Page 96 - Tạp chí Giao Thông Vận Tải - Số Tết Âm Lịch

SỐ 1+2 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

(icARTi ‘21), https://doi.org/10.1145/3487923.3487928.
[5]. H. H. Nguyen, T. N. Ta, N. C. Nguyen, V. T. Bui, H.
M. Pham and D. M. Nguyen (2021), YOLO Based Real-Time
Human Detection for Smart Video Surveillance at the Edge,
IEEE Eighth International Conference on Communications
and Electronics (ICCE), pp.439-444, https://doi.org/10.1109/
ICCE48956.2021.9352144.
[6]. S. Y. Nikouei, Y. Chen, S. Song, R. Xu, B. -Y. Choi
and T. R. Faughnan (2018), Real-Time Human Detection as
an Edge Service Enabled by a Lightweight CNN, 2018 IEEE
International Conference on Edge Computing (EDGE), San
Francisco, CA, USA, pp.125-129, https://doi.org/10.1109/
EDGE.2018.00025.
[7]. S. S. Kulkarni, A. D. Harale and A. V. Thakur (2017),
Hình 2.7: Thiết bị triển khai tại phòng thí nghiệm Image processing for driver’s safety and vehicle control
using raspberry Pi and webcam, 2017 IEEE International
3. KẾT LUẬN Conference on Power, Control, Signals and Instrumentation
Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất một thiết bị Engineering (ICPCSI), Chennai, pp.1288-1291, doi: 10.1109/
biên nhỏ gọn, chi phí thấp, tiêu thụ ít năng lượng, có khả ICPCSI.2017.8391917.
năng phát hiện người trong các khu vực nguy hiểm. Việc
sử dụng thêm cảm biến PIR giúp cải thiện độ chính xác [8]. https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-
của cảnh báo. Một tập dữ liệu tùy chỉnh được sử dụng để pi-4-model-b/specifications/ (truy cập tháng 02/2024).
tăng tốc độ phản hồi của thuật toán phát hiện. Thiết bị còn [9]. R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell and J. Malik (2014),
được trang bị màn hình cảm ứng LCD để thêm tương tác Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and
với người dùng. Semantic Segmentation, 2014 IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition, Columbus, pp.580-587,
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.81.
Đại học Giao thông vận tải trong Đề tài mã số T2024- [10]. J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick and A. Farhadi
DT-004. (2016), You Only Look Once: Unified, Real-Time Object
Detection, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and
Tài liệu tham khảo Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, pp.779-
[1]. Julien Marot, Salah Bourennane (2017), Raspberry 788, https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91.
Pi for image processing education, 25th European Signal [11]. https://yolov8.org/yolov8-architecture/ (truy cập
Processing Conference (EUSIPCO), IEEE Publishing, tháng 4/2024).
pp.2428-2432. [12]. “COCO Dataset”, http://cocodataset.org (truy cập
[2]. H. D. Patil and N. F. Ansari (2022), Intrusion Detection tháng 4/2024).
and Repellent System for Wild Animals Using Artificial [13]. Luo, Y., Ci, Y., Jiang, S. et al. (2024), A novel
Intelligence of Things, 2022 International Conference on lightweight real-time traffic sign detection method based on
Computing, Communication and Power Technology an embedded device and YOLOv8, J Real-Time Image Proc
(IC3P), Visakhapatnam, India, pp.291-296, doi: 10.1109/ 21, 24, https://doi.org/10.1007/s11554-023-01403-7.
IC3P52835.2022.00068. [14]. L. Shen, B. Lang and Z. Song (2023), Infrared
[3]. W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li and L. Xu (2016), Edge Object Detection Method Based on DBD-YOLOv8, in
computing: Vision and challenges, IEEE Internet of Things IEEE Access, vol.11, pp.145853-145868, doi: 10.1109/
Journal, vol.3, no.5, pp.637-646, https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2023.3345889.
JIOT.2016.2579198.
[4]. Mfundo Zuma, Pius A. Owolawi, Vusi Malele, Ngày nhận bài: 27/11/2024
Kehinde Odeyemi, Gbolahan Aiyetoro and Joseph S. Ojo Ngày nhận bài sửa: 10/12/2024
(2021), Intrusion Detection System using Raspberry Pi and Ngày chấp nhận đăng: 26/12/2024
Telegram Integration, In Proceedings of the International
Conference on Artificial Intelligence and its Applications

95