn Xuân Quang, đồng thời cho thấy vai trò quan trọng của các giảng viên trong việc truyền cảm hứng, định hướng và hỗ trợ sinh viên theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm.

🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Tấn Trần Minh Khang với thành tựu xuất sắc này.🎉

#TTĐPT #TTDPT #TruyenThongDaPhuongTien #MultimediaUIT #DigitalMediaUIT #KyThuatPhanMem #KTPM #SoftwareEngineering #SoftwareEngineeringUIT #UITSoftware #UIT #SinhVienUIT

Details

Published: 18 October 2025

test

Details

Published: 06 October 2025

Chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang có bài báo khoa học được chấp nhận đăng trên tạp chí SCIE (Q1)

✍️ Tên bài báo:
Small Object Detection in Aerial Traffic Imagery: A Benchmark for Motorbike-Dominated Road Scenes

👨Sinh viên: Nguyễn Xuân Quang – 22521205

‍🏫GVHD: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang, TS. Nguyễn Duy Khánh

Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang (MSSV: 22521205) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang & TS. Nguyễn Duy Khánh đã có bài báo được chấp nhận đăng trên Journal of Visual Communication and Image Representation – tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCIE, xếp hạng Q1 trong lĩnh vực Thị giác máy tính và Công nghệ Truyền thông.

🔹 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu nhằm giải quyết những thách thức đặc thù trong bài toán phát hiện đối tượng từ ảnh UAV trong môi trường giao thông Việt Nam – nơi có mật độ phương tiện dày đặc, đặc biệt là xe máy, cùng hướng di chuyển phức tạp mà các mô hình hiện nay còn gặp nhiều hạn chế. Công trình đã tiến hành đánh giá hiệu năng của mười phương pháp phát hiện đối tượng tiên tiến trên dữ liệu giao thông thực tế, qua đó làm rõ những giới hạn của các mô hình hiện tại khi đối mặt với mật độ phương tiện cao, hướng chuyển động đa dạng và điều kiện môi trường thay đổi. Kết quả nghiên cứu chỉ ra nhu cầu cấp thiết trong việc phát triển các mô hình phát hiện đối tượng có khả năng nhận biết hướng tốt hơn, đồng thời đóng góp quan trọng vào việc thúc đẩy ứng dụng UAV trong giám sát giao thông thực tế.

Thành tựu này thể hiện năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Nguyễn Xuân Quang, đồng thời ghi nhận vai trò hướng dẫn và đồng hành của các giảng viên trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học ứng dụng tại khoa Công nghệ Phần mềm.

Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang cùng các giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Tấn Trần Minh Khang và Thầy Nguyễn Duy Khánh với thành tựu xuất sắc này.🎉

#TTĐPT #TTDPT #TruyenThongDaPhuongTien #MultimediaUIT #DigitalMediaUIT #KyThuatPhanMem #KTPM #SoftwareEngineering #SoftwareEngineeringUIT #UITSoftware #UIT #SinhVienUIT