Hệ thống giám sát thông minh phát hiện bất thường dựa trên trí tuệ nhân tạo - Nguyễn, Văn Hòa; Nguyễn, Trọng Tùng; Lê, Minh Lộc (Tạp chí Khoa học Đại học Đông Á, 2025)
Nghiên cứu Hệ thống giám sát thông minh, cảnh báo và dự đoán trước tình huống nguy hiểm đã đề xuất một hệ thống toàn diện nhằm bảo vệ trẻ em và phụ nữ khỏi các tình huống nguy hiểm như bạo hành, xâm hại và bắt cóc trong bối cảnh xã hội ngày càng phức tạp hiện nay. Dựa trên dữ liệu quỹ đạo và âm thanh, hệ thống áp dụng các mô hình học máy như Seq2Seq, LSTM kết hợp với thuật toán phân cụm K-means để phát hiện hành vi di chuyển bất thường, đồng thời sử dụng mô hình XLM-RoBERTa và GPT để nhận diện nội dung độc hại trong các cuộc trò chuyện. Nghiên cứu đã phát triển một ứng dụng di động tích hợp các tính năng khoanh vùng ảo, theo dõi lịch trình và gửi cảnh báo tức thời khi phát hiện bất thường. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình XLM-RoBERTa đạt F1-score 0.88 trong phát hiện nội dung độc hại, chứng minh khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống. Nghiên cứu kết luận rằng việc kết hợp các kỹ thuật tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra giải pháp hiệu quả để bảo vệ những đối tượng dễ bị tổn thương, đồng thời đề xuất các hướng phát triển tương lai như tích hợp IoT, mở rộng đối tượng áp dụng và hợp tác với các cơ quan chức năng.