Phát hiện vật thể bay theo thời gian thực bằng YOLO v8,9,10

Tóm tắt

Bài báo trình bày một mô hình chung để phát hiện vật thể bay theo thời gian thực có thể được sử dụng cho việc học chuyển giao và nghiên cứu sâu hơn, cũng như một mô hình tốt để phát hiện vật thể bay. Nghiên cứu đã thực hiện huấn luyện một tập dữ liệu chứa 40 loại vật thể bay khác nhau với dữ liệu được tinh chỉnh và xử lí một số trường hợp thực tế như: vật thể ở khoảng cách xa do vị trí đặt camera và vật thể bay thường ở trên bầu trời hoặc vật thể thường rất giống nhau như thủy phi cơ AG600 và US-2 khiến việc nhận dạng trở nên khó khăn. Bài báo tập trung vào việc sử dụng mô hình YOLO với các phiên bản mô hình mới nhất là 8, 9, 10. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình YOLOv8-N đạt hiệu năng vượt trội so với YOLOv9-T và YOLOv10-N, với các chỉ số mAP50 đạt 91,1% và mAP50-95 đạt 87,3%. Ngoài ra, bài báo cũng chỉ ra mô hình YOLOv10-N khi đếm số lượng vật thể trong khung được tùy chỉnh theo yêu cầu cho trước đảm bảo kiểm soát được số lượng vật thể trong khung. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng ứng ụng của mô hình cho kiểm soát sân bay hoặc an toàn an ninh hàng không.