Pbl5 Đồ Án kỹ thuật máy tính Đề tài hệ thống báo cháy tự Động

Hệ thống này có thể phát hiện sự rò rỉ của khí gas cũng như cập nhật nhiệt độ môi trường xung quanh kết hợp với nhận diện lửa thông qua camera để đưa ra cảnh báo cho chúng ta biết để trá

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

PBL5: ĐỒ ÁN KỸ THUẬT

MÁY TÍNH

Đề tài: HỆ THỐNG BÁO CHÁY TỰ ĐỘNG

SINH VIÊN THỰC HIỆN:

Nguyễn Hồng Trung LỚP: 21TCLC_DT4 NHÓM: 8 Hoàng Nữ Phương Nhung LỚP: 21TCLC_DT4 NHÓM: 8 Bùi Nguyễn An Chinh LỚP: 21TCLC_DT4 NHÓM: 8

Lê Thị Huệ LỚP: 21TCLC_DT4 NHÓM: 8

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: TS HUỲNH HỮU HƯNG

MỤC LỤC

1

MỤC LỤC 2

DANH SÁCH BẢNG BIỂU 3

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT 5

MỞ ĐẦU (GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI) 7

CHƯƠNG 1 SƠ ĐỒ KHỐI 8

1.1 GIỚI THIỆU 8

1.2 GIẢI PHÁP VÀ HƯỚNG THỰC HIỆN 8

1.3 SƠ ĐỒ KHỐI 9

CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 9

2.1 PHẦN CỨNG 9

2.1.1 Linh kiện sử dụng 9

2.1.2 Sơ đồ kết nối của hệ thống 12

2.2 KIẾN TRÚC MOBILENET V2 13

2.2.1 Mô hình CNN 13

2.2.2 Mô hình FPN Lite 13

2.3 MÔ HÌNH MOBILENET_V2_FPNLITE 13

2.4 FIREBASE 13

2.5 ỨNG DỤNG DI ĐỘNG 14

CHƯƠNG 3 TRIỂN KHAI VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 14

3.1 KẾT QUẢ 14

3.2 THỬ NGHIỆM 14

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 14

TÀI LIỆU THAM KHẢO 15

[1] Tên tác giả, Tên tài liệu, Tên nhà xuất bản, năm xuất bản 15

[2] Tên chủ sở hữu, Tên bài viết, url, ngày truy cập 15

PHỤ LỤC 16

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1 – Raspberry Pi 3 Model B+ Module 10

Hình 2 – Pi Camera Module 10

Hình 3 – Cảm biến Gas 11

Hình 4 – Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm 11

Hình 5 - Còi 12

Hình 6 – LCD I2C 12

Hình 7 – Node MCU esp8266 Module 13

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1 - Bảng phân chia nhiệm vụ 6

DANH SÁCH CÁC SƠ ĐỒ

Sơ đồ 1 - Sơ đồ kết nối của hệ thống 9

DỰ KIẾN KẾ HOẠCH VÀ PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ

ST

T

Nội dung công việc Phân công Thời gian

1

Phần

cứng

Tìm hiểu phần cứng, linh kiện, cách lắp, cài đặt linh kiện và thành phần dự án

Chinh, Huệ Tuần 1-2

4

Phần

mềm

Xây dựng Cơ sở dữ liệu Firebase Huệ Tuần 4

Chinh, Huệ

Tuần 6-15

6 Truyền nhận client-server

- Gửi hình ảnh từ PiCamera của Raspberry Pi lên server

- Nhận kết quả từ server về Raspberry

Nhung, Trung

Tuần 6-8

7 Thiết kế giao diện app mobile trên

android studio

8 Lập trình app mobile

- Lập trình giao diện

- Lấy dữ liệu từ server và hiển thị lên giao diện

Tuần 12-13

9 AI Thu thập dữ liệu, xây dựng dataset Cả nhóm Tuần 3-5

10 Huấn luyện và thử nghiệm mô hình AI Trung Tuần 6-10

12 Viết báo cáo

13 Làm slide

Bảng 1 - Bảng phân chia nhiệm vụ

MỞ ĐẦU (GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI)

Hiện nay, vấn đề bảo đảm an toàn cháy nổ là một vấn đề được chú trọng Trong

số các giải pháp để đảm bảo an toàn cháy nổ, hệ thống báo cháy đóng một vai trò quan trọng Nếu không có hệ thống báo cháy hoặc hệ thống này không hoạt động đúng cách, rủi ro cho con người và tài sản sẽ rất lớn khi có cháy xảy ra

Để giảm thiểu rủi ro và thuận tiện cho công tác chữa cháy và cứu người, nhóm chúng em đã thực hiện đồ án về hệ thống báo cháy tự động Hệ thống này sử dụng loa

để tự động báo cháy và gửi thông báo qua ứng dụng Android Với ứng dụng này, người dùng có thể quan sát được đám cháy thông qua camera trên điện thoại Hệ thống này có thể phát hiện sự rò rỉ của khí gas cũng như cập nhật nhiệt độ môi trường xung quanh kết hợp với nhận diện lửa thông qua camera để đưa ra cảnh báo cho chúng ta biết để tránh được những tai nạn đáng tiếc xảy ra

CHƯƠNG 1 SƠ ĐỒ KHỐI

1.1. GIỚI THIỆU

Hệ thống báo cháy là một phần thiết yếu của hệ thống phòng cháy chữa cháy hiện nay Tuy nhiên, các hệ thống báo cháy truyền thống hiện chỉ có thể phát hiện được sự cố cháy thông thường trong một thời gian dài và đa số thông qua khói của ngọn lửa mà chưa thể cảnh báo trong một thời gian ngắn Vì vậy, chúng em muốn phát triển hệ thống báo cháy tích hợp với công nghệ nhận diện hình ảnh

1.2. GIẢI PHÁP VÀ HƯỚNG THỰC HIỆN

Hệ thống sẽ tự động phát hiện khi có hoả hoạn xảy ra, sau đó gửi thông báo và hình ảnh tới cơ sở dữ liệu Firebase Bằng cách sử dụng ứng dụng Android, người dùng

có thể truy cập Firebase để xem thông báo và hình ảnh liên quan đến sự cố Các vấn đề cần giải quyết ở đây sẽ là:

 Cần có các thiết bị phần cứng để thu thập dữ liệu môi trường, hình ảnh

 Cơ sở để lưu trữ, nhận các dữ liệu từ thiết bị phần cứng

 Phát hiện cháy, báo cháy

 Có ứng dụng để có thể theo dõi và nhận được tín hiệu

 Hệ thống chạy trong thời gian thực

Vì vậy, để giải quyết các vấn đề trên, chúng tôi cần đặt ra các giải pháp cho hệ thống của mình, với các chức năng và ứng dụng phù hợp

Sơ đồ 1 - Sơ đồ giải pháp cho hệ thông 1.3 SƠ ĐỒ KHỐI

1.3.1 Sơ đồ kết nối của hệ thống

Sơ đồ 2 - Sơ đồ kết nối của hệ thống

CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 1.4 PHẦN CỨNG

1.4.1 Linh kiện sử dụng

a Raspberry Pi 3 Model B+

Hình 1 – Raspberry Pi 3 Model B+ Module

Raspberry Pi 3 Model B nổi bật với chip 4 nhân 64-bit có tốc độ 1.4GHz – nhanh nhất từ trước đến nay! Phiên bản mới còn hỗ trợ Wifi Dual-band 2.4GHz và 5GHz, Bluetooth 4.2/Bluetooth Low Energy, cổng Ethernet tốc độ cao (300Mbps) và Power over Ethernet (PoE) thông qua PoE HAT

b Raspberry Pi Camera Module 2

ảnh và quay video với chất lượng cao, hỗ trợ nhiều tính năng phong phú

c Cảm biến gas

Hình 3 – Cảm biến Gas

 Cảm biến khí Gas MQ2 được bao phủ bởi hai lớp lưới thép không gỉ mịn được gọi là “anti-explosion network”. Nó đảm bảo các bộ phận làm nóng bên trong cảm biến không gây nổ vì đang cảm nhận các khí dễ gây cháy

 Gồm các chân:

 AO: Đây là chân analog output, được sử dụng để đọc giá trị tín hiệu

analog từ cảm biến Giá trị đọc được từ chân này thay đổi tùy thuộc vào nồng độ khí trong môi trường

 DO: là chân digital output, được sử dụng để đọc giá trị tín hiệu số (0 hoặc

1) từ cảm biến Khi giá trị tín hiệu vượt quá một ngưỡng được thiết lập trước, chân DOUT sẽ cho ra tín hiệu logic LOW (0), ngược lại sẽ là tín hiệu logic HIGH (1)

 VCC: là chân nguồn, được nối với nguồn điện DC cung cấp cho cảm

biến MQ2

 GND: là chân nối đất (GND)

d Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm

Hình 4 – Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm

mà không phải qua bất kỳ tính toán nào So với cảm biến đời mới hơn là DHT22 thì DHT11 cho khoảng đo và độ chính xác kém hơn rất nhiều

Sử dụng chân nguồn(VCC) , chân digital (số), chân GND

e Còi

Hình 5 - Còi

Còi Buzzer 5VDC có tuổi thọ cao, hiệu suất ổn định, chất lượng tốt, được sản xuất nhỏ gọn phù hợp thiết kế với các mạch còi buzzer nhỏ gọn, mạch báo động

 Sử dụng nguồn ở ngưỡng 3.5V -> 5V

 Biên độ âm thanh > 80dB

 Nhiệt độ hoạt động: -20 °C đến 70 °C

f LCD I2C

Hình 6 – LCD I2C

Module I2C hỗ trợ các loại LCD sử dụng driver HD44780(LCD 16×2, LCD 20×4, …) và tương thích với hầu hết các vi điều khiển hiện nay

 Gồm các chân:

 VCC: là chân nguồn, được nối với nguồn điện 5V

 GND: là chân nối đất (GND)

 SDA: cắm với chân số Digital D2 pin

 SCL: cắm với chân số Digital D4 pin

Hình 7 – Node MCU esp8266 Module

Bảng phát triển NodeMCU ESP8266 đi kèm với mô-đun ESP-12E chứa chip ESP8266

có bộ vi xử lý Tensilica Xtensa 32-bit LX106 RISC. Bộ vi xử lý này hỗ trợ RTOS và hoạt động ở tần số xung nhịp có thể điều chỉnh từ 80MHz đến 160 MHz

NodeMCU có 128 KB RAM và 4MB bộ nhớ Flash để lưu trữ dữ liệu và chương trình. Sức mạnh xử lý cao của nó với Wi-Fi / Bluetooth và các tính năng Điều hành Ngủ sâu tích hợp khiến nó trở nên lý tưởng cho các dự án IoT

1.5 KIẾN TRÚC SSD MOBILENET V2 FPNLITE

Kiến trúc của mô hình ssd mobilenet v2 fpn lite là sự kết hợp của mô hình CNN MobileNet v2 để trích xuất đặc trưng và mô hình Single Shot Detector(SSD) cho việc phát hiện vật thể, cùng với đó là module Feature Pyramid Network Lite (FPN Lite)

1.5.1 Mô hình MobileNet v2

Mô hình MobileNet v2 là một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập nhẹ được thiết kế cho việc tính toán trên các thiết bị di động và các hệ thống nhúng Nó sử dụng các tích chập có thể phân tách theo chiều sâu và các kết nối dư để giảm số lượng tham số và cải thiện hiệu suất của mạng MobileNet được sử dụng để trích xuất đặc trưng, có nghĩa là

nó chịu trách nhiệm xác định các đặc điểm chính trong hình ảnh đầu vào có thể được

sử dụng để phát hiện đối tượng

1.5.2 Mô hình SSD

SSD là một thuật toán phát hiện vật thể phổ biến, nó dùng tập các bounding box mặc định, gọi là anchor box, để dự đoán vị trí và lớp của các vật thể trong hình ảnh đầu vào Nó kết hợp phép dự đoán từ các anchor box với thuật toán NMS để xuất ra kết quả dự đoán cuối cùng SSD được sử dụng cho việc phát hiện vật thể, có nghĩa rằng nó nhận các đặc trưng đã được trích xuất và sử dụng nó để xác định vị trí của vật thể trong ảnh

FPN Lite là một phiên bản nhẹ hơn của kiến trúc Feature Pyramid Network, kiến trúc này thường được dùng trong các tác vụ phát hiện vật thể, nó kết hợp các đặc trưng

có độ phân giải cao từ các lớp nông với các đặc trưng có độ phân giải thấp từ các lớp sâu để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện Trong mô hình SSD MobileNet v2 FPN Lite, mô-đun FPN Lite được sử dụng để kết hợp đầu ra của Lớp MobileNet v2 và SSD, cung cấp thêm thông tin theo ngữ cảnh cho nhiệm vụ phát hiện đổi tượng nhằm tăng độ chính xác của việc nhận diện đối tượng thông qua việc kết hợp thông tin từ nhiều thang đo

1.6 FIREBASE

1.6.1.1 Khái niệm

Firebase là dịch vụ cơ sở dữ liệu hoạt động trên nền tảng đám mây – cloud Kèm theo đó là hệ thống máy chủ cực kỳ mạnh mẽ của Google Chức năng chính là giúp người dùng lập trình ứng dụng bằng cách đơn giản hóa các thao tác với cơ sở dữ liệu

Cụ thể là những giao diện lập trình ứng dụng API đơn giản

a Realtime database

Realtime Database là một cơ sở dữ liệu thời gian thực Ngay sau khi bạn đăng ký tài khoản trên Firebase, bạn sẽ nhận được Realtime Database được lưu trữ dưới dạng JSON và được đồng bộ hóa theo thời gian thực đối với mọi kết nối

Realtime Database có cấu trúc:

 Account - Tài khoản android

 Device - Thiết bị:

 token: Device token - Mã thiết bị

 name: Device name - Tên thiết bị

 date: Date in unix timestamp - Tem đánh dấu thời gian

 image_url: Image with fire detected - Hình ảnh khi có cảnh báo cháy

b Authentication

Authentication là tính năng giúp xác thực danh tính của người dùng ứng dụng

danh tính qua Firebase sẽ giúp người dùng tiếp cận sản phẩm nhanh chóng và an toàn hơn

c Storage

Storage là tính năng cho phép lưu trữ và quản lý nội dung đã tạo ra như ảnh, video, Firebase Storage cung cấp các API hỗ trợ bạn upload và download các file từ ứng dụng một cách trơn tru mà không cần quan tâm đến chất lượng đường truyền mạng với độ bảo mật cao

Firebase Storage:

 Hình ảnh tải lên từ Raspberry Pi

 uid: là token của thiết bị đã đăng ký

 date : thời gian mà ảnh đẩy lên Firebase Storage

 Ext: có thể là đuôi jpg, png, …

1.6.1.2 Ưu điểm

 Sử dụng miễn phí và thuận tiện 

 Dễ sử dụng và tích hợp

 Đáp ứng nhu cầu của người dung

 Cập nhật liên tục và đa nền tảng

1.7 ỨNG DỤNG DI ĐỘNG

CHƯƠNG 3 TRIỂN KHAI VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

1.8 KẾT QUẢ

1.9 THỬ NGHIỆM

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tên tác giả, Tên tài liệu, Tên nhà xuất bản, năm xuất bản

[2] Tên chủ sở hữu, Tên bài viết, url, ngày truy cập

PHỤ LỤC