Học sinh trường huyện đoạt giải cao cuộc thi KHKT cấp quốc gia
Ngày 24/3, Trường THPT Lương Định Của (huyện Long Phú, tỉnh Sóc Trăng), tổ chức lễ tuyên dương, khen thưởng em Lê Hoàng Minh Nhựt, học sinh lớp 11A7, người đoạt giải Nhì cuộc thi khoa học kỹ thuật (KHKT) cấp quốc gia dành cho học sinh trung học năm học 2024-2025 và thầy giáo Trương Văn Đực, giáo viên hướng dẫn đề tài.
Tại buổi lễ, lãnh đạo Huyện ủy Long Phú đã thưởng cho em Lê Hoàng Minh Nhựt 2 triệu đồng. Nhà trường trao bằng khen của Bộ GD&ĐT tặng em Lê Huỳnh Minh Nhựt và bằng khen của Công đoàn Giáo dục Việt Nam tặng thầy giáo Trương Văn Đực.
Trước đó, chiều 21/3, tại Trường Đại học Tôn Đức Thắng (TP Hồ Chí Minh) đã diễn ra lễ bế mạc cuộc thi KHKT cấp quốc gia dành cho học sinh trung học năm học 2024-2025. Cuộc thi có sự tham gia của 62/63 Sở GD&ĐT và 12 đơn vị thuộc các đại học, trường đại học, viện, viện nghiên cứu có các trường phổ thông; các trường phổ thông thuộc Bộ và cơ quan ngang Bộ. Tỉnh Sóc Trăng có 3 dự án, trong đó dự án “Phần mềm HFD (human fall detection) – phát hiện người bị té, ngã dựa trên mô hình học máy” của em Lê Hoàng Minh Nhựt đoạt giải Nhì.
Tổ chức Y tế Thế giới, người bị ngã là nguyên nhân gây ra hơn 37,3 triệu ca nhập viện và 646.000 ca tử vong mỗi năm trên toàn thế giới. Do đó, việc phát hiện người bị ngã một cách nhanh chóng, chính xác là rất quan trọng để cung cấp sự can thiệp kịp thời và giảm thiểu các biến chứng.
Nhựt nghiên cứu các phương pháp nhận diện té ngã dựa trên thị giác máy tính. Phương pháp này sử dụng các camera để quan sát và phân tích hành vi của nhiều người trong một môi trường nhất định. Ước tính tư thế nhiều người là nhiệm vụ phát hiện vị trí cơ thể của nhiều cá nhân trong một khung hình duy nhất. Khung được tạo ra để xác định tư thế chính xác, ngay cả khi có hộp giới hạn không chính xác bằng cách kết hợp Opencv, Yolo và AlphaPose có thể tạo ra một chương trình phát hiện các tư thế của người bị ngã hiệu quả, nhanh chóng và chính xác.
Thầy Trương Văn Đực (giáo viên hướng dẫn em Nhựt) thông tin: “Dự án “Phần mềm HFD - Phát hiện người bị té, ngã dựa trên mô hình học máy” của em Nhựt tập trung vào việc xây dựng một hệ thống thông minh có khả năng phát hiện nhanh chóng, chính xác các hành động té, ngã trong thời gian thực. Mục tiêu chính là cung cấp cảnh báo kịp thời đến người thân hoặc đội ngũ y tế, qua đó giảm thiểu rủi ro cho người dùng và hỗ trợ can thiệp y tế hiệu quả”.