TRIỂN
KẾT LUẬN
Từ các thuật toán nhận dạng ảnh tĩnh ban đầu, nhóm đã cải tiến để thuật tốn nhận dạng có thể chạy được trên một đoạn clip ngắn. Mục tiêu ban đầu nhóm đưa ra đã đạt được khá tốt: thiết kế và thi công hệ thống cảnh báo cháy rừng dựa trên phương pháp xử lý ảnh để nhận biết khói và lửa, cảnh báo thơng qua module SIM800 qua tin nhắn và cuộc gọi. Hệ thống có thể phát hiện được khói, lửa gồm những dạng tự nhiên của một đám cháy thường có: khói xuất hiện ít, khói dày đặc và có thể nhận dạng mức độ một vài đám cháy nhỏ cho đến cháy lớn. Toàn bộ hệ thống xử lý ảnh được lập trình trên MATLAB, hệ thống cảnh báo được lập trình bằng phần mềm CCS và có khả năng giao tiếp với máy tính.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Từ sản phẩm đã hồn thành, ta có thể phát triển chương trình có thể hoạt động trên các board nhúng nhỏ gọn hoặc có thể nhúng vào trong camera quan sát trở thành một chức năng mặc định của thiết bị. Ngoài ra, từ phần cảnh báo qua sóng điện thoại ta có thể phát triển một sever từ đó kết nối các camera với nhau có thể giám sát cũng như cảnh báo cháy.
Hệ thống cảnh báo có thể kết hợp với tính năng phát hiện vật di chuyển trong khu vực qt của camera, đây là tính năng có ý nghĩa to lớn đối với việc giám sát một khu vực cần an ninh cao trong công nghiệp cũng như trong quân sự. Giá thành của một hệ thống sẽ được giảm xuống khá nhiều, nơi mà các cảm biến của các hãng lớn trên thế giới có giá khá cao so với chi phí đầu tư một hệ thống camera quan sát.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bộ nông nghiệp và PTNT, “Tác động của biến đổi khí hậu đến nguy cơ cháy rừng”, Chương trình Hành động Thích ứng với Biến đổi khí hậu ngành Nơng nghiệp và Phát triển nông thôn.
[2] Nguyễn Quang Hoan (2006), “Xử lý ảnh”, NXB Bưu Chính Viễn Thơng.
[3] Lê Văn Quang, “Xử lý ảnh để phát hiện khói cho cảnh báo cháy rừng”, Đồ Án Tốt Nghiệp ĐH, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM, 2016.
[4] Wen-Bing Horng, Jian-Wen Peng, “A Fast Image-Based Fire Flame Detection Method Using Color Analysis”, 2008
[5] Chunyu Yu, Zhibin Mei, Xi Zhang, “A real-time video fire flame and smoke detection algorithm”, 2013.
[6] B. U. Toreyin, Y. Dedeoglu, and A. E. Cetin (2005), “Wavelet based real-time smoke detection in video,” in EUSIPCO.
[7] Nguyễn Thanh Hải, Giáo trình xử lý ảnh, NXB Ðại Học Quốc Gia TP. HCM, 2014
[8] Nhóm Thị Giác Máy Tính (CVA), “Khơng gian màu (Color space)”, 2012. [9] Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, NXB Bưu Chính Viễn Thơng, 2006.
[10] Gonzalez, Woods and Eddins, “Digital Image Processing” (3rd Edition), 2009. [11] ThS. Hồ Đức Lĩnh, “Xử Lý Hình Thái Học Trên Ảnh Và Ứng Dụng”, Khoa Công
Nghệ Thông Tin, Đại Học Đông Á.
[12] Microchip Technology Incorporated, “PIC16F882/883/884/886/887 Data Sheet”, 2009.
PHỤ LỤC