Thiết kế và thi công mô hình xe robot giám sát an ninh hộ gia đình

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ 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:

NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ MƠ HÌNH
XE ROBOT GIÁM SÁT AN NINH HỘ GIA
ĐÌNH
GVHD: ThS. Nguyễn Đình Phú
SVTH: Hồ Hồi Linh
MSSV: 16141193
SVTH: Ngơ Đức Huy
MSSV: 16141166

Tp. Hồ Chí Minh - 03/2020


TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ 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 THƠNG
ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ MƠ HÌNH
XE ROBOT GIÁM SÁT AN NINH HỘ GIA
ĐÌNH

GVHD: ThS. Nguyễn Đình Phú
SVTH: Hồ Hồi Linh
MSSV: 16141193
SVTH: Ngơ Đức Huy
MSSV: 16141166

Tp. Hồ Chí Minh - 03/2020


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

TRƢỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHƯC
BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
----o0o---Tp. HCM, ngày 25 tháng 3 năm 2020

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

Hồ Hồi Linh

Ngơ Đức Huy
Điện tử cơng nghiệp
Đại học chính quy
2016

MSSV: 16141193
MSSV: 16141166
Mã ngành: 01
Mã hệ:
1
Lớp:
16141DT2B

I. TÊN ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ MƠ HÌNH XE ROBOT
GIÁM SÁT AN NINH HỘ GIA ĐÌNH
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
- Tìm hiểu về các mơ hình xe robot, các hệ thống giám sát an ninh ngoài thực tế.
- Tìm hiểu về các dịng vi xử lý và các phƣơng pháp lập trình vi xử lý.
- Tìm hiểu phƣơng pháp livestream video.
- Tìm hiểu về các loại camera.
- Các thiết bị ngoại vi nhƣ động cơ DC, servo,...
- Các cảm biến nhƣ PIR, DHT11, khí ga, ánh sáng,...
- Tìm hiểu về web server, app android.
- Tìm hiểu về machine learning, thuật tốn nhận dạng khn mặt.
2. Nội dung thực hiện:
- Tham quan, tìm hiểu các hệ thống giám sát an ninh, các mơ hình xe robot thực tế.
- Thiết kế sơ đồ khối cho toàn bộ hệ thống.
- Thiết kế, tính tốn, lựa chọn linh kiện cho từng khối đã thiết kế.
- Vẽ lƣu đồ giải thuật để lập trình cho xe robot có thể di chuyển, quan sát tùy ý và

giao tiếp với các cảm biến, ngoại vi khác.
- Thiết kế web server, app android đơn giản.
- Livestream video lên web server.
- Điều khiển mơ hình xe robot từ xa.
- Ứng dụng thuật toán nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng mặt ngƣời từ camera và
gửi cảnh báo hình ảnh nhận dạng về mail để thơng báo.
- Chỉnh sửa, hồn thiện và tiến hành đóng gói mơ hình xe robot.
- Viết báo cáo.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:
09/03/2020
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

iii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03/07/2020
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƢỚNG DẪN:
CÁN BỘ HƢỚNG DẪN

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

ThS. Nguyễn Đình Phú

BM. ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP – Y SINH

iv

BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

TRƢỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MƠN ĐIỆN TỬ
CƠNG NGHIỆP – Y SINH

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÖC
----o0o---Tp. HCM, ngày 25 tháng 03 năm 2020

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Hồ Hoài Linh
Lớp: 16141DT2B
MSSV: 16141193
Họ tên sinh viên 2: Ngô Đức Huy
Lớp: 16141DT2B
MSSV: 16141166
Tên đề tài: Nghiên Cứu Và Thiết Kế Mơ Hình Xe Robot Giám Sát An Ninh Hộ Gia
Đình

Tuần / Ngày

Nội dung

Xác nhận
GVHD

Tuần 1
(9/3 – 15/3)

Gặp GVHD để nghe phổ biến yêu cầu làm đồ án,
tiến hành chọn đồ án.

Tuần 2
(16/3 – 22/3)

GVHD tiến hành xét duyệt đề tài.

Tuần 3
(23/3 – 29/3)

Tìm hiểu các mơ hình xe robot, các hệ thống giám
sát an ninh thực tế.

Tuần 4
(30/3 – 5/4)
Tuần 5
(6/4 – 12/4)
Tuần 6
(13/4 – 19/4)

Viết đề cƣơng chi tiết cho đề tài.

Tuần 7
(20/4 -26/4)

Vẽ lƣu đồ giải thuật để lập trình cho xe robot có
thể di chuyển, quan sát tùy ý và giao tiếp với các
cảm biến, ngoại vi khác.

Tuần 8
(27/4 – 3/5)

Thiết kế web server.

Tuần 9
(4/5 – 10/5)

Thiết kế app android.

Thiết kế sơ đồ khối cho tồn bộ hệ thống.
Thiết kế, tính tốn, lựa chọn linh kiện cho từng
khối đã thiết kế.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

v


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Tuần 10
(11/5 – 17/5)
Tuần 11
(18/5 – 24/5)

Livestream video lên web server.

Tuần 12
(25/5 – 31/5)

Ứng dụng thuật tốn nhận dạng khn mặt để
nhận dạng mặt ngƣời từ camera và gửi cảnh báo
hình ảnh nhận dạng về mail để thông báo.

Tuần 13
(1/6 – 7/6)
Tuần 14
(8/6 – 14/6)

Viết hồn chỉnh lại chƣơng trình, demo mơ hình.

Tuần 15
(15/6 – 21/6)

Viết báo cáo.

Tuần 16
(22/6 – 28/6)

Làm slide, báo cáo với GVHD.

Điều khiển mơ hình xe robot từ xa.

Chỉnh sửa, hồn thiện và tiến hành đóng gói mơ
hình xe robot.

GV HƢỚNG DẪN
(Ký và ghi rõ họ và tên)

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

vi


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LỜI CAM ĐOAN
Đề tài này là do chúng tôi tự thực hiện dựa vào một số tài liệu trƣớc đó và khơng
sao chép từ tài liệu hay cơng trình đã có trƣớc đó.

Ngƣời thực hiện đề tài
Hồ Hồi Linh – Ngơ Đức Huy

BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

vii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LỜI CẢM ƠN
Chúng tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Nguyễn Đình Phú - Giảng viên
bộ môn Điện tử công nghiệp đã trực tiếp hƣớng dẫn và tận tình giúp đỡ tạo điều kiện
để nhóm hồn thành tốt đề tài.
Chúng tơi xin gởi lời cảm ơn chân thành các thầy cô trong Khoa Điện-Điện
Tử đã tạo những điều kiện tốt nhất cho nhóm hồn thành đề tài.
Chúng tơi cũng gửi lời đồng cảm ơn đến các bạn lớp 16141DT2B đã chia sẻ
trao đổi kiến thức cũng nhƣ những kinh nghiệm quý báu trong thời gian thực hiện đề
tài.

Và đặc biệt, xin chân thành cảm ơn cha mẹ đã tạo điều kiện cả về vật chấn lẫn
tinh thần để chúng tơi hồn thành tốt đề tài này.
Xin chân thành cảm ơn!

Ngƣời thực hiện đề tài
Hồ Hồi Linh – Ngơ Đức Huy

BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

viii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

MỤC LỤC
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ........................................................................ iii
LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP.................................................. v
LỜI CAM ĐOAN................................................................................................... vii
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... viii
MỤC LỤC ..............................................................................................................

ix

LIỆT KÊ HÌNH VẼ................................................................................................ xii
LIỆT KÊ BẢNG...................................................................................................... xv
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................ xvi
TÓM TẮT ........................................................................................................... xviii
Chƣơng 1. TỔNG QUAN ..........................................................................................

1

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ .............................................................................................

1

1.2. MỤC TIÊU ..................................................................................................

2

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU.........................................................................

2

1.4. GIỚI HẠN ...................................................................................................

2

1.5. BỐ CỤC.......................................................................................................

3

Chƣơng 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...............................................................................

4

2.1. GIỚI THIỆU ................................................................................................

4

2.2. TÌM HIỂU VỀ MACHINE LEARNING VÀ PHƢƠNG PHÁP NHẬN

DẠNG ĐỐI TƢỢNG VỚI BỘ PHÂN LOẠI XẾP TẦNG.....................................
2.2.1. Machine learning ................................................................................

4
4

2.2.2.Bộ phân loại xếp tầng (cascade classifiers) .........................................

5

2.3. GIỚI THIỆU VỀ WEB SERVER VÀ NGƠN NGỮ HTML.........................

8

2.3.1.

Web Server .........................................................................................

8

2.3.2.

Ngơn ngữ HTML ................................................................................

9

2.4. WIFI VÀ CÁC CHUẨN GIAO TIẾP......................................................... 10
2.4.1.

Giới thiệu ......................................................................................... 10

2.4.2.

Đặc điểm .......................................................................................... 10

2.4.3.

Các chuẩn wifi .................................................................................. 11

2.5. TÌM HIỂU VỀ CLOUD SERVER ............................................................. 11
2.5.1.Giới thiệu về cloud server ................................................................. 11
2.5.2.

Đặc điểm .......................................................................................... 11

2.6. APP ANDROID VÀ PHƢƠNG PHÁP LẬP TRÌNH KÉO THẢ ............... 11
2.6.1.

App android ...................................................................................... 12

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

ix


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

2.6.2.

Lập trình kéo thả............................................................................... 12

2.7. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG HTTP LIVESTREAM VIDEO ................ 12
2.7.1.

Giới thiệu ......................................................................................... 12

2.7.2.Một số giao thức chính sử dụng trong streaming ...............................
2.8.

13

PORT FORWARDING .............................................................................. 13

2.8.1.

Tổng quan ........................................................................................ 13

2.8.2.

Ứng dụng ......................................................................................... 13

Chƣơng 3. TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ ................................................................. 15
3.1.

GIỚI THIỆU .............................................................................................. 15

3.2.

TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ................................................ 15
3.2.1.Thiết kế mơ hình xe robot ................................................................. 15

3.2.2.Thiết kế sơ đồ khối hệ thống ............................................................. 18
3.2.3.Tính tốn, lựa chọn, thiết kế mạch .................................................... 18
3.2.4.Sơ đồ nguyên lý của toàn mạch ........................................................ 36

Chƣơng 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ........................................................................ 38
4.1.

GIỚI THIỆU.............................................................................................. 38

4.2.

THI CƠNG HỆ THỐNG ............................................................................ 38

4.2.1.

Thi cơng PCB ................................................................................... 38

4.2.2.

Lắp ráp và kiểm tra ........................................................................... 38

4.3.

LẬP TRÌNH HỆ THỐNG .......................................................................... 40
4.3.1.Lƣu đồ giải thuật .............................................................................. 40
4.3.2.Phần mềm lập trình cho vi điều khiển ............................................... 44
4.3.3.Phần mềm lập trình web server, app android .................................... 46

4.4.

MỘT SỐ CÀI ĐẶT CHO DỰ ÁN ............................................................. 48
4.4.1.Cài đặt hệ điều hành Raspbian cho Raspberry Pi 3 Model B ............. 48
4.4.2.Truy cập vào raspbian bằng VNC Viewer ......................................... 49
4.4.3.Cài đặt thƣ viện opencv cho Pi ......................................................... 51
4.4.4.Cài đặt một số thƣ viện cần thiết cho dự án....................................... 53
4.4.5.Điều khiển raspberry từ xa với remote.it ........................................... 55
4.5.6.Điều khiển Esp8266 từ xa ................................................................. 56

4.6. TÀI LIỆU HƢỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC................................... 57
4.6.1.Tài liệu hƣớng dẫn sử dụng .............................................................. 57
4.6.2.Quy trình thao tác ............................................................................. 58
Chƣơng 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ ................................................... 59
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

x


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

5.1.

KẾT QUẢ .................................................................................................. 59

5.1.1.

Kết quả thi công phần cứng .............................................................. 59

5.1.2.

Kết quả livestream video(thêm ảnh livestream lúc trời tối) ............... 60

5.1.3.

Kết quả điều khiển xe ....................................................................... 61

5.1.4. Kết quả nhận dạng ................................................................................. 61
5.1.5. Kết quả gửi mail cảnh báo ...................................................................... 63
5.1.6. Kết quả giao tiếp với các cảm biến ......................................................... 64
5.1.7. Tính bảo mật .......................................................................................... 65
5.2.

NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ..................................................................... 65

Chƣơng 6. KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN .............................................. 67
6.1.

KẾT LUẬN................................................................................................ 67

6.2.

HƢỚNG PHÁT TRIỂN ............................................................................. 67

TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 68
PHỤ LỤC................................................................................................................ 69

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xi

BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LIỆT KÊ HÌNH VẼ
Hình

Trang

Hình 2.1. Giai đoạn 1- Haar Feature Selection.......................................................................... 6
Hình 2.2. Hình ảnh ví dụ về các tính năng Haar....................................................................... 6
Hình 2.3. Q trình phân loại của bộ phân loại xếp tầng cascade...................................... 7
Hình 2.4. Các quá trình trong từng giai đoạn của bộ phân loại cascade..........................8
Hình 2.5. Cấu trúc tổng quan HTTP Streaming........................................................................ 13
Hình 3.1. Sơ đồ bố trí linh kiện (1)................................................................................................ 15
Hình 3.2. Sơ đồ bố trí linh kiện (2)................................................................................................ 16
Hình 3.3. Thiết kế khung xe robot với creo................................................................................ 17
Hình 3.4. Mặt trên (trái) và mặt dƣới (phải) khung xe robot............................................... 17
Hình 3.5. Mặt trƣớc (trái) và mặt hơng (phải) khung xe robot........................................... 17
Hình 3.6. Khung xe robot sau khi in 3d....................................................................................... 17
Hình 3.7. Sơ đồ khối hệ thống......................................................................................................... 18
Hình 3.8. Sơ đồ chân Raspberry Pi 3 Model B......................................................................... 19
Hình 3.9. Mặt trên của Raspberry Pi 3 Model B....................................................................... 19
Hình 3.10. Thanh led 12V................................................................................................................. 20
Hình 3.11. Sơ đồ nguyên lý module relay 5V 1 kênh............................................................. 20
Hình 3.12. Module Relay 1 kênh 5V............................................................................................. 21
Hình 3.13. Sơ đồ nguyên lý khối điều khiển trung tâm......................................................... 21
Hình 3.14. Sơ đồ chân NodeMCU Esp8266............................................................................... 22
Hình 3.15. NodeMCU Esp8266...................................................................................................... 22
Hình 3.16. Module Camera Raspbrry Rev V1.3....................................................................... 23
Hình 3.17. Cảm biến PIR................................................................................................................... 23
Hình 3.18. Sơ đồ nguyên lý mạch cảm biến chuyển động PIR........................................... 24

Hình 3.19. Cảm biến DHT11.......................................................................................................... 24
Hình 3.20. Sơ đồ nguyên lý mạch cảm biến nhiệt độ, độ ẩm DHT11..............................25
Hình 3.21. Gửi tín hiệu “start” từ vi xử lý................................................................................... 25
Hình 3.22. Quá trình đọc giá trị trên DHT11............................................................................. 26
Hình 3.23. Cảm biến MQ2................................................................................................................ 26
Hình 3.24. Sơ đồ nguyên lý mạch cảm biến khí gas MQ2.................................................... 26
Hình 3.25. Module Buzzer................................................................................................................ 27
BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP- Y SINH

xii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 3.26. Sơ đồ nguyên lý khối giám sát.................................................................................. 28
Hình 3.27. Mơ tả lực ma sát trƣợt trên bánh xe........................................................................ 29
Hình 3.28. Động cơ giảm tốc V1 + bánh xe............................................................................... 30
Hình 3.29. Bánh xe đa hƣớng.......................................................................................................... 31
Hình 3.30. Module điều khiển động cơ L298N......................................................................... 31
Hình 3.31. Điện áp trung bình thay đổi theo sự thay đổi của chy kỳ xung.....................32
Hình 3.32. Mạch cầu H....................................................................................................................... 32
Hình 3.33. Sơ đồ nguyên lý khối động cơ................................................................................... 33
Hình 3.34. Sơ đồ chân Servo SG90............................................................................................... 34
Hình 3.35. Cơ cấu Pan Tilt................................................................................................................ 34
Hình 3.36. Sơ đồ nguyên lý khối điều chỉnh góc quay........................................................... 34
Hình 3.37. Sạc dự phịng AVA......................................................................................................... 35
Hình 3.38. Pin sạc Li-18650 4.2V.................................................................................................. 36
Hình 3.39. Sơ đồ nguyên lý tồn mạch........................................................................................ 36
Hình 4.1. PCB Esp8266 và các cảm biến.................................................................................... 38
Hình 4.2. Mơ hình xe robot sau khi hồn thiện......................................................................... 39

Hình 4.3. Lƣu đồ chính...................................................................................................................... 40
Hình 4.4. Lƣu đồ con livestream video....................................................................................... 41
Hình 4.5. Lƣu đồ con xe chạy......................................................................................................... 41
Hình 4.6. Lƣu đồ con camera quay............................................................................................... 42
Hình 4.7. Lƣu đồ chƣơng trình con đèn sáng, buzzer kêu................................................... 42
Hình 4.8. Lƣu đồ con chƣơng trình nhận dạng khn mặt.................................................. 43
Hình 4.9. Lƣu đồ giao tiếp các cảm biến với Esp8266.......................................................... 43
Hình 4.10. Giao diện khá đơn giản của Thonny....................................................................... 44
Hình 4.11. Giao diện Arduino IDE................................................................................................. 45
Hình 4.12. Giao diện làm việc chính của Notepad++............................................................. 46
Hình 4.13. Giao diện web server..................................................................................................... 47
Hình 4.14. Giao diện làm việc với mit app inventor............................................................... 47
Hình 4.15. Giao diện app................................................................................................................... 48
Hình 4.16. Tải xuống Raspbian cho Pi từ trang chủ................................................................ 48
Hình 4.17. Format thẻ nhớ với SD Card Formatter................................................................. 49
Hình 4.18. Chép raspbian vào thẻ SD........................................................................................... 49
Hình 4.19. Enable cho VNC............................................................................................................. 50
BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP- Y SINH

xiii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 4.20. Tìm ip của Pi bằng Advanced IP Scanner............................................................. 50
Hình 4.21. Truy cập Pi bằng VNC Viewer.................................................................................. 50
Hình 4.22. Thiết lập ip tĩnh cho raspberry pi............................................................................. 51
Hình 4.23. Tạo mơi trƣờng ảo cho python thành cơng.......................................................... 52
Hình 4.24. Opencv đã đƣợc import vào Python....................................................................... 53
Hình 4.25. Thƣ viện wiringpi.......................................................................................................... 53

Hình 4.26. Cài đặt thƣ viện ServoBlaster................................................................................... 54
Hình 4.27. Trang quản lý tài khoản google mail....................................................................... 54
Hình 4.28. Chọn “Bật” ứng dụng kém an tồn.......................................................................... 54
Hình 4.29. Cài đặt remote.it trên terminal của Pi..................................................................... 55
Hình 4.30. Chọn 1 để sang bƣớc kế tiếp..................................................................................... 55
Hình 4.31. Chọn các loại điều khiển từ xa muốn sử dụng.................................................... 56
Hình 4.32. Copy link trên cửa sổ hiện ra và dán vào vnc để truy cập vào Pi................56
Hình 4.33. Kết hợp Firebase, Esp và Mit App Inventor......................................................... 57
Hình 4.34. Chạy chƣơng trình trên Pi.......................................................................................... 57
Hình 4.35. Lƣu đồ quy trình thao tác............................................................................................ 58
Hình 5.1. Kết quả thi cơng phần cứng.......................................................................................... 59
Hình 5.2. Kết quả livestream với camera rev1.3....................................................................... 60
Hình 5.3. Kết quả test ping wifi cục bộ ( trái) và từ xa ( phải)............................................ 60
Hình 5.4. Bật đèn và buzzer.............................................................................................................. 61
Hình 5.5. Thơng tin liên lạc, góp ý về dự án.............................................................................. 61
Hình 5.6. Thơng báo gửi mail hồn tất trên terminal.............................................................. 61
Hình 5.7. Một số hình ảnh khn mặt nhận dạng đƣợc......................................................... 62
Hình 5.8. Kết quả cảnh báo qua mail............................................................................................ 63
Hình 5.9. Nội dung mail cảnh báo.................................................................................................. 63
Hình 5.10. Dữ liệu từ các cảm biến trên app (trái) và firebase (phải) ..............................64
Hình 5.11. Nhiệt độ và độ ẩm từ cảm biến (trái) và trên thực tế (phải)...........................64
Hình 5.12. Kết quả gửi thơng báo khi khí gas vƣợt ngƣỡng............................................... 64
Hình 5.13. Kết quả gửi thơng báo khi phát hiện có chuyển động...................................... 65
Hình 5.14. Đăng nhập vào web server.......................................................................................... 65

BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xiv

BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LIỆT KÊ BẢNG
Bảng

Trang

Bảng 3.1. Thông số kĩ thuật module relay 1 kênh 5V.................................................................. 21
Bảng 3.2. Hệ số ma sát trƣợt của một số vật liệu.......................................................................... 29
Bảng 3.3. Tổng khối lƣợng xe(gram)................................................................................................. 30
Bảng 3.4. Thông số áp, dòng hoạt động ổn định của các thiết bị trong mạch..................... 35
Bảng 4.1: Danh sách các linh kiện....................................................................................................... 38
Bảng 5.1: Kết quả nhận dạng khuôn mặt với 100 bức ảnh thu đƣợc từ mail...................... 63

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xv


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DC
OpenCV
PC
HTML
IP
HTTP
CSS
URL

TCP
FTP
WIFI
IEEE
OFDM
GPU
ARM
OpenGL
GFLOPS
GB
LPDDR
SD
IOT
USB
HDMI
RCA
PAL
NTSC
GPIO
GND
CSI
DSI
SDIO
HD
MP

Direct Current
Open Source Computer Vision
Personal Computer
HyperText Markup Language

Internet Protocol
HyperText Transfer Protocol
Cascading Style Sheets
Uniform Resource Locator
Transmission Control Protocol
File Transfer Protocol
Wireless Fidelity
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Orthogonal Frequency-Division Multiplexing
Graphics Processing Unit
Acorn RISC Machine
Open Graphics Library
Giga FLoating-point Operations Per Second
Gigabyte
Low-Power Double Data Rate Synchronous Dynamic
Random Access Memory
Standard Definition
Internet Of Things
Universal Serial Bus
High-Definition Multimedia Interface
Radio Corporation of America
Phase Alternative Line
National Teltevision System Committee
General-Purpose input/output
Ground
Camera Serial Interface
Display Serial Interface
Secure Digital Input/Output
High Definition
Megapixel

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xvi


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

FPS
TTL
PWM
VCC
SOC
UART
I2C
SPI
LCD
OLED
MOSFET
EN
IC
PCB
LAN
Mbps
PIR
DHT
UDP

Frame Per Second
Transistor-Transistor Logic

Pulse-Width Modulation
Voltage Colector to Colector
System On Chip
Universal Asynchronous Receiver – Transmitter
Inter-Integrated Circuit
Serial Peripheral Interface
Liquid Crystal Display
Organic Light-Emiting Diode
Metal-Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor
Enable
Integrated Circuit
Printed Circuit Board
Local Area Network
Megabit per second
Passive InfraRed sensor
Digital Humidity and Temperature sensor
User Datagram Protocol

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xvii


BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

TÓM TẮT
Với sự phát triển nhanh chóng của cơng nghệ, thế giới đã gần nhƣ
khơng còn khoảng cách. Chỉ cần một lần nhấn nút, mọi thiết bị đều có thể
đƣợc điều khiển ở bất cứ đâu. Máy móc, robot dần đƣợc ứng dụng nhiều hơn
trong các lĩnh vực khác nhau. Chính vì thế nhóm quyết định thực hiện đề tài “

Nghiên cứu và thiết kế mơ hình xe robot giám sát an ninh hộ gia đình”, đề tài
xuất phát từ một thực tiễn rằng phần lớn thành viên trong các gia đình đi làm từ
sáng sớm tới chiều tối, các ngôi nhà, khu vƣờn, hay nhà kho khơng có ai trơng
coi, giám sát, với mơ hình này chúng ta có thể dễ dàng cập nhật, theo dõi các
yếu tố bên trong ngôi nhà nhƣ nhiệt độ, độ ẩm, khí gas,... bên cạnh đó là các
yếu tố ngoại cảnh nhƣ cảnh báo khi có ngƣời gần nhà, chụp ảnh và gửi mail
cho ngƣời dùng, có thể di chuyển linh hoạt nhờ xe và trên hết là có thể điều
khiển đƣợc từ xa. Khái qt q trình hoạt động của mơ hình:
- Ngƣời dùng sẽ điều khiển mơ hình xe robot để quan sát các hoạt động
diễn ra xung quanh, trong và bên ngồi ngơi nhà. Bạn có thể dùng cịi,
đèn để chiếu sáng, đuổi chuột, gián,...
- Các thơng số nhiệt độ, độ ẩm, khí gas sẽ đƣợc cập nhật liên tục, chỉ cần
truy cập web, app để xem thơng tin, nếu có bất thƣờng về chập điện,
cháy, chúng ta có thể gọi điện thơng báo cho ngƣời thân gần nhất hay
hàng xóm để nhờ giúp đỡ.
- Xe cịn có chức năng nhƣ một ngƣời “ bảo vệ” khi đƣợc đặt trƣớc cửa,
nó sẽ nhận biết chuyển động và hú cịi để cảnh báo. Khi có ngƣời trong
tầm hoạt động của camera, camera sẽ nhận dạng đƣợc và chụp ảnh
ngƣời đó đồng thời gửi mail thơng báo cho ngƣời dùng.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

xviii


CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN

Chƣơng 1. TỔNG QUAN
1.1.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Xã hội ngày càng phát triển, kéo theo đó là sự tiến bộ vƣợt bậc của các
ngành khoa học – kĩ thuật nói chung và lĩnh vực cơ, điện tử nói riêng. Nhu cầu ứng
dụng các thiết bị điện tử, công nghệ vào cuộc sống để phục vụ cho các mục đích có
lợi của các cá nhân, gia đình, doanh nghiệp đang ngày một tăng nhanh và lan rộng.
Những thiết bị này không chỉ đem lại tiện lợi cho ngƣời sử dụng mà cịn góp phần
phục vụ vào sự phát triển, cơng nghiệp hóa nơng nghiệp, y tế, giao thơng vận tải,
giáo dục,... Cùng với sự phát triển đó, cơng nghệ chế tạo robot cũng có sự chuyển
mình đáng kể. Robot ngày càng đa dạng hơn về hình dáng, kích thƣớc cũng nhƣ
chức năng, giá cả, chẳng hạn nhƣ robot lau nhà, robot dị bom, mìn, robot làm bánh,
robot vận chuyển, robot tƣới tiêu,...
An ninh cũng là một trong những lĩnh vực phát triển mạnh trong cuộc cách
mạng công nghệ này. Chúng ta giờ đây có thể dễ dàng bắt gặp các camera ở mọi
ngỏ ngách, nẻo đƣờng, các ổ khóa điện tử thông minh, các thiết bị, robot, xe giám
sát an ninh tuần tra quanh các doanh trại, trụ sở,... Thật vậy, do thiếu nhân công,
nhiều doanh nghiệp và công ty vận tải của Nhật Bản đã sử dụng robot hỗ trợ công
tác bảo đảm an ninh và giám sát. Với thiết kế cao 1,2m, mỗi robot an ninh đƣợc
trang bị một loạt công nghệ bảo đảm an ninh nhƣ camera với góc quay 360 độ, thiết
bị cảm biến nhiệt, máy dò kim loại. Mỗi cặp robot sẽ làm nhiệm vụ tuần tra an ninh
tại cảng hàng không số 1 và số 2 của sân bay Narita nằm ở tỉnh Chiba, giáp thủ đơ
Tokyo. [1] Cịn tại ga tàu điện ngầm Ang Mo Kio ở Singapore, hai robot có tên là
OB1FORC3 và K3NOBI vẫn đều đặn làm nhiệm vụ giám sát, chúng đƣợc trang bị
camera thông minh và cảm biến. K3NOBI có chiều cao 1,9m với khả năng quan sát
360 độ. Trong khi đó, OB1FORC3 nhỏ hơn nhƣng lại có thể phóng đại hình ảnh ở
khoảng cách 200m. Cả hai đều đƣợc cài đặt công nghệ nhận diện khuôn mặt và có
thể đảm đƣơng nhiệm vụ thơng báo khi cần thiết. [2]
Tại nƣớc ta, cũng đã có rất nhiều nghiên cứu, thiết kế, cụ thể trong số đó chính
là những Đồ Án Tốt Nghiệp đƣợc thực hiện, tạo ra những mô hình thực tế nhƣ năm
2018, Nguyễn Văn Lập – Hà Đăng Lộc với đề tài: “Thiết kế xe điều khiển từ xa có

Livestream Camera” [3], đề tài đã sử dụng vi điều khiển để điều khiển mơ hình xe di
chuyển và livestream video lên web server. Hay tiếp theo là của Nguyễn Tiến Hịa và
Ngơ Minh Hiệp, năm 2019, với đề tài “Thiết kế và thi cơng mơ hình xe thăm dị mơi
trƣờng” [4], đề tài này đã sử dụng thêm hàng loại các cảm biến kết hợp với quá trình
quan sát mơi trƣờng để gửi và cập nhật dữ liệu về độ ẩm, nhiệt độ,...
lên webserver.
Tóm lại, điều khiển và giám sát an ninh là tích hợp các hệ thống camera giám
sát, hệ thống báo cháy, hệ thống cảnh báo rị rỉ khí gas, hệ thống phát hiện chuyển
động, hệ thống cảnh báo bằng loa, còi, hệ thống chiếu sáng, hệ thống đo thân nhiệt,
dị tìm kim loại, hệ thống theo dõi, hiển thị các thông số nhƣ nhiệt độ, độ ẩm, khói
bụi, tia uv, nồng độ cacbon trong môi trƣờng hoạt động, làm việc,… thành một thể
thống nhất. Hệ thống này thƣờng yêu cầu khả năng tự vận hành hoặc dƣới
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

1


CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN

sự điều khiển của ngƣời dùng thông qua công cụ hỗ trợ nhƣ web, app. Ngƣời sử
dụng có thể truy cập từ xa để kiểm tra, cập nhật, theo dõi và điều khiển mơ hình.
Từ những khảo sát trên, cùng với các kiến thức đã đƣợc trang bị, nhóm làm
đề tài kiến nghị thực hiện việc thiết kế và thi cơng một mơ hình xe robot kết hợp
điều khiển quan sát hình ảnh, nhận dạng ngƣời lạ, chuyển động khác thƣờng để gởi
cảnh báo cho ngƣời sử dụng, cảnh báo khi có khí gas, hỗ trợ chiếu sáng, cập nhật
giá trị nhiệt độ, độ ẩm lên app điện thoại, cảnh báo bằng cịi buzzer, có thể điều
khiển, theo dõi từ xa, ứng dụng trong các gia đình, nhà kho,... Hệ thống có tên là
“Thiết kế và thi cơng mơ hình xe robot giám sát an ninh hộ gia đình”.

1.2.

MỤC TIÊU

Đề tài “Thiết kế và thi cơng mơ hình xe robot giám sát an ninh hộ gia
đình” hƣớng đến mục tiêu hỗ trợ ngƣời dùng kiểm soát, cập nhật tình hình bên
trong, bên ngồi ngơi nhà, khu vƣờn, kho hàng của mình từ xa với các mục tiêu
đƣợc đề ra:
-

1.3.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
•
•
•
•
•
•
•

1.4.

Xe robot có thể hoạt động, di chuyển ổn định khi đƣợc điều khiển.
Camera quan sát đƣợc ở nhiều vị trí, nhiều góc độ khác nhau.
Có thể đƣợc điều khiển từ xa.
Có khả năng chiếu sáng.
Các dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, khí gas đƣợc cập nhật chính xác.
Nhận biết chuyển động, ngƣời lạ, chụp lại hình, gửi mail cảnh báo và hú
cịi để báo động.
NỘI DUNG 1: Tìm hiểu các mơ hình xe robot, các hệ thống giám sát

an ninh thực tế.
NỘI DUNG 2: Tìm hiểu phƣơng pháp livestream video.
NỘI DUNG 3: Tìm hiểu về web server, app android.
NỘI DUNG 4: Tìm hiểu về machine learning, thuật tốn nhận dạng
khn mặt.
NỘI DUNG 5: Tính tốn, lựa chọn các linh kiện cần thiết cho mơ hình
xe robot.
NỘI DUNG 6: Lập trình cho hệ thống vi điều khiển.
NỘI DUNG 7: Thiết kế và thi cơng mơ hình xe robot.

GIỚI HẠN
•
•
•
•
•

Hoạt động của xe robot trong đề tài với các loại địa hình, tốc độ wifi và
một số yếu tố khác là lý tƣởng.
Chất lƣợng livestream video phụ thuộc nhiều yếu tố nhƣ độ sáng, thời
tiết( mƣa, bão,...), loại module camera sử dụng.
Nguồn hoạt động chính của mạch là pin nên có hạn chế về thời gian sử
dụng.
Các giá trị thu nhận đƣợc từ cảm biến, hình ảnh nhận dạng có sai số và
khơng chính xác tuyệt đối.
Khi điều khiển xe ở chế độ từ xa xảy ra hiện tƣợng delay, lag,...

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

2

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN

1.5.
•

•
•
•
•
•

BỐ CỤC
Chƣơng 1: Tổng Quan
Chƣơng này trình bày tổng quan về các mơ hình robot nói chung cũng nhƣ
các mơ hình xe robot giám sát an ninh nói riêng. Từ đó, đi đến làm rõ mục
tiêu, nội dung nghiên cứu, giới hạn đề tài.
Chƣơng 2: Cơ Sở Lý Thuyết.
Chƣơng này trình bày về các cơ sở lý thuyết đƣợc sử dụng trong mơ hình xe
robot.
Chƣơng 3: Tính tốn và Thiết Kế
Chƣơng này trình bày các u cầu chi tiết về kỹ thuật từ đó tính tốn, lựa
chọn linh kiện phù hợp cho mơ hình xe robot.
Chƣơng 4: Thi cơng hệ thống
Chƣơng này trình bày các giải thuật để lập trình cho hệ thống và q trình thi
cơng phần cứng mơ hình xe robot.
Chƣơng 5: Kết quả - nhận xét – đánh giá
Chƣơng này trình bày kết quả đạt đƣợc, nhận xét và đánh giá về mơ hình xe
robot.

Chƣơng 6: Kết luận và hƣớng phát triển.
Chƣơng này trình bày những kết luận về quá trình nghiên cứu và khả năng
phát
triển
của
mơ
hình
xe
robot.

BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP- Y SINH

3


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chƣơng 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.

GIỚI THIỆU

Chƣơng này trình bày các cơ sở lý thuyết đƣợc sử dụng trong đề tài “Thiết kế và
thi công mơ hình xe robot giám sát an ninh hộ gia đình”. Các cơ sở lý thuyết này phải
phù hợp với các u cầu đã đƣợc đặt ra của mơ hình nhƣ có khả năng livestream video,
nhận dạng khn mặt ngƣời lạ để gửi cảnh báo về gmail, có giao diện web server để
điều khiển chuyển động xe robot, góc quay camera, đèn, cịi, có app điện thoại để cập
nhật, hiển thị các giá trị của cảm biến, có thể điều khiển từ xa qua wifi, internet,...

2.2. TÌM HIỂU VỀ MACHINE LEARNING VÀ PHƢƠNG PHÁP

NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG VỚI BỘ PHÂN LOẠI XẾP TẦNG
2.2.1. Machine learning
2.2.1.1. Tổng quan
Machine learning (thuật toán máy học) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo
(Artificial Intelligence) sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu
để thực hiện các cơng việc thay vì đƣợc lập trình một cách rõ ràng. [5]
Machine learning trên thực tế đã đƣợc ứng dụng khá rộng rãi, đặc biệt là trong xử
lý ảnh. Bài toán xử lý ảnh (Image Processing) giải quyết các vấn đề phân tích thơng tin
từ hình ảnh hay thực hiện một số phép biến đổi. Một số ví dụ điển hình nhƣ:
- Gắn thẻ hình ảnh (Image Tagging), giống nhƣ Facebook, một thuật tốn tự
động phát hiện khn mặt của bạn và bạn bè trên những bức ảnh. Về cơ bản,
thuật toán này học từ những bức ảnh mà bạn tự gắn thẻ cho mình trƣớc đó.
- Nhận dạng ký tự (Optical Character Recognition), là một thuật toán chuyển dữ
liệu trên giấy tờ, văn bản thành dữ liệu số hóa. Thuật tốn phải học cách nhận
biết ảnh chụp của một ký tự là ký tự nào.
- Ơ tơ tự lái (Self-driving cars), một phần cơ chế sử dụng ở đây là xử lý ảnh.
Một thuật toán machine learning giúp phát hiện các mép đƣờng, biển báo hay
các chƣớng ngại vật bằng cách xem xét từng khung hình video từ camera.
Làm sao thuật tốn có thể thể đƣa ra đầu ra mong muốn từ tập dữ liệu đầu vào?
Nó cần một quá trình training sử dụng các dữ liệu training. Một tập dữ liệu training bao
gồm nhiều mẫu training. Mỗi mẫu training sẽ là một bài tốn (có đầu vào và lời giải).
Machine learning sẽ học từ các bài toán đó để tìm ra lời giải phù hợp với từng đầu vào
mới. Giống nhƣ bạn dạy 1 đứa trẻ cách ném quả bóng, bạn sẽ ném quả bóng vài lần cho
đứa trẻ quan sát, sau đó đứa trẻ sẽ bắt đầu học để tự ném quả bóng. [5]
Các ví dụ trong tập training thƣờng có một tập thuộc tính/ đặc trƣng cố định. Đó
là những thể hiện để mơ tả về đối tƣợng đó. Lựa chọn các đặc trƣng thích hợp là một
nhiệm vụ quan trọng trong machine learning. [5]
2.2.1.2. Phân loại thuật tốn machine learning


Học có giám sát

Trong học có giám sát, thuật tốn machine learning thực hiện q trình chuyển dữ
liệu đầu vào thành đầu ra mong muốn. Trong machine learning, đầu vào đƣợc gọi
là input, đầu ra đƣợc gọi là label (nhãn). Tập dữ liệu training đƣợc gọi là training
set. Mỗi mẫu dữ liệu trong tập training đƣợc gọi là training example. Thuật toán
machine learning cần học cách để chuyển đổi mỗi input thành label tƣơng ứng.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

4


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Do vậy, mọi mẫu dữ liệu training trong tập dữ liệu training cần phải biết trƣớc
label của nó. Học có giám sát bao gồm 2 loại nhỏ: classification (phân loại) và
regression (hồi quy). Học có giám sát là thuật toán phổ biến nhất trong các thuật
toán machine learning. Hạn chế khi sử dụng thuật toán này là chúng ta cần cung
cấp dữ liệu có gán nhãn. Trong nhiều trƣờng hợp, để có đƣợc dữ liệu gán nhãn
này tốn rất nhiều thời gian và công sức. [5]


Học không giám sát

Các mẫu dữ liệu trong học không giám sát chỉ cần input mà khơng cần label. Nó
đƣợc sử dụng nhiều trong việc khám phá cấu trúc và mối quan hệ của dữ liệu.
Một thuật tốn điển hình là bài toán phân cụm (clustering algorithm). Một số
thuật toán phân cụm nhƣ K-means học cách phân cụm chỉ từ tập dữ liệu đầu vào.
[5]

2.2.2. Bộ phân loại xếp tầng (cascade classifiers)
Để hiểu rõ về cascade classifiers trƣớc hết chúng ta cần tìm hiểu về một thuật
tốn máy học có tên là Haar Cascade.
Haar Cascade là một thuật toán máy học đƣợc sử dụng để xác định các đối
tƣợng, vật thể trong các hình ảnh hoặc video đƣợc đề xuất và phát triển bởi Paul Viola
và Michael Jones trong tập sách có tên "Rapid Object Detection using a Boosted
Cascade of Simple Features" vào năm 2001. [6]
Haar Cascade là một thuật tốn mà trong đó chức năng xếp tầng đƣợc training từ
rất nhiều dữ liệu hình ảnh khác nhau. Sau đó, nó đƣợc sử dụng để phát hiện các đối
tƣợng trong các hình ảnh khác. Thuật tốn có 4 giai đoạn:
 Haar Feature Selection
 Creating Integral Images
 Adaboost Training
 Cascading Classifiers
Thuật tốn này nổi tiếng vì có thể phát hiện khn mặt và các bộ phận cơ thể
trong một hình ảnh, ngồi ra chúng ta có thể training thêm cho thuật toán để xác định
hầu hết mọi đối tƣợng. [6]
Lấy một ví dụ đơn giản về nhận diện khn mặt. Ban đầu, thuật tốn sẽ cần rất
nhiều hình ảnh về các khuôn mặt để tạo tiền đề cho việc training bộ phân loại. [6]
Bƣớc thứ nhất là chọn lựa các tính năng Haar (Haar Feature Selection). Một tính
năng Haar đƣợc đặc trƣng bởi các vùng hình chữ nhật liền kề tại một vị trí cụ thể trong
cửa sổ nhận dạng, lấy tổng cƣờng độ điểm ảnh ở mỗi vùng này và tính tốn sự khác
biệt giữa các tổng. Hình ảnh tích hợp (integral images) đƣợc dùng để làm việc tính tốn
này nhanh hơn. [6]

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

5

CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2.1. Giai đoạn 1- Haar Feature Selection
Nhƣng đơi lúc tất cả các tính năng đã đƣợc tính tốn, hầu hết chúng đều khơng
liên quan. Ví dụ, hãy xem xét các hình ảnh ví dụ dƣới đây. Hàng trên cho thấy hai tính
năng tốt. Đặc điểm đầu tiên là các tính năng này khi tập trung vào vùng mắt thƣờng tối
hơn vùng mũi và má. Đặc điểm thứ hai là khu vùng mắt và trán tối hơn ở sống mũi.
Nhƣng ở các cửa sổ tƣơng tự áp dụng trên má hoặc vị trí khác lại khơng liên quan. [6]

Hình 2.2. Hình ảnh ví dụ về các tính năng Haar
Vậy làm thế nào để chúng ta chọn các tính năng tốt nhất trong số vơ vàn tính
năng? Điều này đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng một thuật tốn có tên Adaboost,
thuật tốn này chọn các tính năng tốt nhất và huấn luyện các trình phân loại sử dụng
chúng. Adaboost xây dựng một trình phân loại mạnh mẽ với sự kết hợp tuyến tính của
các trình phân loại yếu hơn. Quá trình này nhƣ sau. [6]
Trong giai đoạn phát hiện, một cửa sổ nhỏ có khả năng target mục tiêu đƣợc di
chuyển khắp theo hình ảnh đầu vào. Sau đó các điểm ảnh trong vùng target đƣợc so
sánh với một ngƣỡng đã định để tìm ra sự khác biệt, từ đó phân tách các đối tƣợng
khơng phải là đối tƣợng. Bởi vì mỗi tính năng Haar chỉ là một "bộ phân loại yếu" (chất
lƣợng nhận dạng của nó tốt hơn một chút so với đốn ngẫu nhiên), nên cần một số
lƣợng lớn các tính năng Haar để có đủ độ chính xác. Chính sự tổ chức, sắp xếp của các
bộ phân loại yếu thành các tầng phân loại đã tạo nên một bộ phân loại mạnh. Bộ phân
loại “mạnh” đó chính là cascade classifiers. [6]
Cascade classifiers
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

6


CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2.3. Quá trình phân loại của bộ phân loại xếp tầng cascade Cascade
classifiers bao gồm một tập hợp các giai đoạn, trong đó mỗi giai đoạn là
một nhóm gồm những weak learners. Weak learners là các bộ phân loại đơn giản. Mỗi
giai đoạn đƣợc training bằng cách sử dụng một kỹ thuật gọi là boosting. Boosting cung
cấp khả năng training một bộ phân loại với độ chính xác cao bằng cách lấy trung bình
dữ liệu training của các bộ phân loại đơn giản từ những weak learners. [6]
Mỗi giai đoạn trong quá trình phân loại sẽ gắn nhãn vùng đƣợc xác định bởi vị
trí hiện tại của cửa sổ target là dƣơng hoặc âm. Dƣơng chỉ ra rằng đối tƣợng đã đƣợc
tìm thấy và âm chỉ ra khơng có đối tƣợng. Nếu nhãn âm tính, việc phân loại tại vùng
này hồn tất và cửa sổ target sẽ trƣợt sang vị trí tiếp theo. Nếu nhãn là dƣơng, bộ phân
loại sẽ chuyển vùng sang giai đoạn tiếp theo. Quá trình này diễn ra cho đến khi cửa sổ
trƣợt đến vùng cuối bức ảnh. [6]
Các giai đoạn đƣợc thiết kế để bỏ qua các mẫu âm tính càng nhanh càng tốt.
Ngƣợc lại, các mẫu dƣơng tính phải đƣợc xem xét kĩ lƣỡng.
 Một dƣơng tính đƣợc xem là đúng khi các mẫu dƣơng tính đƣợc phân loại
chính xác.
 Một dƣơng tính đƣợc xem là sai khi một mẫu âm tính đƣợc phân loại nhầm
là dƣơng tính.
 Một âm tính đƣợc xem là sai khi một mẫu dƣơng tính đƣợc phân loại nhầm
thành âm tính.
Q trình training cascade classifiers yêu cầu một tập hợp rất lớn các mẫu dƣơng
tính và âm tính. Chúng ta phải cung cấp một tập hợp các hình ảnh đƣợc chỉ định làm
mẫu dƣơng tính. Ngồi ra ta có thể sử dụng Image Labeler để gắn nhãn các đối tƣợng.
Image Labeler giúp tạo ra một bảng để sử dụng cho các mẫu dƣơng tính. Tƣơng tự
chúng ta cũng phải cung cấp một tập hợp các hình ảnh tạo các mẫu âm tính. Để đạt
đƣợc độ chính xác cao, quan trọng nhất là nằm ở việc lựa chọn các tính năng, đặt số
lƣợng giai đoạn, sử dụng các tham số, hàm tính tốn. [6]

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH

7