Giới hạn một khoảng cách là một trong những thuật ngữ đã phổ biến đối với các đối tượng như người đi bộ, xe cộ, tàu thuyền đang di chuyển/lưu thông trên các tuyến giao thông. Các đối tượng buộc phải duy trì một khoảng cách vừa đủ nhằm đảm bảo an toàn và ngăn chặn va chạm có thể xẩy ra. Để có thể ước lượng khoảng cách an toàn, nghiên cứu này vận dụng thuật toán xác định khoảng cách Euclid để có thể đưa ra dự báo khoảng cách an toàn giữa các đối tượng đang di chuyển. Trước tiên sẽ sử dụng mạng nơ ron sâu YOLOv8 để phát hiện đối tượng, thư viện OpenCV để xử lý hình ảnh
sau đó khoảng cách giữa các đối tượng được ước tính với bất kỳ cặp đối tượng nào trong khung hình, sẽ được biểu thị bằng khung viền màu đỏ nếu có ghi vấn thiếu an toàn, ngược lại sẽ là khung viền màu xanh hoặc vàng. Mô hình ước lượng này đã được thử nghiệm và đánh giá cho các đoạn video ghi lại cảnh: người đi bộ trên đường, phương tiện xe cộ trên tuyến đường hoặc tàu thuyền lưu thông trên luồng.Limiting a distance is one of the popular terms for objects such as pedestrians, vehicles, and boats moving on traffic routes. Subjects must maintain a sufficient distance to ensure safety and prevent possible collisions. To be able to estimate the safe distance, this study applies the Euclidean distance determination algorithm to be able to predict the safe distance between moving objects. First, we will use the YOLOv8 deep neural network to detect objects and the OpenCV library to process images
The distance between objects is then estimated for any pair of objects in the frame, which will be indicated by a red border if unsafe, otherwise by a blue or yellow border. The proposed method has been tested and evaluated for videos recording scenes of: pedestrians on the road, vehicles on the route or boats traveling on the channel.