Ước lượng khoảng cách an toàn giữa các đối

Bài viết Ước lượng khoảng cách an toàn giữa các đối tượng đang di chuyển trình bày các nội dung chính sau: Ước lượng khoảng cách; Phương pháp ước lượng. 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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ước lượng khoảng cách an toàn giữa các đốiTẠP CHÍ ISSN: 1859-316XKHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆJOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG CÁCH AN TOÀN GIỮA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐANG DI CHUYỂN ESTIMATE THE SAFE DISTANCE BETWEEN MOVING OBJECTS HỒ THỊ HƯƠNG THƠM Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: thomhth@vimaru.edu.vnTóm tắt for videos recording scenes of: pedestrians on theGiới hạn một khoảng cách là một trong những road, vehicles on the route or boats traveling onthuật ngữ đã phổ biến đối với các đối tượng như the channel.người đi bộ, xe cộ, tàu thuyền đang di chuyển/lưu Keywords: Estimate safe distance, YOLO deepthông trên các tuyến giao thông. Các đối tượng neural network.buộc phải duy trì một khoảng cách vừa đủ nhằmđảm bảo an toàn và ngăn chặn va chạm có thể xẩy 1. Giới thiệura. Để có thể ước lượng khoảng cách an toàn, Giãn cách người đi lại trong đám đông tránh lâynghiên cứu này vận dụng thuật toán xác định lan dịch bệnh như dịch COVID-19, ước lượng khoảngkhoảng cách Euclid để có thể đưa ra dự báo cách an toàn giữa các phương tiện giao thông đườngkhoảng cách an toàn giữa các đối tượng đang di bộ hoặc đường sông là vấn đề rất được quan tâm. Khichuyển. Trước tiên sẽ sử dụng mạng nơ ron sâu các đối tượng này tiếp xúc gần hoặc phương tiện giao thông va chạm có thể gây ra các rủi ro nghiêm trọngYOLOv8 để phát hiện đối tượng, thư viện OpenCV cho xã hội và cộng đồng. Chính vì vậy cần xây dựngđể xử lý hình ảnh; sau đó khoảng cách giữa các phương án hỗ trợ giãn cách xã hội tại các nơi côngđối tượng được ước tính với bất kỳ cặp đối tượng cộng tự động hoặc tại các tuyến đường giao thôngnào trong khung hình, sẽ được biểu thị bằng khung giúp hỗ trợ cảnh báo cho người đi bộ, người điềuviền màu đỏ nếu có ghi vấn thiếu an toàn, ngược khiển phương tiện giao thông giúp tránh được các rủilại sẽ là khung viền màu xanh hoặc vàng. Mô hình ro có thể xẩy ra.ước lượng này đã được thử nghiệm và đánh giá Phương án giãn cách đối tượng chính là bài toáncho các đoạn video ghi lại cảnh: người đi bộ trên ước lượng khoảng cách giữa các đối tượng để cóđường, phương tiện xe cộ trên tuyến đường hoặc phương án đảm bảo các đối tượng đang di chuyển cótàu thuyền lưu thông trên luồng. khoảng cách an toàn hay không. Để làm được điều đóTừ khóa: Ước lượng khoảng cách, mạng nơ ron đầu tiên phải phát hiện được đối tượng qua hình ảnhsâu YOLO. của các camera giám sát, sau đó ước lượng khoảngAbstract cách giữa các đối tượng, đưa ra cảnh báo hoặc hướngLimiting a distance is one of the popular terms for xử lý phù hợp đối với các đối tượng đang di chuyểnobjects such as pedestrians, vehicles, and boats không đảm bảo an toàn.moving on traffic routes. Subjects must maintain a Sơ đồ tổng quát của phương án xây dựng công cụsufficient distance to ensure safety and prevent ước lượng khoảng cách đến các đối tượng được thểpossible collisions. To be able to estimate the safe hiện trong Hình 1.distance, this study applies the Euclidean distance Khung hình Phát hiện đối Ước lượng khoảng cách Mô tả kết quả đầu ra/cảnh quan sát tượngdetermination algorithm to be able to predict the đối tượng báosafe distance between moving objects. First, we Hình 1. Qui trình ước lượng khoảng cách giữa các đối tượngwill use the YOLOv8 deep neural network to Chức năng chi tiết của các thành phần trong sơ đồdetect objects and the OpenCV library to process Hình 1. sẽ được trình bày cụ thể trong mục 2 và mụcimages; The distance between objects is then 3.2, 3.3 sau đây, mục 4 cài đặt thử nghiệm và đánh giá,estimated for any pair of objects in the frame, phần kết luận được trình bày trong mục 5.which will be indicated by a red border if unsafe, 2. Phát hiện đối tượngotherwise by a blue or yellow border. Theproposed method has been tested and evaluated Đã có rất nhiều nghiên cứu về phát hiện đối tượng dựa trên hình ảnh. Trong những năm gần đây, với sự SỐ 78 (04-2024) 79 TẠP CHÍ ...