1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT THỂ QUA IP CAMERA

58 406 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 58
Dung lượng 1,46 MB

Nội dung

NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT THỂ QUA IP CAMERA

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Đình Anh Cương XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH: NHẬN DIỆN ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT THỂ QUA IP CAMERA KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI - 2009 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Đình Anh Cương XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH: NHẬN DIỆN ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT THỂ QUA IP CAMERA KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: TS Nguyễn Việt Hà Cán bộ đồng hướng dẫn: Th.S Vũ Quang Dũng HÀ NỘI - 2009 VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY, HA NOI COLLEGE OF TECHNOLOGY Nguyen Dinh Anh Cuong BUILDING A MONITOR AND CONTROL SMART HOUSE SYSTEM: DETECT AND CONTROL DEVICES THROUGH IP CAMERA GREDUATION THESIS Major field: Information Technology Supervisor: Nguyễn Việt Hà, Dr. Eng Co-supervisor: Vũ Quang Dũng, Master HA NOI - 2009 Xây dựng hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên em xin được gửi lời cảm ơn tới thầy giáo TS Nguyễn Việt Hà ThS Vũ Quang Dũng, hai thầy đã tận tình giúp đỡ chỉ bảo cho em trong suốt thời gian làm khóa luận vừa qua. Em cũng xin bày tở lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin – Trường Đại học Công nghệ -Đại học Quốc gia Hà Nội. Các thầy cô đã luôn nhiệt tình dạy dỗ tạo điều kiện cho chúng em học tập nghiên cứu trong suốt những năm học đại học. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các bạn sinh viên trong tập thể lớp K50CA lớp CNPM, các bạn trong phòng thí nghiệm Toshiba đặc biệt là các bạn trong nhóm nghiên cứu về xây dựng mô hình nhà thông minh là bạn Nguyễn Văn Hiển bạn Trần Duy Hưng, đã cho tôi những ý kiến đóng góp giá trị khi thực hiện đề tài này. Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, những người luôn ở bên động viên tạo điều kiện cho tôi thực hiện tốt khóa luận này. Hà Nội, ngày 20/05/2009 Nguyễn Đình Anh Cương Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera ii TÓM TẮT Nhà thông minh đang là một xu hướng đang phát triển trong việc xây dựng các công trình nhà ở, các căn hộ, hay các trung tâm thương mại. Từ lâu, nó đã là một đề tài thu hút được nhiều sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học cũng như cộng đồng. Với tiêu chí đó, khóa luận này sẽ trình bày về cách xây dựng mô hình một hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh sử dụng PPC ( Pocket Personal Computer). Trong đó, đưa ra một cách nhận diện xác định vị trí của các đồ vật thiết bị trong nhà thông qua ảnh số thu được từ camera. Điều này sẽ giúp tăng khả năng tương tác với chúng thông qua các công cụ điều khiển. Ngoài ra, khóa luận cũng sẽ cung cấp một cách tiếp cận đơn giản trong việc kết nối điều khiển các thiết bị trong nhà thông qua một máy tính duy nhất. Từ khóa: nhà thông minh, nhận diện đối tượng trong ảnh số. Xây dựng hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh iii ABSTRACT Smart house or home automation is one of the up and coming trend in developing buildings such as residential houses, apartments, and commercial businesses. For a long time, it is a topic attracting much attention and research of science and the community. Thus, this bachelor thesis will show how to build a model system to monitor and control the smart house with PPC (Pocket Personal Computer). In particular, it proposes a method to identify and determine the positions of the objects through a number of images from the camera. This will help increase the ability to interact with them through the control devices. In addition, the thesis also will provide a simple approach to connect and control devices in the home through a single computer. Keywords : smart house, home automation, identify objects in images, detect object in digital images. Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT . ii ABSTRACT . iii MỤC LỤC iv BẢNG CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH VẼ . vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii Chương 1. Đặt vấn đề . 2 1.1 Lý do chọn đề tài . 2 1.2 Phạm vi nghiên cứu hướng tiếp cận 4 1.2.1 Nhận diện đối tượng trong ảnh số thu được từ camera 5 1.2.2 Điều khiển các thiết bị trong gia đình từ máy tính 5 1.3 Nội dung cấu trúc khóa luận . 6 Chương 2. Các cơ sở lý thuyết 7 2.1 Tính toán khắp nơi các ứng dụng 7 2.1.1 “Tính toán khắp nơi” là gì? 7 2.1.2 Vị trí của “Tính toán khắp nơi” 7 2.2 Tổng quan về nhà thông minh . 8 2.2.1 Định nghĩa nhà thông minh 8 2.2.2 Các ưu điểm của nhà thông minh 8 2.3 Một số khái niệm trong xử lý ảnh bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh 9 2.3.1 Không gian màu HSV 9 2.3.2 Các cách tiếp cận bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh . 15 2.4 Các giao thức mô hình kết nối . 16 2.4.1 Giao thức Bluetooth . 16 Xây dựng hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh v 2.4.2 Giao thức wireless chuẩn B/G 17 Chương 3. Mô hình hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh . 21 3.1 Bài toán mô hình chung của hệ thống . 21 3.1.1 Hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh 21 3.1.2 Mô hình đề xuất . 21 3.2 Các thành phần của hệ thống các giải pháp . 22 3.2.1 Bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh số 22 3.2.2 Kết nối tương tác với PPC . 28 3.2.3 Điều khiển các thiết bị điện điện tử từ máy tính 31 Chương 4. Thực nghiệm chương trình demo 32 4.1 Cấu trúc của chương trình demo 32 4.2 Các thành phần chính thực nghiệm trong chương trình demo 33 4.2.1 Mô đun nhận xử lý ảnh từ camera 33 4.2.2 Mô đun kết nối tương tác với PPC . 38 4.2.3 Mô đun điều khiển các thiết bị điện, điện tử từ máy tính 38 4.3 Một số hình ảnh mô tả về chương trình demo . 39 4.4 Kết quả đánh giá . 44 Chương 5. Kết luận hướng phát triển . 45 5.1 Kết luận . 45 5.2 Hướng phát triển của đề tài 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera vi BẢNG CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Ký hiệu Viết đầy đủ Giải thích RGB Red Green Blue Tên một không gian màu cơ sở sử dụng trong máy tính HSV Hue Saturation Value Tên một không gian màu PPC Pocket Personal Computer OBEX Object Exchange Giao thức truyền đối tượng qua Bluetooth PC Personal computer ID Identifier IP Internet Protocol Giao thức mạng internet [...]... Nhưng đa số chúng chỉ được điều khiển một cách đơn lẻ, riêng biệt, chưa có phương thức cho phép kết nối chung lại một khối thể điều khiển một cách tập trung Ở khía cạnh công nghệ, điều này hoàn toàn có thể thực hiện được nếu các nhà sản xuất cung cấp thêm các phương thức kết nối điều khiển để 5 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera cho phép chúng có thể kết nối tới máy vi tính,... 19 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera Hình 2.11: Mô hình mạng Ad-hoc 20 Xây dựng hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh Chương 3 Mô hình hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh 3.1 Bài toán mô hình chung của hệ thống 3.1.1 Hệ thống giám sát điều khiển nhà thông minh Như đã trình bày ở trên, bài toán đặt ra trong đề tài này là xây dựng hệ thống giám sát điều. .. quả nhận diện 37 Hình 4.5: ConsolerServer khi khởi động 40 Hình 4.6: Màn hình đăng nhập 41 Hình 4.7: Hình ảnh đã nhận diện được tái hiện trên PPC 42 Hình 4.8: Bảng điều khiển thiết bị 43 Hình 4.9: ConsolerServer khi nhận lệnh điều khiển từ PPC 43 Hình 4.10: Thiết bị điều khiển trung gian 44 vii Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera. .. minh 21 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera Hệ thống sẽ bao gồm ba thành phần chính là phần xử lý ảnh từ camera, phần tương tác giữa người dùng với hệ thống trên PPC phần điều khiển các thiết bị từ máy tính Ảnh (IMAGE) sau khi thi được từ camera( ứng với kí hiệu CAMERA trên mô hình) sẽ được xử lý tại mô đun xử lý ảnh (IMAGE PROCESSING) đặt trên máy tính, nhận diện các đồ vật có... mỗi loại đồ vật để giải quyết vấn đề này trong các bài toán mà loại đồ vật cần nhận diện đã được chỉ định trước, người ta đã đưa ra một phương pháp tương đối hiệu quả đó đánh dấu vật cần tìm, theo đó ảnh chụp vật cần tìm sẽ chứ những điểm đặc biệt, 15 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera giúp cho việc nhận diện bằng máy tính là dễ dàng hơn Ví dụ về một phương pháp sử dụng cách... chúng ta phải thực hiện những tính toán thực tế trên thiết bị để qua đó tìm ra sự sai khác giữa sự màu sắc thực tế màu sắc sau khi thu được từ camera, hay nói cách khác chúng ta sẽ có những màu chuẩn trong thực tế 23 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera mà tìm phổ của màu này sau khi được ghi lại bằng camera việc nhận diện sẽ được thực hiện dựa trên phổ màu này  Để giải quyết... cấp triển 3 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera khai các sản phẩm của nước ngoài một cách riêng lẻ rời rạc, chưa đưa ra được những giải pháp mang tính hệ thống, những giải pháp hoàn chỉnh Hình 1.1 Mô hình nhà thông minh Từ thực trạng trên chúng tôi muốn đưa ra mô hình của một hệ thống tính toán khắp nơi thực hiện công việc giám sát điều khiển một căn nhà thông minh sử dụng camera. .. 3.1: Bảng so sánh Wireless B/G Bluetooth 28 Bảng 4.1: Bảng phân bố màu tập trung 35 Bảng 4.2: Kết quả nhận diện 37 viii Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera Chương 1 Đặt vấn đề 1.1 Lý do chọn đề tài Ngày nay, sự phát triển của khoa học công nghệ nói chung mà công nghệ thông tin nói riêng góp một phần không nhỏ trong sự thay đổi phát triển của cuộc sống con... độ xám của điểm ảnh VD: Cùng là một màu nhưng có màu xám có màu trong  Value (V): Chỉ độ sáng của điểm ảnh 9 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera Mối quan hệ giữa hệ màu RGB hệ màu HSV: Giả sử ta cần một dải màu biểu diễn độ xám (grayscale), đơn giản ta sẽ có 1 chuỗi điểm liên tục mà tại mỗi điểm các chỉ sổ R = G= B tăng dần từ 0->255: ta sẽ có một dải từ đen-> trắng (như... V/6) 13 Nhận diện điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera Hình 2.7: Mô tả độ xám Dễ thấy tất cả các điểm “nửa đỏ nửa xám” sẽ cùng nằm trên một đường thẳng có PT tham số x=V*2/3, y=V/6, z = V/6 Do đó, ta có thể định nghĩa độ xám của một điểm chính là tỉ khoảng cách giữa điểm đó tới điểm xám(gray) so với khoảng cách giữa điểm đó tới điểm trong nhất (pure) Tổng kết: Tóm lại ta có thể thay thể hệ

Ngày đăng: 26/04/2013, 17:20

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

BẢNG CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
BẢNG CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT (Trang 10)
Hình 1.1 Mô hình nhà thông minh - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 1.1 Mô hình nhà thông minh (Trang 15)
Hình 2.1: Dải mầu xám - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.1 Dải mầu xám (Trang 21)
Hình 2.2: Hệ trục tọa độ Đề Các với các hệ mầu RGB - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.2 Hệ trục tọa độ Đề Các với các hệ mầu RGB (Trang 21)
Hình 2.3: Mặt phẳng màu ứng với một độ sáng - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.3 Mặt phẳng màu ứng với một độ sáng (Trang 22)
Hình 2.4: Sự thay đổi độ sáng theo tia phân giác - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.4 Sự thay đổi độ sáng theo tia phân giác (Trang 22)
Hình 2.5: Mặt phẳng phân bố màu - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.5 Mặt phẳng phân bố màu (Trang 23)
Hình 2.6: Phân bố độ xám - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.6 Phân bố độ xám (Trang 24)
Hình 2.7: Mô tả độ xám - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.7 Mô tả độ xám (Trang 25)
Hình 2.8: Hệ màu HSV - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.8 Hệ màu HSV (Trang 26)
Hình 2.9: Giao thức Obex - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.9 Giao thức Obex (Trang 28)
Hình 2.10: Mô hình mạng cơ sở - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.10 Mô hình mạng cơ sở (Trang 30)
Hình 2.11: Mô hình mạng Ad-hoc - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 2.11 Mô hình mạng Ad-hoc (Trang 31)
Chương 3. Mô hình hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh  - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
h ương 3. Mô hình hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh (Trang 32)
Từ những nhận xét trên, chúng tôi xin đưa ra mô hình thuật toán nhận diện đối tượng trong ảnh số như sau:  - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
nh ững nhận xét trên, chúng tôi xin đưa ra mô hình thuật toán nhận diện đối tượng trong ảnh số như sau: (Trang 35)
Cách 1: Các kí hiệu đánh dấu sẽ là một hình vuông kết hợp bởi 4 hình vuông nhỏ với các màu sắc khác nhau được sắp xếp có thứ tự(ví dụ: hình 3.3 a)  - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
ch 1: Các kí hiệu đánh dấu sẽ là một hình vuông kết hợp bởi 4 hình vuông nhỏ với các màu sắc khác nhau được sắp xếp có thứ tự(ví dụ: hình 3.3 a) (Trang 37)
Cách 2: Các kí hiệu đánh dấu sẽ là một hình vuông có màu sắc thay đổi một cách tuyến tính từ trái sang phải, từ trên xuống dưới (ví dụ: hình 3.4)  - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
ch 2: Các kí hiệu đánh dấu sẽ là một hình vuông có màu sắc thay đổi một cách tuyến tính từ trái sang phải, từ trên xuống dưới (ví dụ: hình 3.4) (Trang 38)
Bảng 3.1: Bảng so sánh Wireless B/G và Bluetooth - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Bảng 3.1 Bảng so sánh Wireless B/G và Bluetooth (Trang 39)
 Cấu hình máy tính: Tốc độ 2x1.7GHz, bộ nhớ 1GB RAM. - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
u hình máy tính: Tốc độ 2x1.7GHz, bộ nhớ 1GB RAM (Trang 44)
Tại phần này chúng tôi đã triển khai các thuật toán từ mô hình đề xuất trên các hệ thống thực tế là IP camera Panasomic BL-C1 - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
i phần này chúng tôi đã triển khai các thuật toán từ mô hình đề xuất trên các hệ thống thực tế là IP camera Panasomic BL-C1 (Trang 45)
Bảng 4.1: Bảng phân bố màu tập trung - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Bảng 4.1 Bảng phân bố màu tập trung (Trang 46)
Hình 4.3: Một số ví dụ về kết quả nhận diện - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.3 Một số ví dụ về kết quả nhận diện (Trang 47)
Kết quả nhận diện với từng loại kí hiệu được mô tả trong bảng sau: - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
t quả nhận diện với từng loại kí hiệu được mô tả trong bảng sau: (Trang 48)
Hình 4.4: Một số ví dụ về kết quả nhận diện - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.4 Một số ví dụ về kết quả nhận diện (Trang 48)
Hình 4.5: ConsolerServer khi khởi động - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.5 ConsolerServer khi khởi động (Trang 51)
Hình 4.6: Màn hình đăng nhập - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.6 Màn hình đăng nhập (Trang 52)
Hình 4.7: Hình ảnh đã nhận diện được tái hiện trên PPC - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.7 Hình ảnh đã nhận diện được tái hiện trên PPC (Trang 53)
Hình 4.9: ConsolerServer khi nhận lệnh điều khiển từ PPC - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.9 ConsolerServer khi nhận lệnh điều khiển từ PPC (Trang 54)
Hình 4.8: Bảng điều khiển thiết bị - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.8 Bảng điều khiển thiết bị (Trang 54)
Hình 4.10: Thiết bị điều khiển trung gian - NHẬN DIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN TRẠNG THÁI VẬT  THỂ QUA IP CAMERA
Hình 4.10 Thiết bị điều khiển trung gian (Trang 55)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w