Kamera Pintar Untuk Pengawasan Penggunaan Masker Di Rumah Sakit
Deppi Linda* 1 , Isnandar Agus 2 , Indera 3 , Zulkarnaini 4 1,2,3,4 Sistem Informasi, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, Bandar Lampung e-mail: *deepilinda@darmajaya.ac.id , 2 isnandaragus@darmajaya.ac.id ,
3 indera@darmajaya.ac.id , 4 zulkarnaini@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Rumah  sakit  memiliki  potensi  tinggi  sebagai  sumber  penyebaran  penyakit  menular, termasuk  virus  dan  bakteri.  Penggunaan  masker  oleh  staf  medis,  pasien,  dan  pengunjung merupakan  langkah  penting  untuk  meminimalkan  risiko  infeksi.  Namun,  pengawasan  manual terhadap kepatuhan penggunaan masker di rumah sakit sulit dilakukan. Dengan perkembangan kecerdasan buatan, sistem pengawasan otomatis dapat diterapkan untuk memantau kepatuhan penggunaan masker secara lebih efisien dan efektif. Penelitian ini menggunakan YOLOv8 dan IP Camera untuk deteksi penggunaan masker di rumah sakit. Dataset yang digunakan terdiri dari 2130 gambar pelatihan, 34 gambar validasi, dan 27 gambar pengujian. Model dilatih dengan parameter 300 epoch, batch size 8, dan patience 128 untuk mencegah overfitting. Hasil uji coba menunjukkan  bahwa  model  mencapai  precision  dan  recall  masing-masing  sebesar  98.3%, dengan tingkat akurasi keseluruhan mencapai 97%. Kurva Precision-Recall dan F1-Confidence menunjukkan  bahwa  model  ini  sangat  efektif  dalam  mendeteksi  penggunaan  masker  dengan sedikit kesalahan. Confusion matrix mengindikasikan bahwa 97% dari semua kasus penggunaan masker terdeteksi dengan benar, sementara hanya 3% yang terlewat. Sistem deteksi penggunaan masker  berbasis  YOLOv8  dan  IP  Camera  ini  menunjukkan  potensi  besar  untuk  diterapkan  di rumah  sakit,  meningkatkan  kepatuhan  penggunaan  masker  dan  membantu  dalam  pencegahan penyebaran penyakit.

## Kata kunci—Rumah Sakit, Deteksi Masker, IP Kamera, YOLOv8

## Abstract
A  Hospitals  have  a  high  potential  as  sources  for  the  spread  of  infectious  diseases, including  viruses  and  bacteria.  The  use  of  masks  by  medical  staff,  patients,  and  visitors  is  a crucial  measure  to  minimize  the  risk  of  infection.  However,  manually  monitoring  mask compliance in hospitals is challenging. With the development of artificial intelligence, automated monitoring  systems  can  be  implemented  to  more  efficiently  and  effectively  monitor  mask compliance. This study employs YOLOv8 and IP Cameras for mask detection in hospitals. The dataset  used  consists  of  2130  training  images,  34  validation  images,  and  27  test  images.  The model was trained with parameters of 300 epochs, a batch size of 8, and a patience of 128 to prevent overfitting. Experimental results indicate that the model achieved a precision and recall of  98.3%,  with  an  overall  accuracy  of  97%.  The  Precision-Recall  and  F1-Confidence  curves demonstrate that the model is highly effective in detecting mask usage with minimal errors. The confusion matrix indicates that 97% of all mask usage cases were correctly detected, while only 3%  were  missed.  This  YOLOv8  and  IP  Camera-based  mask  detection  system  shows  great potential for application in hospitals, enhancing mask compliance and aiding in the prevention of disease spread.
Keywords—Hospitals, Mask Detection, IP Camera, YOLOv8

## 1. PENDAHULUAN
umah  sakit  dan  fasilitas  kesehatan  lainnya  merupakan  lingkungan  yang  memiliki  potensi tinggi sebagai sumber penyebaran berbagai jenis penyakit menular[1], termasuk virus [2] dan bakteri [3]. Dalam upaya untuk meminimalkan risiko infeksi, penggunaan masker oleh staf medis, pasien,  dan  pengunjung  menjadi  salah  satu  langkah  pencegahan  yang  sangat  penting.  Namun, pengawasan manual terhadap kepatuhan penggunaan masker di rumah sakit memerlukan sumber daya  yang  signifikan  dan  dapat  mengalami  berbagai  kendala,  termasuk  keterbatasan  jumlah pengawas  dan  potensi  kesalahan  manusia.  Dengan  perkembangan  pesat  dalam  teknologi kecerdasan buatan dan visi komputer, sistem pengawasan otomatis kini dapat diimplementasikan untuk memantau kepatuhan penggunaan masker secara lebih efisien dan efektif.
Salah satu teknologi yang menjanjikan dalam hal ini adalah penggunaan kamera pintar yang didukung oleh algoritma deteksi objek canggih. Seperti penelitian pada tahun 2024 Sarawat et  al mengembangkan  model  untuk  mendeteksi  penggunaan  rumah  sakit  dengan  algoritma FaceNet Convolutional Neural Network dan juga menggunakan KNN [4]. Selanjutnya di tahun yang  sama  Gao et  all mengembangkan  model  untuk  deteksi  penggunaan  masker  di  berbagai lingkungan  dengan  menggunakan  algoritma deformable  state-of-the-art (DSOTA)  yang merupakan  basis  dari Deformable  ConvNets v2  (DCNv2)  dan  YOLOv8  [5].  Pada  tahun  2023 Gunturi et al juga mengembangkan model untuk deteksi penggunakan masker secara real time dengan  menggunakan few  shot  learning ,  dengan  menggabungkan  LFW dataset dan  MLFW dataset [6] . Prabha et  al dalam  penelitiannya  di  tahun  2023  juga  mengembangan  deteksi penggunaan  masker secara real  time dengan  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural Networks (CNNs) [7].
Meskipun  penelitian-penelitian  tersebut  telah  berhasil  menerapkan  berbagai  algoritma untuk  deteksi  masker,  belum  ada  yang  mengimplementasikan  model  YOLO  dengan menggunakan hardware IP Camera untuk pengawasan di rumah sakit. Penggunaan IP Camera dapat  menawarkan  fleksibilitas  yang  lebih  tinggi  dan  memungkinkan  pemantauan  di  berbagai area  rumah  sakit  tanpa  keterbatasan  infrastruktur  kabel  [8].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  model  yang  menggunakan  YOLOv8  dan  IP  Camera  untuk deteksi  penggunaan  masker  di  rumah  sakit,  yang  mampu  mengidentifikasi  objek  dalam  waktu nyata [9] dengan tingkat akurasi yang tinggi [10]. Dengan demikian, rumah sakit dapat memiliki sistem kamera canggih yang dapat mendeteksi penggunaan masker dengan cepat [11] dan efisien [12]. Selain itu, dengan kamera jaringan (IP Camera ), sistem dapat memantau berbagai area di rumah sakit tanpa keterbatasan infrastruktur kabel.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Gambar  1  pada  penelitian  ini  menggambarkan  alur  penelitian  yang  menggunakan YOLOv8  dan  IP Camera untuk  melakukan  deteksi  dan  kontrol  terhadap  penggunaan  masker dilingkungan  rumah  sakit.    Pada  gambar  1,  tahapan  penelitian  pertama  adalah  pengumpulan dataset yang kami ambil dari dataset people counter [13] yang dipublish di universe robolow. Dataset tersebut memiliki gambar sebanyak 2130 train dataset digunakan untuk YOLOv8 belajar mengenali objek masker [14], 34 validation set akan digunakan untuk validasi pengujian salama pelatihan [15] dan evaluasi dan 27 test set [16] yang digunakan untuk menguji akurasi YOLOv8. Selanjutnya  pada tahap  ketiga  kami melakukan  pelatihan dataset dengan  parameter  300 epoch dan 12 batch , serta 128 patience untuk mencegah overfitting saat pelatihan [17].
R
Gambar  1. Alur Penelitian
Jika  pelatihan  berhasil  maka  model  YOLO  akan  dikonversi  menjadi  format  .pt  atau pytorch [18]. Pada tahap selanjutnya, akan dilakukan juga analisa hasil pelatihan dengan melihat metric hasil pelatihan untuk mengukur akurasi dan presisi hasil deteksi. Terakhir, akan dilakukan pengkodean dan uji coba hasil riset.

## 2.2 Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem yang dikembangkan pada riset ini diilustrasikan pada gambar 2. Pada gambar 2, dapat dijelaskan bahwa model dijalankan pada lokal komputer yang mengambil feed stream dengan protokoler real time streaming protocol (RTSP) [19].
Gambar  2. Arsitektur Sistem
Pada gambar 2 dapat dijelakan bahwa IP Kamera akan mendeteksi pasien dan personil rumah  sakit  yang  menggunakan  masker,  jika  menggunakan  masker  maka  akan  diproses  oleh YOLO  dan  dilaporkan  ke  bagian  pengawas  rumah  sakit,  sehingga  yang  tidak  menggunakan masker akan mudah diidentifikasi.

## 2.3 Algoritma YOLO
Algoritma YOLO ( You Only Look Once ) adalah salah satu metode deteksi objek yang efisien dan cepat, yang mampu mendeteksi beberapa objek dalam sebuah gambar dalam satu kali pemrosesan [20]. Berbeda dengan metode deteksi objek lainnya yang membagi gambar menjadi beberapa bagian [21] dan memprosesnya secara terpisah, YOLO memproses keseluruhan gambar secara  simultan,  yang  memungkinkan  deteksi  objek  dilakukan  dengan  kecepatan  tinggi  [22]. Adapun cara kerja YOLO diillustrasikan pada gambar 3.
Gambar  3.  Metode Proses Pada YOLO
1. Pada tahap pertama, YOLO membagi gambar input menjadi grid berukuran 𝑆𝑥𝑆 . Setiap sel dalam grid bertanggung jawab untuk mendeteksi objek yang pusatnya berada di dalam sel tersebut.
2. Selanjutnya,  setiap  sel grid memprediksi  sejumlah 𝐵 bounding  boxes dan  tingkat kepercayaan  ( confidence  score )  untuk  setiap bounding  box [23]. Confidence  score  ini didefinisikan sebagai:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑜𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡) 𝑥 𝐼𝑂𝑈 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑡𝑟𝑢𝑡ℎ (1)
di mana:
𝑃(𝑜𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡) adalah probabilitas adanya objek di dalam bounding box.
𝐼𝑂𝑈 𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑡𝑟𝑢𝑡ℎ adalah intersection over union antara bounding box dan ground truth.
3. Kemudian pada tahap ketiga, Untuk setiap sel grid, YOLO juga memprediksi kelas 𝐶 dari objek yang berada dalam sel tersebut [24]. Prediksi ini menghasilkan vektor probalitas kelas: 𝑃(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑖 |𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 ) (2)
Dimana 𝑖 adalah indeks kelas dan 𝐶 adalah jumlah kelas.
Dilanjutkan  pada  tahap  keempat,  dimana  skor  kelas  untuk  setiap bounding  box dihitung dengan mengalikan confidence score dengan vektor probabilitas kelas [25]
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑃 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑖 |𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡) 𝑥 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3)
4. Untuk menghilangkan redundansi dan memastikan hanya satu bounding box per objek yang dipertahankan,  YOLO  menggunakan  teknik Non-Maximum  Suppression [26]. Bounding boxes dengan skor tertinggi dipilih.
5. Luaran  hasil  objek  yang  terdeteksi  akan  tampil  beserta  dengan confidence  score di  setiap prediksi [27].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Coba Hasil Penelitian
Untuk menguji hasil deteksi kami mengambil alamat IP dari IP Kamera yang digunakan dan mengalirkan feed streaming melalui protokol RTSP ( Real-Time Streaming Protocol ). Pada gambar 4 dapat dilihat, YOLO berhasil deteksi penggunaaan masker dengan IP Kamera.
Gambar  4. Hasil Deteksi
Dari  gambar  4,  kami  menggunakan  IP  Kamera  dari  Tapo  TP-Link  untuk  mengalirkan stream feed ke model kami. Selanjutnya, dapat dilihat juga bahwa model yang kami latih mampu mendeteksi penggunaan masker dengan confidence score antara 0.89 – 0.90.

## 3.2 Metrik Presisi, Recall  dan F1-Score
Pengujian pertama adalah melihat kurva presisi hasil pelatihan. Berdasarkan gambar 5, dapat dilaporkan bahwa ketika confidence score mencapai sekitar 0.897, presisi mencapai 1.00, yang menunjukkan bahwa semua prediksi pada tingkat kepercayaan tersebut adalah benar tanpa false positives .

## Gambar  5. Presisi pada Confidence Score
Pada  grafik  di  gambar  6,  terlihat  bahwa recall tetap  tinggi  pada  berbagai  tingkat kepercayaan rendah hingga menengah, dengan nilai mendekati 1.0 pada confidence sekitar 0.000. Namun, recall menurun  tajam  ketika confidence mendekati  1.0,  menunjukkan  bahwa  model semakin  ketat  memprediksi  objek  dengan  benar,  namun  secara  keseluruhan recall pada  model kami mencapai 97%.
Gambar  6. Recall pada Confidence Score
Selanjutnya  di  grafik  di  gambar  7,  menunjukkan  bahwa  pada confidence score 0.848, model  kami  mencapai  F1- Score 0.98,  yang  menandakan precision dan recall masing-masing mendekati 98%. Hal ini menunjukkan bahwa model sangat efektif dalam mendeteksi penggunaan masker dengan baik.
Gambar  7. F1- Confidence Curve
Terakhir, grafik precision-recall Curve pada gambar 8 juga menunjukkan bahwa model kami mencapai nilai precision dan recall sebesar 0.983 atau 98.30%. Hal ini menunjukkan model kami memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  penggunaan  masker  dengan  sedikit kesalahan.
Gambar  8. Precision-Recall Curve

## 3.3 Metrik Confusion
Confusion matrix yang ditampilkan pada Gambar 9 menunjukkan bahwa performa model YOLOv8  kami  dalam  mendeteksi  penggunaan  masker  mencapai  tingkat  akurasi  yang  sangat tinggi. Sebanyak 97% dari semua kasus penggunaan masker terdeteksi dengan benar, dan hanya 3% yang terlewat ( false negatives ). Hal ini menunjukkan bahwa model sangat efektif dan andal dalam  mendeteksi  penggunaan  masker  di  rumah  sakit,  dengan  tingkat  kesalahan  yang  sangat rendah.
Gambar  9. Confusion Metrix

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  dan  mengimplementasikan  sistem  deteksi penggunaan  masker  di  rumah  sakit  menggunakan  teknologi  YOLOv8  dan  IP  Camera.  Dengan hasil evaluasi sebagai berikut:
1. Model YOLOv8 kami mencapai precision dan recall masing-masing sebesar 98.3%.
2. Confusion  matrix menunjukkan  bahwa  97  -  98%  dari  semua  kasus  penggunaan  masker terdeteksi dengan benar, sementara hanya 3% yang terlewat.
3. Akurasi  dan  presisi  Model  yang  kami  kembangkan  dapat  bersaing  dari  penelitian sebelumnya yaitu seperti Sarawat et al yang menggunakan algoritma FaceNet Convolutional Neural Network dan KNN dengan akurasi 97% [4]. Gao et al dengan model deteksi masker dengan akurasi 94 – 97% [5], Gunturi et al dengan model few shot yang mendapatkan akurasi 92 – 97%. Dan Prabha et al yang mendapatkan model untuk deteksi penggunakan masker dengan menggunakan CNN sebesar 98% [7].
4. Model  kecerdasan  untuk  deteksi  penggunaan  masker  berbasis  YOLOv8  dan  IP  Kamera menunjukkan potensi besar untuk diterapkan di rumah sakit.

## 5. SARAN
Penelitian selanjutnya, perlu menambah kelas “non-masker” dan “masker tidak terpakai dengan benar”, serta menambahkan fitur perhitungan jumlah pelanggar pengunjung, pasien dan staff rumah  sakit  yang  tidak  menggunakan  masker,  sehingga  bisa  ditindaklanjuti  untuk kedepannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Program  Studi  Sistem  Informasi  Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Haque et  al. ,  “Strategies  to  Prevent  Healthcare-Associated  Infections:  A  Narrative Overview,” Risk  Manag  Healthc  Policy ,  vol.  13,  p.  1765,  2020,  doi: 10.2147/RMHP.S269315.
[2] A. Jabłońska-Trypuć et al. , “Inanimate Surfaces as a Source of Hospital Infections Caused by Fungi, Bacteria and Viruses with Particular Emphasis on SARS-CoV-2,” Int J Environ Res Public Health , vol. 19, no. 13, Jul. 2022, doi: 10.3390/IJERPH19138121.
[3] F.  Cruz-López,  A.  Martínez-Meléndez,  and  E.  Garza-González,  “How  Does  Hospital Microbiota  Contribute  to  Healthcare-Associated  Infections?,” Microorganisms ,  vol.  11, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/MICROORGANISMS11010192.
[4] S. Saraswat, S. Singh, P. Middha, P. Thirwani, and H. Rohilla, “Revolutionizing Pandemic Healthcare:  Mask  Detection  and  Patient  Face  Recognition,” Proceedings  of  the  14th
International  Conference  on  Cloud  Computing,  Data  Science  and  Engineering, Confluence 2024 , pp. 888–892, Jan. 2024, doi: 10.1109/Confluence60223.2024.10463246.
[5] X. Gao, M. Nguyen, and W. Q. Yan, “A High-Accuracy Deformable Model for Human Face Mask Detection,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 14403, pp. 96– 109, Jan. 2024, doi: 10.1007/978-981-97-0376-0_8.
[6] S. K. Gunturi, M. Alugubelly, M. Jayabalan, and S. Aggarwal, “Real-Time Masked Face Recognition  in  the  Wild  with  few  shots,” Proceedings  -  International  Conference  on Developments  in  eSystems  Engineering,  DeSE ,  pp.  303–310,  Jan.  2023,  doi: 10.1109/DeSE60595.2023.10469038.
[7] M.  Prabha,  P.  Saraswathi,  M.  Karuppasamy,  M.  JansiRani,  J.  K.  Durkesh,  and  V. Karthikeyan,  “Accurate  Face  Mask  Detection  Using  CNN,” 2023  IEEE  International Conference on Blockchain and Distributed Systems Security, ICBDS 2023 , p. Raipur, doi: 10.1109/ICBDS58040.2023.10346244.
[8] A. C. Tran, L. Nguyen-Van, and N. Duong-Trung, “Towards real-time secured IP camera via  state  machine  architecture,” International  Journal  of  Information  Technology (Singapore) , vol. 16, no. 1, pp. 329–336, Jan. 2024, doi: 10.1007/s41870-023-01573-4.
[9] J.  Terven,  D.  M.  Córdova-Esparza,  and  J.  A.  Romero-González,  “A  Comprehensive Review  of  YOLO  Architectures  in  Computer  Vision:  From  YOLOv1  to  YOLOv8  and YOLO-NAS,” Machine Learning and Knowledge Extraction 2023, Vol. 5, Pages 1680- 1716 , vol. 5, no. 4, pp. 1680–1716, Nov. 2023, doi: 10.3390/MAKE5040083.
[10] M. Hussain, “YOLO-v1 to YOLO-v8, the Rise of YOLO and Its Complementary Nature toward Digital Manufacturing and Industrial Defect Detection,” Machines 2023, Vol. 11, Page 677 , vol. 11, no. 7, p. 677, Jun. 2023, doi: 10.3390/MACHINES11070677.
[11] E.  Casas,  L.  Ramos,  E.  Bendek,  and  F.  Rivas-Echeverria,  “YOLOv5  vs.  YOLOv8: Performance  Benchmarking  in  Wildfire  and  Smoke  Detection  Scenarios,” Journal  of Image and Graphics , vol. 12, no. 2, pp. 127–136, Jan. 2024, doi: 10.18178/joig.12.2.127- 136.
[12] U.  Sirisha,  S.  P.  Praveen,  P.  N.  Srinivasu,  P.  Barsocchi,  and  A.  K.  Bhoi,  “Statistical Analysis of Design Aspects of Various YOLO-Based Deep Learning Models for Object Detection,” International Journal of Computational Intelligence Systems , vol. 16, no. 1, pp. 1–29, Dec. 2023, doi: 10.1007/S44196-023-00302-W/TABLES/21.
456  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 447 - 456
[13] P.  Counter,  “Face  Masks  Detector  Dataset.”  Sep.  2023.  [Online].  Available: https://universe.roboflow.com/people-counter-aa0us/face-masks-detector
[14] B.  Kim et  al. ,  “Automated  Detection  of  Surgical  Implants  on  Plain  Knee  Radiographs Using a Deep Learning Algorithm,” Medicina (Kaunas) , vol. 58, no. 11, p. 1677, Nov. 2022, doi: 10.3390/medicina58111677.
[15] Y. ; Li et al. , “RDD-YOLO: Road Damage Detection Algorithm Based on Improved You Only Look Once Version 8,” Applied Sciences 2024, Vol. 14, Page 3360 , vol. 14, no. 8, p. 3360, Apr. 2024, doi: 10.3390/APP14083360.
[16] Y. Luo, Y. Ci, S. Jiang, and X. Wei, “A novel lightweight real-time traffic sign detection method based on an embedded device and YOLOv8,” J Real Time Image Process , vol. 21, no. 2, p. 24, Apr. 2024, doi: 10.1007/s11554-023-01403-7.
[17] I. Agustian, R. Faurina, S. I. Ishak, F. P. Utama, K. Dinata, and N. Daratha, “Deep learning pest  detection  on  Indonesian  red  chili  pepper  plant  based  on  fine-tuned  YOLOv5,” International Journal of Advances in Intelligent Informatics , vol. 9, no. 3, pp. 383–401, Nov. 2023, doi: 10.26555/ijain.v9i3.864.
[18] Y.  Kryvenchuk  and  A.  Marusyk,  “Plastic  Waste  on  Water  Surfaces  Detection  Using Convolutional Neural Networks,” CEUR  Workshop  Proc ,  vol.  3668,  pp.  169–185,  Jan. 2024.
[19] A.  Dunne,  J.  Romero-Canas,  S.  Caulfield,  S.  Romih,  and  J.  L.  Espinosa-Aranda, “Intelligent  Space  Camera  for  On-Orbit  AI-Driven  Visual  Monitoring  Applications,” Proceedings of the 2023 European Data Handling and Data Processing Conference for Space, EDHPC 2023 , 2023, doi: 10.23919/EDHPC59100.2023.10396125.
[20] M. Hussain, “YOLO-v1 to YOLO-v8, the Rise of YOLO and Its Complementary Nature toward Digital Manufacturing and Industrial Defect Detection,” Machines 2023, Vol. 11, Page 677 , vol. 11, no. 7, p. 677, Jun. 2023, doi: 10.3390/MACHINES11070677.
[21] P.  Azevedo  and  V.  Santos,  “Comparative  analysis  of  multiple  YOLO-based  target detectors and trackers for ADAS in edge devices,” Rob Auton Syst , vol. 171, p. 104558, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.robot.2023.104558.
[22] S. Vikruthi, M. Archana, and R. C. Tanguturi, “A Novel Framework for Vehicle Detection and  Classification  Using  Enhanced  YOLO-v7  and  GBM  to  Prioritize  Emergency Vehicle,” International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering , vol. 12, no. 1s, pp. 302–312, Jan. 2024.
[23] Y.  Tian,  G.  Yang,  Z.  Wang,  H.  Wang,  E.  Li,  and  Z.  Liang,  “Apple  detection  during different  growth  stages  in  orchards  using  the  improved  YOLO-V3  model,” Comput Electron Agric , vol. 157, pp. 417–426, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.01.012.
[24] N. F. Alhussainan, B. Ben Youssef, and M. M. Ben Ismail, “A Deep Learning Approach for Brain Tumor Firmness Detection Based on Five Different YOLO Versions: YOLOv3– YOLOv7,” Computation , vol. 12, no. 3, p. 44, Mar. 2024, doi:
10.3390/computation12030044.
[25] Z. Dou et al. , “An Improved YOLOv5s Fire Detection Model,” Fire Technol , vol. 60, no. 1, pp. 135–166, Jan. 2024, doi: 10.1007/S10694-023-01492-7/FIGURES/21.
[26] D. Zhang, “A Yolo-based Approach for Fire and Smoke Detection in IoT Surveillance Systems,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 15, no. 1, pp. 87–94, Jan. 2024, doi: 10.14569/IJACSA.2024.0150109.
[27] R. S. Hussein, A. T. Sadiq, and N. J. Ibrahim, “Surveillance System to Detect Dangerous Objects  for  Children  Using  YOLOv3  Algorithm,” AIP  Conf  Proc ,  vol.  2977,  no.  1,  p. 020072, Dec. 2023, doi: 10.1063/5.0182291.