(Khoá Luận Tốt Nghiệp Ngành Kỹ Thuật Y Sinh) Thiết Kế Và Thi Công Mô Hình Camera Đo Thân Nhiệt Và Nhắc Nhở Người Không Đeo Khẩu Trang

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>TRõNG ắI HC S PHắM Kỵ THUÊT TP. Hâ CHÍ MINH KHOA ĐIàN – ĐIàN TĀ </b>

<b>BÞ MƠN ĐIàN TĀ CƠNG NGHIàP – Y SINH </b>

<b> --- </b>

<b>NGNH Kỵ THUấT Y SINH ĐÀ TÀI: </b>

<b>MƠ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIàT </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>TRõNG ắI HC S PHắM Kỵ THUÊT TP. Hâ CHÍ MINH KHOA ĐIàN – ĐIàN TĀ </b>

<b>BÞ MƠN ĐIàN TĀ CƠNG NGHIàP – Y SINH </b>

---

<b>ĐÀ TÀI: </b>

<i><b>THIẾT KẾ VÀ THI CƠNG </b></i>

<i><b>MƠ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIỆT VÀ NHÀC NHỞ NGƯỜI KHÔNG ĐEO </b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b><small>KHOA ĐIàN-ĐIàN TĀ </small></b>

<small> </small><i><small>Tp. HCM, ngày 25 tháng 02 năm 2022 </small></i>

Hã tên sinh viên: Thái Nguyßn Kỳ Duyên MSSV: 18129010 D°¢ng Hồng Huy MSSV: 18129023 Chuyên ngành: Kỹ thuËt Y Sinh Mã ngành: 7520212D Há đào t¿o: Đ¿i hãc chính quy Mã há: 1

<b>I. TÊN Đ TÀI: THI¾T K¾ VÀ THI CƠNG MƠ HÌNH CAMERA ĐO THÂN NHIàT VÀ NHÌC NHä NG¯âI KHƠNG ĐEO KHỈU TRANG </b>

II. NHIM V

1. Cỏc sỗ liỏu ban u:

D liáu thông tin đÅu vào: Khuôn mÁt ng°åi trong khung hình. Ngơn ngă lËp trình: Python.

2. Nái dung thąc hián:

Tìm hiÅu và vi điÃu khiÅn, cÁm biÁn Ánh nhiỏt AMG8833, module camera. Kt nỗi vi iu khin vói các linh kián đÅ lËp trình.

ThiÁt kÁ m¿ch nguyên lý căa mơ hình. Thi cơng m¿ch.

KiÅm tra, điÃu chßnh và đánh giá mơ hình so vãi các thiÁt bá trên thá tr°ång. III. NGÀY GIAO NHIàM VĀ: 25/02/2022

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIàM VĀ: 15/06/2022

V. Hâ VÀ TÊN CÁN Bà H¯âNG DÈN: ThS. Ngô Bá Viát

CÁN Bà H¯âNG DÈN BM. ĐIàN TĀ CÔNG NGHIàP – Y SINH

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

GÁp GVHD đÅ nghe phë biÁn yêu cÅu làm đé án, tiÁn hành chãn đé án

TuÅn 4 (14/03 – 20/03)

Tìm hiÅu các lý thuyÁt liên quan đÁn đà tài TuÅn 5

(21/03 – 27/03)

TuÅn 6 (28/03 – 03/04)

TiÁn hành thit k s ộ khỗi, gii thớch chc nng cỏc khỗi

Tun 7 (04/04 10/04)

Tin hnh tớnh toỏn đÅ ląa chãn linh kián cho mơ hình

Tn 8 (11/04 – 17/04)

ThiÁt kÁ s¢ đé ngun lý tồn m¿ch GiÁi thích nguyên lý ho¿t đáng căa m¿ch.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

(18/04 – 24/04) mÁt đeo khÇu trang TuÅn 10

(25/04 – 01/05) ^{TiÁn hành viÁt ch°¢ng trình đo nhiát đá}Tn 11

(02/05 – 08/05) ^Ti^{Án hành ghép các ch°¢ng trình}Tn 12

(09/05 – 15/05) Ch¿y thā nghiám, kiÅm tra hiáu chßnh thụng sỗ cho mụ hỡnh

Tun 13 (16/05 22/05)

(06/06 – 12/06) ^{Hoàn thành báo cáo}

GV H¯âNG DÈN (Ký và ghi rõ hã và tên)

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Xin cam đoan đây là bài báo cáo ộ ỏn tỗt nghiỏp ca nhúm trong thồi gian qua. Trong bi bỏo cỏo cú s dng mỏt sỗ nguộn tài liáu tham khÁo đã đ°ÿc trích dÉn nguén và chú thích rõ ràng. Nhóm xin hồn tồn cháu trách nhiám tr°ãc bá môn, khoa và nhà tr°ång và są cam đoan này.

Nhóm sinh viên thąc hián đà tài

<b>Thỏi Nguyòn K Duyờn DÂng Hong Huy </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

ĐÅu tiên chúng em xin gāi låi cÁm ¢n sâu sÍc đÁn ThÅy Ngơ Bá Viát - GiÁng viên bá môn Đián Tā Công Nghiáp - Y Sinh đã trąc tiÁp h°ãng dÉn và tËn tình giúp đỡ cng nh to iu kiỏn nhúm hon thnh tỗt đà tài.

Chúng em cũng xin gāi låi chân thành cÁm ¢n các thÅy cơ trong bá mơn Đián Tā Công Nghiáp – Y Sinh và các quý thÅy cô khác trong Khoa Đián - Đián Tā đã truyÃn đ¿t nhng kin thc v to nhng iu kiỏn tỗt nht cho chúng em hồn thành đà tài.

CÁm ¢n đÁn cha mẹ và gia đình đã ni d°ỡng và là nguộn ỏng lc to lón chỳng em cỗ gng tng ngy. Cuỗi cựng, chỳng em kớnh chỳc quý thy cơ và gia đình ln déi dào sąc khåe, đ¿t đ°ÿc nhiÃu thành công trong công viác.

Chúng em xin chân thành cÁm ¢n!

Nhóm sinh viên thąc hián đà ti

<b>Thỏi Nguyòn K Duyờn DÂng Hong Huy </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

NHIàM VĀ KHĨA LN TỉT NGHIàP ... i

LàCH TRÌNH THĄC HIàN KHĨA LN TỉT NGHIàP ... ii

LäI CAM ĐOAN ... iv

2.1. TêNG QUAN V NHIàT Đà C¡ THÄ CON NG¯äI ... 4

2.2. PH¯¡NG PHÁP ĐO NHIàT Đà KHÔNG TIÀP XÚC ... 5

2.9.1. Vi điÃu khiÅn Raspberry Pi 4 model B ... 14

2.9.2. CÁm biÁn Ánh nhiát AMG8833 ... 15

2.9.3. Webcam usb 720p ... 16

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<b>ChÂng 3. TNH TON V THIắT Kắ ... 17</b>

3.1. GIâI THIàU ... 17

3.2. TÍNH TỐN VÀ THIÀT KÀ MƠ HèNH ... 17

3.2.1. Thit k s ộ khỗi mụ hỡnh ... 17

4.6. TÀI LIàU H¯âNG DÈN SĀ DĀNG, THAO TÁC ... 34

4.7. DĄ TỐN CĂA MƠ HÌNH Hà THỉNG CAMERA ĐO THÂN NHIàT VÀ GIÁM SÁT NG¯äI KHƠNG ĐEO KHỈU TRANG ... 35

<b>ChÂng 5. KắT QU_NHấN XẫT_NH GI ... 37</b>

5.1. KÀT Q THI CƠNG MƠ HÌNH ... 37

5.2. KÀT Q CH¾Y MƠ HÌNH ... 38

5.2.1. KÁt q căa q trình t¿o tËp dă liáu huÃn luyán ... 38

5.2.2. KÁt quÁ căa quá trình huÃn luyán tËp dă liáu ... 39

5.2.3. KÁt q nhËn d¿ng ng°åi khơng đeo khÇu trang ... 40

5.2.4. KÁt quÁ phÅn đo nhiát đá ... 53

5.2.5. Đánh giá thåi gian đáp ąng căa mơ hình ... 55

<b>Ch°¢ng 6. K¾T LUÊN VÀ H¯àNG PHÁT TRIÂN ... 57</b>

6.1. KÀT LUÊN ... 57

6.2. H¯âNG PHÁT TRIÄN ... 57

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b>Hỡnh Trang </b>

Hỡnh 2.1. Bỗn bóc x lý ca hỏ thỗng nhận dng mt ngồi ... 6

Hỡnh 2.2. KiÁn trúc c¢ bÁn căa mát m¿ng tích chËp ... 7

Hình 2.3. Cāa së tr°ÿt trên mát ma trËn ... 8

Hình 2.4. Kích th°ãc Ánh đÅu ra khi thąc hián b°ãc nhÁy lÅn l°ÿt là 1 và 2 ... 9

Hình 2.5. Ma trËn khi thêm viÃn 0 bên ngồi ... 9

Hình 2.6. Lãp max pooling cho vùng Ánh ... 11

Hỡnh 2.7. Mụ phồng lóp kt nỗi y ... 11

Hình 2.8. CÃu trúc c¢ bÁn căa OpenCV ... 12

Hình 2.9. Mơ hình giao thąc I2C ... 14

Hình 3.2. Ngn Adapter 5V/3A ... 20

Hình 3.3. S¢ đé ngun lý căa mơ hình ... 21

Hình 3.4. BÁn v¿ thiÁt kÁ căa vồ hỏp mụ hỡnh ... 22

Hỡnh 3.5. Cỏc khỗi tớch chËp căa m¿ng MobileNetV2 ... 23

Hình 3.6. Bá mơ hình m¿ng CNN xây dąng bằng kiÁn trúc MobileNetV2 ... 24

Hình 3.7. Ph°¢ng pháp đo nhiát đá khơng tiÁp xúc... 24

Hình 4.1. LÍp ráp qu¿t tÁn nhiát ... 28

Hình 4.2. Kt nỗi camera nhiỏt vói vi iu khin ... 28

Hỡnh 4.3. Lp rỏp vồ hỏp v kt nỗi webcam vói vi iu khin ... 28

Hỡnh 4.4. Kt nỗi loa vói vi điÃu khiÅn ... 29

Hình 4.5. Ghim adapter vào vi điÃu khiÅn ... 29

Hình 4.6. Vå háp mơ hình ... 30

Hình 4.7. L°u đé quy trình huÃn luyán dă liáu ... 31

Hình 4.8. L°u đé ch°¢ng trình chính ... 32

Hình 4.9. L°u đé quy trình đo nhiát đá ... 32

Hình 4.10. L°u đé quy trình phát hián khơng đeo khÇu trang ... 33

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Hình 4.12. NhËn dián khn mÁt ... 34

Hình 4.13. Vùng đÅ đo nhiát đá ... 35

Hình 5.1. SÁn phÇm hồn thián mơ hình ... 37

Hình 5.2. KÁt q thi cơng bên trong mơ hình ... 37

Hình 5.3. KÁt q thi cơng mÁt tr°ãc căa mơ hình ... 38

Hình 5.4. Ành đeo khÇu trang trong tËp dă liáu ... 38

Hình 5.5. Ành khơng đeo khÇu trang trong tËp dă liáu ... 39

Hình 5.6. Đé thá giá trá accuracy và loss ... 40

Hình 5.7. Phát hián khn mÁt khơng đeo khÇu trang ... 41

Hình 5.8. Phỏt hiỏn khuụn mt khụng eo khầu trang ỗ gúc nghiêng bên trái ... 41

Hình 5.9. Phát hián khn mÁt khụng eo khầu trang ỗ gúc nghiờng bờn phi ... 42

Hình 5.10. Phát hián 2 khn mÁt khơng đeo khÇu trang ỗ gúc chớnh diỏn ... 42

Hỡnh 5.11. Phỏt hiỏn 2 khuụn mt khụng eo khầu trang ỗ gúc nghiờng bên trái ... 43

Hình 5.12. Phát hián 2 khn mÁt khụng eo khầu trang ỗ gúc nghiờng bờn phi ... 43

Hình 5.13. Phát hián có 1 khn mÁt khơng đeo khÇu trang ... 44

Hình 5.14. CÁ 2 khn mÁt đÃu đeo khÇu trang ... 44

Hình 5.15. Nhiát đá đ°ÿc đo bằng mơ hình ... 54

Hình 5.16. Nhiát đá đ°ÿc đo bằng súng đo nhiát OMRON ... 54

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<b>BÁng Trang </b>

BÁng 2.1. Thân nhiát bình th°ång ç các vá trí đo khác nhau theo tÿng đá tuởi ... 5

Bng 2.2. Mỏt sỗ hm kớch hot thụng dng ... 10

Bng 3.1. Thụng sỗ k thuật ca webcam usb 720p ... 18

Bng 3.2. Thụng sỗ k thuật ca cm bin nhiỏt AMG8833 ... 18

Bng 3.3. Thỗng kờ dòng và tÁi sā dāng căa các linh kián ... 20

Bng 3.4. Thỗng kờ kt qu nhiỏt ỏ c th mà 2 sÁn phÇm đo đ°ÿc ... 25

BÁng 3.5. Ma trËn nhÅm lÉn ... 26

BÁng 4.1. Danh sách các linh kián ... 27

BÁng 4.2. Danh sách dą toán linh kiỏn v module cho hỏ thỗng ... 36

Bng 5.1. Mô tÁ tËp dă liáu ... 38

BÁng 5.2. Đánh giá mơ hình ... 39

BÁng 5.3. KÁt q nhËn dián g°¢ng mt eo khầu trang ỗ khong cỏch dói 1m ... 45

BÁng 5.4. KÁt q nhËn dián g°¢ng mÁt khơng đeo khầu trang ỗ khong cỏch dói 1m 46Bng 5.5. Kt qu nhận diỏn gÂng mt eo khầu trang ỗ khong cách 1.2m ... 46

BÁng 5.6. KÁt quÁ nhËn dián g°¢ng mt khụng eo khầu trang ỗ khong cỏch 1.2m ... 47

Bng 5.7. Kt qu nhận diỏn gÂng mt eo khầu trang ỗ khong cỏch 1.5m ... 48

Bng 5.8. Kt qu nhận diỏn gÂng mt khụng eo khầu trang ỗ khong cách 1.5m ... 49

BÁng 5.9. KÁt quÁ nhËn dián g°¢ng mt eo khầu trang ỗ khong cỏch 1.8m ... 49

Bng 5.10. Kt qu nhận diỏn gÂng mt khụng eo khầu trang ỗ khong cỏch 1.8m ... 50

Bng 5.11. Kt qu nhận diỏn gÂng mt eo khầu trang ỗ khong cỏch 2m ... 51

BÁng 5.12. KÁt quÁ nhËn dián g°¢ng mÁt khụng eo khầu trang ỗ khong cỏch 2m ... 52

Bng 5.13. KÁt q đo nhiát đá căa mơ hình ... 53

Bng 5.14. Kt qu o nhiỏt ỏ ỗ nhiu khong cách ... 55

BÁng 5.15. KÁt quÁ thåi gian xā lý căa mơ hình ... 55

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Đà tài <Mụ hỡnh camera o thõn nhiỏt v nhc nhỗ ngồi khơng đeo khÇu trang= đ°ÿc thiÁt kÁ và thi cơng thąc hián chąc năng kiÅm tra và cÁnh báo ng°åi ra vào t¿i các c¢ quan, bánh vián, tr°ång hãc khi ng°åi đó có thân nhiát cao và khơng đeo khÇu trang. Đà tài này rÃt hău ích trong cc sỗng hng ngy c biỏt l trong tỡnh hỡnh dỏch bánh Covid -19 phąc t¿p nh° hián nay khi chúng ta phi sỗng chung vói dỏch. Mụ hỡnh gộm bỏ iu khin trung tõm Raspberry Pi 4 kt nỗi vói các thiÁt bá ngo¿i vi gém camera, cÁm biÁn Ánh nhiát, qu¿t tÁn nhiát và loa phát. Đà tài mát phÅn ąng dāng công nghá xā lý Ánh đÅ nhËn biÁt ng°åi ra vào có mang khÇu trang hay khơng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

<b>Ch°¢ng 1. TäNG QUAN 1.1. ắT VN </b>

Nhng nm trỗ li õy, i dách truyÃn nhißm COVID-19 đang dißn biÁn ngày càng phąc t¿p trên ph¿m vi toàn cÅu khiÁn nhiÃu ng°åi tā vong. ThÁ giãi đã ghi nhËn h¢n 540 triáu ng°åi nhiòm bỏnh vói hÂn 6 triỏu ca t vong vỡ COVID-19 tính đÁn thåi điÅm tháng 6 năm 2022 [1]. Nguyên nhân gây tā vong chính là Virus SARS-CoV-2 gây tën th°¢ng t¿i các c¢ quan trong c¢ thÅ. Chúng tÃn công theo hai cách là trąc tiÁp vào các c quan hay giỏn tip qua c ch miòn dỏch, lm tng yu tỗ khỏng ụng, gim yu tỗ gim ụng, cuỗi cựng hỡnh thnh huyt khỗi, k c mch máu nhå và m¿ch máu lãn [2]. T¿i Viát Nam, ç nhăng n¢i có dân c° đơng đúc và nhiÃu nhà máy, xí nghiáp ho¿t đáng cũng đã cháu Ánh hỗng lón t i dỏch vói sỗ ca nhiòm, t vong ngày càng tăng. Viác nhißm bánh rÃt dß xÁy ra khi tiÁp xúc vãi dách chÃt căa ng°åi bánh qua khơng khí hay thËm chí là trên các bà mt vật tip xỳc khin c th phỏt sỗt. T đó ta thÃy đ°ÿc viác theo dõi nhiát đá c¢ thÅ th°ång xun và mang khÇu trang là viác bÍt bc cho bÃt cą ai khi đi đÁn n¢i đơng ngồi trong tỡnh hỡnh phi sỗng chung vói i dỏch khi vẫn cha cú thuỗc c trỏ. Nm bt c vÃn đà này, nhiÃu thiÁt bá tích hÿp đ°ÿc sÁn xuÃt nhanh chóng vãi đa d¿ng và mÉu mã, chąc năng và cÁ và giá cÁ nhằm giÁm thiÅu są lây lan chéo qua tiÁp xúc giăa ng°åi vãi ng°åi và giÁm mát phÅn nhân ląc thąc hián viác đo thân nhiát thă công bằng tay.

Vãi są phát triÅn căa khoa hãc kỹ thuËt, các lo¿i cÁm biÁn, vi điÃu khiÅn và linh kián khác cũng phát triÅn theo. Tÿ đó viác sÁn xuÃt nhăng thiÁt bá đo thân nhiát và giám sát viác đeo khÇu trang tą đáng ngy cng trỗ nờn Ân gin v dò dng hÂn rÃt nhiÃu. NhiÃu thiÁt bá đ°ÿc ra đåi nh° nhiát kÁ héng ngo¿i Infrared CK-T1502 sā dāng cÁm biÁn đo nhiát héng ngo¿i thąc hián viác đo nhiát đá qua trán, nách, tay vãi thiÁt kÁ nhå gãn có thÅ cm tay hon ton ỏp ng tỗt nhu cu theo dừi nhiỏt ỏ c th ca mòi gia ỡnh trong mùa dách này. SÁn phÇm tích hÿp đo thân nhiát và sát khn tay tą đáng căa cơng ty SANIVIETNAM dùng cÁm biÁn héng ngo¿i đÅ đo nhiát qua trán, tay v hỏ thỗng sỏt khuần nhanh cng l mỏt trong nhăng sÁn phÇm phë biÁn trên thá tr°ång hián nay. Nâng cÃp h¢n là camera đo thõn nhiỏt ca Vietnamsmart vói hỏ thỗng sng lóc sỗt thụng qua hỡnh nh nhiỏt cú th trin khai nhanh đÅ xác đánh chính xác nhăng ng°åi có nhiát đá c¢ thÅ q mąc bình th°ång và bá sỗt ton thõn. Hay Camera AI ca HANET Technology vói tính năng phát hián

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

ng°åi khơng đeo khÇu trang hc đeo khÇu trang khơng đúng cách t¿i nhăng n¢i tËp trung đơng ng°åi và đ°a ra lồi nhc nhỗ eo khầu trang. V rt nhiu sn phầm khỏc c ra ồi vói mong muỗn ỏp ng nhu cÅu cÃp bách trong đ¿i dách.

Qua tìm hiÅu và các thiÁt bá trên thì mßi thiÁt bá đÃu cú u v nhc im riờng. ỗi vói nhiỏt k héng ngo¿i cÅm tay tuy có °u điÅm nhå gãn nh°ng còn nh°ÿc điÅm cÅn phÁi thąc hián bằng thă cụng nờn tỗn nhiu thồi gian, nhõn lc v viỏc tiÁp xúc giăa ng°åi vãi ng°åi còn cao. Máy đo nhiát và sát khuÇn tay vãi °u điÅm v°ÿt trái trong viác đo thân nhiát và sát khuÇn tay bằng cÁm biÁn không tiÁp xúc giúp tiêu diát đ°ÿc vi khn gây bánh khi vơ tình tiÁp xúc vãi chúng trờn cỏc b mt. ỗi vói cỏc hỏ thỗng camera ó tỗi u húa viỏc giỳp phỏt hiỏn v sng lãc nhăng ng°åi có thân nhiát cao hay nhăng ng°åi khơng tn thă quy tÍc an tồn, giúp kiÅm sốt bánh tËt và giÁm bãt mát phÅn nhân ląc thąc hián viác giám sát thă cơng. NhËn thÃy đ°ÿc tính cÅn thiÁt căa mát sÁn phÇm vãi nhăng °u điÅm căa các thiÁt bá trên nhóm chúng em đã nghiên cąu và kiÁn nghá thąc hián đà tài có tên là <ThiÁt kÁ và thi cơng mơ hình camera đo thõn nhiỏt, nhc nhỗ ngồi khụng eo khầu trang=. Hỏ thỗng ny s cú chc nng o thõn nhiỏt bng cÁm biÁn Ánh nhiát, giám sát ng°åi khơng đeo khÇu trang qua hỏ thỗng camera, thc hiỏn cnh bỏo qua loa.

<b>1.2. MĀC TIÊU </b>

ThiÁt kÁ và thi cơng mơ hình camera đo thân nhiát bằng cÁm biÁn Ánh nhiát AMG8833, giám sát ng°åi khơng đeo khÇu trang qua webcam, nhc nhỗ cnh bỏo thụng qua loa. Dựng vi điÃu khiÅn Raspberry Pi 4 vãi ngôn ngă Python đÅ lËp trình nhúng.

<b>1.3. NÞI DUNG NGHIÊN CU </b>

Trong quỏ trỡnh thc hiỏn ộ ỏn tỗt nghiỏp vãi đà tài <ThiÁt kÁ và thi cơng mơ hình camera o thõn nhiỏt, nhc nhỗ ngồi khụng eo khầu trang= giÁi quyÁt và hoàn thành đ°ÿc nhăng nái dung sau:

<small>-</small> NàI DUNG 1: Tìm hiÅu và Raspberry, cÁm biÁn Ánh nhiát AMG8833, module camera.

<small>-</small> NàI DUNG 2: Kt nỗi bỏ iu khin vói cỏc cm bin lËp trình.

<small>-</small> NàI DUNG 3; ThiÁt kÁ m¿ch nguyên lý căa mơ hình.

<small>-</small> NàI DUNG 4: Thi cơng m¿ch.

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

<small>-</small> NàI DUNG 5: KiÅm tra, điÃu chßnh và đánh giá mơ hình so vãi các thiÁt bá trên thá tr°ång.

<small>-</small> NàI DUNG 6: ViÁt báo cáo thąc hián.

<small>-</small> NàI DUNG 7: BÁo vá ln văn.

<b>1.4. GIàI H¾N </b>

Các thơng sỗ giói hn ca ti bao gộm:

<small>-</small> Mụ hình có kích th°ãc dài x ráng x cao: 250mm x 100mm x 120mm.

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

<b>Ch°¢ng 2. C¡ Sä LÝ THUY¾T </b>

<b>2.1. TäNG QUAN VÀ NHIàT ĐÞ C¡ TH CON NG¯âI </b>

Nhiát đá là mát tính chÃt vËt lý căa vËt chÃt thÅ hián nóng và l¿nh [3]. Nó là biÅu hián căa nhiát năng trong mói vật cht, nguộn gỗc ca s xut hiỏn nhiỏt, mát dòng năng l°ÿng khi mát vËt tiÁp xúc vãi vËt khác l¿nh h¢n. Ba thang đo nhiát đá phë biÁn nhÃt là thang đo Celsius (gãi là C, ký hiáu là °C), thang đo Fahrenheit (ký hiáu là °F), thang đo Kelvin (ký hiáu là K) và đ°ÿc liên há vãi nhau qua các công thąc:

<small>(</small><i><small>F</small></i> <small>ý</small> <i><small>T</small></i> <small></small><i><small>C</small></i> <small></small>

<small>(</small><i><small>K</small></i> <small>ý</small><i><small>T</small></i> <small></small><i><small>C</small></i> <small></small>

Nhiát đá c¢ thÅ con ng°åi bình th°ång hay nhiát đá bình th°ång là ph¿m vi nhiỏt ỏ bỡnh thồng in hỡnh ỗ ngồi. Phm vi nhiát đá c¢ thÅ căa ng°åi bình th°ång trong khng 36.5 – 37.5 °C (97.7 – 99.5 °F) [4]. Nhiát ỏ c th ca mòi ngồi ph thuỏc vo nhiu yu tỗ nh ỏ tuởi (ngồi tr tuởi thồng cú thân nhiát cao h¢n), mąc đá gÍng sąc, tình tr¿ng sąc khåe, giãi tính cùng tình tr¿ng sinh sÁn, thåi gian trong ngày, vá trí n¢i thąc hián viác đo nhiỏt ỏ v trng thỏi ý thc ca ỗi tng đo nh° thąc hay ngă, mąc đá ho¿t đáng và tr¿ng thái cÁm xúc. Tuy nhiên, nhiát đá c¢ thÅ thồng c gi ỗ mc ởn ỏnh nhồ vo kh năng điÃu hịa thân nhiát cùng thích nghi vãi mơi trồng sỗng ca con ngồi.

Nhiỏt ỏ trung tõm hay nhiát đá phÅn lõi c¢ thÅ ng°åi là nhiát đá ho¿t đáng căa mát sinh vËt. Cā thÅ là trong các phÅn sâu trong c¢ thÅ nh° gan, não và các nái t¿ng nó nằm trong khoÁng 36.5 – 37.1 °C và nhiát đá trung bình vào khoÁng 36.8 °C. Có ba cách đo nhiát đá trung tâm căa c¢ th: o ỗ trc trng vói ỏ sõu chuần l 5 – 10 cm, đ°ÿc xem là tiêu biÅu cho nhiỏt ỏ trung tõm, o ỗ miỏng (dói li) vói nhiỏt ỏ o c thp hÂn ỗ trc trng khong 0.4 0.6 C, o ỗ hừm nỏch vói nhiỏt ỏ o c thp hÂn ỗ trc trng khong 0.65 °C.

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

<b>BÁng 2.1. Thân nhiát bình th°ång ç các vá trí đo khác nhau theo tÿng đá tuởi ò tuồi </b>

PhÂng phỏp o nhiỏt ỏ khụng tip xỳc da trờn ỏnh luật bc x en tuyỏt ỗi, tąc là vËt hÃp thā năng l°ÿng theo mãi h°ãng vãi khÁ năng lãn nhÃt. Bąc x¿ nhiát căa vËt th c trng cho sỗ nng lng bc x trong mát đ¢n vá thåi gian vãi mát đ¢n vá dián tích căa vËt xÁy ra trên mát đ¢n vá căa đá dài sóng. ThiÁt bá đo nhiát đá khơng tiÁp xúc nh° cÁm biÁn quang, håa quang kÁ, cÁm biÁn héng ngo¿i, cÁm biÁn Ánh nhiát.

- Håa quang kÁ gém håa quang kÁ bąc x¿, håa quang kÁ c°ång đá sáng, håa quang kÁ màu sÍc đo nhiát đá vãi dÁi nhiát đá cao trên 1600 °C. Nó ho¿t đáng dąa trên mËt đá phë năng l°ÿng phát x theo bóc súng ca vật en lý tỗng khi bỏ ỗt núng.

- Cm bin hộng ngoi: l thiÁt bá đián tā đo và phát hián bąc x¿ hộng ngoi ỗ mụi trồng xung quanh. Bc x hộng ngoi c phỏt hiỏn bỗi nh thiờn vn hóc William Herschel vào năm 1800. Đánh luËt bąc x¿ Planck đã chß ra bąc x¿ đÁc tr°ng M<small>λs</small> căa vËt thÅ en tuyỏt ỗi ph thuỏc vo nhiỏt ỏ T ca nó và

<b>b°ãc sóng λ: </b>

<small>(</small> ₅ ²

<small>4</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

CÁm biÁn héng ngo¿i gém hai lo¿i là thā đáng và chă đáng. Nó ho¿t đáng bằng cách sā dāng mát cÁm biÁn ánh sáng cā thÅ đÅ phát hián ra b°ãc sóng ánh sáng chãn trong phë héng ngo¿i.

Xác đánh khuôn mÁt ng°åi là mát kỹ thuËt dùng đÅ xác đánh vá trí và kích th°ãc khn mÁt trong các Ánh bÃt kỳ. Kỹ thuËt này nhËn biÁt và các đÁc tr°ng căa khuôn mÁt và bå qua nhng th khỏc. Mỏt hỏ thỗng nhận dng thụng thồng bao gộm bỗn bóc nh hỡnh sau: Dũ tỡm và đánh vá nhăng vá trí khn mÁt xt hián trong Ánh hoÁc trên các frame video. Tÿ đó xác đánh vá trí mÍt mũi, miáng là các thành phÅn khác căa khuôn mÁt và chuyÅn kÁt quÁ này cho b°ãc trích xt đÁc tr°ng. Tÿ nhăng thơng tin và các thành phÅn trên khn mÁt, chúng ta có thÅ dò dng tớnh c vộc-t c trng. Nhng vộc-t ny s¿ là dă liáu đÅu vào cho mát mơ hình đã đ°ÿc huÃn luyán tr°ãc đÅ phân lo¿i khuôn mÁt.

Bên c¿nh đó, chúng ta cịn có thÅ áp dāng thờm mỏt sỗ bóc khỏc nh tin x lý, hậu xā lý nhằm làm tăng đá chính xác cho há thỗng do mỏt sỗ thụng sỗ nh t th khuụn mÁt, đá sáng, điÃu kián ánh sáng. Phát hián khuôn mÁt đ°ÿc đánh giá là b°ãc khó khăn và quan trãng nhÃt so vãi các b°ãc còn l¿i căa há thỗng.

<b>Hỡnh 2.1. Bỗn bóc x lý ca hỏ thỗng nhận dng mt ngồi </b>

Cú nhiu nghiờn cu tỡm ra ph°¢ng pháp xác đánh khn mÁt ng°åi, tÿ Ánh xám đÁn ngày nay là Ánh màu. Dąa vào tính cht ca cỏc phÂng phỏp ny thnh bỗn hóng tip cËn chính [5]:

- H°ãng tiÁp cËn dąa trên tri thąc: Là h°ãng tiÁp cËn kiÅu top-down mã hóa các hiÅu biÁt căa con ng°åi và các lo¿i khuôn mÁt ng°åi thành các luËt. Thông th°ång các luËt mô tÁ quan há căa các đÁc tr°ng nh° quan há và khoÁng cách hay vá trí. VÃn đà phąc t¿p căa h°ãng tiÁp cËn này là chuyÅn tÿ tri thąc căa con ng°åi sang các luËt mát cách hiáu quÁ.

- H°ãng tiÁp cËn dąa trên đÁc tr°ng không thay đëi: Là h°ãng tiÁp cËn kiÅu bottom-up vãi māc tiêu là các tht tốn đi tìm các thc tính đÁc tr°ng mô tÁ

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

cÃu trúc khuôn mÁt ng°åi mà các đÁc tr°ng này s¿ không thay đëi khi t° thÁ khn mÁt, vá trí đÁt thiÁt bá thu hình hoÁc điÃu kián ánh sáng thay ởi. T ú xõy dng mỏt mụ hỡnh thỗng kờ đÅ mô tÁ quan há căa các đÁc tr°ng và xác đánh khuôn mÁt trong Ánh. VÃn đà phąc t¿p căa h°ãng tiÁp cËn này là cÅn phÁi điÃu chßnh cho phù hÿp điÃu kián sáng, nhißu hay bá khuÃt.

- H°ãng tiÁp cËn dąa trên so khãp mÉu: Dùng các mÉu chn căa khn mÁt ng°åi (các mÉu này đ°ÿc chãn ląa và l°u tră th°ång là khuôn mÁt đ°ÿc chāp thẳng) đÅ mô tÁ cho khuôn mÁt ng°åi hay các đÁc tr°ng khn mÁt. Thơng qua đó các tác giÁ qut đánh khn mÁt có trong Ánh hay khơng. H°ãng tiÁp cËn này có lÿi thÁ rÃt dß cài đÁt, nh°ng khơng hiáu q khi có są thay đëi và tỷ lá, t° thÁ và hình dáng.

- H°ãng tiÁp cËn dąa trên máy hãc: Các mụ hỡnh hóc ỗ õy c hóc t mỏt tập nh hun luyỏn cho tróc. Sau ú hỏ thỗng s ỏp dng cỏc k thuật theo hóng xỏc sut thỗng kê và máy hãc đÅ xác đánh khuôn mÁt ng°åi. Mỏt sỗ tỏc gi cũn gói hóng tip cận ny là h°ãng tiÁp cËn theo ph°¢ng pháp hãc. Có nhiÃu ph°¢ng pháp nh° ph°¢ng pháp sā dāng Eigenfaces, ph°¢ng pháp sā dāng m¿ng neuron, SVM, mơ hình neuron Çn hay Adaboost.

Convolutional Neural Network (CNNs – M¿ng n¢-ron tích chËp) là mát trong nhăng mơ hình Deep Learning tiên tiÁn. Nú giỳp xõy dng hỏ thỗng x lý nh

thụng minh vãi đá chính xác cao, hiáu q tính tốn cao hÂn, ũi hồi ớt tham sỗ v dò thc thi song song trên nhiÃu GPU h¢n các kiÁn trúc m¿ng dày đÁc khác [6].

<b>Hình 2.2. </b>KiÁn trúc c¢ bÁn căa mát m¿ng tích chËp

Hình 2.2 thÅ hián kiÁn trúc m¿ng tích chËp bao gém các lãp c¢ bÁn sau: lãp tích chËp, hàm kích ho¿t, lãp tëng hÿp v lóp kt nỗi y . Cỏc lóp ny thồng c thay ởi v sỗ lng v cỏch sp xp đÅ t¿o ra mơ hình hn lun phù hÿp cho tÿng bài toán cā thÅ [6].

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<b>2.4.1. Láp tích chËp </b>

Lãp tích chËp (Convolution Layer) là lãp đÅu tiên và cũng là lãp quan trãng nhÃt căa mơ hình CNN vãi chąc năng phát hián các đÁc tr°ng cā thÅ căa bąc Ánh. Tÿ đó thąc hián tích chËp đÅ trích xt các thơng tin c¢ bÁn nh° góc, c¿nh, màu sÍc hc các đÁc tr°ng phąc t¿p h¢n. Trong tÅng này có 4 ỗi tng chớnh l ma trận nh u vo, bỏ filters (bá lãc), receptive field và feature map. Lãp tích chËp nhËn đÅu vào là mát ma trËn ba chiÃu và mát bá filters cÅn phÁi hãc. Bá filters này s¿ tr°ÿt qua tÿng vá trí trên hình đÅ tính tích chËp giăa bá filter và phÅn t°¢ng ąng trên bąc Ánh đ°ÿc thÅ hián qua hình 2.3 [7]. PhÅn t°¢ng ąng này trên bąc Ánh gãi là receptive field, tąc là vùng mà mát n¢-ron có thÅ nhìn thÃy đÅ đ°a ra quyÁt đánh và ma trËn cho ra bỗi quỏ trỡnh ny c gói l feature map [7].

<b>Hình 2.3. </b>Cāa së tr°ÿt trên mát ma trËn

Lãp tích chập cú cỏc tham sỗ quan tróng l kớch thóc bá lãc, b°ãc nhÁy và đ°ång viÃn. Kích th°ãc bá lóc tò lỏ thuận vói sỗ tham sỗ cn hóc ti mòi tng tớch chập v l tham sỗ quyt đánh receptive field căa tÅng này. Kích th°ãc căa bá lãc nhå th°ång đ°ÿc °u tiên vì nó s¿ rút trích đ°ÿc các đÁc tr°ng có tính cāc bá cao, giúp phát hián các đÁc tr°ng nhå h¢n, thơng tin rỳt trớch c a dng v hu ớch hÂn ỗ tng sau, ớt tróng sỗ do ú s chia s tróng sỗ tỗt hÂn v cho phộp mng sõu hÂn. Kớch thóc bỏ lóc hu ht u l sỗ l, ví dā nh° 3x3 hay 5x5. Vãi kích th°ãc bá lãc lẻ, các giá trá căa feature map s¿ xác ỏnh mỏt tõm im ỗ tng phớa tróc. Nu chón bá lãc có kích th°ãc ch¿n thì s¿ gÁp khó khn khi muỗn tỡm vỏ trớ tÂng ng ca cỏc giá trá ma trËn Ánh đÁc tr°ng trên không gian Ánh [6].

Ngồi kích th°ãc bá lãc, b°ãc nhÁy cũng l tham sỗ quan tróng ca lóp tớch chập. Khi b°ãc nhÁy là 1 thì bá lãc di chuyÅn qua mát điÅm Ánh mßi lÅn. Khi b°ãc nhÁy là 2 thì bá lãc nhÁy qua hai điÅm Ánh mßi lÅn t¿i thåi điÅm tr°ÿt bá lãc xung quanh. ĐiÃu này s to ra khỗi u ra nhồ hÂn theo khụng gian đ°ÿc minh hãa qua

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

Tham sỗ quan tróng cuỗi l ồng vin. S dng ồng viÃn cho phép kiÅm sốt kích th°ãc căa khơng gian đÅu ra, bÁo tồn chính xác kích th°ãc căa khơng gian đÅu vào sao cho kích th°ãc căa đÅu vào và đÅu ra là nh° nhau. Hình 2.5 minh hãa viÃn vãi giá trá 0, nghĩa là bë sung mát ô vào xung quanh các c¿nh căa đÅu vào.

<b>Hình 2.4. </b>Kích th°ãc Ánh đÅu ra khi thąc hián b°ãc nhÁy lÅn l°ÿt là 1 và 2

<b>Hình 2.5. Ma trËn khi thêm viÃn 0 bên ngoài 2.4.2. Hàm kích ho¿t </b>

Các hàm kích ho¿t s¿ mơ phång và tỷ lá truyÃn xung qua sÿi trāc căa mát ron thÅn kinh và đóng vai trị là thành phÅn phi tuyÁn đÅ giãi h¿n biên đá cho phép căa giá trá đÅu ra. Đây là mát lãp đ°ÿc xây dąng đÅ đÁm bÁo tính phi tun căa mơ hình sau khi tri qua nhiu phộp toỏn tuyn tớnh ỗ lóp tớch chập. Mỏt sỗ hm kớch hot thụng dng đ°ÿc thÅ hián trong bÁng 2.2.

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<b>nÂ-Bng 2.2. Mỏt sỗ hm kớch hot thụng dng </b>

Hàm kích ho¿t Đé thá Cơng thąc Sigmoid

Tanh

ReLU

<small>),0max()</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

điÅm Ánh nh° hình 2.6. Nh° vËy, vãi mßi Ánh đÅu vào đ°ÿc đ°a qua tëng hÿp thu đ°ÿc Ánh đÅu ra tÂng ng cú kớch thóc gim xuỗng ỏng k nhng vÉn giă đ°ÿc nhăng giá trá cÅn thiÁt cho quá trình tính tốn sau này. Các hàm tëng hÿp có nhiÃu lo¿i khác nhau [6]:

- Max pooling: LÃy phn t lón nht t ma trận ỗi tng. - Average pooling: LÃy tëng trung bình tÿ ma trËn ỗi tng. - Sum pooling: Ly tởng tt c các phÅn tā trong ma trËn.

<b>Hình 2.6. Lãp max pooling cho vùng Ánh 2.4.4. Láp k¿t nái đÅy </b>

Tng cuỗi cựng ca mụ hỡnh CNN l tng kt nỗi y (Fully Connected Layer). u vo ca lãp này là đÅu ra tÿ lãp tëng hÿp hoÁc lóp tớch chập cuỗi cựng c lm phng v sau ú a vo lóp kt nỗi y . Lóp kt nỗi y c thit k tÂng t mng nÂ-ron truyn thỗng. Vector phng ny cú cỏc nÂ-ron kt nỗi y vói cỏc nÂ-ron ỗ tng sau c th hiỏn qua hỡnh 2.7, cỏc kt nỗi ny giỗng nh m¿ng thÅn kinh nhân t¿o và thąc hián tính tốn t°¢ng tą. Lãp này có chąc năng tìm ra đ°ång phân chia giăa các điÅm dă liáu thông qua viác hãc các kÁt hÿp phi tun trong khơng gian.

<b>Hình 2.7. </b>Mụ phồng lóp kt nỗi y

<b>2.5. TH¯ VIàN OPENCV </b>

Open Source Computer Vision đ°ÿc viÁt tÍt l OpenCV l mỏt th viỏn mó nguộn mỗ c bt u t Intel bỗi Gary Bradski vo nm 1999. Nú c vit bng tỗi u húa C/C++ v cú các giao dián C++, C, Python và Java có thÅ hß trÿ Windows,

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

Linux, Mac OS, IOS v Android. OpenCV c thit k tỗi u hóa và xā lý ąng dāng trong real-time – thåi gian thąc, giúp cho viác xây dąng các ąng dāng xā lý Ánh, thąc tÁ Áo, thá giác máy tính mát cách nhanh gãn h¢n. CÃu trúc căa Opencv đ°ÿc chia thnh nm phn chớnh, bỗn trong sỗ ú c biÅu dißn nh° hình 2.8 [8]:

- CV: chąa các hm x lý nh c sỗ v thuật toỏn v thá giác máy tính mąc cao.

- MILL: là th° vián machine learning, chąa các thuËt toán hãc máy bao gộm cỏc bỏ phõn cm, phõn loi thỗng kờ.

- HighGUI: chąa các thă tāc vào, ra và các hàm dùng cho viác tÁi và l°u tră file Ánh và file video.

- CXCORE: chąa cÃu trúc v nỏi dung d liỏu c sỗ nh cu trỳc XML, các hàm v¿ đé hã¿ và nhiÃu thą khác.

<b>Hình 2.8. </b>CÃu trúc c¢ bÁn căa OpenCV

<b>2.6. TH¯ VIàN TENSORFLOW </b>

Tensorflow là mát nÃn tÁng hãc mỏy mó nguộn mỗ, c thit k bỗi ỏi ng Google Brain và të chąc nghiên cąu trí tuá máy căa Google nhằm triÅn khai các ąng dāng căa hãc máy và hãc sâu theo cách đ¢n giÁn. Nó là kt hp gia i sỗ tớnh toỏn ca cỏc k thuật tỗi u hoỏ dò dng tớnh toỏn cỏc biÅu thąc toán hãc [9]. KiÁn trúc căa Tensorflow bao gém 3 phÅn: xā lý tr°ãc dă liáu, xây dąng mụ hỡnh, o to v óc tớnh mụ hỡnh.Mỏt sỗ tính năng nëi bËt căa Tensorflow:

- Đánh nghĩa, tỗi u v tớnh toỏn cỏc biu thc sỗ hóc dß dàng nhå vào są trÿ giúp căa các mÁng đa chiÃu, gãi là tensors.

- Hß trÿ lËp trình các kỹ thuËt căa m¿ng hãc máy và hãc sâu.

- Bao gém tính năng tính tốn đá ën đánh cao vãi đa d¿ng các tËp dă liáu. - Sā dāng GPU hc CPU đÅ tính tốn và tą đáng quÁn lý.

Tensorflow có tài liáu đÅy đă và bao gém nhiÃu th° vián hãc máy nên rÃt phë biÁn hián nay. Vì là mát sÁn phÇm căa Google, nên hián t¿i, Tensorflow đang đ°ÿc

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

ąng dāng rÃt nhiÃu trong các sÁn phÇm căa Google nh° phân lo¿i chă viÁt tay, nhËn dián hình Ánh, xā lý ngơn ngă tą nhiên [9].

<b>2.7. TH¯ VIàN KERAS </b>

Keras là mát th° vián Hãc sõu mó nguộn mỗ dnh cho Python, chy trờn cỏc th viỏn mỏy mó nguộn mỗ nh TensorFlow, Theano hoc Bá công cā nhËn thąc (CNTK). Keras dąa trên cÃu trỳc tỗi thiu, cung cp mỏt cỏch dò dng v dß dàng đÅ t¿o các mơ hình hãc sâu dąa trên TensorFlow hoÁc Theano [10]. Keras đ°ÿc thiÁt kÁ đÅ xỏc ỏnh nhanh cỏc mụ hỡnh hóc sõu. Mỏt sỗ đÁc điÅm nëi bËt căa Keras:

- API nhÃt quán, Ân gin v cú th mỗ rỏng.

- Cu trỳc tỗi thiu, dò dng t c kt qu m cÅn są phąc t¿p. - Framework thân thián, ch¿y đ°ÿc trên cÁ CPU và GPU.

- Đá ën ỏnh cao.

<b>2.8.</b>

<b>CHUặN GIAO TIắP I2C</b>

Inter Integrated Circuit đ°ÿc viÁt tÍt I2C là mát giao thąc giao tiÁp c phỏt trin bỗi Philips Semiconductors truyn d liỏu giăa mát bá xā lý trung tâm vãi nhiÃu IC trên cùng mát board m¿ch chß sā dāng hai đ°ång trun tín hiáu [11]. Vì tính đ¢n giÁn nên đ°ÿc sā dāng làm bus giao tiÁp ngo¿i vi giăa vi điÃu khiÅn và cÁm biÁn, các thiÁt bá hiÅn thá, EEPROMs& v nú trỗ thnh mỏt chuần cụng nghiỏp cho các giao tiÁp điÃu khiÅn. Nó là giao thąc giao tip nỗi tip ộng bỏ, cỏc bit d liỏu c truyÃn lÅn l°ÿt tÿng bit mát theo khoÁng thåi gian u n c thit lập tróc bỗi tớn hiỏu clock tham chiu.

I2C kt hp nhng tớnh nng tỗt nhÃt căa SPI và UART. VËy nên bus I2C (dây giao tiÁp) cũng sā dāng hai dây đÅ truyÃn dă liỏu gia cỏc thit bỏ giỗng nh UART gộm Serial Data Line (SDA) là đ°ång truyÃn cho master và slave đÅ gāi và nhËn dă liáu và Serial Clock Line (SDI) mang tín hiáu xung nháp [12]. I2C là giao thc truyn thụng nỗi tip, d liỏu truyn i tng bit c gi qua dõy SDA v giỗng nh SPI, đÅu ra căa các bit s¿ đ°ÿc đéng bá vãi viỏc ly mẫu cỏc bit bỗi tớn hiỏu ộng hộ (clock) tÿ SCL đ°ÿc chia sẻ giăa master và slave.

SDA và SCL đÃu ho¿t đáng nh° các bá lái cc mỏng hỗ (open drain). Bt k thit bỏ hay IC trờn mng I2C cú th lỏi bus I2C xuỗng mąc thÃp nh°ng không thÅ lái chúng lên mąc cao. Vỡ vậy, mỏt iỏn trỗ kộo lờn (khong 1 k đÁn 4,7 kΩ) đ°ÿc sā dāng cho mßi đ°ång bus gi chỳng ỗ mc cao (ỗ iỏn ỏp dÂng) theo mÁc đánh.

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

Các thiÁt bỏ kt nỗi vói bus I2C c phõn loi l thiÁt bá chă (master) hoÁc thiÁt bá tã (slave). æ bÃt cą thåi điÅm nào thì chß có duy nhÃt mỏt master ỗ trng thỏi hot ỏng trờn bus I2C. Master điÃu khiÅn SCL và quyÁt đánh ho¿t đáng nào s¿ đ°ÿc thąc hián trên SDA. TÃt cÁ các thiÁt bá đáp ąng các h°ãng dÉn tÿ master này đÃu là slave. ĐÅ phân biát giăa nhiÃu slave đ°ÿc kÁt nỗi vói cựng mỏt bus I2C, mòi thit bỏ s c gỏn mỏt ỏa chò vật lý 7-bit cỗ ỏnh.

<b>Hình 2.9. Mơ hình giao thąc I2C </b>

<b>2.9. GIàI THIàU PHÄN CĄNG </b>

<b>2.9.1. Vi điÁu khiÃn Raspberry Pi 4 model B </b>

Raspberry Pi đÅ chß các máy tính chß có mát board m¿ch (hay cịn gãi là máy tính nhúng) có kích th°ãc bẳng mát thẻ tín dng [13]. Nú c phỏt trin ti Anh bỗi Raspberry Pi Foundation vãi māc đích thúc đÇy viác giÁng d¿y và khoa hãc máy tính c¢ bÁn trong tr°ång hãc và các n°ãc đang phát triÅn. Raspberry Pi xây dąng xoay quanh bá xā lý SoC Broadcom BCM2835 (chip xā lý mobile m¿nh m¿ có kích th°ãc nhå đ°ÿc dùng trong đián tho¿i di đáng) bao gém CPU, GPU, bá xā lý âm thanh /video, và các tính năng khác.

<b>Hình 2.10. Hình Ánh thąc tÁ căa Raspberry Pi 4 </b>

Raspberry Pi 4 model B là sÁn phÇm đÅu tiên căa dịng máy tính Raspberry hß trÿ nhiÃu RAM vãi hiáu suÃt CPU, GPU và I /O đ°ÿc nâng cao. Cú hỡnh thc tÂng t hỏ sỗ, nng lng v chi phí nh° Raspberry Pi 3B +. Pi 4B có s¿n vãi 1, 2 và 4 Gigabyte LPDDR4 SDRAM [15]. Raspberry Pi 4 model B ch¿y trên há điÃu hành Raspbian, có thÅ sā dāng và cài đÁt các phÅn mÃm lËp trình nh° Python, Arduino.

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

Các chąc năng chính căa Raspberry Pi 4 có thÅ kÅ đÁn nh° sau: - Sā dāng nh° máy tính đÅ bàn.

- Sā dāng nh° mát smart TV. - Máy ch¢i game.

- Bá điÃu khiÅn Robot. - Camera quay video. - Khung nh k thuật sỗ. - Mỏy ch web.

- Xõy dng mỏt hỏ thỗng an ninh. - Xây dąng mát công cā giám sát m¿ng.

- Hỏ thỗng t ỏng húa ti gia ỡnh vói Arduino.

<b>2.9.2. CÁm bi¿n Ánh nhiát AMG8833 </b>

CÁm biÁn nhiát AMG8833 8x8 Non - Contact IR Thermal Camera Sensor giúp thu đ°ÿc hình Ánh nhiát căa vËt thÅ tÿ xa thích hÿp vãi các ąng dāng đo nhiát đá, thu Ánh nhiát tÿ xa. Module camera Ánh nhiát phỏt hiỏn phõn bỗ hộng ngoi ca cỏc ỗi tng trong tr°ång nhìn, biÁn dă liáu thành nhiát đá bà mt ca cỏc ỗi tng bng cỏch tớnh toỏn v sau đó t¿o ra hình Ánh nhiát [16].

AMG8833 thu nhiát bąc x¿ tÿ mát vËt thÅ phát tia tā ngo¿i. Nhiát đá đ°ÿc tính bằng cách sā dāng đánh luËt Stefan-Boltzmann [17]:

trong đó, · đ°ÿc gãi là đá phát x¿ (tÿ 0 đÁn 1), A là dián tích b mt, l hng sỗ Stefan-Boltzmann, T l nhiỏt đá căa vËt thÅ và, Π là công suÃt bąc x¿. Các nhiát kÁ héng ngo¿i (nhiát kÁ căa cÁp nhiát đián) đo cơng st bąc x¿, do đó cÅn có są chuyÅn đëi thành nhiát đá gÅn đúng. Mát ph°¢ng trình đ¢n giÁn cho nhiát đá gÅn đúng căa vËt nh° sau:

)( <small>44</small>

Trong đó, V thÅ hián đián ỏp c o bỗi cm bin thụ, k l hng sỗ thc nghiỏm hp th A, Ã, v nhiòu đián tā có thÅ tén t¿i. Các T<small>s</small> là nhiát đá căa cÁm biÁn chính nó, T<small>obj</small> là nhiát đá ca ỗi tng c o.

Nhiỏt ỏ cm bin đ°ÿc trÿ đi đÅ đÁm bÁo không làm sai lách phộp o nhiỏt ỏ ỗi tng. cú kt qu chính xác và nhiát đá, các cÁm biÁn th°ång đ°ÿc hiáu

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

chuÇn bằng cách sā dāng cỏc vật liỏu ỗ cỏc nhiỏt ỏ khỏc nhau đÁm bÁo giá trá chính xác. Ph°¢ng trình thąc nghiám cho nhiát đá căa vËt thÅ:

<b>Hình 2.12. Webcam 720p 2.9.4. Loa phát di đßng </b>

Loa di đáng sā dāng đián trąc tiÁp tÿ cëng nguén USB, thiÁt kÁ nhå gãn, lÃy tín hiáu tÿ jack cÍm 3,5mm - lo¿i jack cÍm thơng dāng hián nay đ°ÿc áp dāng cho thiÁt bá trun thơng và di đáng. Có th dò dng kt nỗi vói Raspberry qua cởng AV đÅ lËp trình viác phát âm thanh.

Loa phát jack cm 3.5mm kt nỗi cởng USB

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

<b>ChÂng 3. TNH TON V THIắT Kắ 3.1. GII THIàU</b>

ỉ ch°¢ng 3 đà tài <ThiÁt kÁ và thi cơng mụ hỡnh camera o thõn nhiỏt, nhc nhỗ ngồi khụng đeo khÇu trang= tËp trung thąc hián các cơng viác chính nh° sau:

- Tính tốn và thiÁt kÁ mơ hình. Trong đó s¿ tËp trung giÁi qut các vn : thit k s ộ khỗi mụ hỡnh, tớnh tốn và thiÁt kÁ m¿ch, thiÁt kÁ s¢ đé ngun lý căa m¿ch, thiÁt kÁ vå háp mơ hình.

<b>Hình 3.1. </b>SÂ ộ khỗi mụ hỡnh

Khỗi thu nhận nh v nhiát đá: Sā dāng webcam 720p và cÁm biÁn Ánh nhiát AMG8833 cho phép thu nhËn hình Ánh và nhiát ỏ a vo khỗi x lý trung tõm x lý.

Khỗi x lý trung tõm: S dng Raspberry Pi 4 model B vói chc nng chớnh ca khỗi ny là tính tốn, xā lý hình Ánh khn mÁt có trong nh u vo v thụng sỗ nhiỏt ỏ o đ°ÿc sau đó đ°a kÁt quÁ xā lý đ°ÿc đÁn khỗi tip theo.

KHổI THU NHấN NH V NHIT

KHỉI XĀ LÝ TRUNG TÂM

KHỉI CÀNH BÁO

NGN NI

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

Khỗi cnh bỏo: Khỗi ny s dāng loa đÅ phát cÁnh báo.

Ngn ni: Có chąc nng cung cp nguộn cho khỗi x lý trung tõm.

<b>3.2.2.</b>

<b>Tính tốn và thi¿t k¿ m¿ch a. Thi¿t k¿ khái thu nhËn Ánh </b>

ĐÅ thu nhËn Ánh đÅu vào, đà tài sā dāng webcam usb 720p. Thit bỏ ny cú ỗng kớnh cú th iu chònh lờn v xuỗng 30 ỏ. Vói viỏc khụng cn trỡnh iu khin giỳp viỏc kt nỗi webcam vói vi iu khiÅn trung tâm dß dàng qua cëng usb. BÁng 3.1 dói õy cho thy cỏc thụng sỗ k thuật ca thiÁt bá này phù hÿp vãi mơ hình. Camera đ°ÿc kt nỗi dò dng vói vi iu khin thụng qua cởng USB.

<b>Bng 3.1. Thụng sỗ k thuật ca webcam usb 720p Tác đß khung hình </b> 30/s

<b>Phā kián </b> Dõy kt nỗi di 1.5m

<b>b. Thit k khái đo nhiát đß </b>

CÁm biÁn nhiát đá AMG8833 phát hián nhiát đá bằng cách nhËn biÁt và chāp các mąc ánh sáng héng ngo¿i có bąc x¿ khác nhau và chun nó thành hình Ánh có thÅ nhìn thy bng mt, kt nỗi dò dng vói Raspberry qua chn giao tiÁp I2C vãi lËp trình Python. BÁng 3.2 dói õy mụ t thụng sỗ k ca module cm bin nh nhiỏt AMG8833.

<b>Bng 3.2. Thụng sỗ k thuật căa cÁm biÁn nhiát AMG8833 Đián áp sā dāng </b> 3.3-5 VDC

<b>ChuÇn giao ti¿p </b> I2C

<b>Sá điÃm Ánh nhiát </b> 8<small></small>8 (64 điÅm Ánh)

<b>KhoÁng nhiát đß đo đ°ÿc </b> 0~80 °C

<b>KhoÁng cách đo tái đa </b> 7m

<b>Kích th°ác </b> 17.8<small></small>17.8mm

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

<b>c. Thit k khỏi x lý trung tõm </b>

Hỏ thỗng iu hành Raspbian căa Raspberry hß trÿ phÅn mÃm lËp trình Python thích hÿp cho xā lý Ánh. Sā dāng Raspberry Pi 4 model B cú tỗc ỏ vi x lý, hiáu suÃt đa ph°¢ng tián, bá nhã và kÁt nỗi cao hÂn so vói Raspberry Pi 3 model B+ nh°ng vÉn giă mąc tiêu thā đián năng nh° cũ. Raspberry Pi 4 model B cung cÃp hiáu suÃt máy tớnh tÂng Âng vói cỏc hỏ thỗng mỏy tớnh PC phõn khỳc thp. Mỏt sỗ thụng sỗ k thuật ca Raspberry Pi 4 model B phù hÿp vãi đà tài nh° sau:

- Cëng nguén micro USB: 5V/3A.

- L°u tră: microSD card slot do Raspberry khơng tích hp ở cng.

- Audio: Kt nỗi dò dng vãi loa hoÁc headphone qua cëng AV bằng jack cÍm 3.5mm.

- USB: 2 cëng USB 3.0, 2 cëng USB 2.0.

- GPIO: 40 chõn tiờu chuần tÂng thích vãi các board Raspberry Pi phiên bÁn tr°ãc:

<small> </small> 2 chõn cú mc iỏn ỏp 3.3V (chõn sỗ 1 v chõn sỗ 17).

<small> </small> 2 chõn cú mc iỏn ỏp 5V (chõn sỗ 2, chõn sỗ 4).

<small> </small> 8 chõn Ground (0V) (chõn sỗ 6, 9, 14, 20, 25, 30, 34, 39).

<small> </small> 28 chân GPIO (chõn sỗ 3, 5, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 19, 21, 22, 23, 24, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 35, 36, 37, 38, 40).

<b>d. Thi¿t k¿ khái cÁnh báo </b>

Nhằm māc đích cÁnh báo sau khi phát hián có ng°åi khơng tn thă viác đeo khÇu trang và có thân nhiỏt cao, nhúm ó chón loa phỏt kt nỗi vói bá xā lý trung tâm qua cëng AV bằng jack cÍm 3.5mm. Ląa chãn các loa có s¿n jack cÍm. Nhóm khơng chãn buzzer thơng th°ång vì nó chß cÁnh báo bằng tiÁng kêu bíp bíp. Lo¿i loa có jack cÍm có thÅ lËp trình đÅ cÁnh báo bằng đo¿n õm thanh mong muỗn. Thụng sỗ k thuật ca loa phù hÿp vãi đà tài:

- Nguén cÃp: 5V DC. - Cụng sut: 6W.

- Tn sỗ tỗi thiu: 20Hz - Tn sỗ tỗi a: 20000Hz

- Có nút vÁn âm l°ÿng lãn nhå. - Kt nỗi: Jack 3.5.

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

<b>e. Nguón nuụi </b>

Da theo ti liỏu thụng sỗ kỹ thuËt căa Raspberry [15], nhóm sā dāng adapter 5V/3A cung cÃp nguén cho Raspberry. Các linh kián khác sā dāng nguén nuôi trąc tiÁp tÿ các chân và cëng USB ca Raspberry. Bng 3.3 thỗng kờ dũng hot ỏng căa các linh kián sā dāng trong đà tài. Các chân nguén căa Raspberry cung cÃp dòng lên tãi 500 mA [18], vì vËy qu¿t tÁn nhiát và AMG8833 có th hot ỏng khi kt nỗi vói chõn nguộn ca Raspberry. ỗi vói nguộn t cởng USB trờn Raspberry Pi 4 model B cho phép các linh kián ho¿t đáng vãi dịng d°ãi 2A [14]. Do đó camera và loa phỏt cú th hot ỏng khi kt nỗi vói cởng USB ca Raspberry.

<b>Bng 3.3. Thỗng kờ dũng v ti sā dāng căa các linh kián Tên linh kián Đián áp Dịng ho¿t đßng </b>

Raspberry 5V I<small>Ras</small>=1000mA

Loa phát 5V I<small>Loa</small>=1000mA Qu¿t tÁn nhiát 5V I<small>Qu¿t</small>=200mA

<b>Hình 3.2. Nguén Adapter 5V/3A </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

<b>3.2.3. S¢ đã ngun lý căa tồn m¿ch </b>

<b>Hình 3.3. S¢ đé ngun lý căa mơ hình </b>

S¢ đé ngun lý hình 3.3 căa mơ hình gém vi iu khin l Raspberry Pi 4 kt nỗi vói module cÁm biÁn Ánh nhiát AMG8833 bằng chuÇn giao tiÁp I2C thông qua hai chân SDA và SCL cho phép thu nhËn và truyÃn dă liáu nhiát đá. Raspberry kÁt nỗi camera thụng qua cởng USB 3.0 cho phộp thu nhận d liỏu hỡnh nh. Loa phỏt c kt nỗi vãi Raspberry qua cëng audio đÅ nhËn âm thanh tÿ Raspberry và cëng USB đÅ nhËn ngn. Ngồi ra cịn cú qut tn nhiỏt c kt nỗi thụng qua chõn 5V và GND giúp làm mát Raspberry khi ho¿t đáng. Mơ hình đ°ÿc cÃp ngn ho¿t đáng bằng adapter vãi chąc năng chuyÅn đëi nguén xoay chiÃu thành nguén mát chiÃu 5V thông qua cëng micro-C USB.

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

<b>3.2.4.</b>

<b>Thi¿t k¿ vß hßp mơ hình </b>

Sau khi hon thnh viỏc la chón v ởn ỏnh kt nỗi các phÅn linh kián căa mơ hình, cÅn thiÁt kÁ mát vå háp đÅ đąng các linh kián t¿o điÃu kián thn lÿi trong viác sā dāng mơ hình cũng nh° bÁo vá các linh kián. Vå háp s¿ đ°ÿc thiÁt kÁ và v¿ bằng phÅn mÃm Solidworks.

<b>Hình 3.4. </b>BÁn v¿ thiÁt kÁ căa vå háp mơ hình

Vå háp mơ hình đ°ÿc thiÁt kÁ d¿ng hình háp chă nhËt có kích th°ãc chiÃu dài 250 mm, chiÃu ráng 100 mm, chiÃu cao 120 mm vãi bà dày căa vå háp là 2mm. T¿i mÁt tr°ãc căa vå háp c thit k cú cỏc lò trỗng bỗ trớ loa, camera và lens cÁm biÁn nh° hình 3.4. Cā thÅ vá trí loa là cách đÃu hai c¿nh bên 5mm, kớch thóc khong trỗng l 60mm x 60mm. Kớch th°ãc căa camera th°ång là 10mm x 20mm và căa cÁm biÁn Ánh nhiát là 7mm x 10mm. MÁt trên căa mơ hình có lß đÅ đ°a dây ngn ra ngồi d¿ng hình vng kích th°ãc c¿nh 5mm. Các linh kiỏn c bỗ trớ v cỗ ỏnh bờn trong hỏp, ộng thồi cụng tc nguộn ca mụ hỡnh cỗ ỏnh t¿i mÁt trên căa mơ hình đÅ dß dàng sā dāng.

<b>3.3. THI¾T K¾ MƠ HÌNH M¾NG CNN </b>

M¿ng n¢-ron tích chËp CNN có nhiÃu phiên bÁn căa m¿ng c o to tróc v cú kin trỳc tỗt nh m¿ng Resnet, AlexNet, LeNet, MobileNet. Nhóm đã thiÁt kÁ m¿ng CNN vãi mơ hình MobileNetV2 là mơ hình h°ãng di ỏng, khỏ nh, sỗ lng tham sỗ ớt, tỗc ỏ tính tốn nhanh và dß triÅn khai ąng dāng real time trờn cỏc hỏ thỗng nhỳng. Sau ú xõy dng mơ hình hn lun dąa trên nghiên cąu căa tác giÁ

</div>