(Luận văn thạc sĩ) xây dựng hệ thống cảnh báo cháy rừng trong phòng hộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM BẢO NHÂN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TRONG PHÒNG HỘ NGÀNH:KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ-60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM BẢO NHÂN XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TRONG PHÒNG HỘ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp.HCM, tháng 10 năm 2015 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ tên: Phạm Bảo Nhân Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 29/11/1981 Nơi sinh: Sa Đéc, Đồng Tháp Quê quán: 208, Ấp Phú An, Xã Tân Bình, Huyện Châu Thành, Tỉnh Đồng Tháp Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 141 Ấp Phú Long, Xã Tân Phú Đông, Tp SaĐéc, Tỉnh Đồng Tháp Điện thoại quan: 0673.774.058 Điện thoại nhà riêng: 0673.772.778 Fax: E-mail: khoadientudt@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: từ tháng 9/1999 đến tháng 6/2004 Nơi học (trường, thành phố): Đại Học Cần Thơ, Thành Phố Cần Thơ Ngành học: Kỹ thuật Điện tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Người hướng dẫn: III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian 2004 – 2007 2007 – Nay Nơi công tác Trường Dạy Nghề Tỉnh Đồng Tháp Công việc đảm nhiệm Giáo viên Khoa Điện tử Trường Cao Đẳng Nghề Tỉnh Giảng viên Khoa Điện – Đồng Tháp Điện tử ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác T.p.Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 (Ký tên ghi rõ họ tên) Phạm Bảo Nhân iii LỜI CẢM TẠ Đề tài “Xây dựng hệ thống cảnh báo cháy rừng phòng hộ” hoàn thành với hướng dẫn trực tiếp PGS.TS Nguyễn Chí Ngơn, Trưởng Khoa Cơng Nghệ, Trường Đại Học Cần Thơ Trước tận tình em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc lời cảm ơn chân thành đến Thầy Nguyễn Chí Ngơn, người tận tình hướng dẫn giúp đỡ em nhiều suốt thời gian thực đề tài Em xin gửi lịng tri ân q thầy trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh tận tình hướng dẫn truyền đạt kiến thức, phương pháp nghiên cứu kinh nghiệm thời gian khoá học 2013-2015 Những kiến thức kinh nghiệm tảng giúp người thực hồn thành tốt luận văn Em xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám Hiệu, quý thầy Khoa Điện - Điện Tử Trường Cao Đẳng Nghề Đồng Tháp tạo điều kiện thuận lợi cho em tham gia hồn thành khóa học T.p.Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 Học viên thực Phạm Bảo Nhân iv TÓM TẮT Nghiên cứu cung cấp giải pháp cảnh báo sớm tình trạng cháy rừng cách nhận dạng khói Ở điểm quan sát, webcam có khả quét góc rộng 3600 để nhận diện khói bốc lên từ khu vực có cháy cảnh báo cho đơn vị, cá nhân liên quan nhiều hình thức khác Phần cứng thiết bị cảnh báo bao gồm: (i) bệ xoay kiểm sốt điều khiển PID tích hợp vi điều khiển ATTINY 2131, (ii) webcam kết nối với máy tính Phần mềm cài đặt máy tính có khả điều khiển đế xoay qt tuần hồn góc 360 (để khỏi phải lắp nhiều camera), xử lý hình ảnh thu từ webcam, lọc thơng tin nhận diện khói Thuật tốn trừ áp dụng để phân tách đối tượng khỏi khung nền, sau thuật tốn co giãn, phát cạnh áp dụng để xác định vị trí khói bốc lên Kết ban đầu cho thấy giải pháp đề xuất khả thi hồn tồn triển khai vào thực tế Từ khóa: phịng chống cháy rừng, nhận dạng khói, xử lý ảnh v ABSTRACT This paper proposes a method for early detection of forest fire based on smoke detection At each observation point, a webcam that can rotate in 3600 is used to detect the very early flowing up smoke to alarm the officers The system includes two different parts: (i) a rotatable base that is controlled by a PID controller implement in ATTINY 2131 microcontroller, (ii) a high resolution webcam connected to a computer A software program is executed to control the rotation of the base in 3600 and detect the smoke in the image captured by the webcam by the proposed background subtraction after noise elimination to recognize the right position of smoke Experimental results have shown that the proposed system is feasible and applicable for early detection of forest fire Keywords: early detection forest fire, smoke detection, computer vision vi MỤC LỤC Trang tựa TRANG Quyết định giao đề tài LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM TẠ iv TÓM TẮT v ABSTRACT vi MỤC LỤC .vii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ix DANH SÁCH CÁC HÌNH x Chương TỔNG QUAN 12 1.1 Lý chọn đề tài 12 1.2 Các kết nghiên cứu ngồi nước cơng bố 14 Trong nước 14 1.2.1.1 Phần mềm cảnh báo nguy cháy rừng 14 1.2.1.2 Hệ thống phát sớm cháy rừng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 14 1.2.1.3 Vệ tinh viễn thám chống cháy rừng 15 1.2.1.4 Hệ thống phát cảnh báo cháy dựa kỹ thuật thị giác máy 15 Ngoài nước 15 1.3 Mục tiêu nghiên cứu: 21 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 21 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: 21 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu: 21 1.5 Phương pháp nghiên cứu: 22 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 24 2.1 Hệ thống xử lý ảnh 24 2.1.1 Điểm ảnh 24 2.1.2 Phân loại ảnh 25 2.2 Không gian màu 26 vii 2.2.1 Không gian màu RGB 27 2.2.2 Không gian màu HSV 27 2.2.3 Chuyển đổi RGB sang HSV ngược lại 28 2.3 Độ phân giải (Resolution) 28 2.4 Giới thiệu thư viện OpenCV 29 2.5 Cấu trúc OpenCV 29 2.6 Các hàm xử lý ảnh sử dụng phương pháp trừ 30 Chương THIẾT KẾ PHẦN CỨNG CỦA HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG 33 Phần Cứng Của Hệ Thống 34 3.1.1 Máy tính 34 3.1.2 Camera Webcam Logitech C920 34 3.1.3 Board xoay camera board điều khiển 34 3.1.4 Hệ thống board xoay Camera 38 3.1.5 Module SMS 41 Chương PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY 47 4.1 Đặc trưng lửa 47 4.2 Phát lửa 49 4.3 Phương pháp đề xuất 50 Chương KẾT QUẢ - KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 57 5.1 Kết 57 5.1.1 Thí nghiệm 57 5.1.2 Thí nghiệm 59 5.1.3 Thí nghiệm 61 5.1.4 Thí nghiệm 63 5.1.5 Thí nghiệm 64 5.2 Kết luận hướng phát triển đề tài 66 5.2.1 Kết luận 66 5.2.2 Hướng phát triển………………………………………………………… …61 viii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT CCTV Closed-Circuilt- Television PWM Pulse Width Modulation GSM Groupe Spécial Mobile BSD Berkeley Software Distribution OpenCV Open Source Computer Vision HSV Hue, Saturation, Value RGB Red, Green, Blue HSL Hue, Saturation, Lightness CMYK Cyan, Magenta, Yellow, Key UV Ultraviolet IR Infrared UPS Uninterruptible Power Supply ix { for (int j=0;j0) { dynamicArray[i][j]=dynamicArray[i][j]+1000; summon[i][j]=0; } } } for(int i=0;iwidthStep*pt.y))[pt.x*3] = 255; ((uchar*)(frameb->imageData + frameb->widthStep*pt.y))[pt.x*3+1] = 0; ((uchar*)(frameb->imageData + frameb->widthStep*pt.y))[pt.x*3+2] = 255; } } } } Trang 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO http://vi.wikipedia.org/wiki/Vi%E1%BB%87t_Nam, truy cập ngày 20/6/2014 Hà Công Tuấn, Quyết định số 1739/QĐ-BNN-TCLN ngày 31/7/2013 Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp Phát triển nơng thơn việc cơng bố diện tích rừng tồn quốc năm 2012, truy cập ngày 20/6/2014 Hiền Anh, Độ che phủ rừng toàn quốc năm 2011 39,7% , Thiennhien.net, truy cập ngày 20/6/2014 http://vietnamtourism.com/v_pages/country/overview.asp?uid=1780, truy cập ngày 22/6/2014 Chủ động phòng cháy chữa cháy rừng, tongcuclamnghiep.gov, truy cập ngày 24/6/2014 Cơng tác phịng cháy chữa cháy rừng – nhiệm vụ trọng tâm quyền cấp mùa khô hanh, kiemlamvung1.org.vn, truy cập ngày 23/6/2014 TTXVN, Đã có phần mềm cảnh báo nguy cháy rừng, vietbao.vn, truy cập ngày 25/6/2014 Nguyễn Hồng Việt, Hệ thống phòng cháy rừng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu, kiemlambrvt.org.vn, truy cập ngày 26/6/2014 Vệ tinh viễn thám chống cháy rừng, tnmtbacgiang.gov.vn, truy cập ngày 26/6/2014 10 Hiệu cảnh báo cháy dựa kỹ thuật thị giác máy, khoahoc.com.vn 11 FireWatch_System.doc, Hệ thống tự động cảnh báo phát sớm cháy rừng, kiemlamqni.org.vn, truy cập ngày 26/6/2014 12 Thùy Linh, Vệ tinh phát cháy rừng, vnexpress.net, truy cập ngày 27/6/2014 Trang 102 13 Nguyễn Văn Long, Ứng dụng xử lý ảnh thực với thư viện OpenCV C/C++ 14 TS Nguyễn Thanh Hải, Giáo trình Xử lý ảnh, Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, ĐHQG TP.HCM, năm 2014 15 TS Đỗ Năng Tồn & TS Phạm Việt Bình, Giáo trình Xử lý ảnh, Khoa CNTT, ĐH Thái Nguyên, năm 2007 16 Lương Mạnh Bá & Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn Xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật, năm 1999 17 TS Nguyễn Kim Sách, Xử lý ảnh Video số, NXB Khoa học Kỹ thuật, năm 1997 18 http://wiki.chipfc.com/wiki/index.php?title=SIM900%28A%29_Mini, truy cập ngày 27/7/2014 19 http://tme.vn/Product.aspx?id=1575#page=pro_info, truy cập ngày 29/10/2014 20 http://www.chipfc.com/shield-sim900a, truy cập ngày 30/10/2014 21 https://www.modmypi.com/blog/whats-the-difference-between-dc-servosteppermotors, truy cập ngày 30/10/2014 22 http://www.jameco.com/jameco/workshop/howitworks/how-servo motorswork.html, truy cập ngày 2/11/2014 23 http://www.imagesco.com/articles/picstepper/02.html, truy cập ngày 3/11/2014 24 http://www.geeetech.com/wiki/index.php/Stepper_Motor_5V_4-Phase_5Wire_%26_ULN2003_Driver_Board_for_Arduino#How_to_buy, truy cập ngày 6/11/2014 25 http://webcam-review.toptenreviews.com/logitech-hd-pro-webcamreview.html, truy cập ngày 1/11/2014 26 Bukowski, R W., Techniques for fire detection, truy cập ngày 11/11/2014 Trang 103 27 http://maggiemaggio.com/color/2011/08/fire-ii-color-and-temperature, truy cập ngày 10/11/2014 28 http://www.decodedscience.com/colors-fire-flames/40609, truy cập ngày 11/11/2014 29 http://en.wikipedia.org/wiki/Smoke, truy cập ngày 15/11/2014 30 http://www.shutterstock.com/video/clip-3252934-stock-footage-realsmoke-overblack.html, truy cập ngày 15/11/2014 31 http://www.shutterstock.com/video/clip-3264622-stock-footage-real-whitesmokeover-black-background.html, truy cập ngày 15/11/2014 32 http://www.answers.com/Q/Why_does_smoke_rise_up_a_chimney, truy cập ngày 15/11/2014 33 JAE.S LIM, GS Nguyễn Văn Ngọ dịch, Giáo trình Xử lý ảnh, Khoa Công nghệ, ĐHQG Hà Nội, năm 2001 34 PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, Học viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, năm 2006 35 Rafael C.Gonzalaz, Richard E Woods, Digital Image Processing, The Third Edition, Prentice Hall, 2008 36 Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật, năm 2003 37 Gary Braski and Adrian Kaehler, Learning OpenCV, September 2008 38 Robert Laganière, OpenCV Computer Vision Application Programming Cookbook, May, 2011 39 Rajesh Pydipati, Evaluation Of Classifiers For Automatic Disease Detection In Citrus Leaves Using Machine Vision, 2004 40 A R Smith “Color gamut transform pairs”, Computer Graphics 12, pp 1219, 1978 Trang 104 41 R T Collins, A J Lipton, and T Kanade, “A system for video surveilliance and monitoring”, American Nuclear Society 8th Internal Topical Metting on Robotics and Remote systems, Pittsburgh, PA pp 25-29, April 1999 42 John Canny, “A computational approach to Edge detection”, IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 8, pp.697 – 714, 1986 43 http://arduino.cc/en/Main/arduinoBoardUno, truy cập ngày 29/10/2014 44 Rafael C.Gonzalaz, Richard E Woods, Digital Image Processing, The Third Edition, Prentice Hall, 2004 45 https://www.youtube.com/watch?v=RGu8_tPkIGk (accesed on Aug2015) 46 http://footage.framepool.com/en/shot/289209480-campfire-coniferousforest-smoke-alps (accesed on Aug2015) 47 http://www.shutterstock.com/fr/video/clip-1721386-stock-footage-fog-driftsacross-woods-at-bottom-of-hill.html?src=recommended/ 1634170:3/3p (accesed on Aug2015) 48 http://www.shutterstock.com/fr/video/clip-410893-stock-footage-start-aforest-fire.html?src=recommended/1721386:2/3p (accesed on Aug2015) 49 Christopher Kanan, Garrison W Cottrell " Color-to-Grayscale: Does the Method Matter in Image Recognition?”, PlosOne, Volume 7, Issue 1, January 2012 Trang 105 Developing a solution for early detection of the forest fire Lưu Trọng Hiếu, Phạm Bảo Nhân, Phạm Duy Nghiệp Nguyễn Chánh Nghiệm Nguyễn Chí Ngơn(*) Trường Đại học Cần Thơ e-Mail: ncngon@ctu.edu.vn Trang 106 Tóm tắt Nghiên cứu cung cấp giải pháp cảnh báo sớm tình trạng cháy rừng cách nhận dạng khói Ở điểm quan sát, webcam có khả quét góc rộng 3600 để nhận diện khói bốc lên từ khu vực có cháy cảnh báo cho đơn vị, cá nhân liên quan nhiều hình thức khác Phần cứng thiết bị cảnh báo bao gồm: (i) đế xoay kiểm sốt điều khiển PID tích hợp vi điều khiển ATTINY 2131, (ii) webcam kết nối với máy tính Phần mềm cài đặt máy tính có khả điều khiển đế xoay quét tuần hoàn góc 3600 (để khỏi phải lắp nhiều camera), xử lý hình ảnh thu từ webcam, lọc thơng tin nhận diện khói Thuật tốn trừ áp dụng để phân tách đối tượng khỏi khung nền, sau thuật tốn co giãn, nhận diện cạnh áp dụng để xác định vị trí khói bốc lên Kết ban đầu cho thấy giải pháp đề xuất khả thi hồn tồn triển khai vào thực tế Từ khóa: phịng chống cháy rừng, nhận dạng khói, xử lý ảnh Abstract: This paper proposes a method for early detection of forest fire based on smoke detection At each observation point, a webcam that can rotate in 3600 is used to detect the very early flowing up smoke to alarm the officers The system includes two different parts: (i) a rotatable base that is controlled by a PID controller implement in ATTINY 2131 microcontroller, (ii) a high resolution webcam connected to a computer A software program is executed to control the rotation of the base in 360 and detect the smoke in the image captured by the webcam by the proposed background subtraction after noise elimination to recognize the right position of smoke Experimental results have shown that the proposed system is feasible and applicable for early detection of forest fire Keywords: early detection forest fire, smoke detection, computer vision Phần mở đầu Ngày nay, phòng chống cháy rừng vấn đề xã hội quan tâm Cháy rừng thảm họa, gây thiệt hại lớn tính mạng tài sản người, tài nguyên rừng môi trường sống Cháy rừng tác động đến quốc gia mà ảnh hưởng đến khu vực tồn cầu Các giải pháp phịng chống cháy nhà khoa học tập trung tìm phương pháp phát cảnh báo sớm để có giải pháp phịng ngừa chữa cháy kịp thời Phương pháp phòng chống cháy dựa vệ tinh robot tự hành đề xuất [1 - 3] Tuy nhiên, giải pháp lại tốn nhiều chi phí cho thiết bị Phương pháp sử dụng cảm biến hồng ngoại phòng chống cháy nổ cho rừng hầm mỏ trình bày [4 -6] Tuy nhiên, cháy xảy ra, cơng tác cứu hộ trở nên khó khăn phức tạp Ở Việt Nam nay, giải pháp phòng chống cháy rừng thực phương pháp công nghệ thông tin địa lý GIS (Geographical Information System [7, 8] nhằm đo đạc tính toán dự đoán vùng xảy cháy theo cấp khác Tuy nhiên giải pháp phịng chống cháy ngun nhân từ phía người Theo số liệu thống kê Cục Kiểm lâm, giai đoạn 10 năm (2002-2011), nước xảy 7.380 vụ cháy rừng; diện tích rừng bị thiệt hại 49.837 Bình qn 715 vụ/năm, diện tích rừng bị thiệt hại gần 5.000 ha/năm [9] Trong phương pháp cơng cụ hỗ trợ cơng việc phịng chống cháy rừng nước ta cịn thơ sơ nên có hiệu tương đối thấp Cách phổ biến để kiểm tra khu rừng cán kiểm lâm nhân viên bảo vệ rừng tuần tra thiết lập tháp canh số vị trí đặc biệt Tuy nhiên, diện tích rừng thường bao gồm khu vực rộng lớn nên người quan sát khu rừng phương pháp Kết khu vực rừng rộng lớn thường bị tàn phá cháy rừng xảy Do vấn đề xây dựng hệ thống phát cảnh báo sớm cháy rừng đặt cách cấp thiết Nghiên cứu trình bày giải pháp thiết kế thí nghiệm đánh giá hoàn thiện khả nhận biết cảnh báo cháy rừng dựa việc nhận diện khói sử dụng webcam để giảm chi phí thực Thiết bị thí nghiệm thiết kế nhỏ gọn để lắp đặt điểm quan sát để giám sát rừng từ cao Phần cứng thiết bị xoay tồn quanh trục Phần mềm máy tính kết nối với camera chịu trách nhiệm nhận diện khói Phương pháp thực Bài báo nghiên cứu giải pháp phòng chống cháy rừng hình ảnh dựa phương pháp trừ Đầu tiên, hình ảnh nhận từ webcam chuyển đổi sang hệ màu HSV, sau phương pháp trừ áp dụng chuẩn màu Trong phương pháp này, 30 khung hình đầu dùng làm liệu nền, khung hình so sánh độ lệch điểm ảnh với 30 khung hình trước Kết phương pháp lọc nhiễu phương Trang 107 pháp co giãn ảnh Sau đó, thuật tốn nhận diện cạnh áp dụng Tọa độ vị trí cạnh lưu lại trước xuất để so sánh kết 2.1 Chuyển đổi hệ màu Chuẩn màu RGB sử dụng nhiều hình ảnh phim ảnh Mỗi điểm ảnh chứa giá trị bit thể màu: đỏ (red), xanh (green) xanh dương (blue) Điều giúp miêu tả điểm ảnh sinh động đẹp mắt Tuy nhiên, chuẩn màu nhạy cảm với ánh sáng Để khắc phục điều đó, ảnh màu từ webcam chuyển từ chuẩn RGB sang HSV dựa theo [10]: 𝑉: = max(𝑅, 𝐺, 𝐵), (1) 𝑉−min(𝑅,𝐺,𝐵) 𝑆: = , (2) min(𝑅,𝐺,𝐵) Đặt: 𝑟 ∶= (V − R)/(V − X), 𝑔 ∶= (V − G)/(V − X), 𝑟 ∶= (V − B)/(V − X), + 𝑏, If: R=V then 𝐻 ≔ { − 𝑔, + 𝑟, If: G=V then 𝐻 ≔ { − 𝑏, (3) 𝐺=𝑋 else 𝐵=𝑋 𝑒𝑙𝑠𝑒 (4) + 𝑔, 𝑅 = 𝑋 Else: 𝐻 ≔ { − 𝑅, 𝑒𝑙𝑠𝑒 𝐻 Else: 𝐻 ≔ (5) Với: 𝑅, 𝐺, 𝐵 𝐻, 𝑆, 𝑉 giá trị chuẩn màu (R, G, B) (H, S, V) 2.2 Phương pháp trừ Có nhiều phương pháp khác để cảnh báo cháy rừng thông tin địa lý GIS để dự đoán khả cháy rừng, lắp đặt cảm biến nhiệt độ để đánh giá vị trí Tuy nhiên, giải pháp xác định cháy cách đột ngột (do nguyên nhân người) khả cảnh báo sớm Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất phương pháp cảnh báo cháy rừng phường pháp xác định khói thơng qua giải thuật trừ Trong phương pháp này, nhận diện đối tượng dựa so sánh liệu cũ liệu Vì vậy, việc thu thập liệu khung ban đầu quan trọng Các liệu ban đầu liệu Đặt 𝜌 giá trị trung bình khung ảnh σ độ sai lệch chuẩn khung ảnh, ta có: 𝜌𝑚 = 𝜎𝑚 = ∑𝑚 𝑖=1 𝜌𝑖 𝑚 , ∑𝑚 𝑖=2|𝜌−𝜌𝑖−1 | 𝑚−1 (6) 𝑣ớ𝑖 𝑚 > (7) Khi khung ảnh (n+1) cập nhật Các giá trị 𝜌𝑛+1 giá trị sai lệch 𝜎𝑛+1 cần cập nhật dựa trên: 𝜌𝑛+1 = α 𝜌𝑛+1 + (1 − 𝛼)𝜌𝑛 , (8) 𝜎𝑛+1 = α |𝜌𝑛+1 − 𝜌𝑛 | + (1 − 𝛼)𝜎𝑛 (9) Với α độ lớn thông số giá trị cập nhật (1-α) giá trị cũ tính tốn dựa tất giá trị trước Những điểm ảnh với giá trị sai lệch dựa 𝜌𝑛+1 𝜎𝑛+1 định nghĩa thành đối tượng cần xác định khung cảnh chung không di chuyển Nếu 𝜎𝑛+1 > 2𝜎 => 𝜌𝑛+1 đối tượng, 𝜌𝑛+1 = 𝜌𝑛 𝜎𝑛+1 = 𝜎𝑛 , (10) 𝜎𝑛+1 ≤ 2𝜎 => 𝜌𝑛+1 hình nền, lặp lại (8), (9) Tuy nhiên, tồn trường hợp hình không thay đổi giá trị thời gian lâu, điều dẫn đến giá trị sai lệch bị hòa lẫn vào nhiễu ( 𝜎𝑛 → ) Vì vậy, giá trị giới hạn cho biến sai lệch với: 𝜎𝑛′ = max(𝜎𝑚𝑖𝑛 , 𝜎 ̅̅̅) 𝑛 (11) Nếu 𝜎𝑛+1 > 𝛽𝜎𝑛′ => 𝜌𝑛+1 đối tượng, 𝜌𝑛+1 = 𝜌𝑛 𝜎𝑛+1 = 𝜎𝑛 , (12) Nếu 𝜎𝑛+1 ≤ 𝛽𝜎𝑛′ => 𝜌𝑛+1 hình nền, lặp lại (8) (9) Trong β trọng số, β lớn, khu vực đối tượng nhỏ lại Thay đổi giá trị β cho phép tìm kết tốt cho nhận dạng khói mơi trường 2.3 Nhận dạng khói Kết phương pháp trừ tiếp tục xử lý để loại bỏ nhiễu nhận dạng đối tượng Đầu tiên, liệu ảnh co, giãn để loại bỏ điểm ảnh mờ không rõ ràng Phương trình miêu tả thuật tốn trình bày dựa theo: output(x, y) = ′ ′ input(x + x ′ , y ((x ,y )in element) ′ ), +y (13) output(x, y) = max ((x′ ,y′ )in element) ′) input(x + x ′ , y +y ; (14) Sau khung co giãn, khói xác định phương pháp nhận diện cạnh, dựa theo [12] Phương pháp này, tổng quát, thể qua bước sau: Ứng dụng loc Gauss để làm mượt ảnh loại bỏ nhiễu Tìm cường độ độ dốc ảnh Trang 108 Thực phương pháp non-maximum suppression để dò biên ảnh Áp dụng phân ngưỡng lần để tìm điểm ảnh cạnh tiềm Hoàn thiện kết cách loại bỏ cạnh điểm ảnh nhỏ khơng có kết nối ảnh đủ lớn Trong số trường hợp, khung cho kết nhận diện tốt được, vậy, vị trí tọa độ đối tượng nhận diện lưu lại hiển thị lên 30 khung hình Giá trị tìm dựa vào thực nghiệm thực tế 2.4 Thiết kế phần cứng Hệ thống thiết kế nhỏ gọn có khả lắp đặt trạm quan trắc rừng nhằm đáp ứng khả cảnh báo sớm có khói xảy Vì vậy, hệ thống máy tính kết hợp webcam quan sát thiết kế nhằm đáp ứng khả quan sát cảnh báo cháy Trong hệ thống, Webcam Logitech HD Pro C920 có độ phân giải 1080p, kết nối máy tính chuẩn USB, có khả quay phim 30 khung hình giây chụp ảnh đạt 15 megapixels Webcam đặt bệ xoay 3600 theo trục Yaw 1800 theo trục Pitch, hệ thống bao qt tồn tầm nhìn theo chiều kim đồng hồ Bộ điều khiển cấp thấp bao gồm vi điều khiển có hiệu chỉnh PID cho trục xoay Vận tốc chiều trục xoay điều khiển từ máy tính thơng qua chuẩn RS232 (a) (b) H.1 Trục xoay webcam (a) mặt trước (b) mặt sau Khi đế xoay, máy tính thiết lập để webcam không lưu liệu ảnh, điều giúp giảm nhiễu trình xử lý tín hiệu truyền liệu (a) (c) (d) (e) H.2 Thí nghiệm (a) Hình gốc (b) Phương pháp trừ ảnh (c) Co giãn ảnh (d) Nhận diện cạnh (e) Kết Kết Kết thiết kế phần cứng phần mềm nhóm tác giả kiểm chứng theo thí nghiệm Do hạn chế điều kiện ngoại cảnh, nhóm tác giả định sử dụng đoạn clip miêu tả khói cháy rừng có sẵn mạng để kiểm tra giải thuật Đặc điểm đoạn clip camera ghi lại cảnh cháy rừng đặt vị trí quan sát từ cao 3.1 Thí nghiệm Đoạn phim khói sử dụng dựa theo [13], theo đó, 30 khung ảnh liên tục ban đầu dùng làm liệu nền, từ khung ảnh tiếp theo, độ lệch so sánh với hình gốc Từ H.2, phương pháp nhận diện trừ lọc nhiễu nhận diện cạnh cho kết tốt Kết thực nghiệm cho thấy giải thuật cho kết tốt đoạn 3.2 Thí nghiệm Thí nghiệm dựa đoạn phim cháy rừng theo [13] Đây đoạn clip mô tả đám cháy bang Colorado, Hoa Kì Nhận diện đoạn phim cho kết khả quan, thuật tốn khơng nhận diện nhầm hình xung quanh (rừng) với đám cháy (b) Trang 109 (a) (b) (e) H.4 Thí nghiệm (a) Hình gốc (b) Phương pháp trừ ảnh (c) Co giãn ảnh (d) Nhận diện cạnh (e) Kết (c) (d) (a) (b) (c) (d) (e) H.3 Thí nghiệm (a) Hình gốc (b) Phương pháp trừ ảnh (c) Co giãn ảnh (d) Nhận diện cạnh (e) Kết 3.4 Thí nghiệm Thí nghiệm dựa đoạn phim cháy rừng theo [14] Đây đoạn clip miêu tả khói dãy núi Alps Trong thí nghiệm này, đoạn phim quay từ khoảng cách xa mờ Tuy nhiên, liệu lưu lại sau 30 khung hình cho kết khả quan Thuật tốn nhận diện tốt vị trí có cháy diễn (a) (b) (c) (d) (e) H.5 Thí nghiệm (a) Hình gốc (b) Phương pháp trừ ảnh (c) Co giãn ảnh (d) Nhận diện cạnh (e) Kết 3.4 Thí nghiệm Thí nghiệm dựa đoạn phim cháy rừng theo [15] Đoạn clip miêu tả khói bốc lên tương đối mờ cánh rừng pháp vào sáng sớm Phương pháp trừ hiển thị kết không rõ ràng, nhiên sau co giản ảnh, kết nhận tương đối rõ nét 3.5 Thí nghiệm Trang 110 Thí nghiệm dựa đoạn phim cháy rừng theo [16] Đoạn clip thể vụ cháy diễn lúc, phương pháp nhận diện cho kết tốt gần lúc nhận dạng đám khói bốc lên cao (a) (b) (c) (d) (e) H.6 Thí nghiệm (a) Hình gốc (b) Phương pháp trừ ảnh (c) Co giãn ảnh (d) Nhận diện cạnh (e) Kết Kết luận đề nghị Nghiên cứu thiêt kế chế tạo thử nghiệm thiết bị dùng để cảnh váo cháy rừng phương pháp nhận diện khói Thực nghiệm nhà ngồi mơi trường cho thấy thuật tốn đáp ứng yêu cầu đề với khả bật sau:  Thiết bị nhỏ gọn, có khả bao qt tồn tầm nhìn theo chiều kim đồng hồ  Có khả nhận diện khói trường hợp rõ ràng mờ Thông qua cơng bố này, nhóm nghiên cứu kêu gọi đầu tư thêm từ tổ chức, cá nhân nhằm hoàn thiện sản phẩm, đưa vào sản xuất với giá thành thấp nhằm xây dựng mạng lưới cảnh báo cháy rừng cho nước ta Tài liệu tham khảo [1] Preislera, H.K., D Schweizerb, R Cisnerosc, T Procterd, M Ruminskie and L Tarnayf “A statistical model for determining impact of wildland fires on Particulate Matter (PM2.5) in Central California aided by satellite imagery of smoke”, Environmental Pollution, pp 340- 349, October 2015 [2] S Karmaa, E Zorbaa, G.C Pallisa, G Statheropoulosa, I Baltaa, K Mikedia, J Vamvakaria, A Pappaa, M Chalarisb, G Xanthopoulosc, M Statheropoulosa “Use of unmanned vehicles in search and rescue operations in forest fires: Advantages and limitations observed in a field trial”, Inter of Journal of Diaster Risk, pp.307-312, Sept 2015 [3] Y.-S Chung, H.V Le, “Detection of forestfire smoke plumes by satellite imagery", Atmospheric Environment, pp 2143 – 2151, 1984 [4] M Denera, Y Ưzkưka, C Bostancioglub, “Fire detection systems in Wireless Sensor Network”, World Conference on Technology, Innovation and Entrepreneurship, July 2015 [5] W Krülla, Robert Toberaa, I Willmsa, H Essenb, N.V Wahlb “Early Forest Fire Detection and Verification using Optical Smoke, Gas and Microwave Sensors” Inter Symposium on Safety Science and Technology, 2012 [6] S Bhattacharjeea, P Roya, S Ghosha, S Misraa, M S Obaidat “Wireless sensor network-based fire detection, alarming, monitoring and prevention system for Bordand-Pillar coal mines” Journal of Systems and Software, pp 571 – 581 March 2012 [7] Xuân Hiền Trần, “ Ứng dụng công nghệ GIS việc cung cấp thông tin dự báo cháy rừng địa bàn tỉnh Lâm Đồng”, Trung tâm Dự báo Khí tưởng thủy văn tỉnh Lâm Đồng, 2007 [8] Nguyễn Thanh Thủy, “Ứng dụng Viễn thám GIS nghiên cứu dự báo cháy rừng tỉnh Bắc Kạn”, 2011 [9] Chủ động phòng cháy chữa cháy rừng, tongcuclamnghiep.gov, truy cập ngày 27/7/2015 [10] A R Smith “Color gamut transform pairs”, Computer Graphics 12, pp 12-19, 1978 [11] R T Collins, A J Lipton, and T Kanade, “ A system for video surveilliance and monitoring”, American Nuclear Society 8th Internal Topical Metting on Robotics and Remote systems, Pittsburgh, PA pp 25-29, April 1999 Trang 111 [12] John Canny, “A computational approach to Edge detection”, IEEE trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 8, pp.697 – 714, 1986 [13] https://www.youtube.com/watch?v=RGu8_t PkIGk (accesed on Aug2015) [14] http://footage.framepool.com/en/shot/28920 9480-campfire-coniferous-forest-smokealps (accesed on Aug2015) [15] http://www.shutterstock.com/fr/video/clip1721386-stock-footage-fog-drifts-acrosswoods-at-bottom-ofhill.html?src=recommended/ 1634170:3/3p (accesed on Aug2015) [16] http://www.shutterstock.com/fr/video/clip410893-stock-footage-start-a-forestfire.html?src=recommended/1721386:2/3p (accesed on Aug2015) Lưu Trọng Hiếu nhận Kỹ sư Kỹ thuật Cơ điện tử trường ĐH Cần Thơ năm 2010 Anh giảng viên Bộ môn tự động hóa, Khoa Cơng Nghệ, Trường ĐH Cần Thơ học viên cao học Khóa 2015 chuyên ngành KT Điều khiển Tự động Hóa trường Đại học Cần Thơ Nguyễn Chánh Nghiệm nhận Thạc sĩ Cơ điện tử Học viện Công Nghệ Châu Á, Pathumthani, Thái Lan năm 2007 Năm 2012, anh nhận Tiến sĩ Đại học Osaka, Nhật Bản Từ năm 2005 đến nay, anh tham gia giảng dạy Bộ mơn Tự động hóa, Khoa Cơng nghệ, Trường Đại học Cần Thơ Các hướng nghiên cứu anh bao gồm thị giác máy tính, micro robotics, hệ thống điều khiển, UAV, GNSS Nguyễn Chí Ngơn nhận Kỹ sư Điện tử ĐH Cần Thơ năm 1996, Thạc sỹ Kỹ thuật Điện tử ĐH Bách Khoa Tp.HCM năm 2001, nhận Tiến sỹ Điều khiển tự động Đại Học Rostock, CHLB Đức năm 2007 Tiến sỹ Nguyễn Chí Ngơn tham gia giảng dạy trường ĐH Cần Thơ từ năm 1996 đến Hiện anh Phó giáo sư ngành tự động hóa thuộc Bộ mơn Tự Động Hóa, Khoa Cơng Nghệ; giữ chức vụ Giám Đốc Trung Tâm Điện – Điện Tử Trưởng Khoa Công Nghệ, Trường Đại Học Cần Thơ Phạm Bảo Nhân nhận Kỹ sư điện tử trường ĐH Cần Thơ năm 2004 Anh giáo viên Khoa Điện – Điện Tử, trường cao đẳng nghề Đồng Tháp học viên cao học Khóa 2013b chuyên ngành Kỹ thuật điện tử trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Thành Phố Hồ Chí Minh Phạm Duy Nghiệp nhận Kỹ sư điện tử trường ĐH Cần Thơ năm 2002 Anh cán giảng dạy Bộ môn Điện tử Viễn thông, Khoa Công Nghệ ĐH Cần Thơ, PGĐ TT Điện – Điện tử học viên cao học Khóa 20 chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa, trường ĐH Cần Thơ Trang 112 Trang 113 S K L 0 ... nguy cháy rừng vùng lãnh thổ [7] 1.2.1.2 Hệ thống phát sớm cháy rừng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Hệ thống phát sớm cháy rừng hệ thống ứng dụng công nghệ thông tin quản lý lửa rừng, phát sớm điểm cháy rừng, ... mềm cảnh báo nguy cháy rừng Khoa Quản lý Tài nguyên Môi trường, Đại học Lâm nghiệp xây dựng thành công phần mềm cảnh báo nguy cháy rừng dự báo cháy rừng Tây Nguyên Phần mềm Phó Giáo sư Vương Văn. .. so sánh với thị điểm cháy, điểm nóng để đưa cảnh báo Ảnh thu nhận từ hệ thống vệ tinh NOAA, hệ thống vệ tinh TERRA hệ thống vệ tinh ACQUA [9] 1.2.1.4 Hệ thống phát cảnh báo cháy dựa kỹ thuật thị