Tải bản đầy đủ (.pdf) (108 trang)

Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông minh

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (7.17 MB, 108 trang )

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
---------------------------------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG

ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH THIẾT KẾ
THI CÔNG MẠCH CHỐNG TRỘM
THÔNG MINH
GVHD : ThS. Võ Đức Dũng
SVTH: Tăng Nguyễn Công Thiên
MSSV : 13141328

Tp. Hồ Chí Minh - 7/2018


BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
---------------------------------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG
ĐỀ TÀI:


ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH THIẾT KẾ
THI CÔNG MẠCH CHỐNG TRỘM
THÔNG MINH
GVHD : ThS. Võ Đức Dũng
SVTH: Tăng Nguyễn Công Thiên
MSSV : 13141328

Tp. Hồ Chí Minh - 7/2018


TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TP. HỒ CHÍ MINH
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Y SINH
Tp. HCM, ngày 16 tháng 7 năm 2018

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên:
Chuyên ngành:
Hệ đào tạo:
Khóa:

Tăng Nguyễn Công Thiên
Điện tử công nghiệp
Đại học chính quy
2013

MSSV: 13141328

Mã ngành: 141
Mã hệ:
1

I. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH THIẾT KẾ THI CÔNG MẠCH
CHỐNG TRỘM THÔNG MINH
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
 Matlab 2017a.
 Sử dụng Webcam Logitech.
 Kit điều khiển chính: Arduino Uno R3, Servo SG90, Module Sim 800A, Nguồn tổ
ong 10V-5A, Chuông, 2 Led đơn.
2. Nội dung thực hiện:
 Để tài thực hiện nội dung phát hiện người và nhận diện khuôn mặt với đầu vào là
hình ảnh lấy được từ webcam, kết quả sẽ được gửi qua arduino để điều khiển Servo
SG90, Module Sim 800A, Chuông, 2 Led đơn. Nhóm sẽ thực hiện các nôi dung như
sau:
 Tìm hiểu về Matlab.
 Tìm hiểu về Arduino Uno R3.
 Cài đặt thưc viện cho Arduino và các liên kết giữa Matlab và Arduino.
 Tìm hiểu các thuật toán nhận diện, phát hiện người và khuôn mặt.
 Xây dựng quá trình xử lý ảnh đầu vào.
 Xây dựng hệ thống phát hiện người và nhận diện khuôn mặt đồng thời gửi dữ liệu
thu được qua Arduino.
 Xây dựng chương trình điều khiển servo SG90, Module Sim 800A, chuông, 2 Led
đơn.
 Đánh giá kết quả thực hiện.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:
21/03/2018
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/07/2018

V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:
ThS. Võ Đức Dũng
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH


TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
Tp.HCM, ngày 19 tháng 03 năm 2018

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên : Tăng Nguyễn Công Thiên ..................................................................
Lớp:13141DT3B .......................................................... MSSV:13141328 .......................
Tên đề tài: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH THIẾT KẾ THI CÔNG MẠCH CHỐNG
TRỘM THÔNG MINH
Tuần/ngày

Nội dung

1
(19-25/3)

 Gặp GVHD để phổ biến quy định thực hiện,
chọn đề tài, tên đề tài, thời gian làm việc.

 Duyệt đề tài.
 Viết đề cương cho đề tài.

2
(26/3-1/4)

 Tìm hiểu hoạt động và các kiến thức liên quan
tới Arduino và Matlab.

3
(2/4-8/4)
4
(9/4-15/4)

 Cài đặt Matlab, kết nối Arduino với Matlab.

5
(16/4-22/4)
6
(23/4-29/4)

 Xây dựng hệ thống nhận diện và phát hiện
chuyển động con người.
 Xây dựng hệ thống nhận diện và so sánh
khuôn mặt
 Tiến hành xây dựng cơ sở dữ liệu để lưu giữ
khuôn mặt
 Lập trình Arduino với các chân I/O để nhúng
dữ liệu.
 Thiết kế sơ đồ khối giải thích chức năng các

khối của kết nối ngoại vi.
 Tính toán số liệu.

7
(30/4-6/5)
8
(7/5-13/5)

 Lập trình và xây dựng chương trình cho xử lý
hình ảnh đầu vào trên Matlab.

9
(14/5-20/5)

 Thi công mô hình.
 Lắp đặt và kết nối các thiết vị ngoại vi.

10
(21/5-28/5)

 Kiểm tra lỗi và chạy thử chương trình trên mô
hình hoàn chỉnh.
 Viết báo cáo hoàn chỉnh.

Xác nhận
GVHD


11
(29/5-3/6)


 Hoàn thiện chính sửa báo cáo gửi cho GVHD
để xem xét và góp ý lần cuối.

12
(4/6-11/6)

 Nộp quyển báo cáo hoàn chỉnh và làm slide
powerpoint báo cáo.
GV HƯỚNG DẪN
(Ký và ghi rõ họ và tên)

ii


LỜI CAM ĐOAN
Đề tài này là do nhóm sinh viên Tăng Nguyễn Công Thiên tự thực hiện, dựa vào một số
tài liệu trước đó và không sao chép từ tài liệu hay công trình đã có trước đó.

Người thực hiện đề tài

Tăng Nguyễn Công Thiên

iv


LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian thực hiện đề tài, những người thực hiện được sự giúp đỡ của gia
đình, quý thầy cô và bạn bè nên đề tài đã được hoàn thành. Những người thực hiện xin
chân thành gửi lời cảm ơn đến:

Thầy Võ Đức Dũng, giảng viên trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM đã
trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ tạo điều kiện để nhóm có thể hoàn thành tốt đề
tài.
Những người thực hiện cũng xin chân thành cám ơn đến các thầy cô trong khoa
Điện - Điện tử của trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM đã tận tình dạy dỗ, chỉ
bảo, cung cấp cho những người thực hiện những kiến thức nền, chuyên môn làm cơ sở để
hoàn thành đề tài này.
Cảm ơn gia đình đã động viên và luôn luôn bên cạnh trong những lúc khó khăn
nhất.
Xin gửi lời cảm ơn đến những người bạn sinh viên khoa Điện-Điện tử đã giúp đỡ
những người thực hiện đề tài để có thể hoàn thành tốt đề tài này.
Xin chân thành cảm ơn!
Người thực hiện đề tài:

Tăng Nguyễn Công Thiên

v


MỤC LỤC
Trang bìa .................................................................................................................... i
Nhiệm vụ đồ án ........................................................................................................ ii
Lịch trình thực hiện đồ án tốt nghiệp ...................................................................... iii
Cam đoan ................................................................................................................ iv
Lời cảm ơn ................................................................................................................ v
Mục lục .................................................................................................................... vi
Liệt kê hình vẽ ......................................................................................................... ix
Liệt kê bảng vẽ ........................................................................................................ xi
Tóm tắt ................................................................................................................... xii


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................ 1
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI ...................................................................................... 1
1.2 MỤC TIÊU ......................................................................................................... 2
1.2.1 Mục tiêu......................................................................................................... 2
1.2.2 Giới hạn ......................................................................................................... 2
1.3 BỐ CỤC ĐỒ ÁN TỐT NHIỆP ........................................................................... 2

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................ 4
2.1 GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH .................................................... 4
2.1.1 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisiton) ......................................................... 5
2.1.2 Tiền xử lý (Image Processing) ...................................................................... 6
2.1.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh ............................................. 6
2.1.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) .......................................................... 6
2.1.5 Nhận dạng và nội suy (Image Recognition and Interpretation) .................... 6
2.1.6 Cơ sở tri thức ................................................................................................. 7
2.1.7 Các thành phần cơ bản của hệ thống ............................................................ 7
2.2 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH ........................................ 8
2.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) .......................................................................... 8
2.2.2 Độ phân giải của ảnh ..................................................................................... 8
2.2.3 Mức xám của ảnh .......................................................................................... 9
2.2.4 Định nghĩa ảnh số .......................................................................................... 9
vi


2.3 GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CÁC LINH KIỆN SỬ DỤNG TRONG THIẾT
KẾ, THI CÔNG ĐỀ TÀI .......................................................................................... 9
2.3.1 Mạch Arduino Uno R3 .................................................................................. 9
2.3.2 Tổng quan về động cơ Servo....................................................................... 14
2.3.3 Tổng quan về Buzzer................................................................................... 14
2.3.4 Module SIM 800A ...................................................................................... 15


CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ. ................................................ 16
3.1 TỔNG QUAN CÁC KỸ THUẬT NHẬN BIẾT MÀU DA DỰA TRÊN TÍNH
CHẤT ĐIỂM ẢNH ................................................................................................ 16
3.1.1 Giới thiệu ..................................................................................................... 16
3.1.2 Không gian màu sử dụng cho mô hình hóa màu da .................................... 16
3.1.2.1 Không gian màu RGB ............................................................................ 17
3.1.2.2 Không gian RGB chuẩn hóa .................................................................. 17
3.1.2.3 Không gian màu HIS, HSV, HSL .......................................................... 18
3.1.2.4 Không gian màu HIS ............................................................................. 18
3.1.2.5 Không gian màu HSV ............................................................................ 19
3.1.2.6 Không gian màu HSL ............................................................................ 20
3.1.2.7 Không gian màu TSL ............................................................................. 21
3.1.2.8 Không gian màu Y

......................................................................... 21

3.1.2.9 Các hệ tọa độ không gian màu khác ...................................................... 22
3.1.3 Mô hình hóa màu da .................................................................................... 22
3.1.3.1 Xác đinh ngƣỡng cụ thể một điểm ảnh là màu da ................................. 22
3.1.3.2 Phƣơng pháp mô hình hóa màu da sử dụng phân phôi không tham số . 23
3.1.3.3 Bảng tra cứu chuẩn cứu (LUT – Lookup Table) ................................... 23
3.1.3.4 Phân lớp Bayes (bayes Classifier) ......................................................... 24
3.1.3.5 Tổng kết phƣơng pháp không tham số................................................... 25
3.1.3.6 Mô hình hóa phân phối màu da có tham số ........................................... 25
3.1.3.7 Mô hình dựa trên phân phối Gauss đơn ................................................. 26
3.1.3.8 Mô hình kết hợp trên dựa trên phân phối Gauss .................................... 26
3.1.3.9 Đa phân phối Gauss ............................................................................... 27
3.1.3.10 Tổng kết các phƣơng pháp mô hình hóa theo tham số ........................ 27
3.1.4 So sánh kết quả các mô hình ....................................................................... 27

3.1.5 Đánh giá phƣơng pháp ................................................................................ 29
vii


3.1.6 Chọn lựa không gian màu và phƣơng pháp mô hình hóa dùn để nhận biết
màu da cho đồ án .................................................................................................. 29
3.2 PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH PCA ................................................... 30
3.2.1 Tổng quan về phƣơng pháp PCA ................................................................ 30
3.2.1.1 Giới thiệu ............................................................................................... 30
3.2.1.2 Ý tƣởng .................................................................................................. 30
3.2.2 Trích chọn đặc trƣng khuôn mặt ngƣời dựa trên phƣơng pháp PCA .......... 34
3.2.2.1 Chuyển đổi ảnh ...................................................................................... 34
3.2.2.2 Tính khuôn mặt ngƣời trung bình .......................................................... 35
3.2.2.3 Trừ mỗi ảnh cho mặt trung bình ............................................................ 35
3.2.2.4 Xây dựng ma trận hợp phƣơng sai ......................................................... 35
3.2.2.5 Phép chiếu .............................................................................................. 36
3.3 PHÂN TÍCH HOG ........................................................................................... 37
3.3.1 Giới thiệu ..................................................................................................... 37
3.3.2 Chuẩn hóa hình ảnh trƣớc khi xử lý ............................................................ 38
3.3.3 Tính toán gradient ....................................................................................... 38
3.3.4 Lấy votes trong mỗi cell .............................................................................. 39
3.3.5 Chuẩn hóa các block ................................................................................... 40
3.3.6 Sử dụng trong bài toán object recognition .................................................. 40
3.3 KẾT NỐI VỚI THIẾT BỊ NGOẠI VI ............................................................. 41
3.4.1 Khối xử lý trung tâm ................................................................................... 42
3.4.2 Khối Module Sim 800A .............................................................................. 42
3.4.3 Khối động cơ servo ..................................................................................... 43
3.4.4 Khối hiển thị và báo động ........................................................................... 44
3.4.5 Khối nguồn .................................................................................................. 45
3.4.6 Sơ đồ nguyên lý hệ thống ngoại vi .............................................................. 46


CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ....................................................... 47
4.1 GIỚI THIỆU ....................................................................................................... 47
4.2 THI CÔNG HỆ THỐNG .................................................................................... 47
4.2.1 Hệ thống nhận hiện chuyển động ................................................................ 47
4.2.1 Hệ thống nhận diện khuôn mặt ................................................................... 50
4.2.2.1 Lƣu đồ giải thuật của hệ thống nhận diện khuôn mặt ............................ 50
4.2.2.2 Lƣu đồ giải thuật của hệ thống huấn luyện ............................................ 51
4.2.2.3 Yêu cầu về dữ liệu ảnh ........................................................................... 52
viii


4.2.2.4 Chuẩn hóa ảnh đầu vào .......................................................................... 53
4.2.2.5 Trích xuất đặc trƣng của khuôn mặt ...................................................... 53
4.2.2.6 Xuất kết quả ........................................................................................... 54
4.2.3 Hệ thống cảnh báo ....................................................................................... 55
4.3 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH ....................................................................... 57
4.3.1 Hệ thống phát hiện chuyển động ................................................................. 57
4.3.2 Hệ thống nhận diện khuôn mặt ................................................................... 58
4.4 ĐÓNG GÓI VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH ........................................................... 62
4.4.1 Đóng gói bộ điều khiển ............................................................................... 62
4.4.1 Thi công mô hình ........................................................................................ 63

CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ ................................... 65
5.1 KẾT QUẢ. .......................................................................................................... 65
5.2 NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ ................................................................................ 76

CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. ........................... 77
6.1 KẾT LUẬN ........................................................................................................ 77
6.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ..................................................................................... 78


TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 79
PHỤ LỤC………………………….. ............................................................. 80

ix


LIỆT KÊ HÌNH VẼ
Hình

Trang

Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh ................................................................... 5
Hình 2.2 Các thành phần chính cảu hệ thống xử lý ảnh ............................................... 7
Hình 2.3 Arduino UNO R3 .......................................................................................... 10
Hình 2.4 Sơ Đồ Chân Arduino UNO R3 ...................................................................... 10
Hình 2.5 Động cơ Servo ................................................................................................ 14
Hình 2.6 Buzzer ............................................................................................................ 14
Hình 2.7 Module Sim 800A .......................................................................................... 15
Hình 3.1 Không gian màu RGB .................................................................................... 17
Hình 3.2 Không gian màu HSV .................................................................................... 19
Hình 3.3 Ý tưởng chính của PCA ................................................................................. 34
Hình 3.4 Biểu đồ dựa trên Gy,Gx .................................................................................. 39
Hình 3.5 Các cell trong một block................................................................................. 40
Hình 3.6 Sơ đồ kết nối ngoại vi .................................................................................... 41
Hình 3.7 Module Sim 800A .......................................................................................... 42
Hình 3.8 Sơ đồ nguyên lý kết nối Module Sim 800A vào Arduino Uno R3 ................ 43
Hình 3.9 Động cơ Servo ................................................................................................ 43
Hình 3.10 Sơ đồ nguyên lý kết nối Arduino Uno R3 với động cơ Servo ..................... 44
Hình 3.11 Sơ đồ kết nối Arduino Uno R3 với Buzzer .................................................. 45

Hình 3.12 Nguồn tổ ong 12V 5A .................................................................................. 46
Hình 3.13 Nguồn tổ ong 5V 4A .................................................................................... 46
Hình 3.14 Sơ đồ nguyên lý hệ thống ngoại vi............................................................... 46
Hình 4.1 Lưu đồ của hệ thống nhận diện chuyển động ................................................ 47
Hình 4.2 Lưu đồ đưa hình ảnh vào hệ thống phát hiện chuyển động ........................... 48
Hình 4.3 Lưu đồ của nhận diện chuyển động ............................................................... 49
Hình 4.4 Hệ thống nhận diện có chuyển động và khoanh vùng chuyển động .............. 49
Hình 4.5 Lưu đồ của hệ thống nhận diện khuôn mặt..................................................... 50
Hình 4.6 Lưu đồ của hệ thống huấn luyện .................................................................... 51
Hình 4.7 Một số ảnh mẫu trong cơ sở dữ liệu ............................................................... 52
Hình 4.8 Lưu đồ tiến trình............................................................................................. 53
Hình 4.9 Lưu đồ hệ thống cảnh báo chuyển động ........................................................ 55
Hình 4.10 Lưu đồ nhận diện khuôn mặt kết hợp với thiết bị ngoại vi .......................... 56
Hình 4.11 Giao diện chính của hệ thống chống trộm thông minh ................................ 57
ix


Hình 4.12 Giao diện chính của hệ thống phát hiện chuyển động ................................. 58
Hình 4.13 Giao diện chính của hệ thống phát hiện chuyển động khi đang hoạt động . 58
Hình 4.14 Giao diện chính của hệ thống nhận diện khuôn mặt .................................... 59
Hình 4.15 Thêm ảnh cho cơ sở dữ liệu ......................................................................... 59
Hình 4.16 Huấn luyện cho cơ sở dữ liệu ....................................................................... 60
Hình 4.17 Tiến hành so sánh khuôn mặt với ảnh trong cơ sở dữ liệu .......................... 60
Hình 4.18 Cho phép xóa ảnh trong cơ sở dữ liệu .......................................................... 61
Hình 4.19 Các khuôn mặt có sẵn trong cơ sở dữ liệu .................................................... 61
Hình 4.20 Xóa tất cả ảnh trong cơ sở dữ liệu ............................................................... 62
Hình 4.21 Sơ đồ bố trí linh kiện mặt trước mô hình ..................................................... 62
Hình 4.22 Hình dạng mặt bên mô hình ......................................................................... 63
Hình 4.23 Hình dạng mặt trên mô hình ......................................................................... 64
Hình 5.1 Phát hiện chuyển động người ở phía trước ..................................................... 65

Hình 5.2 Phát hiện chuyển động người ở phía sau ........................................................ 66
Hình 5.3 Phát hiện chuyển động người khi đang cúi xuống.......................................... 66
Hình 5.4 Hệ thống cảnh báo gửi tin nhắn đến cho gia chủ ............................................ 67
Hình 5.5 Đèn và chuông hoạt động khi có chuyển động ............................................... 67
Hình 5.6 Ảnh chụp lại từ camera trong điều kiện ánh sáng yếu ................................... 68
Hình 5.7 Giao diện chính của hệ thống nhận diện khuôn mặt ...................................... 68
Hình 5.8 Tiến hành thêm hình ảnh vào kho lưu trữ ...................................................... 69
Hình 5.9 Chọn thiết bị để quét môi trường ................................................................... 69
Hình 5.10 Chọn thiết bị để quét môi trường ................................................................. 70
Hình 5.11 Phát hiện ra khuôn mặt ................................................................................. 70
Hình 5.12 Yêu cầu nhập tên .......................................................................................... 71
Hình 5.13 Huấn luyện hệ thống..................................................................................... 71
Hình 5.14 Đang tiến hành huấn luyện hệ thống ............................................................ 72
Hình 5.15 Đã hoàn tấc huấn luyện ................................................................................ 72
Hình 5.16 Tiến hành so sánh khuôn mặt ....................................................................... 73
Hình 5.17 Phát hiện ra khuôn mặt có sẵn trong cơ sở dữ liệu ....................................... 73
Hình 5.18 Cửa mở ra trong 6 giây sau đó tự động đóng lại .......................................... 74
Hình 5.19 Phát hiện ra khuôn mặt không có trong cỡ sở dữ liệu.................................. 74
Hình 5.20 Đèn cảnh báo sáng lên kèm theo chuông ..................................................... 75

x


LIỆT KÊ BẢNG
Bảng
Trang
Bảng 2.1 Các thông số của Arduino UNO R3 ...................................................... 11
Bảng 3.1 Kết quả nhận biết đúng sai của các phương pháp ........................... 28

xi



TÓM TẮT
Hiện nay, hệ thống chống trộm ngày càng phổ biến và được tích hợp thêm nhiều các
thiết bị điện tử để nâng cao tính hiệu quả của hệ thống. Vì thế hệ thống chống trộm ngày
càng được ứng dụng nhiều hơn vào thực tiễn đời sống như không cho người lạ xâm nhập,
bảo vệ tài sản,… đã được đưa vào các hộ gia đình, công ty, trường học,...
Với mục đích muốn tiếp cận với các công nghệ đang phát triển trên. Vì vậy, nhóm
thực hiện đồ án với mong muốn chế tạo ra mô hình chống trộm sử dụng xử lý ảnh kết
hợp với sử dụng kit Arduino được giám sát bằng máy tính thông qua Laptop và tin nhắn
trong đó bao gồm:
Hệ thống có các chức năng như sau:
 Hệ thống chính gồm có hai phần


Nhận diện được chuyển động người trong khu vực có camera quan sát và

đưa ra cảnh báo qua tin nhắn.


Nhận diện khuôn mặt và so sánh khuôn mặt đã quét với kho dữ liệu để đưa

ra hướng xử lý mở cửa hay không.
 Hệ thống mở rộng bao gồm:
 Hệ thống điều khiển thiết bị từ xa thông qua Internet, hiển thị tất cả thông tin
mà camera thu được vào thiết bị di động.
Mô hình sử dụng kit Arduino Uno R3 làm vi điều khiển trung tâm để điều khiển các
module mở rộng như Module Sim 800A, Buzzer, Servo.
Đóng mở cửa bằng cách sử dụng động cơ Servo. Người dùng tương tác sử dụng
thông qua camera được đặt sẵn.

Hệ thống cảnh báo bằng Module Sim 800A gửi tin nhắn cảnh báo khi có người lạ
đột nhập.

xiii


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN
1.1

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Tình hình an ninh trật tự đang là vấn đề nhức nhối của toàn xã hội, đặt biệt là vấn đề

trộm cắp tài sản tại tư gia khiến cho gia chủ phải tốn rất nhiều thời gian và công sức trong
việc bảo vệ tài sản
Dù ở mức độ trộm cắp nào đi chăng nữa cũng để lại là những hậu quả ảnh hưởng
trực tiếp cho gia chủ. Và một trong những nguyên nhân chủ yếu của nạn trộm cắp chính
là an ninh lỏng lẻo giúp kẻ trộm có cơ hội ra tay. Hiện nay khóa đang là hình thức được
sử dụng thông dụng nhất. Tuy nhiên những tên trộm hoàn toàn có thể bẻ, phá được khóa,
thậm chí là khóa số điện tử. Do đó cần phải có những thiết bị báo trộm, vừa để chủ nhà
nhận biết được có kẻ trộm đột nhâp, vừa để tên trộm khi biết đã bị phát hiện sẽ hoảng
loạn sẽ phải quay đầu bỏ chạy ngay. Với những ngôi nhà thông minh hay căn hộ chung
cư, thiết bị báo trộm lại càng cần thiết.
Chính vì cần có biện pháp hiệu quả hơn trong vấn đề an ninh, phòng chống những
rủi ro có thể xảy ra nên nhóm sinh viên chúng em chọn đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh thiết
kế thi công mạch chống trộm thông minh.” để làm đồ án tốt nghiệp.
Nhằm khắc phục một phần và ngăn ngừa những hậu quả nêu trên, nhóm sinh viên
chúng em chọn đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông

minh” để làm đồ án tốt nghiệp.
Đây là một đề tài không quá mới mẻ, đã được nghiên cứu nhiều trong các đề tài
trước đây. Và kết quả cho thấy rằng độ chính xác nằm ở mức trung bình . Đề tài đã khắc
phục những hạn chế như vẫn có thể so sánh liên tục với những kho ảnh đã lưu trữ, cảnh
báo cho người dùng … nhằm tăng độ chính xác trong việc phát hiện có kẻ lạ.

1.2

MỤC TIÊU VÀ GIỚI HẠN

1.2.1 Mục tiêu
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

1


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
Thiết kế và thi công được hệ thống chống trộm thông minh thông qua quá trình xử
lý ảnh nhận diện chuyển động và nhận dạng khuôn mặt để cảnh báo bằng tin nhắn SMS
và báo động đồng thơi đóng mở cửa.

1.2.2 Giới hạn
Đặc tính của hệ thống xử lý ảnh thông thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Trong
điều kiện thực tế cho phép nhóm thực hiện đề tài trong một số điều kiện giới hạn sau:
Điều kiện thu nhận hình ảnh ngày và đêm, trong điều kiện ánh sáng ổn định.
Khuôn mặt không trang điểm hoặc bị biến dạng.
Không thể xác định được mắt khi khuôn mặt nghiêng, xoay trái, xoay phải một góc
lớn hơn 45 độ, cúi xuống hoặc ngước lên một góc lớn hơn 300 độ.
Khoảng cách từ camera đến đối tượng dưới 1.2 mét, trên khoảng cách này thì việc
nhận dạng sẽ không được chính xác.

Chưa xây dựng app android để người dùng có khả năng quản lý hệ thống từ xa.

1.3

BỐ CỤC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đồ án tốt nghiệp có bố cục được thể hiện như sau:

Chương 1: Tổng quan
 Giới thiệu và nêu lý do chọn đề tài.
 Mục tiêu và giới hạn.
 Trình bày bố cục đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết
 Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh.
 Những vấn đề trong hệ thống xử lý ảnh.
 Giới thiệu khái quát về các linh kiện sử dụng trong thiết kế, thi công đề tài.

Chương 3: Tính toán thiết kế
 Tổng quan các kỹ thuật nhận biết màu da dựa trên tính chất điểm ảnh.
 Phân tích thành phần chính bằng PCA.
 Phân tích HOG.
 Kết nối với thiết bị ngoại vi.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

2


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

Chương 4: Thi công và giới thiệu chương trình

 Giới thiệu.
 Thi công hệ thống.
 Giới thiệu chương trình.
 Đóng gói và thi công mô hình.

Chương 5: Kết quả_Nhận xét_Đánh giá
 Kết quả.
 Nhận xét_Đánh giá.
Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển
 Kết luận.
 Hướng phát triển.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

3


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

CHƢƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1

GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa

học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc đó phát triển của nó rất nhanh,
kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng
cho nó.
Xử lý ảnh là kỹ thuật áp dụng trong việc tăng cường và xử lý các ảnh thu nhận từ

các thiết bị như camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh đã được ứng dụng và phát triển
trong rất nhiều lĩnh vực quan trọng như:
 Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng ảnh quân sự.
 Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa.
 Trong lĩnh vực an, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu
mắt, …
 Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử.
 Trong lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI,…
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng và
phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được
truyền từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh
có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh
được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế
chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số được
thuận lợi hơn. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ
mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm
1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển
không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

4


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
toán xử lý hiện đâị và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và
thu được nhiều kết quả khả quan hơn.
Sau đây, ta sẽ xét các bước cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự
nhiên từ thế giới bên ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp
ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR).

Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera,
sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác,
ảnh cũng có thể tiếp theo. Mặt khác ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng
máy quét ảnh.
Hình 2.1 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh.

Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:
2.1.1

Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera mà hoặc trắng đen. Thường ảnh nhận qua camera là

ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có
loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo
cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

5


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Camera thường dùng là loại quét dùng: ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng ảnh
thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).

2.1.2

Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý


để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương
phản để làm ảnh rõ nét hơn.

2.1.3

Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vừng ảnh là tách một ảnh ban đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn

phân tích, nhận diện ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho
mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các
từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó
khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận
dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.

2.1.4

Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng

với mã liên kết ở các vùng lân cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là
cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là
trích chọn đặc trưng( Feature Extration) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng
các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng
khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng
ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phận biệt ký tự này với ký tự khác.

2.1.5

Nhận dạng và nôi suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách


so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý
nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có
thể nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

6


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh
cơ bản:


Nhận dạng theo tham số.



Nhận dạng theo cấu trúc.

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và
công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản
(Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người,…

2.1.6

Cơ sơ tri thức
Ảnh là một dối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh,


môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiều. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích
ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người
ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong
các bước xử ly đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo phương pháp trí tuệ con người.

2.1.7

Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh

Hình 2.2 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh
Một hệ thống xử lý ảnh cơ bản có thể gồm:máy tính các nhân kèm theo vi mạch
chuyển đổi đồ họa VGA hoặc SVGA. Nếu điều kiện cho phép, nên có một hệ thống như
hình 2.2, bao gồm một máy tính PC kem theo thiết bị xử lý ảnh, nối với cổng vào của
thiết bị thu nhận ảnh là một video camera và cổng ra nối với một màn hình.
Khi hệ thống này thực hiện một quá trình xử lý ảnh, đầu tiên, ảnh sẽ được nhận qua
thiết bị thu nhận ảnh. Ảnh này có thể là ảnh đen trắng hoặc ảnh màu, chất lượng ảnh tùy
thuộc vào chất lượng của camera cũng như các yếu tố của môi trường. Sau đó, ảnh sẽ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

7


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
được đưa qua thiết bị xử lý ảnh, Ảnh sau khi được xử lý sẽ được đưa ra thiết bị hiển thị/
thực thi để xuất kết quả cuối cùng (hiển thị kết quả ra màn hình hoặc thực thi chức năng
của thiết bị: mở cửa, cảnh báo,…).

2.2
2.2.1


NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
Điểm ảnh (Picture Element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Đề xử lý bằng

máy tính (số), ảnh cần phải được số hóa. Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên
tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức sáng).
Khoảng cách giữa các diểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt
được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy được gọi là điểm ảnh (PEL: Picture
Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa
độ (x,).
Định nghĩa:
Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc màu
nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho
mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần
như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.

2.2.2

Độ phân giải của ảnh
Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ của điểm ảnh được ấn định

trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người
vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật
độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian
hai chiều.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một
lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc nhân với 200 điểm ảnh
(320*200). Rõ ràng cùng màn hình CGA 12 inch ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH


8


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
inch độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhwung diện tích màn
hình rộng hơn thì dộ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.

2.2.3

Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x,y) của điểm ảnh va độ xám

của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường được dùng
trong xử lý ảnh.
Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị
số tại điểm đó.
 Ảnh trắng đen: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám
ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
 Ảnh nhị phân ảnh: chỉ có hai mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô ta 2 mức
khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.
 Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới
đa màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu:
256*256*256 hay

triệu màu. Vì khi biểu diễn dưới dạng số, các giá trị

RGB thường được ghi bằng 3 cặp số nguyên giữa 0 và 255, mỗi số đại diện cho cường độ
của 3 màu: Red (255, 0, 0) Blue (0, 255, 0) Green (0, 0, 255).


2.2.4

Định nghĩa ảnh số
Ảnh số là tập hợp các ddiemr ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với

ảnh thật.

2.3

GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CÁC LINH KIỆN SỬ DỤNG TRONG

THIẾT KẾ, THI CÔNG ĐỀ TÀI
2.3.1 Mạch Arduino Uno R3
Hình dáng và công dụng của mạch Arduino Uno R3

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

9


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Arduino là một board mạch vi xử lý, nhằm xây dựng các ứng dụng tương tác với
nhau hoặc với môi trường được thuận lợi hơn. Phần cứng bao gồm một board mạch
nguồn mở được thiết kế trên nền tảng vi xử lý AVR Atmel 8bit, hoặc ARM Atmel 32-bit.
Những Model hiện tại được trang bị gồm 1 cổng giao tiếp USB, 6 chân đầu vào analog,
14 chân I/O kỹ thuật số tương thích với nhiều board mở rộng khác nhau.
Được giới thiệu vào năm 2005, Những nhà thiết kế của Arduino cố gắng mang đến
một phương thức dễ dàng, không tốn kém cho những người yêu thích, sinh viên và giới
chuyên nghiệp để tạo ra những nhiết bị có khả năng tương tác với môi trường thông qua
các cảm biến và các cơ cấu chấp hành. Những ví dụ phổ biến cho những người yêu thích

mới bắt đầu bao gồm các robot đơn giản, điều khiển nhiệt độ và phát hiện chuyển động.

Hình 2.3 Arduino UNO R3

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

10


×