Nghiên cứu thuật toán thị giác máy tính để theo dõi việc thực hiện các quy định về phòng ngừa Covid-19 sử dụng kỹ thuật học sâu - Thiện, Nguyễn Đức; Thắng, Lư Tất; Thặng, Nguyễn Văn; Bảo, Trương Quốc (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2022)
Bài báo này được thực hiện nhằm nghiên cứu phát hiện và kiểm tra việc tuân thủ các quy định về đeo khẩu trang, giữ khoảng cách xã hội ở các địa điểm đông đúc. Mô hình YOLO được sử dụng để xây dựng thuật toán phát hiện đeo khẩu trang đúng hay không đúng quy định, đồng thời kiểm tra việc giữ khoảng cách xã hội bằng việc sử dụng thuật toán tính khoảng cách Euclid giữa các khung bao quanh người được phát hiện trong hình ảnh, kết hợp thuật toán chuyển đổi Bird’s-eye view. Tập dữ liệu được sử dụng bao gồm 40 hình ảnh với hai đối tượng người được phân loại thực tế theo khoảng cách đứng với nhau: lớn hơn hoặc bằng 2 m và nhỏ hơn 2 m. Đồng thời, mỗi đối tượng người trong hình ảnh được phân loại thành ba lớp: đeo khẩu trang đúng hay không đúng và không đeo khẩu trang. Kết quả thử nghiệm khoảng cách đối tượng đạt 90% và nhận diện đối tượng đeo khẩu trang có kết quả như sau: 86,67% đeo khẩu trang đúng, 76,67% không đeo khẩu trang và 65% đeo khẩu trang...