A School Safety System for Detecting Threatening Individuals and Providing Escape Routes via CiRA CORE Platform

Authors

  • Nithit Sitthirat
  • Nonthawat Wongwad
  • Suchanaree Thassana
  • Manoch Sangsiri Phichitpittaykom school

Keywords:

System for Detecting, Threatening Individuals, Artificial intelligence, CIRA CORE platform, Dijkstra’s algorithm

Abstract

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. การเลือกเส้นทางปลอดภัยที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการวางแผนการเดินทาง. [ออนไลน์] 2554. [สืบค้นวันที่ 25 สิงหาคม 2567]. จาก https://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2010/7861

นิธิศักดิ์ โพธารามวรุตม. “เว็บแอปพลิเคชันระบบสนับสนุน

การตัดสินใจการเลือกเส้นทาง”. วารสารวิจัยสถาบัน มข. ปี

ที่ 4, ฉบับที่ (1 มกราคม - เมษายน 2559). หน้า 25-36.

Harsh Jain, Aditya Vikram, Mohana, Ankit Kashyap,

Ayush Jain. Weapon Detection using Artificial

Intelligence and Deep Learning for Security

Applications. [ออนไลน์] 2020. [สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม

จาก

https://www.researchgate.net/publication/34343

_Weapon_Detection_using_Artificial_Intelligen

ce_and_Deep_Learning_for_Security_Applications

CiRA AI. CiRA CORE คืออะไร. [ออนไลน์] 2566. [สืบค้น

วันที่ 2 ตุลาคม 2567]. จาก https://www.cira-ai.com

เบญจมาศ ปัญญางาม. บทที่ 11 กราฟ. [ออนไลน์]. [สืบค้น

วันที่ 2 ตุลาคม 2567]. จาก

https://www2.cs.science.cmu.ac.th/courses/

/lib/exe/fetch.php?media=graph.pdf

Thanyapisit Buaprakhong. Dijkstra’s algorithm คือ

อะไร?. [ออนไลน์]

[สืบค้นวันที่ 24 สิงหาคม 2567]. จาก

https://shorturl.at/2pBBx

Pushan Mukhopadhyay. Floyd-Warshall Algorithm.

[ออนไลน์] 2023.

[สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567] จาก

https://medium.com/@mukhopadhyaypushan42

/floyd-warshall-algorithm-7f09533b1878

Soumen Atta. Bellman-Ford Algorithm Tutorial with

Python Implementation. [ออนไลน์] 2024.

[สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567] จาก

https://shorturl.at/8T961

Kattilaxman. The A* Algorithm Explained. [ออนไลน์]

[สืบค้นวันที่ 25 พฤศจิกายน 2567] จาก

https://medium.com/@kattilaxman4/the-a-

algorithm-explained-9cdbce1c8f3c

Surapong Kunoktipsatharporn. ชื่อเรื่อง Object

Detection. [ออนไลน์] 2563. [สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม

. จาก

https://www.bualabs.com/archives/3453/what-is-

object-detection-tutorial-tensorflow-js-build-

object-detection-machine-learning-coco-ssd-tfjs-

ep-8/

รัตนโชติ พันธุ์วิไล. การตรวจหาต้นไม้เป็นโรคโดยอัตโนมัติ

ด้วยภาพถ่ายมุมสูงจากโดรนและวิธีการเรียนรู้เชิงลึก.

[ออนไลน์] 2562. [สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม 2567]. จาก

https://libdoc.dpu.ac.th/thesis/Rattanachot.Phw.

pdf

Roboflow. YOLO V4-tiny. [ออนไลน์] 2020. [สืบค้น

วันที่ 23 สิงหาคม 2567]. จาก

https://roboflow.com/model/yolov4-tiny

Gaudenz Boesch. YOLO V7: A Powerful Object

Detection

Algorithm (2024 Guide). [ออนไลน์] 2020. [สืบค้นวันที่

สิงหาคม 2567]. จาก https://viso.ai/deep-

learning/yolov7-guide/

Gitee. honggg/Yolo-Fastest. [ออนไลน์] 2020. [สืบค้น

วันที่ 24 สิงหาคม 2567]. จาก

https://gitee.com/honggg/Yolo-Fastest

Downloads

Published

2025-07-01

How to Cite

1.
Sitthirat N, Wongwad N, Thassana S, Sangsiri M. A School Safety System for Detecting Threatening Individuals and Providing Escape Routes via CiRA CORE Platform. Acad. J. Sci. Appl. Sci. [internet]. 2025 Jul. 1 [cited 2025 Dec. 17];9(18):e3508. available from: https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/ajsas/article/view/3508