Nghiên cứu phát triển hệ thống giám sát an ninh theo thời gian thực sử dụng thuật toán học sâu tiên tiến

DOI: https://doi.org/10.55228/JTST140611

Keywords

Trí tuệ nhân tạo, Hệ thống giám sát an ninh, Kiến trúc YOLO, Thuật toán ByteTrack

Abstract

Bài báo này nghiên cứu và triển khai một hệ thống giám sát an ninh thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các môi trường giám sát khác nhau. Hệ thống tích hợp mô hình học sâu tiên tiến như YOLOv11 để phát hiện, theo dõi đối tượng theo thời gian thực, kết hợp giao diện người dùng trực quan phát triển bằng PyQt5. Các chức năng chính bao gồm: định nghĩa vùng cảnh báo (ROI), đếm người, thống kê và hiển thị dữ liệu. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao (Precision và Recall > 90%), tốc độ xử lý ổn định (> 20 FPS), khả năng vận hành mượt mà, dễ sử dụng. Hệ thống được đánh giá có tính ứng dụng thực tiễn cao và tiềm năng mở rộng cho nhiều môi trường giám sát khác.

Downloads

Download data is not yet available.