Các trường hợp xảy ra khi hệ thống xử lý đèn

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh trên nền tảng Raspberry Pi và công nghệ AI xử lý tiếng nói” (Trang 72)

Ví dụ với mảng ký tự bên trên, hệ thống sẽ kiểm tra và nhận thấy xuất hiện các từ khóa như “off”, “light”, “one”, “living”, rồi đưa ra kết quả cần thực hiện hành động tắt đèn 1 tại phòng khách. Hệ thống sẽ gửi tới Raspberry Pi 1 gói tin MQTT với chủ đề house/living/light, nội dung sẽ gồm có: “index: 1” chỉ đèn số 1, “status”: false thể hiện cần tắt đèn.

Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 63 Hình 3. 27. Luồng xử lý tại Raspberry Pi

Sau khi gửi thơng tin tới Raspberry Pi, nó sẽ tiếp nhận, xử lý và trả về gói tin MQTT tương ứng với trạng thái của hành động. /house/action/success cho trạng thái thành công và /house/action/failed cho trạng thái thất bại. Cuối cùng tại Server sau khi nhận được trạng thái thành công hoặc thất bại tại Raspberry Pi sẽ gửi lại thông tin cho ứng dụng thông báo kết quả của hành động.

Log từ server khi xử lý hành động:

[LOG] onReceiveCommand [“off”, “light”, “one”, “living”] [LOG] Command approved

[LOG] Sending /house/living/light [LOG] /house/action/success triggered

[LOG] Sending response and close connection

Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 64 Hình 3. 28. Kết quả sau khi nhận diện giọng nói và thực hiện lệnh

3.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG

Chương này đã trình bày được thực nghiệm về hệ thống IoT cơ bản điều khiển nhà thơng minh, có áp dụng cơng nghệ nhận diện, chuyển đổi giọng nói thành văn bản trong ứng dụng di động. Qua đó có thể hình dung một cách cụ thể về một hệ thống IoT, nhà thông minh cơ bản nhất.

Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 65

KẾT LUẬN

IoT, nhà thơng minh và trí tuệ nhân tạo đều là những xu hướng của thế giới hiện nay. Đồ án cũng đã chỉ ra được những đặc điểm của các cơng nghệ này cũng như trình bày một hệ thống thực nghiệm để dễ hình dung hơn về một hệ thống nhà thông minh cơ bản.

Trong thời gian tới, để đồ án có thể phát triển hơn, em dự định phát triển hệ thống nhận diện giọng nói, nhận diện câu lệnh áp dụng các cơng nghệ về trợ lý ảo mới như Google Assistant. Từ đó giúp việc nhận dạng, xử lý giọng nói và ra lệnh cho hệ thống trở nên đơn giản hơn, thông minh hơn.

Nguyễn Tiến Hải – D17CQVT08B 66

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Samuel Greengard; The Internet of Things; March 20, 2015.

[2] Adam Juniper; The Smart Smart Home Handbook: Control Your Home With Your

Voice; November 6, 2018.

[3] Steven Goodwin; Smart Home Automation with Linux and Raspberry Pi; June 10,

2013

[4] Dong Yu, Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach (Signals and

Communication Technology), 2015th edition (November 28, 2014);

[5] Vishal Passricha, Rajesh Aggarwal; Convolutional Neural Networks for Raw

KẾT QUẢ KIỂM TRA TRÙNG LẶP TÀI LIỆU

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Tác giả Nguyễn Tiến Hải

Tên tài liệu Đồ án - Nguyễn Tiến Hải - B17DCVT112

Thời gian kiểm tra 24-12-2021, 04:56:29

Thời gian tạo báo cáo 24-12-2021, 04:58:20

KẾT QUẢ KIỂM TRA TRÙNG LẶP

Điểm 8

Nguồn trùng lặp tiêu biểu [text.123doc.org, 123doc.org, viblo.asia]

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp: “Nghiên cứu thiết kế ứng dụng điều khiển nhà Thông minh trên nền tảng Raspberry Pi và công nghệ AI xử lý tiếng nói” (Trang 72)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(77 trang)