Những năm gần đây, nghề nuôi chim yến phát triển nhanh chóng với khả năng tạo ra lợi nhuận cao và giải quyết nhiều việc làm cho người dân. Tuy nhiên, một số động vật ăn thịt phổ biến như rắn, diều hâu và cú, là một vấn đề lớn không thể bỏ qua. Bài báo này đề xuất một mô hình xua đuổi và báo động khi động vật săn mồi xâm nhập vào nhà yến. Một phần mềm dựa trên mô hình học sâu được phát triển để xác định một số loài săn mồi phổ biến từ hình ảnh được camera chụp lại. Một phần cứng dựa trên nền tảng IoT được áp dụng để gửi tin nhắn cảnh báo đến điện thoại di động khi phần mềm phát hiện rắn tấn công hoặc bật đèn để xua đuổi diều hâu và cú. Kết quả thử nghiệm giai đoạn đầu cho thấy, mô hình học sâu có thể phân loại một số loài săn mồi phổ biến với độ chính xác trên 90%, trong khi hệ thống phần cứng có thể nhắn tin đến đúng số điện thoại khi phát hiện rắn và bật đèn khi nhận ra diều hâu hoặc cú., Tóm tắt tiếng anh, In recent years, swiftlet farming is developing rapidly with the ability to get high profits and provide many jobs for farmers. However, some popular predators such as snakes, hawks and owls, are a big problem that cannot be ignored. This paper proposes a model of repelling and alarming when the predatory animals enter the swiftlets' house. A deep learning model-based software is developed to identify some popular predators from images captured by camera. An IoT-based hardware is applied to send alarm messages to mobile phone when the software detects snake attacked or turn on a light to repel hawks and owls. First stage testing results show that the deep learning model can classify some popular predators with over 90% accuracy while the hardware system can text to right phone numbers when detecting snakes, and turn on the light when recognizing hawks or owls.