Nghiên cứu và phát triển hệ thống cảnh báo xâm nhập sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến - Hoàng Phúc Đặng; Uyên Vũ, Lê Anh; Đức Quý, Hoàng (Tạp chí Khoa học Công nghệ Giao Thông Vận Tải, 2024)
Trước các vấn nạn về trộm cắp đang diễn ra hết sức phức tạp, việc có một hệ thống cảnh báo xâm nhập, đặc biệt tại các công trường đang thi công là vô cùng cấp thiết. Trong bài báo này, nhóm tác giả xây dựng một hệ thống cảnh báo xâm nhập tự động và chính xác khi có người xâm nhập vào một khu vực trong các công trường xây dựng. Cụ thể, sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến như YOLOv5 và YOLOv8 để có được tọa độ của vật thể, sau đó, tọa độ của đối tượng được tính toán và so sánh với tọa độ khu vực cần giám sát để xác định hành vi vi phạm. Kết quả đạt được trong nghiên cứu này rất tốt, khi mô hình YOLOv5n đạt được độ chính xác trung bình là hơn 91% với độ nhạy hơn 84% và tốc độ xử lí hơn 12 khung hình trên giây, tương tự với mô hình YOLOv8n đạt được độ chính xác trung bình hơn 92% với độ nhạy hơn 82% và tốc độ xử lí hơn 15 khung hình trên giây.