Ngày nay, nền kinh tế của nước ta đang trên đà phát triển mạnh mẽ, đời sống của người dân ngày càng nâng cao. Nhu cầu sử dụng sản phẩm điện tử trong đời sống sinh hoạt cũng như trong các nghành công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ là tăng không ngừng. Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức cho ngành điện với việc phát triển điện năng, phục vụ nhu cầu của xã hội. Một yêu cầu thiết yếu đặt ra đó chính là việc đảm bảo an ninh cho ngôi nhà, những nơi đặc biệt, những công ty xí nghiệp lớn, bệnh viện đang được chú trọng. Đây là lý do vì sao tôi chọn đề tài “Thiết kế, chế tạo hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service”. Một dịch vụ bao gồm các API ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông minh ra đời nhằm cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ tạo ra được những ứng dụng thông minh một cách dễ dàng hơn. Vì vậy đòi hỏi yêu cầu phải nắm vững kiến thức cơ bản của một số ngôn ngữ lập trình và nhạy bén trong các dịch vụ có sẵn trên mạng xã hội. Sau thời gian học tập tại trường, được sự chỉ bảo hướng dẫn nhiệt tình của thầy cô giáo trong Việ Kỹ Thuật và Công Nghệ, tôi đã kết thúc khoá học và đã tích luỹ được vốn kiến thức nhất định. Được sự đồng ý của nhà trường và thầy cô giáo trong khoa em được giao đề tài tốt nghiệp. Bằng sự cố gắng nỗ lực của bản thân và đặc biệt là sự giúp đỡ tận tình, chu đáo của thầy giáo PGS.TS Hoàng Xuân Bình, em đã hoàn thành đồ án đúng thời hạn. Do thời gian làm đồ án có hạn và trình độ còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô cũng như là của các bạn sinh viên để bài đồ án này hoàn thiện hơn nữa. Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo ThS. Đặng Thái Sơn, các thầy cô giáo trong Viện Kỹ Thuật và Công Nghệ của Trường Đại Học Vinh đã tạo điều kiện giúp đỡ em trong thời gian qua.
Trang 1MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU 1
TÓM TẮT ĐỒ ÁN 2
PHẦN MỞ ĐẦU……….3
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH, KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG 4
1.1 Sự phát triển của hệ thống an ninh cho các tòa nhà 4
1.1.1 Hệ thống an ninh cửa ra vào 5
1.1.2 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe 6
1.1.3 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy 6
1.1.4 Hệ thống camera an ninh 7
1.1.5 Hệ thống báo động, báo cháy 8
1.1.6 Hệ thống quản lý chấm công 8
1.2 Yêu cầu của các hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động 9
1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động 11
1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7 11
1.3.2 Chốt khóa cảm ứng Schlage Connect Camelot 12
1.3.3 Khóa cửa 1Touch Evo3 13
1.3.4 Kwikset Kevo Smart Lock 13
CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE SERVICES 15
2.1 Dịch vụ Microsof Cognitive Services 15
2.1.1 Vision API 15
2.1.2 Speech API 16
2.1.3 Language API 17
2.1.4 Knowledge API 18
2.1.5 Search API 19
2.2 Nhận diện khuôn mặt với Microsoft Cognitive Face Recognition API 20
2.2.1 Face API 20
2.2.2 Các bước đăng ký sử dụng dịch vụ Face API của Microsoft 21
Trang 2CHƯƠNG III: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG BẰNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG DỊCH VỤ MICROSOFT
COGNITIVE SERVICES TRÊN NỀN MÁY TÍNH RASPBERRY PI3 23
3.1 Phân tích yêu cầu thiết kế 23
3.1.1 Yêu cầu thiết kế 23
3.1.2.Yêu cầu thiết bị 23
3.2 Thiết kế sơ đồ khối 24
3.3 Thiết kế sơ đồ nguyên lý 24
3.3.1 Tổng quan về Raspberry 24
3.3.2 Điện toán đám mây trên Microsoft Azure 44
3.3.3 USB Camera 46
3.3.4 Relay switch 47
3.3.5 Chốt cửa điện từ 48
3.4 Thiết kế phần mềm 49
3.4.1 Các công cụ phần mềm cần thiết 49
3.4.2 Xây dựng phần mềm 51
3.5 Chế tạo và thử nghiệm 52
3.5.1 Những thiết bị cần thiết cho hệ thống: 52
3.5.2 Thiết kế phần mềm 56
3.6 Thiết kế phần cứng 58
KẾT LUẬN 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO 62
PHỤ LỤC 63
Trang 3DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà 3
Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa ra vào 4
Hình 1.3 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe 5
Hình 1.4 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy 6
Hình 1.5 Hệ thống camera an ninh 7
Hình 1.6 Hệ thống báo động, báo cháy 7
Hình 1.7 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7 11
Hình 1.9 Khóa cửa Itouch Evo3 12
Hình 1.10 Kwikset Kevo Smart Lọck 12
Hình 1.11 August Smart Lock 13
Hình 2.1 Những đặc điểm để nhận diện khuôn mặt 20
Hình 2.2 Mã sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi Microsoft 21
Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống 23
Hình 3.2 Rasberry 24
Hình 3.3 Mô hình kiến trúc phần cứng Raspberry 24
Hình 3.4 Raspberry Pi model A và Raspberry Pi model A+ 26
Hình 3.5 Mạch Raspberry Pi model B và Raspberry Pi model B+ 27
Hình 3.6 Cấu trúc phần cứng Raspberry Pi 3 29
Hình 3.7 Chân pin out của Raspberry Pi 3 31
Hình 3.8 Sơ đồ chân kết nối Raspberry Pi 3 [2] 33
Hình 3.9 Giao diện hệ điều hành Raspbian 34
Hình 3.10 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE 35
Hình 3.11 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE 36
Hình 3.12 Giao diện hệ điều hành Windows 10 IoT Core 38
Hình 3.13 Giao diện hệ quản lí Windows 10 IoT Core trên web 40
Hình 3.14 Giao diện kết nối Windows 10 IoT Core qua PowerShell 42
Hình 3.15 Giao diện điều khiển Windows 10 IoT Core qua PowerShell 42
Hình 3.16 Giao diện Properties của Project 44
Hình 3.17 Giao diện Windows IoT Core WatcherPhân biệt hệ Windows 10 IoT Core với một vài phiên bản hệ điều hành khác 44
Trang 4Hình 3.18 USB Camera Microsoft Lifecam HD – 3000 49
Hình 3.19 Module realy 5V – 2 kênh 50
Hình 3.20 Chốt cửa điện từ 50
Hình 3.21 Microsoft Visual Studio 2017 51
Hình 3.22 Microsoft Azure 51
Hình 3.23 Microsoft Windows 10 IoT Core 52
Hình 3.24 Giao diện thiết kế MainPage.xaml 53
Hình 3.25 Lưu đồ thuật toán của chương trình 54
Hình 3.26 Các thiết bị cần thiết để thiết lập ban đầu cho Raspberry Pi3 56
Hình 3.27 Tải về Windows 10 IoT Core cho Pi3 57
Hình 3.28 Windows 10 IoT Core Dashboard [4] 58
Trang 5DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model A vàRaspberry Pi model A+ 27Bảng 2.2 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model B vàRaspberry Pi model B+ 28Bảng 2.3 - Bảng các thông số kĩ thuật của Raspberry Pi 2 29
Trang 6LỜI NÓI ĐẦU
Ngày nay, nền kinh tế của nước ta đang trên đà phát triển mạnh mẽ, đời sốngcủa người dân ngày càng nâng cao Nhu cầu sử dụng sản phẩm điện tử trong đờisống sinh hoạt cũng như trong các nghành công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ làtăng không ngừng Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức cho ngành điện với việcphát triển điện năng, phục vụ nhu cầu của xã hội Một yêu cầu thiết yếu đặt ra đóchính là việc đảm bảo an ninh cho ngôi nhà, những nơi đặc biệt, những công ty xínghiệp lớn, bệnh viện đang được chú trọng Đây là lý do vì sao tôi chọn đề tài
“Thiết kế, chế tạo hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ MicrosoftCognitive Service” Một dịch vụ bao gồm các API ứng dụng trí tuệ nhân tạo thôngminh ra đời nhằm cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ tạo ra được những ứng dụngthông minh một cách dễ dàng hơn Vì vậy đòi hỏi yêu cầu phải nắm vững kiến thức
cơ bản của một số ngôn ngữ lập trình và nhạy bén trong các dịch vụ có sẵn trênmạng xã hội Sau thời gian học tập tại trường, được sự chỉ bảo hướng dẫn nhiệt tìnhcủa thầy cô giáo trong Việ Kỹ Thuật và Công Nghệ, tôi đã kết thúc khoá học và đãtích luỹ được vốn kiến thức nhất định Được sự đồng ý của nhà trường và thầy côgiáo trong khoa em được giao đề tài tốt nghiệp Bằng sự cố gắng nỗ lực của bảnthân và đặc biệt là sự giúp đỡ tận tình, chu đáo của thầy giáo PGS.TS Hoàng XuânBình, em đã hoàn thành đồ án đúng thời hạn Do thời gian làm đồ án có hạn và trình
độ còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót Em rất mong nhậnđược sự đóng góp ý kiến của các thầy cô cũng như là của các bạn sinh viên để bài
đồ án này hoàn thiện hơn nữa Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo ThS Đặng TháiSơn, các thầy cô giáo trong Viện Kỹ Thuật và Công Nghệ của Trường Đại HọcVinh đã tạo điều kiện giúp đỡ em trong thời gian qua
Nghệ An, tháng 5 năm 2017 Sinh viên thực hiện Trần Thị Mai Phương
Trang 7TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Nhận dạng khuôn mặt người là một trong những lĩnh vực mang tính tháchthức trong thị giác máy tính và học máy Hầu hết các hệ thống nhận dạng khuônmặt hiện có đều sử dụng tài nguyên tính toán mạnh mẽ dựa trên DSP hoặc các máytính đa mục đích, rất khó ứng dụng vào các dự án vừa và nhỏ như nhận dạng nhântrắc học cho hệ thống bảo mật gia đình, hệ thống chấm công và quản lý nhân viêntrong các công ty Chúng tôi giới thiệu một nền tảng phần cứng nhúng mới dùngtrong xử lý ảnh, đó là máy tính nhúng Raspberry Pi lõi ARM11, sử dụng thư viện
xử lý ảnh mã nguồn mở OpenCV của Intel Chúng tôi sử dụng đặc trưng Haar-likecho phát hiện khuôn mặt và thuật toán phân tích thành phần chính cho nhận dạngkhuôn mặt, tất cả được thực thi trên board mạch Raspberry Pi Hệ thống được thiết
kế với nguồn tài nguyên phần cứng giới hạn, giá thành thấp, tiêu tán năng lượngthấp, đảm bảo hiệu suất nhận dạng 93% và tốc độ nhận dạng tốt
ABSTRACT
Human face recognition is one of the very challenging problems in computervision and machine learning Recent studies have significantly increased theaccuracy of recognition systems But most systems are based on huge and strongDSP cores, and it is very difficult to apply them for small-scale projects such asanthropometry systems for household security, time –keeping systems for employeemanagement in companies or low-cost face tracking systems in public places etc Inthis paper, we propose an alternative for DSP kits for face recognition by usingRaspberry Pi -a low cost embedded board with ARM11 as the core where OpenCV
is a computer vision library from Intel In this system, we use Haar-like features forface detection and principal component analysis for face recognition The systemhas been designed on the criteria of resources optimization with low-cost, lowpower consumption and improved operating speed
Trang 8PHẦN MỞ ĐẦU
Sự phát triển vượt bậc của các ngành khoa học đều nhằm mục đích phục vụ lợiích cho con người Điện tử là lĩnh vực có đóng góp rất lớn trong cải thiện đời sống,nâng cao mức sống ấy lên mức mà chúng ta mong muốn Với ý tưởng thiết kế, chếtạo và ứng dựng dịch vụ có sẵn vào thực tế để phục vụ đời sống, tôi đã chọn đề tài
“Thiết kế chế tạo hệ thống khóa cửa tự động bằng nhận dạng khuôn mặt ứng dụngdịch vụ Microsoft Cognitive Service” với mong muốn áp dụng những kiến thức đãhọc vào thực tế
Nội dung của đồ án được trình bày trong 3 chương sau:
Chương 1 Tổng quan về các hệ thống an ninh, khóa cửa tự động
Chương 2 Tổng quan về dịch vụ Microsoft Cognitive Service
Chương 3 Thiết kế, chế tạo hệ thống khóa cửa tự động bằng nhận dạng khuônmặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service trên nền máy tính Raspberry pi3
Do một số hạn chế như thời gian ngắn, điều kiện làm việc nên không tránhkhỏi những sai sót Rất mong thầy cô giáo và các bạn góp ý và bổ sung thêm
Nghệ An, tháng 5 năm 2017 Sinh viên thực hiện Trần Thị Mai Phương
Trang 9CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH,
KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG 1.1 Sự phát triển của hệ thống an ninh cho các tòa nhà.
Khi xây dựng một công trình, an ninh luôn là một trong những vấn đề đượccác chủ đầu tư và người sử dụng công trình quan tâm nhất Những công trình lớnthường luôn sử dụng chung các tài nguyên như cửa ra vào, bãi đỗ xe, thang máy,v.v dẫn tới việc có nhiều người ra vào tự do và nguy cơ an ninh bị xâm phạm là rấtcao Do đó, để làm giảm thiểu tối đa các nguy cơ gây mất an ninh và an toàn, việc
sử dụng một hệ thống an ninh là rất cần thiết
Các hệ thống kiểm soát an ninh cho tòa nhà đã được phát triển nhằm cho phépthực hiện các hoạt động theo dõi, kiểm soát ra vào, báo động và bảo mật, nhờ đógiúp các bộ phận an ninh có thể điều hành và quản trị toàn bộ một khu vực
Hệ thống kiểm soát an ninh tích hợp bao gồm nhiều hệ thống con với mụcđích kiểm soát khác nhau và có thể được kết nối và tích hợp với nhau thành một hệthống lớn nhằm đáp ứng các nhu cầu về kiểm soát an ninh và quản lý cho từng tổchức, khách hàng, bao gồm
Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà
Trang 101.1.1 Hệ thống an ninh cửa ra vào
Access Control là hệ thống kiểm soát ra vào cửa hoặc lối đi thông qua việc xácthực vân tay, thẻ cảm ứng, mật khẩu, khuôn mặt v.v… trên thiết bị nhận dạng Việckiểm soát có thể thực hiện đơn lẻ, hoặc kết hợp giúp kiểm soát vào, ra tại các cửalắp đặt
Hệ thống sử dụng các công nghệ mới trong việc nhận dạng:
- Cấp quyền& thời gian ra vào cửa/ khu vực
- Cảnh báo các tác động bất hợp pháp (đập phá cửa, xâm phạm trái phép)
- Kết hợp dữ liệu cho việc chấm công
Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa ra vào
1.1.2 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe
Trang 11Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe giúp cho việc quản lý lưu lượng xe vào ra đượcchính xác nhất Mỗi xe ra vào được cấp một thẻ có mã số Khi vào ra đều đượckiểm tra thông qua đầu đọc thẻ, dữ liệu hiển thị trên màn hình cho phép biết được
xe ra có đúng với xe đăng ký vào hay không
Ưu điểm của hệ thống quản lý kiểm soát bãi đỗ xe thông minh:
- Kiểm soát lượng xe ra vào bãi đỗ một cách nhanh chóng và chính xác
- Giảm thiểu nguồn nhân lực, thời gian, nâng cao hiệu quả quản lý hệ thốngbãi đỗ
- Đảm bảo an ninh, tính chuyên nghiệp hiện đại và tiện ích cho người dùng
Hệ thống quản lý kiểm soát bãi đỗ xe bao gồm:
- Thiết bị đọc thẻ từ
- Barrie tự động
- Cabin bảo vệ
- Camera chụp ảnh biển số xe tự động
- Máy tính kết nối mạng LAN và máy in hóa đơn
Hình 1.3 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe
1.1.3 Hệ thống kiểm soát ra vào thang máy
Trang 12Là giải pháp kiểm soát ra vào hiện đang được rất nhiều quản lý toà nhà, khu
đô thị, chung cư quan tâm tới Bởi thang máy là trang thiết bị vận chuyển người
vô cùng quan trọng và không thể thiếu trong các khu này Chính vì sự tiện dụng củathiết máy dẫn đến nhiều phát sinh Sẽ thật là khó để có thể quản lý và kiểm soátđược thang máy vận hành, bởi số lượng người ra vào, làm việc, sinh sống ở đây làrất lớn Và từ đó, giải pháp kiểm soát ra vào thang máy ra đời Kiểm soát thang máy
đã góp một phần công sức rất lớn vào đảm bảo an ninh cho toà nhà.Bởi vì hệ thốngkiểm soát ra vào thang máy sẽ hạn chế được những thành phần xâm nhập trái phép,chỉ những cá nhân sinh sống, làm việc trong toà nhà, đã được cấp phép mới có thể
sử dụng thang máy Xa hơn thế nữa là kiểm soát ra vào bằng thẻ theo tầng, như vậy
sẽ có thể phân quyền người dùng được phép di chuyển thang máy đến những tầng
Trang 13Hình 1.5 Hệ thống camera an ninh
1.1.5 Hệ thống báo động, báo cháy
Giúp cho việc giám sát các nguy cơ làm mất an toàn, an ninh trong tòa nhà,nhà máy bằng việc lắp đặt các thiết bị báo cháy, báo đột nhập cùng các phầnmềm giám sát trực quan đặt tại trung tâm để có thể phản ứng và có những giải phápkịp thời khi có những sự cố mất an toàn xảy ra
Hình 1.6 Hệ thống báo động, báo cháy
1.1.6 Hệ thống quản lý chấm công
Ghi lại thời gian vào làm và ra về của từng nhân viên trong tổ chức, công ty để
từ đó lập lên các báo cáo về thời gian làm việc trong ngày, trong tháng cũng nhưung để làm dữ liệu tính lương cho từng nhân sự
Trang 14Tại các nơi được trang bị các hệ thống kiểm soát an ninh tích hợp thường cómột phòng trung tâm giám sát và điều phối, tại đây các giám sát viên hệ thống sẽquan sát qua màn hình các hình ảnh cũng như trạng thái an ninh, an toàn của toàn
bộ khu vực (tòa nhà, nhà máy, …) theo thời gian thực cũng như họ có thể quan sátthông qua mạng internet của các vị trí cần giám sát khi ở xa phòng trung tâm
Hiện nay hầu hết các tòa nhà hiện đại, các nhà máy tiêu chuẩn đều đã sử dụng
hệ thống trên tùy vào mức độ bảo mật và kinh phí đầu tư có thể sử dụng các hệthống của các ung khác nhau Châu Âu, Châu Á, ứng dụng các hệ thống kiểm soátđiện tử này đã giúp ích rất lớn cho việc phòng ngừa và xử lý các rủi ro về an toàn,bảo mật cũng như nâng cao hiệu quả quản trị trong các tổ chức, doanh nghiệp vànhà máy
1.2 Yêu cầu của các hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động.
Hệ thống kiểm soát cửa ra vào hoạt động dựa trên nguyên lý khóa bằng từ tính
và luôn ở trạng thái khóa Ở trạng thái bình thường thì hệ thống luôn khóa nhằmngăn chặn sự xâm nhập cũng như việc tự do đi lại Mọi người làm việc tại khu vựcđược kiểm soát cửa cần phải được người quản lý cấp một quyền truy cập duy nhất(thẻ từ, mã số, vân tay….)
Khi muốn vào hoặc ra khu vực kiểm soát cửa bắt buộc họ phải sử dụng quyềnnày để xác thực với hệ thống Điều này có nghĩa là người quản lý có thể giám sátđược thông tin vào ra của nhân viên và giám sát được quá trình làm việc của nhânviên bất kỳ nhờ vào thông tin lưu trữ trên đầu đọc được kết nối với máy tính
Đối với ứng dụng trong nhà thông minh, thiết bị kiểm soát cửa ra vào sẽ manglại sự an toàn cho ngôi nhà khi ngay từ cổng, bạn đã có thể kiểm soát cửa đượcnhững vị khách tới thăm Bên cạnh đó, với việc lắp đặt camera quan sát, hoặc lắpđặt hệ thống báo trộm tại các cửa ra vào, sẽ chẳng có tên trộm nào dám đột nhậpvào căn nhà bạn được
Ưu điểm:
Hệ thống kiểm soát ra vào an toàn dễ sử dụng
Hệ thống kiểm soát cửa ra vào hiện đại
Hệ thống kiểm soát cửa ra vào thân thiện với người ung
Trang 15Các tính năng của phần mềm kiểm soát cửa ra vào:
– Xác định đối tượng ra vào: Tính năng này giúp xác định rõ ung người đangyêu cầu ra/vào, sử dụng thẻ, vân tay hay camera…, thuộc loại đối tượng nào (nhânviên, học viên, quản lý, khách vãng lai….), lưu lại hình ảnh người đã ra vào, thờiđiểm họ đã yêu cầu
– Điều khiển cửa tự động: thông qua việc xác định có đúng đối tượng đượcphép ra vào hay không nếu đúng phần mềm sẽ kích hoạt khóa điện trong hệ thốngcửa tự động (tripod, barrier …) để người được phép có thể ra vào
– Kiểm soát ra vào mọi thời điểm: đây là chức năng hạn định cho trong
khoảng thời gian nào, ngày nào, thì người ung có thể ra vào tránh các trường hợpxâm nhập bất hợp pháp (ví dụ trong các ngày nghỉ, ngày lễ thì nhân viên sẽ khôngđược vào nếu không được phép)
– Kiểm soát quyền ra vào theo khu vực: chức năng này cho phép xét quyềncho đối tượng được phép ra vào các khu vực nào tránh trường hợp lợi dụng vàonhững nơi không được phép với mục đích riêng (Hệ thống access control)
– Phân quyền theo chức năng của từng nhóm thành viên: chức năng này chophép dễ dàng phân quyền theo từng nhóm thành viên để giúp cấu hình dễ dàng và
xác định và kiểm soát ra vào bằng vân tay khi có sự cố xảy ra theo từng nhóm đối
tượng để nhanh chóng có các biện pháp xử lý cho phù hợp (ví dụ nếu có sự cố xảy
ra và nguyên nhân là từ nhóm đối tượng khách vãng lai thì nhanh chóng khóa toàn
bộ thẻ đến từ nhóm đối tượng này không được phép ra vào giúp nhanh chóng khắcphục các sự cố)
– Tự động mở cửa khi trong tình trạng khẩn cấp: hệ thống kiểm soát cửa nàythường được tích hợp cùng hệ thống báo cháy hoặc nút khẩn cấp để kích hoạt chế
độ mở tất cả các cửa nếu có sự cố xảy ra để nhân viên có thể thoát ra ngoài trongthời gian nhanh nhất Ngoài ra các khu vực có nguy cơ sảy ra cần phải trang bị cácthiết bị giám sát để khi có sự cố có thể nhanh chóng xác định được nhân viên nàođang có mặt trong khu vực để có thể đưa ra các phương án ứng cứu kịp thời nhấttránh các tình trạng không mong muốn xảy ra
– Chức năng báo động: đây là chức năng tự động được tích hợp vào để tránhtình trạng ra vào trái phép như không có thẻ, không sử dụng vân tay, phá cửa đểvào, cửa tự động mở khi không có đối tượng yêu cầu… chức năng này là chức năng
Trang 16nâng cao hệ thống kiểm soát cửa ra vào nhằm đảm bảo an ninh của bạn luôn ở mứctốt nhất tránh tình trạng kẻ xấu xâm nhập bất hợp pháp để gây ra các hậu quảnghiêm trọng.
– Chức năng tự động mở cửa: đây là chức năng tự động dành cho những khuvực có lượng người được phép ra vào mà không cần thẻ hay vân tay như ra vào cáckhu thương mại, các trung tâm mua sắm, trung tâm làm đẹp… chức năng này cầnphải kết hợp với hệ thống camera giám sát và hệ thống báo động để quản lý an ninhtốt nhất
– Kiểm soát cửa điều khiển, giám sát chung: chức năng này cho phép kiểmsoát cửa chung như lịch sử ra vào, hình ảnh người ra vào, thời gian, khu vực, nhómđối tượng, …
Bằng cách lắp đặt hệ thống này, người quản lý các đơn vị, công ty, phòng banhay chủ nhà có thể xác thực sự ra vào của tất cả mọi người Mô hình này được sửdụng cực kỳ thông dụng để quản lý vào ra, tách biệt các bộ phận, khóa các khu vựcriêng biệt, chấm công, trong các trường học thậm chí còn là công cụ để điểm danh.Được sử dụng đối với các loại cửa kính, cửa gỗ và cửa sắt Đây không chỉ làmột thiết bị kiểm soát cửa thông thường mà còn là hệ thống “kiểm soát người” cực
kỳ hiệu quả mà không ai có thể phủ nhận
1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động
1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7
Đặc điểm của khóa cửa này:
- Dùng công nghệ cảm ứng KDS
- Được làm bằng kính cường lực, bàn phím cảm ứng cũng nhạy như của cácđiện thoại thông minh
- Đa truy cập:Vân tay / Password /Thẻ/ Key Cơ
- Chức năng giấu mật khẩu
- Người sử dụng có thể lựa chọn 6 ~ 12 mật khẩu chữ số; Để tránh lộ mậtkhẩu, chữ số giả có thể được thêm vào trước hoặc sau khi mật khẩu
- Low-Battery Alarm / Buglar báo động
- Dùng xạc pin dự phòng khi hết pin
- Chìa khóa khẩn cấp
- Dùng được cho các loại cửa có hướng ra vào khác nhau
Trang 17- Dung lượng 100 vân tay
- Dễ dàng cài đặt với hướng dẫn tiếng Anh
Hình 1.7 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7
1.3.2 Chốt khóa cảm ứng Schlage Connect Camelot
Công nghệ Z-Wave được tận dụng triệt để trong hầu hết các khóa điện tửthông minh hiện nay và Schlage Connect Camelot cũng không nằm ngoài trong số
đó Ngoài ra nó còn tích hợp một đèn LED để tiện sử dụng trong bóng tối
Hình 1.8 Chiếc khóa thông minh có kiểu dáng đẹp và vô cùng hữu ích.
Trang 181.3.3 Khóa cửa 1Touch Evo3
Chiếc khóa có một nắp trượt để bảo vệ bàn phím và máy quét vân tay Máy cóthể lưu trữ đến 36 dấu vân tay và 78 mật mã Chiếc khóa cửa này là sự lựa chọnhoàn hảo cho những gia đình có trẻ nhỏ vì bạn không còn phải lo lắng là chúng sẽlàm mất chìa khóa nữa Với công nghệ bảo mật đa tầng, ngôi nhà bạn sẽ được bảo
vệ 24/7
Hình 1.9 Khóa cửa Itouch Evo3
1.3.4 Kwikset Kevo Smart Lock
Thoạt nhìn nó có vẻ đơn giản, không quá nổi bật so với những chiếc ổ khóabình thường khác Tuy nhiên, điều đặc biệt nhất chính là với “công nghệ tàng hình”,smartphone của bạn sẽ trở thành chiếc chìa khóa để vào nhà
Hình 1.10 Kwikset Kevo Smart Lọck
1.3.5 August Smart Lock
Trang 19Thiết bị có kiểu dáng lạ mắt cho phép bạn khóa và mở cửa, theo dõi tất cảnhững ai đến nhà ngay từ màn hình smartphone của bạn Ngoài ra nó còn có chứcnăng tự động đóng và mở cửa, vì thế, bạn có thể vào nhà dễ dàng khi đang tay xáchnách mang rất nhiều đồ từ siêu thị
Hình 1.11 August Smart Lock
Chiếc khóa nhỏ xinh này chính là trợ thủ đáng tin cậy cho sự an toàn của gia đình bạn
Trang 20CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VÈ DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE
SERVICES 2.1 Dịch vụ Microsof Cognitive Services
Microsoft Cognitive Services hay còn gọi là “dịch vụ nhận thức của
Microsoft được phát triển từ Dự án Oxford” bao gồm một bộ các API ứng dụng trí
tuệ nhân tạo thông minh, cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ từ những bạn sinhviên viết ứng dụng đầu tiên của mình hay những lập trình viên chuyên nghiệp làmviệc cho những công ty, tổ chức lớn đều có thể tạo ra được những ứng thông minhhơn một cách dễ dàng
Các API (Application Programming Interface - giao diện lập trình ứng
dụng) của Cognitive Services được viết dưới dạng REST API do vậy lập trình viên
có thể tích hợp các API này trên nhiều nền tảng khác nhau như iOS, Android, hayWindows, chỉ cần có kết nối Internet
Microsoft Cognitive Services bao gồm 21 API được chia thành 5
nhóm: Vision, Speech, Language, Knowledge và Search [1].
2.1.1 Vision API
Là nhóm API liên quan đến xử lý hình ảnh, trong nhóm Vision API này hiện
Microsoft cung cấp 4 API sau:
Computer Vision API: API này cho phép trích xuất
những thông tin có giá trị từ bức ảnh của bạn với khả năng xácđịnh được kiểu đối tượng trong ảnh (là bánh mỳ, con chó, conmèo hay cây cối, …) hay nếu là người thì API này cũng xácđịnh được giới tính của nhân vật trong ảnh Ngoài ra, API nàycũng hỗ trợ nhận diện được những nhận vật nổi tiếng hay tríchxuất chữ có trong bức hình của bạn
Face API: Cái tên nói lên tất cả, đây là API cho phép
phát hiện khuôn mặt có trong bức hình của bạn Ngoài ra, APInày cũng trả về các thuộc tính của khuôn mặt như tuổi, giớitính, độ rạng ngời của nụ cười hay thậm chí là chiều dài củatóc, … Ngoài phát hiện khuôn mặt, Face API còn cho phép sosánh 2 khuôn mặt có phải là của cùng một người hay không
Trang 21Emotion API: API này cho phép xác định tâm trạng của
người có trong bức hình xem họ đang vui, đang buồn hay đanggiận dữ
Video API: API này là một tập hợp các thuật toán xử lý
video tân tiến của Microsoft Với Video API, các nhà phát triển
có thể tích hợp các tính năng chỉnh sửa video bao gồm chốngrung, phát hiện khuôn mặt người, phát hiện chuyển động haytạo video thumbnail
2.1.2 Speech API
Là nhóm API liên quan đến xử lý âm thanh với công nghệ xử lý đến từ Bing.Trong nhóm Speech API này hiện Microsoft cung cấp 3 API:
Bing Speech API: API này cho phép trích xuất một tập
tin âm thanh sang dạng chữ, chuyển đổi định dạng chữ sang âmthanh (tức là đọc chữ) hay đoán ý của một câu nói
Custom Recognition Intelligent Service (CRIS): CRIS
cho phép bạn có thể tùy biến language model và acousticmodel sao cho phù hợp với ứng dụng hoặc người dùng của bạn
Speaker Recognition API: Với những thuật toán nhận
dạng giọng nói tân tiến của Microsoft, API này cho phép nhậndạng giọng nói của người nói trong một tập tin âm thanh APInày bao gồm 2 thành phần: speaker verification và speakeridentification tạm dịch tương ứng là xác nhận người nói và xác
định người nói Speaker Verification cho phép xác nhận và
xác thực người dùng bằng giọng nói của họ Lập trình viên chỉcần cho người dùng đọc một đoạn văn bản có sẵn để lưu lại dữliệu giọng nói của họ (enrollment) rồi ở mỗi lần cần xác thực,người dùng chỉ cần đọc lại chính xác đoạn văn bản đã được
Trang 22dùng để lấy dữ liệu giọng nói của mình (bước enrollment) để
xác thực Speaker Identification có thể xác định được người
đang nói trong một tập tin âm thanh dựa trên một tập dữ liệucác người nói tiềm năng Tính năng này cũng có thể được sửdụng để xác thực người dùng bằng giọng nói Tuy nhiên thay
vì phải đọc chính xác một đoạn văn bản cố định như SpeakerVerification thì khi sử dụng tính năng SpeakerIdentification này, người dùng có thể đọc một đoạn văn bản bất
kỳ, API sẽ phân tích và đối chiếu với tập dữ liệu giọng nói củangười dùng để so sánh và xác thực
2.1.3 Language API
Là nhóm API liên quan đến xử lý ngôn ngữ Nhóm Language API này hiệnđược Microsoft cung cấp 5 API:
Bing Spell Check API: API này cho phép phát hiện và
sửa các lỗi chính tả có trong một đoạn văn bản mà bạn cungcấp API còn có khả năng phát hiện từ lóng, sửa lỗi tên riênghay sửa các từ đồng âm, …
Web Language Model API: API này giúp hỗ trợ xử lý
ngôn ngữ tự nhiên, với khả năng chèn khoảng cách vào 1 đoạnvăn bản được viết liền nhau như hashtag hay đường dẫn
Linguistic Analysis API: The Linguistic Analysis API
giúp bạn hiểu sâu hơn văn bản của mình API này sẽ giúp phântích cú pháp của ngôn ngữ tự nhiên để dễ dàng xác định đượccác thực thể (danh từ) hay các hành động (động từ) có trongvăn bản Việc xử lý văn bản này có thể hữu ích cho các côngviệc phân tích như phân tích tâm lý
Language Understanding Intelligent Service (LUIS):
LUIS cho phép lập trình viên xây dựng các model hiểu đượcngôn ngữ tự nhiên cũng như hiểu được các câu lệnh riêng đượcthiết kế riêng cho ứng dụng của bạn Ví dụ: Bạn có thể nói “bật
Trang 23đèn trong phòng ngủ”, gửi câu lệnh đó tới LUIS model, và thay
vì trả lại chính xác các câu từ có trong câu lệnh trên, LUIS sẽtrả về dữ liệu chứa: thông tin hành động là “bật” vị trí là
“phòng ngủ” và đối tượng hướng đến là “bóng đèn”, từ đó ứngdụng có thể dễ dàng xử lý được câu lệnh của bạn
Text Analytics API: API này giúp xác định các ẩn ý, từ
khóa, chủ đề hay ngôn ngữ được sử dụng có trong một đoạnvăn bản
2.1.4 Knowledge API
Là nhóm API liên quan đến tri thức Nhóm Knowledge API này hiện baogồm 4 API:
Academic Knowledge API: API này cho phép lập trình
viên xây dựng những giải pháp tìm kiếm tài liệu học thuật vớitính năng Interpret, trả về kết quả gợi ý cho từ khóa mà ngườidùng nhập vào dựa vào nguồn dữ liệu phong phú từ hệ
thống Microsoft Academic Graph (MAG).
Knowledge Exploration Service API: API này cho phép
lập trình viên xây dựng những giải pháp tìm kiếm sử dụngngôn ngữ tự nhiên bằng cách dịch ngôn ngữ tự nhiên mà ngườidùng nhập vào sang các biểu thức truy vấn có cấu trúc mà máytính có thể dễ dàng hiểu và xử lý được
Entity Linking Intelligence Service API: Với một đoạn
văn bản, Entity Linking Intelligence Service sẽ nhận dạng vàxác định từng thực thể (entity) có trong đoạn văn dựa vào ngữcảnh của đoạn văn đó và sẽ liên kết những entity nàytới Wikipedia Lấy ví dụ rằng bạn có một đoạn văn bản trong
đó chứa từ cloud, từ cloud này có thể hiểu sang thành “CloudComputing” (điện toán đám mây) hay “Cloud” (đám mây trên
Trang 24trời), dựa vào ngữ cảnh mà API này sẽ xác định được rằng từcloud có ý nghĩa như thế nào.
Recommendations API: API này cho phép xây dựng các
giải pháp khuyến nghị cho người dùng Chẳng hạn như bạn xâydựng một ứng dụng bán hàng, sử dụng API này cho phép bạn
dễ dàng xây dựng ra các tính năng khuyến nghị mua hàng như
“Các sản phẩm được bán chạy”, “Các sản phẩm được muacùng” hay “Những sản phẩm hàng đầu trong mặt hàng Đồ giadụng” chẳng hạn, từ đó sẽ khuyến khích người dùng mua nhiềuhơn
2.1.5 Search API
Search API cũng cấp các giải pháp tìm kiếm sử dụng sức mạnh của Bing.comcũng như từ nhiều đối tác như AOL, Apple, Amazon, Yahoo, … Nhóm Search APIbao gồm 5 API cho các tác vụ tìm kiếm trang web, hình ảnh, video hay tin tức
Bing Web Search API: Đây là API chủ lực của gói
Search API Chỉ với một cú pháp lệnh gọi đến API này, lậptrình viên có thể lấy được các kết quả trả về cho trang web,hình ảnh, video hay tin tức tương ứng Nó khá tương tự vớiviệc bạn tìm kiếm trên các công cụ tìm kiếm như Bing.com hayGoogle.com Ngoài ra, lập trình viên cũng sẽ nhận được nhữngtính năng mạnh mẽ từ công cụ tìm kiếm Bing Search nhưranking kết quả tìm kiếm, phân loại kết quả tìm kiếm theovùng, …
Bing Autosuggest API: API này cho phép lập trình viên
có thể xây dựng tính năng đề xuất các từ khóa tìm kiếm liênquan kể cả khi từ khóa tìm kiếm chưa được điền đầy đủ Ví dụnếu người dùng gõ từ khóa tìm kiếm là “Thời tiết tại H”, API
sẽ trả về danh sách các từ khóa gợi ý như “Thời tiết tại HàNội”, “Thời tiết tại Hồ Chí Minh” hay “Thời tiết tại Hà Giang”chẳng hạn
Trang 25Bing Image Search API: API này cho phép lập trình
viên có thể tìm kiếm các hình ảnh tương ứng với từ khóa nhậpvào Ngoài trả về đường dẫn của hình ảnh, API này cũng trả vềcác metadata (siêu dữ liệu) hữu ích như kích thước ảnh, màuchủ đạo của ảnh, …
Bing Video Search API: API này cho phép lập trình viên
có thể tìm kiếm các video tương ứng với từ khóa nhập vào.Ngoài trả về đường dẫn của video, API này cũng trả về cácmetadata hữu ích khác như tên nhà sản xuất, định dạng mã hóa,ảnh thumbnail, …
Bing News Search API: API này cho phép lập trình viên
có thể tìm kiếm các tin tức, bài báo tương ứng với từ khóa nhậpvào Ngoài ra, API cũng trả về các metadata hữu ích khác nhưthể loại, thông tin nhà xuất bản, ngày xuất bản, …
2.2 Nhận diện khuôn mặt với Microsoft Cognitive Face Recognition API 2.2.1 Face API
Face API là một trong 5 API nằm trong gói Vision API được Microsoft cungcấp liên quan đến xử lý ảnh
Face API: Là API cho phép phát hiện khuôn mặt có trong
bức hình của bạn Ngoài ra, API này cũng trả về các thuộc tínhcủa khuôn mặt như tuổi, giới tính, độ rạng ngời của nụ cườihay thậm chí là chiều dài của tóc, … Ngoài phát hiện khuônmặt, Face API còn cho phép so sánh 2 khuôn mặt có phải làcủa cùng một người hay không
Phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Trước tiên để nhận dạng được khuôn mặt thì yêu cầu thuật toán cần phải pháthiện đâu là khuôn mặt người trong một bức ảnh bao gồm nhiều thành phần khácnhau Các dấu mốc trên khuôn mặt thông thường là một loạt các điểm chi tết trênkhuôn mặt như mắt, môi hoặc mũi…Dấu mốc là các thuộc tính tuỳ chọn có thểđược phân tích trong quá trình phát hiện khuôn mặt
Trang 26Theo mặc định thì có tới 27 điểm đánh dấu được mặc định trước trên mộtkhuôn mặt Dưới đây là tất cả 27 điểm đánh dấu trên một khuôn mặt:
Hình 2.1 Những đặc điểm để nhận diện khuôn mặt
Các điểm đánh dấu trả về đơn vị pixel giống như khuôn mặt hình chữ nhật Do
đó có thể dễ dàng có thể đánh dấu các điểm cụ thể trong ảnh
Ngoài việc đánh dấu các điểm của khuôn mặt trên một bức ảnh thì dấu mốccũng có thể được sử dụng dung để tính toán chính xác hướng của khuôn mặt Ví dụ,chúng ta có thế xác định hướng của khuôn mặt giống như một vector từ trung tâmcủa miệng đến trung tâm của mắt Bằng cách xác định hướng của khuôn mặt ta cóthể điểu chỉnh khung hình chữ nhật theo hướng của khuôn mặt
2.2.2 Các bước đăng ký sử dụng dịch vụ Face API của Microsoft
Microsoft cho phép người dùng sử dụng miễn phí dịch vụ Microsoft Cognitive
từ 5000 đến 10000 request/tháng
Có 2 bước để đăng ký sử dụng miễn phí dịch vụ Microsoft Cognitive
Bước 1: Đăng kí một tài khoản miễn phí của Microsoft Với tài khoản miễn
phí này chúng ta có thể sử dụng hết tất cả các tính năng của Cognitive, tuy nhiênMicrosoft sẽ chỉ lưu trữ dữ liệu trong vòng một ngày
Trang 27Bước 2: Sau khi có tài khoản, tiếp theo chúng ta truy cập vào https://azure.microsoft.com/en-us/try/cognitive-services/ để lấy bộ Key mà Microsoft cung cấp cho người dung.
Hình 2.2 Mã sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi Microsoft
Bước 3: Sau khi đã có được Key được cung cấp bởi Microsoft, chúng ta chỉ việc lấy về và sử dụng.
Trang 28CHƯƠNG III: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG BẰNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE SERVICES TRÊN NỀN MÁY TÍNH RASPBERRY PI3 3.1 Phân tích yêu cầu thiết kế
3.1.1 Yêu cầu thiết kế
Hệ thống an ninh gia đình là một lĩnh vực không hoàn toàn mới, thế nhưng với
sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thì vấn đề bảo mật trong lĩnh vực nàycũng thay đổi không ngừng Việc ứng dụng xử lý ảnh với dịch vụ Face RecognitionAPI của Microsoft để thết kế một hệ thống bảo mật toà nhà yêu cầu phải đảm bảocác tiêu chí sau:
- Độ chính xác cao: Với vấn đề bảo mật thì độ chính xác là điều đặc biệt quantrọng nhất, chỉ khi đáp ứng một cách chính xác nhất thì hệ thống mới thực sự hoạtđộng hiệu quả để đảm bảo được bảo mật toà nhà
- Đảm bảo an toàn tuyệt đối: Khi thết kế bất kỳ một hệ thống nào đó thì vấn đề
an toàn là điều kiện ràng buộc Không chỉ đảm bảo an toàn cho người sử dụng màcòn đảm bảo an toàn cho toàn hệ thống trong quá trình hoạt động lâu dài
- Dễ dàng sử dụng: Việc thiết kế hệ thống với khả năng vận hành một cáchđơn giản sẽ giúp người dùng tiếp cận với sản phẩm một cách dễ dàng, từ đó manglại sự tiện lợi và hài lòng cho người sử dụng
- Hình thức thẩm mỹ: Hệ thống phải được thiết kế một cách gọn gàng, phùhợp mỹ quan và không gian ngôi nhà
- Giá thành: Chi phí khi thiết kế một hệ thống luôn được đảm bảo vừa đáp ứngđược tất cả các yêu cầu kỹ thuật, mỹ thuật cần thiết vừa phải có giá cả hợp lý nhất
3.1.2 Yêu cầu thiết bị
Những thiết bị cần thiết cho hệ thống:
- 1 Máy tính nhúng Raspberry Pi3 chạy hệ điều hành Windows 10 IOT Core
Trang 29Raspberry Pi như là một máy tính có kích thước nhỏ (chỉ bằng một chiếc thẻcredit-card), có giá thành thấp Raspberry Pi có thể kết nối với màn hình máy tính,hoặc tivi, có thể kết nối với các thiết bị đầu vào như camera, bàn phím, chuột nhưmột chiếc máy vi tính thông thường Raspberry Pi thích hợp cho mọi người ở mọilứa tuổi để khám phá, tìm hiểu hoạt động của một máy tính và để học làm thế nàotạo nên một chương trình bằng các ngôn ngữ như Python, Scratch Với Raspberry
Pi, chúng ta có thể làm được mọi việc mà chúng ta mong muốn ở một chiếc máy
Trang 30tính để bàn thực hiện, từ lướt web, nghe nhạc, xem phim với chất lượng cao, tạobảng tính, làm file word cũng như chơi game.
Ngoài ra, Raspberry còn có khả năng tương tác với các thiết bị ngoại vi khác
và đã được sử dụng trong các dự án phần cứng như máy nghe nhạc, thiết bị dự báothời tiết, thiết bị dò tìm cha mẹ, các dự án smarthouse với cảm biến hồng ngoại.Hiện tại, Raspberry Pi đang được sử dụng khá phổ biến trên thế giới, với đối tượngchủ yếu là các học sinh để tìm hiểu về lập trình cũng như cách thức làm việc củamáy tính
Hình 3.2 Rasberry
3.3.1.1 Cấu trúc phần cứng Raspberry
Hình 3.3 Mô hình kiến trúc phần cứng Raspberry
Mô hình trên là mô hình kiến trúc phần cứng của Raspberry Pi Bao gồm bộ
vi xử lý, bộ nhớ trong RAM, cổng kết nối với các thiết bị nhập xuất, cổng kết nỗiUSB và đầu vào Ethernet Tuy nhiên, ứng với mỗi model khác nhau củaRaspberry Pi sẽ có một kiến trúc khác nhau, thêm hoặc bớt các link kiện phần cứng.Phiên bản Raspberry Pi đầu tiên là Raspberry Pi model A được phát hành vàotháng 2 năm 2013 Tiếp theo đó là các model Raspberry Pi model A+, Raspberry Pi
Trang 31model B, Raspberry Pi model B+ Và phiên bản mới nhất là Raspberry Pi 2 vừađược phát hành vào tháng 2 năm 2015.
- Vi xử lý : Bộvi xử lý được sửdụng trong Raspberry Pi thếhệ đầu tiên tương
đương với bộ vi xử lý được dùng trong các smartphone cũ như (iPhone 3G,iPhone 3GS) Raspberry Pi chạy dựa trên hệ thống Broadcom BCM2835 Bao gồm
vi xử lý 700 MHz ARM1176JZF-S, bộ xử lý độ họa VideoCore IV GPU và RAM
Nó có bộ nhớ đệm Level 1 là 16Kb, Level 2 là 128Kb Bộ nhớ đệm Level 2 được sửdụng chủ yếu bởi GPU RAM của Raspberry Pi nằm dưới chân của CPU
- RAM : Với phiên bản ban đầu của Raspberry Pi, RAM của nó là 256MBvới
128MB được chia cho GPU và 128MB dành cho CPU Với dung lượng bộ nhớtrong này, Raspberry Pi có thể xử lý được video 1080p và 3D đơn giản Tuy nhiên
do nhu cầu tăng cao, nên trong các model tiếp theo, dung lượng bộ nhớ trong đãđược nhà cung cấp tăng lên thành 512MB (Model B, B+) và 1GB (Raspberry Pi 2)
- Network : Trong phiên bản Raspberry Pi thếhệ đầu tiên (A, A+) nhà cungcấp
chưa tích hợp cổng Ethernet Vì vậy nếu muốn kết nối internet người dùng phảithông qua USB wifi adapter Chỉ từ model B trở đi, nhà cung cấp Raspberry Pi mớitích hợp cổng Ethernet 10/100 Mbit/s Ethernet(8P8C) vào trong thiết bị của mình.Qua đó giúp người dùng có thể kết nối internet có dây và không dây
- Thiết bị ngoại vi : Đối với Raspberry Pi, người dùng có thểkết nốikeyboard,
mouse như đối với một máy vi tính bình thường Ngoài ra, Raspberry Pi còn chophép chúng ta kết nối với các thiết bị ngoại vi khác như camera, cảm biển hồngngoại cũng như các linh kiện phần cứng khác
- Video : Bộxửlý video của Raspberry Pi cho phép xử lý video độphân giảicao,
chạy được trên các tivi hiện đại hiện nay Như HD, Full HD, các màn hình có độphân giải cao hơn hoặc thấp hơn và cả các dòng tivi có độ phân giải cũ Danh sáchcác độ phân giải như: 640×350 EGA, 640×480 VGA, 800×600 SVGA; 1024×768XGA; 1280×720 720p HDTV, 1280×768 WXGA variant, 1280×800 WXGA,1280×1024 SXGA; 1366×768 WXGA, 1400×1050 SXGA+; 1600×1200 UXGA,1680×1050 WXGA+, 1920×1080 p HDTV; 1920×1200 WUXGA Nó có thể giải
mã tín hiệu video PAL-BGHID, PAL-M, PAL-N, NTSC và NTSC-J
Trang 32- Đồng hồ thực : Raspberry Pi không có đồng hồ thực như trên máy vi tínhthông
thường Vì vậy nó không thể lưu giữ thời gian thực tế khi không hoạt động Đồng
hồ thường được lấy dựa vào đồng hồ internet khi Raspberry Pi được kết nối mạng
a) Raspberry Pi model A và Raspberry Pi model A+ [2]
Hình 3.4 Raspberry Pi model A và Raspberry Pi model A+
Raspberry Pi model A
Raspberry Pi model A+
AVChigh-profile decoder and encoder
Ngõ ra video
HDMI (rev 1.3 & 1.4), 14 HDMI độ phân
giải từ640×350 tới 1920×1200
Trang 33Bảng 2.1 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model A và
Raspberry Pi model A+
b) Raspberry Pi model B và Raspberry Pi model B+ [2]
Hình 3.5 Mạch Raspberry Pi model B và Raspberry Pi model B+
AVChigh-profile decoder and encoder
Ngõ ra video
HDMI (rev 1.3 & 1.4), 14 HDMI độ phân
giải từ640×350 tới 1920×1200
Trang 34Cổng network
Bảng 2.2 - Bảng so sánh các thông số kĩ thuật giữa Raspberry Pi model B và
AVChigh-profile decoder and encoder
RCA video/audio connector
Cổng network
Bảng 2.3 - Bảng các thông số kĩ thuật của Raspberry Pi 2
- Cấu trúc chung của phần cứng
Trang 35Hình 3.6 Cấu trúc phần cứng Raspberry Pi 3
Thông số cấu hình tổng quan Raspberry Pi 3 Model B
Raspberry Pi 3 Model B là thế hệ thứ 3 của board mạch Raspberry Pi, nó rađời vào tháng 2 năm 2016 So với thế hệ trước (Raspberry Pi 2), nó có những thayđổi:
CPU 64 bit quad-core bộ vi xử lý ARM Cortex A53, tốc độ 1.2GHz gấp 10lần so với thế hệ đầu tiên
Tích hợp wireless chuẩn 802.11n
Bluetooth 4.1 (sở hữu tính năng tiết kiệm năng lượng BLE)
Broadcom là nhà sản xuất chip (SoC) cho Raspberry Pi 3, với tên mãBCM2837
Bộ nhớ RAM 1Gb
4 cổng USB
Cổng HDMI, hỗ trợ Full HDMI
Cổng Ethernet (hay là cổng mạng LAN)
Jack cắm audio 3.5mm
Giao tiếp Camera qua CSI
Hỗ trợ hiển thị DSI