PHÁT HIỆN NGƯỜI KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG TRONG VIDEO

Abstract

Đại dịch COVID-19 đã ảnh hưởng sâu rộng đến sức khỏe cộng đồng toàn cầu, thúc đẩy việc áp dụng các biện pháp phòng ngừa như đeo khẩu trang nơi công cộng. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ học sâu và thị giác máy tính, các ứng dụng phát hiện đối tượng theo thời gian thực — đặc biệt là nhận diện khẩu trang — ngày càng trở nên khả thi và hiệu quả. Nghiên cứu này sử dụng thuật toán phát hiện đối tượng YOLO11 để nhận diện và phân loại việc đeo khẩu trang y tế. Bằng cách kết hợp hai tập dữ liệu FMD và MMD thành một tập thống nhất, mô hình được huấn luyện toàn diện hơn và cho kết quả ấn tượng. Mô hình YOLO11m đạt độ chính xác trung bình 93.8% và mAP 98.4% cho phân lớp "good", vượt qua các mô hình trước đây. Kết quả này cho thấy tiềm năng ứng dụng của YOLO11m trong việc tăng cường an toàn y tế cộng đồng thông qua khả năng phát hiện khẩu trang chính xác.