Ultralytics YOLO27: Đăng ký vào danh sách chờ.
Cấp phép YOLO
Ultralytics YOLO

Các dự án hệ thống báo động an ninh bằng Ultralytics YOLOv8

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống báo động an ninh phát hiện người bằng Ultralytics YOLOv8, theo dõi luồng webcam và gửi cảnh báo email theo thời gian thực.

Nuvola LadiNuvola Ladi3 phút đọc
Xây dựng dự án hệ thống báo động an ninh bằng Ultralytics YOLOv8

Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng Ultralytics YOLOv8 để xây dựng dự án báo động an ninh, phát hiện người bằng webcam và gửi cảnh báo email theo thời gian thực.

Xây dựng hệ thống bảo mật phát hiện người#

Mục tiêu của dự án này là phát triển một hệ thống an ninh sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện người và gửi cảnh báo email khi phát hiện. Với nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp an ninh thông minh, đây là một dự án thực tế đáng triển khai.

Triển khai phát hiện đối tượng với Ultralytics YOLOv8#

Bước đầu tiên để xây dựng hệ thống an ninh là tải model Ultralytics YOLOv8 và thực hiện dự đoán trên các frame từ webcam. Bằng cách trích xuất tọa độ bounding box và ID lớp, chúng ta có thể nhận diện và theo dõi chính xác những người trong trường nhìn của camera.

Trực quan hóa và cảnh báo email khi phát hiện#

Trực quan hóa các kết quả phát hiện trên frame webcam là điều cần thiết cho việc giám sát và phân tích. Sử dụng lớp Ultralytics Annotator, chúng ta phủ bounding box lên các frame để làm nổi bật những người được phát hiện. Ngoài ra, chúng ta triển khai logic cảnh báo qua email để gửi thông báo kịp thời khi phát hiện có người, đồng thời tránh gửi email lặp lại không cần thiết.

Chạy và kiểm thử hệ thống bảo mật#

Sau khi hệ thống bảo mật được khởi chạy và vận hành, chúng ta có thể kiểm thử bằng cách phát hiện bàn tay và xác minh email cảnh báo đã được gửi. Kiểm tra hộp thư đến giúp chúng ta xác nhận rằng cảnh báo được gửi nhanh chóng và chính xác. Việc kiểm thử trong thực tế này đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả của dự án chuông báo an ninh.

Nicolai Nielsen trình bày cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 cho dự án chuông báo an ninh

Hình 1. Nicolai Nielsen trình bày cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 cho dự án chuông báo an ninh.

Tổng kết#

Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng hệ thống báo động an ninh bằng Ultralytics YOLOv8, kết hợp phát hiện đối tượng với cảnh báo qua email. Có thể điều chỉnh phương pháp tương tự để cải thiện an toàn và an ninh trong nhiều môi trường.

Tham gia cộng đồng và xem GitHub của chúng tôi để khám phá thêm các dự án tương tự.

Được viết bởi

Nuvola Ladi
Nuvola Ladi

Quản lý Nội dung Số · Ultralytics

Nuvola Ladi là Quản lý Nội dung Số tại Ultralytics, nơi cô sáng tạo nội dung về vision AI và Ultralytics YOLO, đồng thời đại diện công ty tại các sự kiện trong ngành như PyTorch Conference 2025. Cô sống tại Tây Ban Nha và có bằng Thạc sĩ về Truyền thông Thị giác và Kỹ thuật số của IE University. Trước khi gia nhập Ultralytics, cô từng đảm nhiệm các vị trí tại những tổ chức như XVA Gallery & Hotel và Rolex.

Bình luận

Đặt câu hỏi, chia sẻ kết quả hoặc giúp đỡ người khác.

Khám phá các giải pháp

Thị giác máy tính trong thể thao

Thị giác máy tính trong thể thao

Khám phá cách Ultralytics YOLO thúc đẩy thị giác máy tính trong thể thao với khả năng theo dõi cầu thủ và bóng, phân tích hiệu suất, cung cấp thông tin chuyên sâu cho huấn luyện và hỗ trợ phục hồi cho vận động viên.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính cho ảnh hàng không

Thị giác máy tính cho ảnh hàng không

Chuyển hình ảnh từ drone và ảnh hàng không thành thông tin chuyên sâu theo thời gian thực cho nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản, bảo tồn và phân tích không gian địa lý với Ultralytics YOLO.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong hàng không vũ trụ

Thị giác máy tính trong hàng không vũ trụ

Ứng dụng computer vision trong ngành hàng không vũ trụ với Ultralytics YOLO cho kiểm tra máy bay, phát hiện dị vật trên đường băng (FOD), vận hành mặt đất tại sân bay và phát hiện lỗi vật liệu composite.
Tìm hiểu thêm
Computer vision trong lĩnh vực an ninh

Computer vision trong lĩnh vực an ninh

Bảo vệ mọi địa điểm bằng model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ giám sát vành đai, phát hiện mối đe dọa, nhận dạng biển số và an toàn nơi làm việc.
Tìm hiểu thêm
Computer vision trong robotics

Computer vision trong robotics

Tăng cường năng lực cho máy móc thông minh bằng model Ultralytics YOLO. Vision AI trong lĩnh vực robotics hỗ trợ điều hướng tự động, nhận thức, theo dõi đối tượng và điều khiển theo thời gian thực.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong logistics

Thị giác máy tính trong logistics

Tinh giản hoạt động logistics với các model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ kiểm tra kiện hàng, phân loại, theo dõi phương tiện và giám sát an toàn kho hàng theo thời gian thực.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong bán lẻ

Thị giác máy tính trong bán lẻ

Định hình lại hoạt động bán lẻ với các model Ultralytics YOLO. Vision AI hỗ trợ theo dõi hàng tồn kho, giám sát kệ hàng, quản lý hàng chờ và phân tích khách hàng thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe

Thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe

Xây dựng các giải pháp chăm sóc sức khỏe với model Ultralytics YOLO. Vision AI trong chăm sóc sức khỏe hỗ trợ xử lý hình ảnh y tế nhanh hơn, chẩn đoán thông minh hơn và theo dõi bệnh nhân.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong sản xuất

Thị giác máy tính trong sản xuất

Tối ưu hóa sản xuất bằng các model Ultralytics YOLO. Vision AI thúc đẩy kiểm soát chất lượng, phát hiện lỗi, tuân thủ PPE và tự động hóa dây chuyền lắp ráp.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong ngành ô tô

Thị giác máy tính trong ngành ô tô

Ứng dụng thị giác máy tính trong ngành ô tô với các model Ultralytics YOLO. Vision AI nâng cao an toàn giao thông, hỗ trợ người lái và tự động hóa phương tiện để tạo nên những tuyến đường thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm
Thị giác máy tính trong nông nghiệp

Thị giác máy tính trong nông nghiệp

Ứng dụng AI thị giác vào nông nghiệp thông minh với các model Ultralytics YOLO. Hỗ trợ giám sát cây trồng, theo dõi vật nuôi và canh tác chính xác để nâng cao năng suất một cách thông minh hơn.
Tìm hiểu thêm

Hãy cùng nhau kiến tạo tương lai của AI!

Bắt đầu hành trình hướng đến tương lai của machine learning