Xây dựng công cụ nhận diện dòng chảy rút xa bờ trên nền tảng trực tuyến
và
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
Rip currents are considered one of the primary hazards at beaches in Vietnam and worldwide. Annually, rip currents have claimed the lives of numerous swimmers, including proficient swimmers. This research has developed a user-friendly rip current detection tool through the application of artificial intelligence. The object detection algorithm can accurately predict where rip currents are likely to occur. The app's rip current retrieval results from images and videos show high accuracy, with an mAP50 value of 82%. Consequently, this contributes to raising public awareness regarding rip currents and enhancing safety for tourists and local coastal communities.
Tóm tắt
Dòng chảy rút xa bờ được coi là một trong những mối nguy hiểm hàng đầu tại các bãi biển ở Việt Nam và trên toàn thế giới. Hằng năm, dòng chảy rút xa bờ đã cướp đi những sinh mạng của nhiều người tắm biển, kể cả những người biết bơi. Trong nghiên cứu này, một công cụ nhận diện dòng chảy rút xa bờ thân thiện với người sử dụng đã được phát triển thông qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thuật toán phát hiện đối tượng có năng lực dự đoán được vị trí chính xác có khả năng xuất hiện dòng chảy rút xa bờ. Kết quả truy xuất dòng Rip dưới dạng hình ảnh và video từ việc ứng dụng tương đối chính xác với trị số đánh giá mAP50 đạt 82%. Từ đó, việc sử dụng công cụ giúp nâng cao nhận thức của cộng đồng về dòng chảy rút và góp phần đảm bảo an toàn hơn cho du khách và người dân địa phương ven biển.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Bảy, N. T., & Tiến, P. V. (2018). Nguy cơ dòng Rip ven biển Đà Nẵng. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 1(122), 1-6.
Beji, S., & Barlas, B. (2017). Rip currents across the shores of the Black Sea. Black Sea Marine Environment: The Turkish Shelf, (46), 114-131.
Bowen, A. J., & Inman, D. L. (1969). Rip currents: 2. Laboratory and field observations. Journal of Geophysical Research, 74(23), 5479-5490. https://doi.org/10.1029/JC074i023p05479
Brander, R. W. (2015). Rip currents. In B. Castelle, T. Scott, R. Brander, & R. McCarroll (Eds.), Coastal and marine hazards, risks, and disasters (pp. 335-379). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-396483-0.00012-1
Brighton, B., Sherker, S., Brander, R., Thompson, M., & Bradstreet, A. (2013). Rip current related drowning deaths and rescues in Australia 2004–2011. Natural hazards earth system sciences, 13(4), 1069-1075.
https://doi.org/10.5194/nhess-13-1069-2013
Công, M. V., & Quang, Đ. N. (2019). Nghiên cứu hiện tượng ao xoáy/dòng Rip và công nghệ cảnh báo nâng cao an toàn tắm biển tại khu vực Bãi Sau, thành phố Vũng Tàu. Khoa học Kỹ thuật thủy lợi và Môi trường, (67), 63-70.
Dumitriu, A., Tatui, F., Miron, F., Ionescu, R. T., & Timofte, R. (2023). Rip current segmentation: A novel benchmark and yolov8 baseline results. In L. O'Conner (Ed.), The IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition 2023 (pp. 1261-1271).
https://doi.org/10.1109/CVPRW59228.2023.00133
Hữu, L. T., Thu, T. T. T., Văn, V. B., Anh, T. T., Đắc, V. N., & Lê, Đ. N. (2025). Thực trạng dòng chảy xiết và đề xuất một số biện pháp phòng tránh tại một số bãi tắm tại thành phố Hải Phòng. Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 81, 75-80.
Ishikawa, T., Shimada, R., & Komine, T. (2024). Analysis of rip current generation using ai-based detection data. Coastal Engineering Proceedings, (38), 35-35. https://doi.org/10.9753/icce.v38.papers.35
Longuet‐Higgins, M. S. (1970). Longshore currents generated by obliquely incident sea waves: 1. Journal of Geophysical Research, 75(33), 6778-6789.
https://doi.org/10.1029/JC075i033p06778
Mầu, L. Đ. (2015). Tổng quan tình hình nghiên cứu dòng Rip. Viện Hải dương học.
Mầu, L. Đ., Nguyễn, V. T., Nguyễn, C. C., Trần, V. B., Phạm, B. T., Phạm, S. H., Ngô, Q. B. H., & Phan, T. H. T. (2019). Đặc điểm xuất hiện dòng Rip (Rip current) tại bãi tắm Hà My (Điện Bàn), Tam Thanh (Tam Kỳ) tỉnh Quảng Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ biển, 19(4A), 43-53. https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/4A/14587
Qi, R., Qi, D.-H., & Zhu, X. (2023). Research on Rip Currents Detection Method Based on Improved YOLOv5s. Journal of Computers, 34, 113-127. 10.53106/199115992023043402009
Rampal, N., Shand, T., Wooler, A., & Rautenbach, C. (2022). Interpretable deep learning applied to rip current detection and localization. Remote Sensing, 14(23), 6048. https://doi.org/10.3390/rs14236048
Shepard, F., Emery, K., & La Fond, E. (1941). Rip currents: a process of geological importance. The Journal of Geology, 49(4), 337-369. https://doi.org/10.1086/624971
Shepard, F., & Inman, D. L. (1950). Nearshore water circulation related to bottom topography and wave refraction. Transactions American Geophysical Union, 31(2), 196-212.
https://doi.org/10.1029/TR031i002p00196
Tzutalin. (2023). LabelImg.
https://github.com/byhqsr/tzutalin-labelImg
Xuân, N. B. (2009). Tổng quan về tình hình nghiên cứu hiện tượng dòng rip (rip current) tại các bãi biển Việt Nam và trên thế giới. Khoa học và Công nghệ biển, 9(4), 39-50.
Zhu, D., Qi, R., Hu, P., Su, Q., Qin, X., & Li, Z. (2022). YOLO-Rip: A modified lightweight network for Rip currents detection. Frontiers in Marine Science, 9, 930478.
https://doi.org/10.3389/fmars.2022.930478
Thảo, P. T. P. (2013). Kết quả sơ bộ nghiên cứu dòng rip khu vực Bãi Dài, Cam Ranh, Khánh Hòa, Việt Nam. Kỷ yếu hội nghị Biển Đông 2012 (trang 144-153).
Vinh, B. T., & Hoàng, L. M. (2015). Tham luận khoa học: Kinh nghiệm phòng chống dòng rip (ao xoáy) trên thế giới và đề xuất giải pháp ứng dụng cho bãi sau thành phố Vũng Tàu. Kỷ yếu hội thảo khoa học: Dòng RIP/Ao xoáy, nguyên nhân và giải pháp khắc phục 2015 (trang 1-24).