Nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện và nhận dạng cháy ứng dụng AI nhằm hỗ trợ công tác quản lý và điều tra

ĐỒN THANH NIÊN CỘNG SẢN HỒ CHÍ MINH BAN CHẤP HÀNH TP HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC EURÉKA LẦN THỨ XX NĂM 2018 TÊN CƠNG TRÌNH: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG CHÁY ỨNG DỤNG AI NHẰM HỖ TRỢ CÔNG TÁC QUẢN LÝ VÀ ĐIỀU TRA LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU: Kỹ thuật công nghệ CHUN NGÀNH: Điện-Điện tử Mã số cơng trình: …………………………… MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH TÓM TẮT ĐẶT VẤN ĐỀ Lý chọn đề tài .2 Mục tiêu nghiên cứu .2 Đối tượng nghiên cứu .2 Phạm vi nghiên cứu .2 4.1 Trong nước 4.2 Trên giới Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn, quy mô phạm vi áp dụng: .10 PHẦN 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU .11 1.1 Cơ sở lý thuyết AI .11 1.2 Phần mềm ứng dụng LabVIEW 11 1.2.1 Giới thiệu LabVIEW 11 1.2.2 Ngun lý lập trình sử dụng ngơn ngữ hình ảnh labview 19 1.2.3 Thiết kế cổng liên kết 22 1.2.4 Các thành phần xử lý ảnh 28 1.2.5 Dây nối 32 1.3 Giới thiệu AutoCAD 34 PHẦN 2: MỤC TIÊU – PHƯƠNG PHÁP 37 2.1 Mục tiêu 37 2.2 Phương pháp 37 PHẦN 3: KẾT QUẢ 41 3.1 Kết mơ hình: .41 3.2 Kết kiểm thử hệ thống .42 PHẦN 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 4.1 Kết luận 49 4.1.1 Kết hoạt động hệ thống so với mục tiêu đề .49 4.1.2 Ưu điểm 49 4.1.3 Nhược điểm 50 4.2 Kiến nghị 50 PHỤ LỤC CODE LẬP TRÌNH VI ĐIỀU KHIỂN VÀ CÁC BẢN VẼ THIẾT KẾ CHẾ TẠO 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 DANH MỤC HÌNH Hình Chỉ chụp lưu người xe có chuyển động Hình Tự động nhận diên khn mặt Hình Phát đối tượng bị so với khung hình mặc định Hình Xác định vùng nóng xâm phạm,khoảng cách kích cỡ thời lượng Hình 5: Vượt qua hàng rào ấn định ảo.( cho phép xác định ranh giới ) Hình Đếm lưu lượng khách hàng Hình Phát vật thể bị “bỏ quên” Hình 1.1 Bảng Functions Hình 1.2 Bảng Help Hình 1.3 Các ví dụ hỗ trợ Hình 1.4 Vịng lặp While Hình 1.5 Vịng lặp For Hình 1.6 Cấu trúc xử lý kiện Hình 1.7 Chuỗi Hình 1.8 Giao diện sử dụng cấu trúc tab Hình 1.9 Các phép tốn sử dụng biểu tượng Hình 1.10 Các phép chuyển đổi liệu Hình 1.11 Cấu trúc chuyển đổi mảng chuỗi Hình 1.12 Các icons cổng logic Hình 1.13 Các icons so sánh Hình 1.14 Hẹn giờ, delay Hình 1.15 Chuỗi Hình 1.16 Cấu trúc mảng Hình 1.17 Các icons lấy video Hình 1.18 Icons tạo ảnh nhanh, khổ ảnh Hình 1.19 Lưu xuất ảnh Hình 1.20 Ngơn ngữ chuyển đổi ảnh màu Hình 1.21 Tìm kiếm so sánh bắt ảnh Hình 1.22 Bao ảnh Hình 1.23 Labview Vision Accquistion Vision assistant Hình 1.24 Các giao diện camera hiển thị Hình 1.25 Máy tính IBM Hình 3.1 Mơ hình nhà bếp Hình 3.2 Cài đặt Hình 3.3 Hình ảnh qua Labview có đám cháy Hình 3.4 Hình ảnh từ góc nhìn thứ Hình 3.5 Sau nhấn nút để chụp ảnh Hình 3.6 Lấy mẫu lửa nhấn ok Hình 3.7 Sau lấy mẫu Hình 3.8 Sau lấy mẫu xong Hình 3.9 Giao diện Hình 3.10 Báo hiệu người cịn sống Hình 3.11 Trạng thái nhà an tồn TĨM TẮT Nghiên cứu thiết kế hệ thống giám sát, cảnh báo có hỏa hoạn xảy cách nhận diện đám cháy, bên cạnh hệ thống cịn xác nhận có người bị kẹt đám cháy hay khơng Hệ thống bao gồm máy tính cá nhân PC hay nhiều camera, board mạch vi điều khiển Arduino mơ hình nơi xem nguồn phát chủ yếu đám cháy nhà bếp Camera sử dụng hệ thống loại camera webcam có yêu cầu độ phân giải tối thiểu Megapixel Chương trình lập trình sử dụng ngơn ngữ hình ảnh Labview Hệ thống xây dựng sở liệu hình ảnh lửa hay đám cháy, hình dáng người Việc xác định vùng quét đặc điểm lửa hay đối tượng khu vực Sau người điều khiển hệ thống chọn vùng quét mà hệ thống xử lý ảnh để nhận diện đám cháy; vị trí đặc điểm quan trọng, chúng lưu vào sở liệu Khi hệ thống hoạt động, hệ thống quét liên tục đối tượng xuất trước camera hệ thống, so sánh vùng quét sở liệu, đánh giá xem mức độ giống hình ảnh quét hình ảnh sở liệu Sự giống đạt giá trị 80% hệ thống phát báo động có đám cháy xảy qua đèn còi hú ĐẶT VẤN ĐỀ Lý chọn đề tài Hiện nhiều vụ cháy lớn nhỏ khác làm cho quan điều tra khó khăn việc xác định nơi xuất phát hỏa hoạn thời gian điều tra lâu Ví dụ điển vụ cháy chung cư Carina Plaza thuộc phường 16, quận 8, TP.HCM Rạng sáng ngày 23/03/2018 chung cư Carina đám cháy xuất phát từ tầng hầm gửi xe khu chung cư hệ thống báo cháy chung cư không hoạt động làm cho 13 người tử vong Tới chiều ngày 26/03/2018 quan điều tra đưa nguyên nhân vụ cháy xuất phát từ xe máy tầng hầm sau lan sang xe Để giúp quan điều tra điều tra đưa kết nhanh nhóm em nghiên cứu hệ thống giám sát cảnh báo cháy nổ tự động qua camera Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đề tài giúp người quan điều tra phát sớm đám cháy để kịp thời dập tắt trước hỏa hoạn xảy Bên cạnh đó, hỏa hoạn xảy bất ngờ yếu tố khách quan hay chủ quan, xác nhận có bị kẹt đám cháy tình trạng nạn nhân Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài tất đám cháy nơi có khả nguồn hỏa hoạn Bên cạnh đó, người sử dụng đối tượng quét để xác định danh tính đồng thời xác định đối tượng có an tồn lúc hỏa hoạn xảy hay không? Phạm vi nghiên cứu 4.1 Trong nước - Robot có khả nhận biết người xung quanh hệ thống camera ghi hình ảnh khn mặt Từ ảnh robot xử lý, phân tích hệ thống máy tính bên đưa kết luận người ảnh vui hay buồn, ngạc nhiên hay giận - Hệ thống nhận dạng khn mặt Bkface nhóm sinh viên ngành cơng nghệ thông tin, trường ĐH Bách khoa Hà Nội sinh viên ĐH Ngoại thương, ĐH Kinh tế quốc dân vừa trao giải thi sáng tạo trẻ trường ĐH Bách khoa Hà Nội tổ chức Bkface nghiên cứu phát triển sản phẩm với tính chính: ngồi phát khn mặt cịn có nhận diện xác thực khn mặt tính giúp Bkface ứng dụng vào nhiều lĩnh vực phức tạp đời sống, an ninh, điều tra, truy bắt tội phạm 4.2 Trên giới - Nhận diện khuôn mặt phương pháp xử lý ảnh hầu hết công nghệ 2D Hãng cơng nghệ Apple dùng sóng siêu âm để nhận biết chỗ lồi lõm khuôn mặt - Công nghệ theo dõi đối tượng sử dụng camera tự động theo dõi vật thể có chuyển động phạm vi khung hình camera, chụp hình, ghi lại hành trình di chuyển lưu vào thẻ nhớ, chụp lưu vật thể có di động vào khu vực giám sát đường phố, ghi nhận có xe cộ, người qua lại; giám sát nhà kho hệ thống chụp hình đối tượng chuyển động người xe minh hoạ hình Hình Chỉ chụp lưu người xe có chuyển động Cơng nghệ IVS camera cho phép theo dõi khn mặt (hình 2.2) Chức theo dõi khn mặt có nghĩa camera tự động chụp khung hình bắt theo dõi khuôn mặt người vào khu vực mà camera quan sát thấy, tự động chụp hình lưu lại khn mặt vào thẻ nhớ SD Hệ thống thích hợp để ghi nhận tất người vào nơi giới hạn ứng dụng trường hợp muốn nhận diện kẻ gian Hệ thống chưa phổ biến cụ thể tính lưu trữ nhận diện VN Hình Tự động nhận diên khuôn mặt Công nghệ xử lý ảnh phát đối tượng bị (Lost Object Detection) sử dụng Camera phát đề mục biến phạm vi giám sát có vật thể biết từ trước có hiển thị khung hình, camera tự động báo động, chụp hình cụ thể thay đổi ,các đối tượng bị tự động lưu vào thẻ nhớ SD Hình 2.3 minh hoạ chức công nghệ ứng dụng phịng triển tranh treo tường Hai hình nhỏ góc trái, phía cho thấy tranh treo tường bị Hệ thống nhận diện ứng dụng khu vực nguy hiểm sử dụng camera phát đối tượng xâm nhập vào khu vực giám sát camera Camera tự động báo động tự động chụp hình ảnh vùng cấm, lưu vào thẻ SD Minh họa hình 2.4 cho thầy hệ thống giám sát cột điện cao thế, camera báo động có người leo trèo lên cột đến phạm vi khu vực nóng; trẻ em leo trèo nguy hiểm vi trí ngăn cấm gọi vùng cấm, xâm phạm camera xác định theo thời gian, kích cỡ vật xâm nhập 42 3.2 Kết kiểm thử hệ thống Ở giao diện nhấn nút cài đặt để qua bước cài đặt lấy mẫu tạo liệu hình 3.2 Hình 3.2 Cài đặt Đốt lửa để lấy mẫu đám cháy, lửa mơ tả đám cháy xuất bình ga nơi dễ gây hỏa hoạn hình 3.3 43 Hình 3.3 Hình ảnh qua Labview có đám cháy Hình 3.4 Hình ảnh từ góc nhìn thứ 44 Hình 3.5 Sau nhấn nút để chụp ảnh Sau chụp ảnh, đèn báo hiệu tắt báo hiệu camera ngừng đồng thời ảnh chụp trắng đen để hỗ trợ xử lý Lúc thao tác lấy mẫu hình 3.5 45 Hình 3.6 Lấy mẫu lửa nhấn ok Bằng việc quét khối chữ nhật có lựa chọn xoay để lấy mẫu lửa để xử lý qua hình 3.6 Hình 3.7 Sau lấy mẫu 46 Hình 3.8 Sau lấy mẫu xong Sau hồn tất lấy mẫu ta có giao diện hình 3.8 Ta tiếp tục nhấn nút quay lại để trở giao diện thức 47 Hình 3.9 Giao diện Sau nhấn vào camera Ta bắt đầu quét nhận diện Ở có người nên báo hiệu có người đồng thời lúc đám cháy phát Giúp nhận biết đám cháy có người cịn có khả di chuyển hay không Ở đèn thứ tắt chứng tỏ người bị xỉu chuyển cần cứu trợ khẩn cấp Bên cạnh khoảng cách từ đám cháy đến cửa thể khoảng cách Ở 18 cm 48 Hình 3.10 Báo hiệu người cịn sống Hình thể nhà cháy, người sống di chuyển Thế nên cần hỗ trợ để họ nhảy xuống kịp thời Hình 3.11 Trạng thái nhà an toàn 49 PHẦN 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận 4.1.1 Kết hoạt động hệ thống so với mục tiêu đề - Nghiên cứu thiết kế hệ thống giám sát báo động cháy nổ cách nhận diện đặc điểm đám cháy đặc điểm người bảo vệ Chương trình lập trình sử dung ngơn ngữ hình ảnh Labview Hệ thống xây dựng sở liệu hình ảnh nhóm đối tượng lưu trữ nơi hệ thống lắp đặt giám sát báo động Hệ thống chạy thử kiểm tra với xác suất thành cơng cao Đặc điểm đám cháy cần giống 60% hệ thống xem có đám cháy xảy khu vực - Hệ thống phát đám cháy đồng thời xác định xác khoảng cách từ điểm phát đám cháy đến cửa vào gần - Hệ thống nhận dạng đối tượng cần bảo vệ bám sát theo đối tượng bước vào phịng có cố xảy chưa có - Hệ thống đồng thời cảm nhận chuyển động để đưa máy chủ việc nạn nhân có cịn khả chạy hay khơng để tùy ứng biến - Hệ thống phát lúc trời tối, thiếu sáng -Thuận tiện phát triển đại trà, dễ dàng lắp đặt, cảnh báo thời điểm địa điểm 4.1.2 Ưu điểm -Hệ thống phát từ xa mà khơng cần qua loại cảm biến xác thể rõ nét - Hệ thống tự động báo động mà không cần người thao tác, túc trực theo dõi 50 - Hệ thống nhận biết đám cháy cách nhanh chóng tự động dập tắt lửa có nguy gây hỏa hoạn nhờ vào tính tọa độ khoảng cách - Hệ thống đưa thơng tin xác để hỗ trợ lính cứu hỏa giải nạn nhân tùy thuộc vào mức độ khẩn cấp hay nguy hiểm 4.1.3 Nhược điểm - Do sử dụng camera nên chất lượng camera có ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống tự động báo cháy - Điểm ảnh hiển thị có liên quan lớn đến khoảng cách, lý cần có khoảng cách định để camera phát chuẩn xác - Camera bị che khuất tầm nhìn vật cản khiến độ xác bị giảm - Ánh sáng có ảnh hưởng định đến kết mà hệ thống đưa cảnh báo 4.2 Kiến nghị Do xử lý hình ảnh nên cần phải có độ sáng tối thiểu, lẽ ln ln có đèn hỗ trợ chiếu sáng cảm biến ánh sáng cảm thấy độ sáng không phù hợp Camera bắt điểm nên xa điểm ảnh nhỏ, khoảng cách định bắt Tránh việc di chuyển camera khơng có hướng dẫn người lắp đặt Qua trình xử lý ảnh có khả bị che khuất vật thể Điều cản trở nhiều đến khả xử lý ảnh Vì vậy, lắp thêm robot tự động remove vật cản khỏi tầm nhìn tự kiểm tra để loại bỏ Để hỗ trợ nhận diện rõ đám cháy, ta cần thêm camera xạ nhiệt để dễ dàng phát Tuy nhiên chi phí camera cao nên có khó khan định Mặc dù hiệu mang lại giúp an tâm sống nhiều 51 Hệ thống áp dụng nâng cao chất lượng sống, đem lại tiến bộ, bình n cho người dân nắm bắt cơng nghệ sử dụng camera thay cảm biến giới PHỤ LỤC CODE LẬP TRÌNH VI ĐIỀU KHIỂN VÀ CÁC BẢN VẼ THIẾT KẾ CHẾ TẠO 52 53 54 55 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tất từ Internet: https://www.youtube.com/watch?v=qmYGY3t0Ix0&t=3s https://www.youtube.com/watch?v=4vDS4CRGhL0&t=3579s https://forums.ni.com/t5/LabVIEW/How-to-document-LabVIEW- program/td-p/88904 http://www.ni.com/example/30594/en/ https://forums.ni.com/t5/Example-Program-Drafts/Motion-Detection-Using- NI-Vision/ta-p/3532423 https://forums.ni.com/t5/BYU-LabVIEW/LabVIEW-Matching-Game/gpm- p/3532739 ... đám cháy cách đặt toạ độ trung tâm - Lập trình hệ thống, kết thành phần hệ thống - Phương pháp thực nghiệm áp dụng hệ thống nhận diện đối tượng thực tế - Sử dụng phần mềm xây dựng mơ hình chun dụng. .. điều tra điều tra đưa kết nhanh nhóm em nghiên cứu hệ thống giám sát cảnh báo cháy nổ tự động qua camera Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đề tài giúp người quan điều tra phát sớm đám cháy để kịp thời... mặt vào thẻ nhớ SD Hệ thống thích hợp để ghi nhận tất người vào nơi giới hạn ứng dụng trường hợp muốn nhận diện kẻ gian Hệ thống chưa phổ biến cụ thể tính lưu trữ nhận diện VN 5 Hình Tự động nhận