Nghiên cứu ứng dụng iot thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc

LỜI CAM ĐOAN Đề tài luận văn cao học “Nghiên cứu ứng dụng IoT thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc” kết nghiên cứu học viên Phạm Thế Bẩy, lớp cao học Kỹ thuật viễn thông K17 – Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông, ĐHTN Đề tài học viên thực dựa hướng dẫn cán hướng dẫn tài liệu tham khảo trích dẫn Tơi xin chịu trách nhiệm với lời cam đoan Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! Thái Nguyên, năm 2020 Học viên Phạm Thế Bẩy LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu đề tài luận văn “Nghiên cứu ứng dụng IoT thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc”, học viên gặp phải nhiều khó khăn, song nhờ quan tâm giúp đỡ cán hướng dẫn thầy, cô thuộc Khoa Công nghệ Điện tử Truyền thông, Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, học viên hoàn thành đề tài theo kế hoạch đặt Trước tiên, học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn khoa học TS Hồng Quang Trung, tận tình hướng dẫn học viên suốt thời gian thực đề tài luận văn Xin chân thành cảm ơn thầy, cô giảng viên Khoa Công nghệ Điện tử Truyền thông, phịng chức năng, Trường đại học Cơng nghệ Thơng tin Truyền thông, ĐHTN, tạo điều kiện mặt thời gian, địa điểm nghiên cứu, sở vật chất cho học viên Để hoàn thành đề tài luận văn này, tác giả xin cảm ơn thành viên nhóm nghiên cứu thuộc đề tài khoa học công nghệ, mã số: ĐH2018-TN07-02 Trong luận, hẳn tránh khỏi hạn chế thiếu sót, tác giả mong muốn nhận nhiều đóng góp q báu đến từ q thầy bạn đọc để đề tài hoàn thiện có ý nghĩa thiết thực áp dụng thực tiễn sống Xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, năm 2020 Học viên Phạm Thế Bẩy DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Thuật ngữ viết tắt Chú giải (viết đầy đủ) IoT Internet of Things IIoT Industrial Internet of Things PLC Power Line Communication LTE Long-Evolution Evolution M2M Machine-to-Machine MTC Machine Type Communications WSN Wireless Sensor Network BS Base Station WPAN Wireless Personal Area Network WLAN Wireless Local Area Network VeDBA Vectorial Dynamic Body Acceleration SCA-Y Static Component of the Acceleration in the Y-axis FP False Positive FN False Negative TN True Negative EU European Union 3GPP 3rd Generation Partnership Project ITU International Telecommunication Union GSM Global System for Mobile Communications EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution AWS Amazon Web Services HTTP HyperText Transfer Protocol MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ CHƯƠNG CÁC MẠNG IOT VÀ THÔNG TIN DI ĐỘNG 1.1 Giới thiệu internet vạn vật 1.2 Các mơ hình triển khai ứng dụng IoT 10 1.2.1 Nhà thơng minh tự động hóa tòa nhà 10 1.2.2 Thành phố thông minh .11 1.2.3 Lưới điện thông minh .12 1.2.4 Ứng dụng IoT công nghiệp .13 1.2.5 Nông trại thông minh (Smart Farm) 15 1.3 Nền tảng hỗ trợ dịch vụ IoT mạng thông tin di động 17 1.3.1 Các mạng di động có khả hỗ trợ IoT 17 1.3.2 Phân loại chuẩn IoT di động 19 1.4 Nền tảng dịch vụ IoT đám mây (Cloud) 20 1.5 Kiến trúc REST: Web of things 22 1.6 Hạ tầng mạng di động hỗ trợ dịch vụ IoT Việt Nam 23 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BÒ TRÊN NỀN TẢNG IOT 25 2.1 Thiết kế mô hình hệ thống tổng thể 25 2.2 Lựa chọn giao thức kết nối thông tin 26 2.2.1 Mạng cảm biến không dây 26 2.2.2 Phương thức kết với máy chủ sử dụng MQTT 45 2.3 Phương pháp thu thập xử lý liệu 45 2.3.1 Chuẩn hóa liệu 45 2.3.2 Thuật toán phân loại hành vi thể bò 49 CHƯƠNG THỰC THI HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BÒ 54 3.1 Giải pháp thực thi hệ thống 54 3.2 Thiết bị phần cứng 57 3.2.1 Lựa chọn thiết bị 57 3.2.2 Thuật toán đọc truyền liệu .61 3.3 Thử nghiệm với thuật toán phân loại hành vi cá thể bò 61 3.4 Thực thi hệ thống giám sát từ xa theo thời gian thực 64 3.4.1 Thiết kế giao diện thiết lập cấu hình hệ thống 64 3.4.2 Truyền liệu giám sát .66 3.5 Đánh giá tính khả thi hệ thống 67 KẾT LUẬN 68 PHỤ LỤC 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Mơ tả tương tác mạng lưới thiết bị kết nối Internet Hình 1.2 Minh họa ứng dụng nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà 11 Hình 1.3 Các thành phần Thành phố thông minh 12 Hình 1.4 Kiến trúc điển hình IIoT 15 Hình 1.5 Minh họa mơ hình triển khai nơng trại thơng minh 16 Hình 1.6 Các phát hành hỗ trợ IoT 3GGP [2] 18 Hình 1.7 Phân loại hệ thống IoT 19 Hình 1.8 Các thơng số hoạt động eMTC, NB-IoT EC-GSM-IoT 20 Hình 1.9 Minh họa kiến trúc tảng IoT dựa đám mây 21 Hình 1.10 Lộ trình triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel Việt Nam 23 Hình 1.11 Tổng thể giải pháp triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel [6] 24 Hình 2.1 Sơ đồ tổng thể hệ thống mạng giám sát cá thể bị 25 Hình 2.2 Minh họa mạng cảm biến vô tuyến 27 Hình 2.3 Kiến trúc mạng Zigbee 29 Hình 2.4 Mơ hình mạng Zigbee 30 Hình 2.5 Minh họa tô-pô mạng IEEE 802.15.4 33 Hình 2.6 Kiến trúc mạng WPAN 34 Hình 2.7 Cấu trúc siêu khung 37 Hình 2.8 Cấu trúc khung báo 37 Hình 2.9 Cấu trúc khung liệu 38 Hình 2.10 Cấu trúc khung báo nhận 39 Hình 2.11 Cấu trúc khung điều khiển MAC 39 Hình 2.12 Các thành phần mạng LoRaWAN 42 Hình 2.13 Bộ thu phát vô tuyến Adafruit RFM96W LoRa, 433 MHz 43 Hình 2.14 Minh họa piconet 44 Hình 2.15 Chuẩn hóa giá trị trục X 47 Hình 2.16 Chuẩn hóa giá trị trục Y 47 Hình 2.17 Chuẩn hóa giá trị trục Z 48 Hình 2.18 Dữ liệu gia trốc theo ba trục X, Y, Z tương ứng với hành vi bò 49 Hình 2.19 Thuật tốn Cây định cho phân loại hành vi bị 50 Hình 2.20 Đường cong ROC để nhận ngưỡng A, B1, B2 52 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống thu thập liệu phân loại hành vi cá thể bị 54 Hình 3.2 Mơ hình truyền liệu giám sát cá thể bò 55 Hình 3.3 Sơ đồ khối thiết bị gắn cổ bò 56 Hình 3.4 Sơ đồ khối thiết bị gateway node 56 Hình 3.5 Minh họa hoạt động thu thập liệu để gắn nhãn hành vi thể bị 57 Hình 3.6 Module MPU-6050 58 Hình 3.7: (a) Sơ đồ chân PIC18F4520, (b) IC PIC18F4520 59 Hình 3.8 Module thu phát LoRA 60 Hình 3.9 Minh hoạ Kit Arduino nano 60 Hình 3.10 Đọc truyền liệu 61 Hình 3.11 Vị trí node cảm biến cổ bị 62 Hình 3.12 Hình ảnh thiết bị cảm biến thực tế 62 Hình 3.13 Các mẫu liệu gia tốc thu nhận cho hai trạng thái 62 Hình 3.14 Dữ liệu đo thực nghiệm gia tốc trục X, Y, Z cho bốn trạng thái 63 Hình 3.15 Các giá trị VeDBA, SCAY tướng ứng với bốn hoạt động 64 Hình 3.16 Giao diện hệ thống giám sát từ xa 65 Hình 3.17 Lưu đồ ràng buộc liệu 65 Hình 3.18 Cửa sổ giám sát thơng số liên quan đến hoạt động thể bò 66 Hình 3.19 Hệ thống thử nghiệm truyền liệu giám sát hoạt động cá thể bò 66 CHƯƠNG CÁC MẠNG IOT VÀ THÔNG TIN DI ĐỘNG 1.1 Giới thiệu internet vạn vật Internet vạn vật (IoT: Internet of things), hay cụ thể Mạng lưới vạn vật kết nối Internet Mạng lưới thiết bị kết nối Internet, liên mạng, thiết bị, phương tiện vận tải (được gọi "thiết bị kết nối" "thiết bị thông minh"), phòng ốc trang thiết bị khác nhúng với phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cấu chấp hành với khả kết nối mạng máy tính giúp cho thiết bị thu thập truyền tải liệu [1] Hình 1.1 Mô tả tương tác mạng lưới thiết bị kết nối Internet Năm 2013, tổ chức IoT-GSI đinh nghĩa IoT "hạ tầng sở toàn cầu phục vụ cho xã hội thông tin, hỗ trợ dịch vụ (điện tốn) chun sâu thơng qua vật thể (cả thực lẫn ảo) kết nối với nhờ vào công nghệ thông tin truyền thông hữu tích hợp", với mục đích ấy, "vật" "một thứ giới thực (vật thực) giới thơng tin (vật ảo), mà vật nhận dạng tích hợp vào mạng lưới truyền thông" Hệ thống IoT cho phép vật cảm nhận điều khiển từ xa thông qua hạ tầng mạng hữu, tạo hội cho giới thực tích hợp trực tiếp vào hệ thống điện toán, hệ hiệu năng, độ tin cậy lợi ích kinh tế tăng cường bên cạnh việc giảm thiểu can dự người Khi IoT gia cố cảm biến cấu chấp hành, công nghệ trở thành dạng thức hệ thống ảothực với tính tổng quát cao hơn, bao gồm công nghệ điện lưới thông minh, nhà máy điện ảo, nhà thông minh, vận tải thông minh thành phố thông minh Mỗi vật nhận dạng riêng biệt hệ thống điện tốn nhúng có khả phối hợp với hạ tầng Internet hữu Các chuyên gia dự báo Internet Vạn Vật ôm trọn chừng 30 tỉ vật trước năm 2020 [2] Về bản, Internet vạn vật cung cấp kết nối chuyên sâu cho thiết bị, hệ thống dịch vụ, kết nối mang hiệu vượt trội so với kiểu truyền tải máy máy (M2M), đồng thời hỗ trợ da dạng giao thức, miền (domain), ứng dụng Kết nối thiết bị nhúng (luôn vật dụng thông minh) kỳ vọng mở kỷ nguyên tự động hóa hầu hết ngành, từ ứng dụng chuyên sâu điện lưới thông minh, mở rộng tới lĩnh vực khác thành phố thông minh IoT kịch giới, mà đồ vật, người cung cấp định danh riêng mình, tất có khả truyền tải, trao đổi thông tin, liệu qua mạng mà không cần đến tương tác trực tiếp người với người, hay người với máy tính IoT phát triển từ hội tụ công nghệ không dây, công nghệ vi điện tử Internet Nói đơn giản tập hợp thiết bị có khả kết nối với nhau, với Internet với giới bên để thực cơng việc Một vật IoT người với trái tim cấy ghép; động vật trang trại với chip sinh học; xe với cảm ứng tích hợp cảnh báo tài xế bánh xe xẹp vật thể tự nhiên hay nhân tạo mà gán địa IP cung cấp khả truyền liệu thông qua mạng lưới Cho đến nay, IoT liên kết máy-đến-máy (M2M) ngành sản xuất, công nghiệp lượng, kỹ nghệ xăng dầu Khả sản phẩm tích hợp máy-đếnmáy thường xem thông minh với trợ giúp công nghệ hữu, thiết bị thu thập liệu hữu ích sau tự động truyền chúng qua thiết bị khác Các ví dụ thời thị trường bao gồm nhà thông minh trang bị tính kiểm sốt tự động bật tắt đèn, lò sưởi (giống ổn nhiệt thơng minh), hệ thống thơng gió, hệ thống điều hịa khơng khí, thiết bị gia dụng máy giặt/sấy quần áo, máy hút chân không, máy lọc khơng khí, lị nướng, tủ lạnh/tủ đơng có sử dụng Wi-Fi để theo dõi từ xa Khi tự động hóa có kết nối internet triển khai đại trà nhiều lĩnh vực, IoT dự báo tạo lượng liệu lớn từ đa dạng nguồn, kéo theo cần thiết cho việc kết tập liệu nhanh, gia tăng nhu cầu đánh mục, lưu trữ, xử lý liệu hiệu Internet vạn vật tảng thành phố thông minh, hệ thống quản lý lượng thông minh 1.2 Các mơ hình triển khai ứng dụng IoT 1.2.1 Nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà Khi thị trường nhà thơng minh (smart home) nhìn nhận để đầu tư không ngừng phát triển, ngày có nhiều ứng dụng tự động hóa tịa nhà xuất hiện, ứng dụng thiết kế cho đối tượng cụ thể Kết hình thành số phân khúc thị trường riêng biệt Các ứng dụng điển hình có xu hướng phát triển liên quan đến vấn đề an ninh tòa nhà, hiệu lượng tiết kiệm lượng Nhờ có đổi điều khiển thiết bị đền chiếu sáng gian phịng tồn nhà, IoT thúc đẩy phát triển mạnh mẽ ứng dụng cho hoạt động tự động hóa tịa nhà Một ví dụ điển hình tự động hóa ngơi nhà ứng dụng IoT cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe gia đình, cụ thể giải pháp trợ giúp IoT người di chuyển (người già) hay người khuyết tật mãn tính (theo dõi sức khỏe từ xa theo dõi chất lượng khơng khí) Nhìn chung, giải pháp tự động hóa tòa nhà bắt đầu hội tụ chuyển từ ứng dụng sang trọng, bảo mật tiện nghi, sang loạt ứng dụng giải pháp kết nối; điều tạo hội thị trường ứng dụng IoT Trong giải pháp nhà thông minh ngày chưa có hội tụ, ứng dụng IoT mong chờ để hướng tới mức độ tương tác giải pháp nhà thương mại tòa nhà Một số mơ hình triển khai ứng dụng nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà minh họa Hình 1.2 [2] 10 Hình 3.4 Để tăng khoảng cách truyền dẫn từ node cảm biến, giao thức mạng LoRA sử dụng Module Zigbee/ LoRA/Bluetooth Vi điều khiển Cảm biến Khối nguồn Hình 3.3 Sơ đồ khối thiết bị gắn cổ bò Module SIM Module Zigbee/ LoRA/Bluetooth Vi điều khiển Khối nguồn Hình 3.4 Sơ đồ khối thiết bị gateway node Hệ thống máy chủ đám mây (Cloud server): Để xử lý liệu đám mây, luận văn này, tác giả sử dụng tảng hỗ trợ IoT mã nguồn mở Thingsboard (https://thingsboard.io/) Đây tảng IoT cho phép thu nhận liệu, xử lý, hiển thị quản lý thiết bị 56 Hệ thống cho phép kết nối thiết bị thông qua giao thức IoT theo tiêu chuẩn công nghiệp - MQTT, CoAP HTTP, hỗ trợ triển khai tảng đám mây chỗ ThingsBoard kết hợp khả mở rộng, khả chịu lỗi hiệu suất để người dùng khơng liệu 3.2 Thiết bị phần cứng 3.2.1 Lựa chọn thiết bị  Thu thập liệu phục vụ phân loại đặc trưng: Hoạt động thu thập liệu phục vụ phân loại đặc trưng hành vi cá thể bò thể Hình 3.5 Hình 3.5 Minh họa hoạt động thu thập liệu để gắn nhãn hành vi thể bò Phần cứng để cấu thành node thu thập liệu bao gồm thành phần cảm biến, vi điều khiển module truyền thông vô tuyến - Cảm biến (sensor): Do phát triển mạnh mẽ công nghệ MEMS (Hệ thống vi điện tử), cảm biến dựa MEMS tìm thấy loại ứng dụng khác Cảm biến IMU6050 sử dụng để gắn vào cổ bò để cảm nhận dịch chuyển theo trục X, Y Z Cảm biến gắn vào chân bò số nghiên cứu trước Có thể thấy hai vị trí nhạy cảm với di chuyển tồn thân bị IMU6050 bao gồm quay hồi chuyển trục cảm biến gia tốc chiều MPU-6050 Bên cạnh đó, MPU-6050 57 cịn có đơn vị xử lý tín hiệu cho cảm biến thu thập thực tính tốn cần thiết giúp tăng tốc phần cứng Do đó, giúp giảm bớt đáng kể phần xử lý tính toán vi điều khiển, cải thiện tốc độ xử lý cho phản hồi nhanh Đây điểm khác biệt đáng kể MPU-6050 so với cảm biến gia tốc gyro khác Hình 3.6 Module MPU-6050 Cảm biến MPU-6050 sử dụng chuyển đổi ADC 16 bit kết chi tiết góc quay, tọa độ, … giúp tăng độ xác đáng kể so với cảm biến gia tốc khác, xử lý với 10 bit Phạm vi làm việc cảm biến gia tốc chọn khoảng ± 2, 4, 16g (1g = 9,8 m / s2) Trong thực nghiệm, dải ± 4g sử dụng để phù hợp với di chuyển tồn thân bị - Vi điều khiển: Có thể sử dụng số loại vị điều khiển để thực tiền xử lý liệu đưa đến từ module cảm biến Chẳng hạn vi điều khiển PIC 18F4520 hãng Microchip INC, vi điều khiển Atmega328 số loại vi điều khiển khác Trong thực nghiệm, tác giả sử dụng vi điều khiển PIC18F4520 Đây đơn vị xử lý mạnh để xây dựng dự án điện tử mong muốn Nó CPU kiểu RISC nhỏ, mỏng hiệu cao Nó kết hợp loạt tính giảm đáng kể mức tiêu thụ lượng trình hoạt động như: chế độ chạy xen kẽ, nhiều chế độ không tải, mức tiêu thụ thấp mơ-đun chính, độ bền nhớ, chuyển đổi A/D 10-13 bit Đối với PIC18F4520, có nhớ chương trình 32 Kbyte Flash, giao tiếp địa cải tiến USART, 13 kênh A/D, cổng I/O cổng slave song song Hình 3.7 minh họa sơ đồ chân mạch tích hợp PIC18F4520 58 (a) (b) Hình 3.7: (a) Sơ đồ chân PIC18F4520, (b) IC PIC18F4520 - Module truyền thông: Đối với cơng đoạn thu thập liệu cho mục đích phân loại đặc trưng hành vi “Đứng” “Nằm” cá thể bỏ, tác giả sử dụng module thu phát Bluetooth để thực truyền liệu từ node cảm biến cổ bò đến điện thoại smart phone Trên điện thoại cài đặt phần mềm để giao tiếp với node cảm biến, cho phép nhận liệu lưu dạng file.txt máy điện thoại smart phone  Thiết bị giám sát hành vi bò theo thời gian thực Node cảm biến sử dụng phận cấu thành gồm: Module Arduino nano, cảm biến MPU6050 module thu phát LoRA E32 100 mW: - Module Thu Phát RF Lora SX1278 433Mhz UART 3Km (E32433T20DT) sử dụng chip SX1278 nhà sản xuất SEMTECH chuẩn giao tiếp LORA (LoRa spread spectrum), chuẩn LORA mang đến hai yếu tố quan trọng tiết kiệm lượng khoảng cách phát xa Ngoài cịn có khả cấu hình để tạo thành mạng nên phát triển sử dụng nhiều nghiên cứu IoT 59 Hình 3.8 Module thu phát LoRA - Nano Arduino Module: Hình 3.9 Minh hoạ Kit Arduino nano Thơng số kỹ thuật thiết bị này: - Vi điều khiển: ATmega328 - Điện áp hoạt động 5V - Điện áp vào 7-12V - Ngõ I/O: 14 - Ngõ vào ADC: - Dòng điện mõi chân: 40 mA - Dòng điện cho chân 3.3V: 50 mA - Bộ nhớ flash: 32 KB (ATmega328), 0.5 KB dùng bootloader - SRAM: KB (ATmega328) - EEPROM: KB (ATmega328) - Tốc độ thạch anh: 16 MHz 60 3.2.2 Thuật toán đọc truyền liệu Giá trị gia tốc bò đo gửi qua mạng thuật tốn Hình 3.10 Để bắt đầu mạng, cần phải thiết lập vài tham số cần thiết, sử dụng sau Một vài tham số quan trọng cần cấu hình như: loại node, địa MAC, địa mạng kênh Sau node thiết lập sẵn sàng, liệu từ cảm biến thêm vào khung liệu sau truyền tới gateway Dữ liệu từ gateway tiếp tục chuyển lên máy chủ webserver, thông qua mạng di động, để xử lý phân loại trạng thái hoạt động bị thực lập trình nhúng PIC18F4520 thuật tốn phân lớp (classifying algorithm will) để xác định trạng thái bò theo thời gian thực: đứng, nằm, ăn lại Hình 3.10 Đọc truyền liệu 3.3 Thử nghiệm với thuật toán phân loại hành vi cá thể bò Trong bước thực này, thiết bị cảm biến gắn cổ bò nhằm thu thập liệu gia tốc theo trục X, Y Z Để kiểm tra thuật toán, liệu từ cảm biến ghi lại lưu dạng file để phân tích thơng qua phần mềm Matlab Hình 3.11 minh họa vị trí node cảm biến treo cổ bị Thiết bị gọn, nhẹ phù hợp với cổ bị Hình 3.12 thiết bị cảm biến Các mẫu liệu gia tốc thu nhận từ thiết bị, liên quan đến hoạt động đứng nằm Hình 3.13 61 Hình 3.11 Vị trí node cảm biến cổ bị Hình 3.12 Hình ảnh thiết bị cảm biến thực tế Hình 3.13 Các mẫu liệu gia tốc thu nhận cho hai trạng thái 62 Từ Hình 3.13, thấy bò trạng thái đứng nằm, giá trị gia tốc trục có thay đổi nhỏ, hai hành vi tạo độ di chuyển nhỏ Hình 3.14 trình bày mẫu gia tốc x, y, z thu từ thí nghiệm bao gồm hoạt động đứng, nằm, cho ăn Chúng ta thấy bị đứng nằm, tín hiệu trục thay đổi chút hai hành vi thể chuyển động nhỏ Nếu bò cho ăn bộ, chuyển động lớn Cụ thể, đầu bò liên tục lắc qua trái, phải Như vậy, quan sát rõ ràng thay đổi gia tốc Cũng có khác biệt lớn thành phần trục Y nằm đứng, bú Hình 3.14 Dữ liệu đo thực nghiệm gia tốc trục X, Y, Z cho bốn trạng thái Hình 3.15 cho thấy hai đặc trưng tương ứng với liệu gia tốc Hình 3.14 Chúng ta thấy giá trị trạng thái đứng nằm nhỏ hoạt động cho ăn lại Các giá trị bú lại khác rõ ràng, giá trị bú lớn mg nhỏ mg Do đó, phân loại hành vi xác bị cách chọn giá trị ngưỡng tối ưu Ba ngưỡng A, B1 B2 xác định hiệu suất phân loại Như vậy, cần tìm giá trị tối ưu cho ngưỡng Trong luận văn, đường cong ROC sử dụng để chọn A, B1 B2 Giá trị ngưỡng tối ưu giá trị tạo 63 cặp giá trị TPR FPR gần với góc bên trái đại diện cho giá trị phân tách hồn hảo giá trị tích cực giá trị phủ định Các điểm vuông chọn để xác định A, B1 B2 Tác giả nhận thấy ngưỡng A, B1, B2 48mg, 133mg, -108mg Hình 3.15 Các giá trị VeDBA, SCAY tướng ứng với bốn hoạt động Như vậy, tác giả thực thành cơng thiết bị phân loại bốn hoạt động quan trọng bò (đứng, nằm, cho ăn đi) Thiết bị hoạt động theo thời gian thực sử dụng thuật toán định đơn giản hiệu 3.4 Thực thi hệ thống giám sát từ xa theo thời gian thực Trong phần thực nghiệm này, luận văn tập trung vào việc chế tạo module thiết bị cảm biến theo thiết kế phần trên, sau thực kết nối thiết bị tới máy chủ đám mây, sử dụng tảng Thingsboard 3.4.1 Thiết kế giao diện thiết lập cấu hình hệ thống Giao diện hệ thống giám sát minh họa Hình 3.16 Trong đó, cửa sổ nhỏ phía bên trái hiển thị vị trí trang trại giám sát đồ Cửa sổ nhỏ phía bên phải cho biết địa cụ thể trang trại bò giám sát Cửa sổ phía để thể trạng thái cảnh báo liên quan đến cá thể bỏ, ví dụ bị bị ốm, yếu, 64 Thơng qua tảng Thingboard, tác giả tiến hành lập trình cài đặt thuật toán để thực cảnh báo dựa liệu thu thập mạng cảm biến Lưu đồ ràng buộc liệu Hình 3.17 Để biết thông tin chi tiết liệu liên quan đến hoạt động thể bò, lựa trọn trang trại cụ thể danh sách Khi đó, cửa số chi tiết hiển thị thơng số liên quan, Hình 3.18 Các giá trị liệu thu thập từ hệ thống cảm biến để gửi lên máy chủ đám mây bao gồm: nhiệt độ (thân nhiệt) bò, liệu gia tốc theo trục X, Y, Z Hình 3.16 Giao diện hệ thống giám sát từ xa Hình 3.17 Lưu đồ ràng buộc liệu 65 Hình 3.18 Cửa sổ giám sát thông số liên quan đến hoạt động thể bò 3.4.2 Truyền liệu giám sát Để thực thi hệ thống, luận văn tập trung vào thiết kế phần cứng node cảm biến để phục vụ thu thập liệu truyền lên máy chủ đám mây Mô hình hệ thống Hình 3.19 Thiết bị cảm biến treo cổ bị có chức thu thập thông số liên quan đồng thời truyền tới thiết bị gateway thông qua giao thức LoRA Tại thiết bị gateway, liệu tổng hợp chuyển tiếp lên máy chủ đám mây thông qua mạng internet di động Hình 3.19 Hệ thống thử nghiệm truyền liệu giám sát hoạt động cá thể bò 66 3.5 Đánh giá tính khả thi hệ thống Hiệu suất hệ thống hệ thống thiết kế thể Bảng 3.1 Đối với hiệu suất tổng thể tương ứng với tập liệu khảo sát, độ nhạy, độ xác độ đặc hiệu 99%, 91,02% 75,08% Lưu ý rằng, thỏa hiệp yếu tố cách điều chỉnh ba ngưỡng (A, B1 B2) Bằng cách sử dụng thuật toán định, hệ thống cho phép phân loại hoạt động khác bò [9] Bảng 3.1 Đánh giá phẩm chất hệ thống phân loại hoạt động cá thể bò 67 KẾT LUẬN Luận văn hoàn thành nội dung: - Nghiên cứu tổng quan đề xuất áp dụng giải pháp áp dụng thuật toán xử lý liệu để phân loại hành vi bị - Ngồi ra, luận văn tiến hành thực thiết kế mạch điện tử phần cứng để tạo node mạng cảm phục vụ thu thập số liệu gia tốc chuyển động tồn thân cá thể bị - Xây dựng thành công hệ thống mạng cảm biến sử dụng giao thức LoRA, phục vụ cho hoạt động thu thập truyền liệu thời gian thực - Khai thác tảng đám mây hỗ trợ IoT để xây dựng thành công hệ thống giám sát từ xa thông số liên quan đến hoạt động cá thể bò Hướng phát triển mở rộng tham số giám sát bò Nhiều hành vi hoạt động khác cá thể bò quan tâm Đồng thời tối ưu mạng cảm biến để tiết kiệm chi phí tiêu thụ lượng tăng khoảng cách truyền thông node cảm biến 68 PHỤ LỤC Chương trình Matlab phân tính tốn VeDBA SCAY: clear;close all;clc; d = xlsread('Data full behaviors.xlsx'); x = d(:,4); y = d(:,5); z = d(:,6); windowSize = 2; f = ones(1, windowSize)/windowSize; ux = filter(f,1,x); uy = filter(f,1,y); uz = filter(f,1,z); for i=1:size(x,1) DBAx(i) = abs(x(i)-ux(i)); DBAy(i) = abs(y(i)-uy(i)); DBAz(i) = abs(z(i)-uz(i)); ODBA(i) = abs(DBAx(i))+abs(DBAy(i))+abs(DBAz(i)); VeDBA(i) = sqrt(DBAx(i)^2+DBAy(i)^2+DBAz(i)^2); SCAY = uy; end figure; plot(x,'r'); hold on; plot(y, 'blue'); hold on; plot(z,'black'); hold on; legend('x','y','z');hold on; xlabel('sample');hold on; ylabel('accelerometer data(mg)');hold on; ylim([-1500 1500]); figure; xlabel('sample');hold on; ylabel('VeDBA,SCAY value(mg)');hold on; plot(VeDBA);hold on; plot(SCAY,'red');hold on; legend('VeDBA','SCAY'); 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Simone Cirani (2019), Internet of Things, Architectures, Protocols and Standards, John Wiley & Sons Ltd [2] Jong-Moon Chung, IoT & Mobile Communication Networks Part 1, https://pt.coursera.org/lecture/iot-wireless-cloud-computing/3-5-iot-mo -1-opipb (ngày truy cập 16/06/2020) [3] Sami TABBANE (2018), Training on Planning Internet of Things (IoTs) Networks, ITU, MCIT [4] Philippe Reininger (2016), 3GPP Standards for the Internet-of-Things, Smart Summit Singapore [5] http://international.viettel.vn/customer/news/detail/viettel-tuyen-bo-daphat-song-1-000-tram-nb-iot-phu-kin-100-dia-ban-tp-ho-chi-minh (ngày 16/09/2019 Truy cập 16/06/2020) [6] Nguyen Viet Anh (2020), NB-IoT deployment in Vietnam, Viettel Group [7] Zigbee network protocols and applications, Chonggang Wang • Tao Jiang • Qian Zhang, Taylor & Francis Group, 2014 [8] Phùng Phi Cơng Khanh, Hồng Quang Trung, Nguyễn Tiến Anh, Trần Đức Tân, Một số phương pháp thu nhận tiền xử lý liệu cảm biến gia tốc ba trục, phục vụ phân loại hành vi bị, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN qn sự, 08/2018 [9] Phung Cong Phi Khanh et al, Classification of cow’s behaviors based on 3-DoF accelerations from cow’s movement, Int J Elec & Comp Eng, Vol 9, No 3, June 2019, pp 1644 – 1662 70