NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH YOLOV8 TRONG PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

  • Nguyễn Hải Đăng
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mô hình học sâu, Mô hình JOLOv8, Phát hiện và cảnh báo cháy

Tóm tắt

Hỏa hoạn là một trong những hiểm họa nguy hiểm đe dọa trực tiếp đến tính mạng và tài sản con
người. Trong nhiều thập kỷ qua, các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường dựa vào cảm biến khói
hoặc nhiệt. Tuy nhiên, những phương pháp này tồn tại nhiều hạn chế, như không phát hiện được cháy từ
khoảng cách xa, phản ứng chậm hoặc không hoạt động hiệu quả trong không gian mở. Với sự phát triển
của trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (Computer Vision), việc ứng dụng mô hình học sâu như
YOLOv8 đã mở ra hướng đi mới trong việc xây dựng hệ thống cảnh báo cháy thông minh, chính xác và
phản ứng nhanh hơn.

Tác giả

Nguyễn Hải Đăng

Khoa CNTT, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2025-05-30