A School Safety System for Detecting Threatening Individuals and Providing Escape Routes via CiRA CORE Platform
Keywords:
System for Detecting Threatening Individuals, Artificial intelligence, CiRA CORE platform, Dijkstra’s algorithmAbstract
This research aims to develop and evaluate the effectiveness of a system for detecting dangerous individuals and recommending escape routes within a school environment using the CiRA CORE platform. The system processes images from CCTV cameras with the YOLO V4-tiny model to detect weapons and employs Dijkstra's algorithm to calculate the most suitable escape route. The results are displayed through a real-time notification system. The research findings revealed that: Part 1 The YOLO V4-tiny model has high performance in terms of speed, resource efficiency, and accuracy in detection. Part 2 Dijkstra's algorithm is efficient for calculating the shortest distance for escape routes. Part 3 The collaboration between the CiRA CORE platform and Line Notify can accurately notify the location and escape route with 100 percent precision. Part 4 The collaboration between the CiRA CORE platform and the web application can accurately identify the location and escape route with 100 percent precision.
References
ทิชาลักษณ์ สุวรรณพฤกษ์. (2554). การเลือกเส้นทางปลอดภัยที่ เหมาะสมที่สุด สำหรับการวางแผนการเดินทาง [วิทยานิพนธ์ ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต,มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ https://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2010/7861
นิธิศักดิ์ โพธารามวรุตม. (2559).เว็บแอปพลิเคชันระบบ สนับสนุนการตัดสินใจการเลือกเส้นทาง. วารสารวิจัยสถาบัน มข. 4(1), หน้า 25-36. https://irj.kku.ac.th/images/journal/20160307150716.pdf
Jain, H. Vikram H., Mohana. Kashyap, & Jain A . (2020). Weapon Detection using Artificial Intelligence and Deep Learning for Security Applications. In Vikram H. J, Vikram A, Mohana, Kashyap A &Jain A . (Eds.). International Conference on Electronics and Sustainable Communication. India. http://doi.org/10.1109/ICESC48915.2020.9155832
CiRa Robotics. (2566). CiRA AI. CiRA CORE คืออะไร. https://www.cira-ai.com/
ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. (2567). บทที่ 11 กราฟ. ใน เบญจมาศ ปัญญางาม. เอกสารประกอบรายวิชา 204251: โครงสร้างข้อมูล และอัลกอริธึม. [ออนไลน์]. สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม 2567. จาก https://www2.cs.science.cmu.ac.th/courses/204251/lib/exe/fetch.php?media=graph.pdf
ธัญพิสิษฐ์. บัวประคอง (2564, 29 พฤศจิกายน). Dijkstra’s algorithm คือ. อะไร? Medium. สืบค้นวันที่ 24 สิงหาคม 2567 จาก https://medium.com/@tententgc/dijkstras-algorithm-E0%B8%84%E0%B8%B7%E0-%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B0%84-48c97d066f0f
Pushan Mukhopadhyay. (2566, 17 ตุลาคม). Floyd-Warshall Algorithm. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567 จาก https://medium.com/@mukhopadhyaypushan42/floyd-warshall-algorithm-7f09533b1878
Soumen Atta. (2567, มีนาคม). Bellman-Ford Algorithm Tutorial with Python Implementation. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567. จาก https://soumenatta.medium.com/bellman-ford-algorithm-tutorial-with-python-implementation-171bee634d7d
Kattilaxman. (2566, 30 ตุลาคม). The A* Algorithm Explained. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้น วันที่ 25 พฤศจิกายน 2567,จาก https://medium.com/@kattilaxman4/the-a-algorithm-explained-9cdbce1c8f3c
Poruchan. (2565, 16 กรกฏาคม). Object Detection. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม 2567, จาก https://medium.com/@poruchan2312/object-detection-dfcb2746c0a2
รัตนโชติ พันธุ์วิไล. (2562). การตรวจหาต้นไม้เป็นโรคโดย อัตโนมัติด้วยภาพถ่ายมุมสูงจากโดรนและวิธีการเรียนรู้เชิงลึก. [วิทยานิพนธ์มหาบัญฑิต, มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์]. https://libdoc.dpu.ac.th/thesis/Rattanachot.Phw. pdf
Roboflow. (2563, 9 พฤศจิกายน). YOLO V4-tiny: โมเดล ตรวจจับวัตถุที่รวดเร็วและเบา. [ออนไลน์]. สืบค้นวันที่ 23 สิงหาคม 2567]. จาก https://roboflow.com/model/yolov4-tiny
Gaudenz Boesch. (2023, ธันวาคม 18). YOLO V7: A Powerful Object Detection Algorithm (2024 Guide). [ออนไลน์]. Viso.ai. สืบค้นวันที่24 สิงหาคม 2567, จาก https://viso.ai/deep-learning/yolov7-guide/
honggg. (2563). Yolo-Fastest : อัลกอริธึมตรวจจับวัตถุที่ รวดเร็วและเบา [ออนไลน์]. Gitee. สืบค้นวันที่ 24 สิงหาคม 2567. จาก https://gitee.com/honggg/Yolo-Fastes
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2025 Academic Journal of Science and Applied Science

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
