ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG CÁCH AN TOÀN GIỮA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐANG DI CHUYỂN
PDF

Từ khóa

Estimate safe distance, YOLO deep neural network. Ước lượng khoảng cách, mạng nơ ron sâu YOLO.

Cách trích dẫn

HỒ THỊ HƯƠNG, T. (2024). ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG CÁCH AN TOÀN GIỮA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐANG DI CHUYỂN. Tạp Chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 78(78), 79–85. Truy vấn từ https://jmst.vimaru.edu.vn/index.php/tckhcnhh/article/view/447

Tóm tắt

Giới hạn một khoảng cách là một trong những thuật ngữ đã phổ biến đối với các đối tượng như người đi bộ, xe cộ, tàu thuyền đang di chuyển/lưu thông trên các tuyến giao thông. Các đối tượng buộc phải duy trì một khoảng cách vừa đủ nhằm đảm bảo an toàn và ngăn chặn va chạm có thể xẩy ra. Để có thể ước lượng khoảng cách an toàn, nghiên cứu này vận dụng thuật toán xác định khoảng cách Euclid để có thể đưa ra dự báo khoảng cách an toàn giữa các đối tượng đang di chuyển. Trước tiên sẽ sử dụng mạng nơ ron sâu YOLOv8 để phát hiện đối tượng, thư viện OpenCV để xử lý hình ảnh; sau đó khoảng cách giữa các đối tượng được ước tính với bất kỳ cặp đối tượng nào trong khung hình, sẽ được biểu thị bằng khung viền màu đỏ nếu có ghi vấn thiếu an toàn, ngược lại sẽ là khung viền màu xanh hoặc vàng. Mô hình ước lượng này đã được thử nghiệm và đánh giá cho các đoạn video ghi lại cảnh: người đi bộ trên đường, phương tiện xe cộ trên tuyến đường hoặc tàu thuyền lưu thông trên luồng.

PDF