ttieuthu_lovely16
New Member
Download miễn phí Khóa luận Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh: nhận diện và điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN . i
TÓM TẮT . ii
ABSTRACT . . . iii
MỤC LỤC . iv
BẢNG CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT . vi
DANH MỤC HÌNH VẼ. vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU . viii
Chương 1. Đặt vấn đề . . 2
1.1 Lý do chọn đề tài . 2
1.2 Phạm vi nghiên cứu và hướng tiếp cận . 4
1.2.1 Nhận diện đối tượng trong ảnh số thu được từ camera . 5
1.2.2 Điều khiển các thiết bị trong gia đình từ máy tính . 5
1.3 Nội dung và cấu trúc khóa luận . . 6
Chương 2. Các cơ sở lý thuyết. . 7
2.1 Tính toán khắp nơi và các ứng dụng . . 7
2.1.1 “Tính toán khắp nơi” là gì? . . . 7
2.1.2 Vị trí của “Tính toán kh ắp nơi” . . 7
2.2 Tổng quan về nhà thông minh . 8
2.2.1 Định nghĩa nhà thông minh . . . 8
2.2.2 Các ưu điểm của nhà thông minh. 8
2.3 Một số khái niệm trong xử lý ảnh và bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh 9
2.3.1 Không gian màu HSV . 9
2.3.2 Các cách tiếp cận bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh. 15
2.4 Các giao thức và mô hình kết nối. 16
2.4.1 Giao thức Bluetooth . 16
2.4.2 Giao thức wireless chuẩn B/G . 17
Chương 3. Mô hình hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh . 21
3.1 Bài toán và mô hình chung của hệ thống . . 21
3.1.1 Hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh. . 21
3.1.2 Mô hình đề xuất . 21
3.2 Các thành phần của hệ thống và các giải pháp . 22
3.2.1 Bài toán nhận diện đối tượng trong ảnh số . 22
3.2.2 Kết nối và tương tác với PPC . 28
3.2.3 Điều khiển các thiết bị điện điện tử từ máy tính . 31
Chương 4. Thực nghiệm và chương trình demo . 32
4.1 Cấu trúc của chương trình demo . . . 32
4.2 Các thành phần chính và thực nghiệm trong chương trình demo . 33
4.2.1 Mô đun nhận và xử lý ảnh từ camera . 33
4.2.2 Mô đun kết nối và tương tác với PPC . 38
4.2.3 Mô đun điều khiển các thiết bị điện, điện tử từ máy tính . 38
4.3 Một số hình ảnh và mô tả về chương trình demo . . 39
4.4 Kết quả và đánh giá . . . 44
Chương 5. Kết luận và hướng phát triển . 45
5.1 Kết luận . . 45
5.2 Hướng phát triển của đề tài . 45
TÀI LIỆU THAM KHẢO. 47
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
gian. Ýtưởng của công nghệ này khẳng định tính toán sẽ trở nên một công cụ hết sức tự nhiên,
mạnh mẽ và có ích với tất cả những ai sử dụng nó.
2.1.2 Vị trí của “Tính toán khắp nơi”
Với ý nghĩa và tiềm năng to lớn của nó, tính toán khắp nơi đang được nghiên cứu
và phát triển cùng với rất nhiều những lĩnh vực của công nghệ thông tin như tính toán
phân tán (distributed computing), tính toán di động (mobile computing), tương tác
người máy (human-computer interaction), trí tuệ nhân tạo (artifacial intelligence).
Nhận diện và điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera
8
2.2 Tổng quan về nhà thông minh
2.2.1 Định nghĩa nhà thông minh
Nhà thông minh (tiếng Anh: smart-home hay intelli-home, home automation) là
kiểu nhà được lắp đặt các thiết bị điện, điện tử có tác dụng tự động hoá hoàn toàn hay
bán tự động, nó thay thế con người trong việc thực hiện một số thao tác quản lý, điều
khiển…
Trong căn nhà thông minh, đồ dùng trong nhà như các thiết bị phòng ngủ, phòng
khách đến toilet đều gắn các bộ điều khiển điện tử có thể kết nối với internet và điện
thoại di động, cho phép chủ nhân điều khiển từ xa hay lập trình cho chúng hoạt động
theo lịch. Thêm vào đó, các đồ gia dụng có thể hiểu được ngôn ngữ của nhau và có
khả năng tương tác với nhau… (Wikipedia [8]).
Một ngôi nhà thông minh đầy đủ, thường bao gồm các chức năng:
Phân phối đa phương tiện, là một rạp hát gia đình.
Điều khiển việc chiếu sáng, mành, rèm.
Giám sát, điều khiển môi trưởng (nhiệt độ, độ ẩm…).
Có khả năng liên lạc giữa các phòng.
Giám sát, điều khiển camera an ninh.
Giám sát và điều khiển từ xa.
2.2.2 Các ưu điểm của nhà thông minh
Nhà thông minh sử dụng các thiết bị và công nghệ tự động hóa, thông minh hóa,
giúp cho con người nhàn hạ hơn trong sinh hoạt hằng ngày. Nói cách khác, đây là hệ
thống giúp chủ nhân tận hưởng sự tiện nghi của cuộc sống và dễ dàng quản lý tổng
quát đối với cả tòa nhà. Chỉ với một chiếc điều khiển từ xa, chúng ta có thể điều khiển
tất cả, dù đang ở bất kỳ nơi nào. Chúng ta có thể tưởng tượng ra hiệu quả mà nhà
thông minh mang lại thông qua những hoạt động rất gần gũi, chẳng hạn như nằm trên
giường để mở cổng; sẽ không còn chuyện bị ngã do không nhìn thấy đường bởi đèn
cầu thang sẽ tự sáng lên khi có người; hệ thống đèn trong phòng, bếp, bình nước
nóng... sẽ hoạt động đúng giờ đã định; toàn bộ hệ thống đèn sẽ tự tắt sau khi không
Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh
9
cần thiết; khống chế nhiệt độ chênh lệch giữa bên ngoài và trong nhà và còn rất nhiều
tiện ích khác.
Không chỉ điều khiển được trong phạm vi ngôi nhà, công nghệ này còn cho phép
tích hợp điều khiển qua điện thoại (cố định hay di động), internet hay PDA. Vì vậy,
mọi sinh hoạt có thể được kiểm soát dù chúng ta đang ở công sở hay ngoài đường...
Không chỉ riêng các ngôi nhà nhỏ, chúng ta hoàn toàn có thể thông minh hóa bất kỳ
một không gian sống nào, kể cả trụ sở văn phòng, siêu thị, trung tâm thương mại,
khách sạn, nhà hàng, nhà xưởng sản xuất, ngân hàng, bệnh viện hay các khu phức hợp
khác... nếu lựa chọn công nghệ phù hợp.
2.3 Một số khái niệm trong xử lý ảnh và bài toán nhận diện đối tượng
trong ảnh
2.3.1 Không gian màu HSV
Màu sắc là một phần rất quan trọng các công nghệ xử lý ảnh. Để biểu diễn màu
sắc trên máy tính cũng có rất nhiều dạng khác nhau tùy thuộc theo yêu cầu cần sử
dụng. Phần này sẽ giới thiệu sơ bộ về không gian màu cơ bản RGB và không gian màu
HSV [9].
2.3.1.1 Không gian màu RGB
Do cấu tạo của các thiết bị phần cứng nên các điểm ảnh thường được đặc trưng
bởi ba thành phần màu cơ bản đó là Red, Green và Blue. Một thành phần thường được
định nghĩa bới 1 byte(tức là có 256 giá trị từ 0 đến 255). Sự kết hợp của 3 thành phần
này sẽ cho ta màu sắc của 1 điểm ảnh bất kì.
Ví dụ: R=G=255, B=0 ta có màu vàng.
R=G=B=0 ta có màu đen.
R=G=B=255 ta có mày trắng.
2.3.1.2 Không gian màu HSV
Hue (H): độ đo màu được tổng hợp từ 3 thành phần màu Đỏ(Red), Xanh lam
(blue), xanh lá cây (Green) của một điểm ảnh.
Saturation (S): chỉ độ xám của điểm ảnh. VD: Cùng là một màu nhưng có màu
xám và có màu trong.
Value (V): Chỉ độ sáng của điểm ảnh.
Nhận diện và điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera
10
Mối quan hệ giữa hệ màu RGB và hệ màu HSV:
Giả sử ta cần một dải màu biểu diễn độ xám (grayscale), đơn giản ta sẽ có 1
chuỗi điểm liên tục mà tại mỗi điểm các chỉ sổ R = G= B và tăng dần từ 0->255: ta sẽ
có một dải từ đen-> trắng (như hình 2.1).
Hình 2.1: Dải mầu xám
Nếu coi hệ màu RGB tương đương với 1 hệ trục tọa độ đề các (R=x, G=y, B=z)
thì có thể thấy Graysclale chính là 1 đường thẳng nối 1 điểm (0,0,0) với (255, 255,
255). Ta sẽ coi đây là một tia tạm gọi là tia phân giác.
Hình 2.2: Hệ trục tọa độ Đề Các với các hệ mầu RGB
Độ sáng: Độ sáng của một điểm ảnh được tính theo tổng giá trị của 3 thành phần
màu RGB, theo đó một điểm ảnh có chỉ số R+G+B lớn hơn thì sẽ sáng hơn. Để ý thấy
phương trình x+y+z =V chính là phương trình của một mặt phẳng(xem hình 2.3).
Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh
11
Hình 2.3: Mặt phẳng màu ứng với một độ sáng
Nếu di chuyển các mặt phẳng dọc từ (0,0,0) đến (255,255,255) chỉ có độ sáng
của điểm ảnh thay đổi còn các thành phần màu không đổi: đỏ vẫn đỏ, xanh vẫn xanh...
(xem hình 2.4).
Hình 2.4: Sự thay đổi độ sáng theo tia phân giác
Chính vì vậy, ta sẽ định nghĩa tia phân giác chính là độ đo độ sáng V (Value)
trong hệ màu HSV của điểm ảnh. Giá trị tứ 0 đến 1.
Xét một mặt phẳng ta sẽ thấy, các điểm có độ sáng như nhau. Điểm màu xám sẽ
là điểm chính giữa nơi mặt phẳng này cắt tia phân giác. (hình 2.5)
Nhận diện và điều khiển trạng thái vật thể qua IP camera
12
Hình 2.5: Mặt phẳng phân bố màu
Nếu vẽ một vành màu với tâm là điểm màu xám nằm trên tia phân giác ta sẽ thấy
sự khác nhau giữa các màu sắc sẽ được đánh giá theo phần mà nó nằm trên khuyên
tròn. Nếu quy ước là Red ứng với 0 độ, Green 120 độ, và Blue là 240 độ. Với quy ước
này ta sẽ có màu đỏ ứng với 0 độ, vàng ứng với góc 60 độ, màu cam sẽ ở khoảng góc
30 độ. Giá trị này sẽ ứng với độ đo màu sắc H (Hue)trong hệ màu HSV.
Thành phần còn lại của hệ màu HSV là S (Saturation), độ đo độ xám của điểm
ảnh.
Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh
13
Hình 2.6: Phân bố độ xám
Từ hình vẽ (hình 2.6) ta thấy khoảng cách từ điểm xám (tâm) tới điểm đỏ nhất
(pure red) sẽ quyết định độ xám của điểm ảnh.
Ví dụ: Nếu muốn mô tả một điểm có màu sắc nằm giữa màu đỏ và màu xám
(H=0), và có cũng độ sáng là V trong hệ tọa độ đề các ứng với hệ màu RGB ở trên thì
ta sẽ có:
Điểm đỏ nhất (pure red) là (V, 0, 0)
Điểm màu xám với cùng độ sáng sẽ là (V/3, V/3, V/3)
Điểm nửa đỏ nửa xám sẽ là (V*2/3, V/6, V/6)
Nhậ...