(Luận văn thạc sĩ) xây dựng hệ thống cảnh báo cháy rừng trong phòng hộ

TỔNG QUAN

Lý do chọn đề tài

Trang 13 rừng của Nhà nước.[5]

Từ năm 2008 đến 2013, tình hình cháy rừng tại Việt Nam diễn ra nghiêm trọng với nhiều vụ cháy và diện tích rừng bị thiệt hại lớn Năm 2008, có 282 vụ cháy, thiêu rụi 1.549,74 ha rừng, trong đó rừng tự nhiên chiếm 61,37 ha và rừng trồng 1.488,37 ha Năm 2009, số vụ cháy tăng lên 342, làm thiệt hại 1.560,5 ha, với 195,22 ha rừng tự nhiên và 1.365,28 ha rừng trồng Năm 2010 ghi nhận 89 vụ cháy, diện tích rừng bị cháy lên tới 5.668,61 ha, trong đó rừng tự nhiên là 1.957,8 ha và rừng trồng 3.710,8 ha Năm 2011, có 241 vụ cháy, gây thiệt hại 1.744,98 ha, với 41,71 ha rừng tự nhiên và 1.703,27 ha rừng trồng Năm 2012, diện tích rừng bị cháy giảm còn 1.324,88 ha, bao gồm 50,68 ha rừng đặc dụng và 292,61 ha rừng phòng hộ Đặc biệt, tháng 1 năm 2013, một vụ cháy tại Gia Lai đã thiêu hủy 30 ha, và từ ngày 15-20/2/2013, vụ cháy tại rừng phòng hộ Bắc Biển Hồ đã làm thiệt hại 270 ha, trong đó có 162 ha rừng trồng.

Cháy rừng xảy ra khi có đủ ba yếu tố: oxy, vật liệu cháy có độ ẩm ≤ 25% và nguồn nhiệt đủ lớn Oxy luôn có trong không khí, trong khi vật liệu cháy vào mùa khô hoặc những ngày nắng nóng thường có độ ẩm thấp hơn 25% Do đó, trong mùa khô hoặc những ngày nắng nóng, việc rừng có bị cháy hay không phụ thuộc chủ yếu vào nguồn lửa gây cháy.

Nghiên cứu về nguồn lửa gây cháy rừng cho thấy, trên thế giới, hiện tượng cháy rừng do sấm sét là có thật Tuy nhiên, tại Việt Nam, chưa có thông tin nào ghi nhận hiện tượng này, vì sấm sét ở nước ta thường đi kèm với mưa dông.

Nguồn lửa gây cháy rừng ở Việt Nam chủ yếu xuất phát từ nguyên nhân chủ quan của con người Các nghiên cứu cho thấy, đốt rừng để làm nương rẫy chiếm tỷ lệ cao nhất với 63,9% Ngoài ra, việc đốt than, đốt cỏ để phục vụ chăn thả gia súc, xử lý thực bì trước khi trồng rừng, và các hoạt động như hun khói để lấy mật ong cũng đóng góp 21,8% vào nguyên nhân gây cháy Các nguyên nhân khác bao gồm trẻ em đốt lửa khi chăn trâu, đốt hương khi tảo mộ, thả đèn trời, và các hoạt động du lịch sinh thái hay tập trận bắn đạn thật trong rừng.

Trang 14 sót lại trong chiến tranh ở các khu rừng khi gặp điều kiện thuận lợi có thể gây cháy nổ v.v [6]

Các phương pháp và công cụ hỗ trợ công tác phòng chống cháy rừng tại Việt Nam hiện còn thô sơ, dẫn đến hiệu quả thấp Cán bộ kiểm lâm và nhân viên bảo vệ rừng thường phải tuần tra hoặc thiết lập tháp canh ở những vị trí nhất định để kiểm tra rừng Tuy nhiên, do diện tích rừng rất rộng lớn, những phương pháp này không đủ để quan sát toàn bộ khu vực, khiến cho khi cháy rừng xảy ra, thiệt hại thường rất nghiêm trọng.

Do đó vấn đề xây dựng hệ thống phát hiện và cảnh báo sớm cháy rừng được đặt ra một cách cấp thiết

1.2.1.1 Phần mềm cảnh báo nguy cơ cháy rừng

Khoa Quản lý Tài nguyên và Môi trường, Đại học Lâm nghiệp đã phát triển thành công phần mềm cảnh báo và dự báo nguy cơ cháy rừng tại Tây Nguyên Dưới sự dẫn dắt của Phó Giáo sư Vương Văn Quỳnh, phần mềm này tự động cập nhật, lưu trữ và xử lý thông tin từ nhiều trạm khí tượng, giúp dự báo nguy cơ cháy rừng và tư vấn giải pháp phòng chống cho các địa phương Hằng ngày, phần mềm sẽ cung cấp thông tin về nguy cơ cháy rừng cho đài phát thanh, truyền hình và đăng tải trên internet thông tin về diễn biến thời tiết cùng nguy cơ cháy rừng của các khu vực trên toàn quốc.

1.2.1.2 Hệ thống phát hiện sớm cháy rừng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Hệ thống phát hiện sớm cháy rừng ứng dụng công nghệ thông tin nhằm quản lý lửa rừng hiệu quả Hệ thống này giúp phát hiện nhanh chóng các điểm cháy rừng, xử lý thông tin kịp thời và truyền tin phục vụ cho công tác chỉ huy chữa cháy.

Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố

Hệ thống là sự kết nối chặt chẽ và tự động hóa giữa nhiều công đoạn và thành phần, bao gồm nguồn điểm cháy từ trạm thu MODIS, nguồn điểm cháy từ thực địa, USB 3G kết hợp với SIM Dcom 3G, mạng 3G, mạng Internet, thiết bị di động và máy tính chủ.

- Phần mềm Phát hiện sớm cháy rừng

-Trang tin theo dõi cháy rừng trực tuyến [8]

1.2.1.3 Vệ tinh viễn thám chống cháy rừng

Các nhà khoa học tại Trung tâm Viễn thám và Geomatics, Viện Địa chất đã áp dụng thành công công nghệ viễn thám tiên tiến để dự báo điểm cháy rừng.

Trong tương lai, công nghệ này sẽ được triển khai trên nhiều lĩnh vực như nghiên cứu tài nguyên, địa hình

Công nghệ thu ảnh vệ tinh, như NOAA-AVHRR, được sử dụng để dự báo điểm cháy bằng cách phát hiện các dị thường về nhiệt độ Qua việc so sánh với các chỉ thị điểm cháy và điểm nóng, hệ thống này có khả năng đưa ra cảnh báo hiệu quả Ảnh vệ tinh được thu nhận từ các hệ thống như NOAA, TERRA và ACQUA.

1.2.1.4 Hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy dựa trên kỹ thuật thị giác máy

Nhóm nghiên cứu tại Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự đã phát triển hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy sử dụng kỹ thuật thị giác máy Hệ thống này hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khắc nghiệt, như kho vũ khí, kho quân trang, và kho chứa vật liệu nguy hiểm dễ cháy, cũng như các khu vực cần cảnh báo cháy sớm.

1.2.2.1 Hệ thống tự động cảnh báo và phát hiện sớm cháy rừng

FireWatch là hệ thống giám sát từ xa hiện đại, được thiết kế để theo dõi và quan trắc các khu vực rừng rộng lớn Hệ thống này không chỉ thu thập dữ liệu mà còn phân tích, tính toán và lưu trữ thông tin một cách hiệu quả, giúp nâng cao khả năng quản lý và bảo vệ rừng.

Do có sự nhạy cảm, chính xác và ổn định cao nên hệ thống có thể dễ dàng phát hiện sớm cháy rừng

FireWatch có khả năng xử lý và phân loại đa dạng thông tin đầu vào, đồng thời kết nối với trạm trung tâm Khi phát hiện đám cháy, hệ thống sẽ tự động kích hoạt cảnh báo.

FireWatch đã được thử nghiệm thành công và áp dụng tại nhiều bang của Đức, bao gồm Brandenburg, Mecklenburg-Western Pomerania và Saxony-Anhalt trong nhiều năm Một số tính năng đặc thù của hệ thống này đã được chứng minh hiệu quả trong việc giám sát và phát hiện cháy.

Phát hiện cháy rừng sớm một cách tự động và ổn định theo mô hình các trạm quan trắc

Tự động phát hiện đám khói bất luận ngày hay đêm

Xử lý dữ liệu trực tuyến trên đường truyền sóng radio hay cáp tốc độ cao

Giám sát một diện tích rừng lớn tới 70.000 ha bằng chỉ một cảm biến

Thu nhận và cung cấp hình ảnh chất lượng cao cho trạm xử lý Điểm yếu của các công nghệ khác:

Ống quang phổ chỉ có thể hoạt động hiệu quả vào ban ngày, do đó không thể phát hiện khói và cháy trong điều kiện ban đêm hoặc tại các khu vực rừng núi.

Sử dụng công nghệ CCTV nên chỉ sử dụng với những ứng dụng an ninh quan sát trong khoảng cách gần

Hệ thống FireWatch sử dụng 18.600 cảm biến để quan trắc một diện tích 310.000 ha, cho thấy khả năng giám sát hiệu quả mặc dù diện tích nhỏ Với thiết kế đặc biệt nhằm khắc phục các hạn chế của công nghệ phát hiện khói khác, FireWatch được phát triển để phát hiện sớm cháy rừng Cảm biến quang học cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trong điều kiện ban đêm và quan sát trên diện tích lớn, nâng cao khả năng phát hiện cháy rừng.

Tổng quan về hệ thống FireWatch

Hình 1.2 Mô tả tổng quan về hệ thống FireWatch [11]

Sử dung hệ thống cảm biến quang học (OSS – Optical Sensor System): Cảm biến quay 360 độ mất từ 4 đến 10 phút

Truyền dữ liệu: Cảm biến tại nơi đặt kết nối với trung tâm qua hình thức sóng không dây

Trung tâm xử lý cần có 1 máy tính, 2 màn hình và một máy in

Hình 1.3 Đặc điểm hệ thống FireWatch [11]

Bán kính quan trắc: từ 10 đến 15 km Độ chính xác: Có khả năng phát hiện đám khói có độ lớn 15mx15m ở khoảng cách

Mỗi phút quan trắc được 14.000 ha

Hình 1.4 Các cảm biến (a) và camera (b) trong hệ thống FireWatch [11] Cảm biến quang học (không dùng công nghệ CCTV hay Video Camera) Độ phân giải 1360 x 1024 pixel

Công nghệ cận hồng ngoại làm tăng độ nhạy khi quan sát ban đêm

Cho kết quả phát hiện nhanh ngay cả trong đêm Độ phân giải hình ảnh không thay đổi trong điều kiện ngày và đêm

Hình 1.5 Cấu tạo hệ thống FireWatch [11]

Bộ cảm biến được bảo vệ trong mọi điều kiện thời tiết

Cảm biến quang cho quan trắc ban đêm

Cảm biến quang cho quan trắc ban ngày

Bảo vệ ống kính Đế gắn

- Khi quay một vòng, cảm biến cứ mỗi 10 độ chụp 3 ảnh

- 36 ảnh sẽ được gộp để thể hiện rõ đám khói

- Diện tích đám khói được thể hiện trên bản đồ số

Hệ thống đã được lắp đặt và sử dụng tại:

Trên toàn thế giới: 79 nơi; 287 hệ thống; tổng diện tích giám sát: 5.060.880 ha Đức: 41 nơi; 177 hệ thống; 1.888.888 ha

Brandenburg: 26 nơi; 109 hệ thống; 1.100.000 ha

Mecklenburg-West Pomerania: 4 nơi; 21 hệ thống; 203.700 ha

Saxony-Anhalt: 3 nơi; 13 hệ thống; 132.405 ha

Saxony: 4 nơi; 17 hệ thống; 152,775 ha

Lower Saxony: 4 nơi; 17 hệ thống; 300.000 ha

EU (ngoài Đức): 31 nơi; 94 hệ thống; 2.467.000 ha

Lithuania: 25 nơi; 83 hệ thống; 1.972.000 ha

Estonia: 1 nơi; 5 hệ thống; 175.000 ha

Cyprus: 1 nơi; 2 hệ thống; 70.000 ha

Tây Ban Nha: 1 nơi; 1 hệ thống; 50.000 ha

Bồ Đào Nha: 1 nơi; một hệ thống; 50.000 ha

Hy Lạp: 1 nơi; một hệ thống; 50.000 ha

Pháp: 1 nơi; một hệ thống; 50.000 ha

Ngoài EU: 7 nơi; 16 hệ thống; 705.000 ha Úc: 2 nơi; 6 hệ thống; 350.000 ha

Kazakhstan: 3 nơi; 8 hệ thống; 320.000 ha

Mexico: 1 nơi; 1 hệ thống; 35.000 ha

Nga: 1 nơi; một hệ thống; 50.000 ha [11]

1.2.2.2 Vệ tinh phát hiện cháy rừng

Các nhà nghiên cứu thuộc Đại học California, Berkeley đã phát triển một vệ tinh giám sát có tên là thiết bị xác định hỏa hoạn khẩn cấp ở quỹ đạo địa tĩnh, có khả năng phát hiện đám cháy trong phạm vi 12 m² Khi phát hiện hỏa hoạn, hệ thống sẽ gửi tín hiệu cảnh báo về bộ phận điều khiển và quan sát trên mặt đất.

Giáo sư Scott Stephens, một nhà khoa học môi trường, nhấn mạnh rằng việc phát hiện và ngăn chặn sớm các vụ cháy rừng có thể giảm thiểu khả năng bùng phát và thiệt hại Do đó, phát triển các phương thức phát hiện hỏa hoạn là cần thiết để giúp nhân viên cứu hỏa đưa ra quyết định xử lý và giải quyết tình huống cháy một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Nhận xét: Các hệ thống trên có rất nhiều ưu điểm nhưng có nhược điểm lớn là giá

Trang 21 thành rất cao Đề tài tạo ra một hệ thống có thể xác định và cảnh báo cháy rừng bằng cách sử dụng camera quan sát Nghiên cứu này nhằm đạt được:

 Nguyên lý phát hiện cháy

 Xây dựng giải thuật, chương trình phát hiện khói, điều khiển board nền xoay camera và gửi tin nhắn SMS

Hệ thống phát hiện ngọn lửa bằng camera và gửi tín hiệu cảnh báo qua SMS giúp phát hiện đám cháy ngay từ khi mới bắt đầu Mặc dù các tháp canh được đặt ở vị trí thuận lợi để bảo vệ rừng, nhưng hiệu quả của chúng rất thấp, dẫn đến việc đám cháy trở nên lớn hơn trước khi được phát hiện và dập tắt Điều này gây lãng phí lớn về công sức và tài chính, khi chỉ có thể cô lập khu vực cháy Đề tài này nhằm lắp đặt hệ thống trên tháp canh để giám sát rừng 24/7, cho phép phát hiện khói sớm và thông báo kịp thời cho nhân viên bảo vệ và kiểm lâm, giúp dập tắt đám cháy một cách dễ dàng khi còn nhỏ.

Hệ thống bao gồm một camera 360 độ được lắp đặt ở vị trí cao, như trên tháp canh, kết nối với máy tính để truyền hình ảnh trực tiếp Sử dụng phần mềm OpenCV, công cụ xử lý hình ảnh sẽ phát hiện cháy rừng thông qua việc nhận diện khói Hệ thống sẽ thu thập video trực tiếp từ camera, và phần mềm sẽ xử lý những hình ảnh này để phát hiện các dấu hiệu cháy rừng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Trang 22 video này Phần mềm xử lý ảnh sẽ phát hiện " khói " của khung ảnh từ video để kiểm tra nếu có hỏa hoạn Khi nào hệ thống phát hiện khói, nó sẽ kích hoạt chức năng báo động bằng chuông và đồng thời, một module GSM được kích hoạt để gửi các tin nhắn SMS để nhân viên bảo vệ rừng và kiểm lâm Để thực hiện đồ án, phần cứng cần thiết bao gồm: một camera, một máy tính, một board nền có thể quay vòng và một module GSM Đầu tiên là về máy ảnh Ta sẽ sử dụng các máy ảnh có thể kết nối trực tiếp với máy tính đồng thời truyền dữ liệu hình ảnh tự động đến máy tính

Máy tính là công cụ chính để thu nhận và xử lý hình ảnh từ camera, sử dụng phần mềm OpenCV để phát hiện khói từ video Hệ thống bao gồm một board nền cho phép camera quay 360 độ, giúp quan sát một khu vực rộng lớn trong rừng, đặc biệt trong mùa nắng nóng khi có nguy cơ cháy rừng cao Board nền và camera sẽ tự động xoay sau một khoảng thời gian nhất định để thu thập và xử lý thông tin hiệu quả Cuối cùng, khi phát hiện đám cháy, hệ thống sẽ phát tín hiệu báo động qua chuông hoặc còi và gửi tin nhắn SMS đến lực lượng bảo vệ rừng và kiểm lâm thông qua các module GSM.

Phương pháp nghiên cứu

Trang 23 Hình 1.6 Sơ đồ khối của hệ thống

2.1 Hệ thống xử lý ảnh

Một hệ thống xử lý ảnh điển hình thường bao gồm những thành phần sau:

Hình 2.1 Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh

2.1.1 Điểm ảnh Ảnh số là một tập hợp của nhiều điểm ảnh, hay còn gọi là pixel Mỗi điểm ảnh biểu diễn một màu sắc nhất định (hay độ sáng đối với ảnh trắng đen) tại một điểm duy nhất, có thể xem một điểm ảnh giống như một chấm nhỏ trong một tấm ảnh màu Bằng phương pháp đo lường và thống kê một lượng lớn các điểm ảnh, chúng ta hoàn toàn có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống với ảnh gốc

Pixel là các phần tử cấu trúc hạt trong ảnh, được sắp xếp theo hàng và cột, chứa thông tin khác nhau Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận hai chiều, với các pixel xác định bởi tọa độ (𝑥, 𝑦) Giá trị pixel tại tọa độ cụ thể thể hiện độ sáng (trong ảnh trắng đen) hoặc màu sắc (trong ảnh màu) Độ sáng được số hóa trong xử lý ảnh gọi là giá trị mức xám.

Thiết bị thu nhận ảnh

Thu nhận ảnh Số hóa Phân tích ảnh

Trang 25 ảnh số với kích thước xác định gồm M hàng và N cột, ta nói rằng ảnh có kích thước

𝑀 × 𝑁 và được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau: f(x, y) = [ f(1,1) … f(1, N)

● 𝑓(𝑥, 𝑦): giá trị của pixel tại vị trí(𝑥, 𝑦)

● M : số hàng của ảnh số đang xét

● N : số cột của ảnh số đang xét Đối với ảnh trắng đen, giá trị mức xám thường nằm trong khoảng 0 ≤ 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝐺 −

1, trong đó G thường được biểu diễn theo lũy thừa của 2.[14]

Trong ảnh số, có hai dạng quan trọng là ảnh màu và ảnh trắng đen (hay ảnh xám) Ảnh màu được tạo thành từ các pixel màu sắc, trong khi ảnh trắng đen được hình thành từ các pixel có các giá trị mức xám khác nhau.

Ảnh trắng đen được tạo thành từ nhiều pixel, mỗi pixel biểu diễn một giá trị tương ứng với mức xám Các mức xám này trải dài từ đen đến trắng với 256 mức khác nhau theo tiêu chuẩn, cho phép mắt người phân biệt một cách rõ ràng trong khoảng này.

200 mức xám khác nhau nên vì thế hoàn toàn có thể nhận xét sự thay đổi liên tục các mức xám[14]

Một ảnh màu được cấu thành từ nhiều pixel, mỗi pixel được biểu diễn bởi ba giá trị tương ứng với các mức của các kênh màu đỏ (Red), xanh lá (Green) và xanh dương (Blue) tại một vị trí cụ thể Các kênh màu này trong không gian màu RGB là những màu cơ bản, từ đó có thể tạo ra đa dạng các màu sắc khác nhau.

Trang 26 khác bằng phương pháp pha trộn Với việc chuẩn hóa 256 (2 8 ) mức cho từng kênh chính, từ đó chúng ta có thể thấy một pixel màu có thể biểu diễn được một trong (2 8 ) 3

Một bức ảnh màu có 777216 màu khác nhau, yêu cầu lưu trữ 3 bytes cho mỗi pixel, trong khi ảnh trắng đen chỉ cần 1 byte Điều này dẫn đến việc dung lượng lưu trữ của ảnh màu luôn lớn gấp ba lần so với ảnh trắng đen, khi không sử dụng kỹ thuật nén ảnh.

Việc tính toán dung lượng của ảnh với đầy đủ mức xám (G=2 8 %6) có thể được biểu diễn như sau:

Trong đó 𝐶 𝑔𝑠 : dung lượng của ảnh xám (tính theo byte)

𝐶 𝑟𝑔𝑏 : dung lượng của ảnh màu (tính theo byte)

𝑚: kích thước theo chiều ngang của ảnh

𝑛: kích thước theo chiều dọc của ảnh

(𝑚 × 𝑛): tổng số pixel của ảnh [14]

Mỗi pixel trong ảnh nhị phân chỉ được biểu diễn bằng một bit, cho phép hai trạng thái là on (1) hoặc off (0), tương ứng với hai màu trắng và đen Vì đặc điểm này, ảnh nhị phân ít được áp dụng trong thực tế.

Ảnh màu chỉ số hóa (indexed) được tạo ra từ một bảng màu giới hạn, thường là 256 màu khác nhau Mỗi pixel trong ảnh này chứa dữ liệu chỉ số, xác định màu sắc từ bảng màu có sẵn, giúp tái hiện hình ảnh một cách hiệu quả.

Không gian màu là mô hình toán học dùng để mô tả màu sắc dưới dạng số Có nhiều không gian màu khác nhau phục vụ cho các mục đích khác nhau Bài viết này sẽ khám phá ba không gian màu cơ bản thường được sử dụng, bao gồm RGB, HSV và CMYK.

Không gian màu RGB là một trong những tiêu chuẩn phổ biến trong đồ họa máy tính và các thiết bị kỹ thuật số, sử dụng sự kết hợp của ba màu cơ bản: đỏ (R), xanh lục (G) và xanh lơ (B) để tạo ra đa dạng màu sắc Ảnh số được mã hóa bằng 24bit, với 8bit cho mỗi kênh màu, cho phép mỗi kênh nhận giá trị từ 0 đến 255 Sự kết hợp khác nhau của các giá trị này tạo ra khoảng 16 triệu màu sắc khác nhau, mang lại khả năng hiển thị màu sắc phong phú trong các ứng dụng đồ họa.

Ví dụ: màu đen là sự kết hợp của các kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0,

0) màu trắng có giá trị (255,255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu tím đậm có giá trị (64, 0, 128) Nếu ta dùng 16bit để mã hóa một kênh màu (48bit cho toàn bộ 3 kênh màu) thì dãy màu sẽ trãi rộng lên tới 3*2^16 = Một con số rất lớn

Hình 2.2 Không gian màu RGB

HSV và HSL là hai không gian màu phổ biến trong chỉnh sửa và phân tích ảnh, cũng như trong lĩnh vực thị giác máy tính Cả hai đều dựa trên ba thông số chính để mô tả màu sắc: H (Hue) đại diện cho màu sắc, S (Saturation) thể hiện độ đậm đặc và sự bảo hòa, và V (Value) chỉ giá trị cường độ sáng Không gian màu này thường được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đồ họa.

Trang 28 được biểu diễn dưới dạng hình trụ hoặc hình nón Theo đó, đi theo vòng tròn từ 0 -

Trường biểu diễn màu sắc 360 độ bắt đầu từ màu đỏ (0 độ) và kéo dài đến màu xanh lục (120 độ) Tiếp theo, khoảng từ 120 đến 240 độ thể hiện sự chuyển tiếp từ màu xanh lục sang màu xanh lơ.

- 360 là từ màu đen tới lại màu đỏ.[37]

Hình 2.4 Hình tròn biểu diễn màu sắc

2.2.3 Chuyển đổi RGB sang HSV và ngược lại

Giả sử ta có một điểm màu có giá trị trong hệ RGB là (R, G, B) ta chuyển sang không gian HSV như sau: Đặt M = Max(R, G, B), m = Min(R, G, B) và C = M - m Nếu M

Để chuyển đổi từ không gian màu HSV sang RGB, ta sử dụng công thức H' = (G - B)/C mod 6 khi M = R, H' = (B - R)/C + 2 khi M = G, và H' = (R - G)/C + 4 khi M = B H được tính bằng H' x 60 Nếu C = 0, thì H = 0, V = M, và S = C/V Trong trường hợp V hoặc C bằng 0, S sẽ bằng 0 Đầu tiên, ta tính C = V x S, H' = H/60, và X = C(1 - |H' mod 2 - 1|) Cuối cùng, ta biểu diễn hệ màu dưới dạng (R1, G1, B1).

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hệ thống xử lý ảnh

Một hệ thống xử lý ảnh điển hình thường bao gồm những thành phần sau:

Hình 2.1 Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh

2.1.1 Điểm ảnh Ảnh số là một tập hợp của nhiều điểm ảnh, hay còn gọi là pixel Mỗi điểm ảnh biểu diễn một màu sắc nhất định (hay độ sáng đối với ảnh trắng đen) tại một điểm duy nhất, có thể xem một điểm ảnh giống như một chấm nhỏ trong một tấm ảnh màu Bằng phương pháp đo lường và thống kê một lượng lớn các điểm ảnh, chúng ta hoàn toàn có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống với ảnh gốc

Pixel là các phần tử cấu trúc hạt trong ảnh, được sắp xếp theo hàng và cột, chứa thông tin khác nhau Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận hai chiều, với các pixel được xác định bởi cặp tọa độ (𝑥, 𝑦) Giá trị pixel tại tọa độ nhất định biểu thị độ sáng trong ảnh trắng đen hoặc màu sắc trong ảnh màu Độ sáng được số hóa trong xử lý ảnh gọi là giá trị mức xám.

Thiết bị thu nhận ảnh

Thu nhận ảnh Số hóa Phân tích ảnh

Trang 25 ảnh số với kích thước xác định gồm M hàng và N cột, ta nói rằng ảnh có kích thước

𝑀 × 𝑁 và được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau: f(x, y) = [ f(1,1) … f(1, N)

● 𝑓(𝑥, 𝑦): giá trị của pixel tại vị trí(𝑥, 𝑦)

● M : số hàng của ảnh số đang xét

● N : số cột của ảnh số đang xét Đối với ảnh trắng đen, giá trị mức xám thường nằm trong khoảng 0 ≤ 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝐺 −

1, trong đó G thường được biểu diễn theo lũy thừa của 2.[14]

Trong ảnh số, có hai dạng quan trọng là ảnh màu và ảnh trắng đen (hay ảnh xám) Ảnh màu được tạo thành từ các pixel màu sắc, trong khi ảnh trắng đen được cấu trúc từ các pixel với các giá trị mức xám khác nhau.

Ảnh trắng đen được tạo thành từ nhiều pixel, mỗi pixel biểu diễn một giá trị tương ứng với mức xám Các mức xám này trải dài từ đen đến trắng với 256 mức khác nhau theo tiêu chuẩn, cho phép sự chuyển tiếp mượt mà Tuy nhiên, mắt người chỉ có khả năng phân biệt một cách rõ ràng trong một khoảng nhất định.

200 mức xám khác nhau nên vì thế hoàn toàn có thể nhận xét sự thay đổi liên tục các mức xám[14]

Một bức ảnh màu được cấu thành từ nhiều pixel, mỗi pixel được mô tả bằng ba giá trị tương ứng với các kênh màu đỏ, xanh lá và xanh dương tại một vị trí cụ thể Các kênh màu Red, Green và Blue trong không gian màu RGB là những màu cơ bản, từ đó tạo ra đa dạng các màu sắc khác nhau.

Trang 26 khác bằng phương pháp pha trộn Với việc chuẩn hóa 256 (2 8 ) mức cho từng kênh chính, từ đó chúng ta có thể thấy một pixel màu có thể biểu diễn được một trong (2 8 ) 3

Một bức ảnh màu có 777216 màu khác nhau, và mỗi pixel màu cần 3 bytes để lưu trữ, trong khi ảnh trắng đen chỉ cần 1 byte cho mỗi pixel Do đó, dung lượng lưu trữ của ảnh màu luôn lớn gấp ba lần so với ảnh trắng đen khi không áp dụng kỹ thuật nén.

Việc tính toán dung lượng của ảnh với đầy đủ mức xám (G=2 8 %6) có thể được biểu diễn như sau:

Trong đó 𝐶 𝑔𝑠 : dung lượng của ảnh xám (tính theo byte)

𝐶 𝑟𝑔𝑏 : dung lượng của ảnh màu (tính theo byte)

𝑚: kích thước theo chiều ngang của ảnh

𝑛: kích thước theo chiều dọc của ảnh

(𝑚 × 𝑛): tổng số pixel của ảnh [14]

Mỗi pixel trong ảnh nhị phân được biểu diễn bằng chỉ một bit, cho phép hai trạng thái: on (1) và off (0), tương ứng với hai màu trắng và đen Chính vì đặc điểm này, ảnh nhị phân ít được áp dụng trong thực tế.

Ảnh màu chỉ số hóa (indexed) được tạo ra từ một bảng màu giới hạn, thường là 256 màu khác nhau Mỗi pixel trong ảnh này được lưu trữ với một chỉ số tương ứng, cho phép xác định màu sắc từ tập màu có sẵn.

Không gian màu

Không gian màu là một mô hình toán học mô tả màu sắc thực tế dưới dạng số học, với nhiều loại không gian màu khác nhau phục vụ cho các mục đích khác nhau Bài viết này sẽ giới thiệu ba không gian màu cơ bản phổ biến và ứng dụng rộng rãi: RGB, HSV và CMYK.

RGB là không gian màu phổ biến trong đồ họa máy tính và các thiết bị kỹ thuật số, kết hợp ba màu cơ bản: đỏ (R), xanh lục (G) và xanh lơ (B) để tạo ra mọi màu sắc khác Ảnh số được mã hóa bằng 24bit, với mỗi kênh R, G, B nhận giá trị từ 0-255, cho phép tạo ra khoảng 16 triệu màu sắc khác nhau thông qua sự kết hợp của các giá trị kênh màu.

Ví dụ: màu đen là sự kết hợp của các kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0,

0) màu trắng có giá trị (255,255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu tím đậm có giá trị (64, 0, 128) Nếu ta dùng 16bit để mã hóa một kênh màu (48bit cho toàn bộ 3 kênh màu) thì dãy màu sẽ trãi rộng lên tới 3*2^16 = Một con số rất lớn

Hình 2.2 Không gian màu RGB

HSV và HSL là hai không gian màu phổ biến trong chỉnh sửa và phân tích ảnh, cũng như trong lĩnh vực thị giác máy tính Hệ không gian này dựa trên ba thông số chính: H (Hue) thể hiện màu sắc, S (Saturation) biểu thị độ đậm đặc và sự bảo hòa, và V (Value) phản ánh giá trị cường độ sáng.

Trang 28 được biểu diễn dưới dạng hình trụ hoặc hình nón Theo đó, đi theo vòng tròn từ 0 -

Mô hình màu 360 độ thể hiện trường biểu diễn màu sắc (Hue), bắt đầu từ màu đỏ (0 độ) và kéo dài đến màu xanh lục (120 độ) Tiếp theo, khoảng từ 120 đến 240 độ là sự chuyển tiếp từ xanh lục sang xanh lơ, với màu xanh lơ nằm ở 240 độ.

- 360 là từ màu đen tới lại màu đỏ.[37]

Hình 2.4 Hình tròn biểu diễn màu sắc

2.2.3 Chuyển đổi RGB sang HSV và ngược lại

Giả sử ta có một điểm màu có giá trị trong hệ RGB là (R, G, B) ta chuyển sang không gian HSV như sau: Đặt M = Max(R, G, B), m = Min(R, G, B) và C = M - m Nếu M

Để chuyển đổi từ không gian màu HSV sang RGB, ta sử dụng công thức H' = (G - B)/C mod 6, với các trường hợp đặc biệt khi M = G hoặc M = B Nếu C = 0, H = 0, V = M, và S = C/V, trong khi nếu V hoặc C bằng 0, S = 0 Đầu tiên, tính C = V x S, H' = H/60, và X = C(1 - |H' mod 2 - 1|) Cuối cùng, hệ (R1, G1, B1) được biểu diễn dựa trên các giá trị này.

Độ phân giải (Resolution)

Mật độ điểm ảnh trong một bức ảnh được coi là độ phân giải, ảnh càng có độ phân giải cao thì càng chứa nhiều thông tin Khi giữ kích thước vật lý không đổi, ảnh sẽ trở nên sắc nét và chi tiết hơn nếu độ phân giải tăng lên.

Giới thiệu về thư viện OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ về thị giác máy, bao gồm hơn 500 hàm và 2500 thuật toán tối ưu cho xử lý ảnh và các vấn đề liên quan đến thị giác máy Được thiết kế để tận dụng sức mạnh của các chip đa lõi, OpenCV cho phép thực hiện các phép toán trong thời gian thực, đảm bảo tốc độ đáp ứng nhanh cho các ứng dụng thông thường Thư viện này hỗ trợ đa nền tảng, có thể chạy trên Windows, Linux, Mac, và iOS Người dùng có thể sử dụng OpenCV miễn phí cho cả mục đích thương mại và phi thương mại, tuân theo quy định nguồn mở BSD.

Cấu trúc của OpenCV

Tổ chức thư viện OpenCV khá đơn giản, bao gồm các module:

• CXCore: chứa các cấu trúc cơ bản như điểm, đường, dãy, mặt, ma trận… và một số thao tác xử lý trên các cấu trúc này

• CV: chứa hầu hết các thao tác liên quan đến việc xử lý ảnh ở cấp thấp như lọc ảnh, trích biên, phân vùng, tìm Contour, biến đổi Fourier…

• HighGUI: Các thao tác lên những file ảnh và file video như đọc ảnh, hiển thị ảnh, chuyển đổi định dạng…

• CvCam: làm việc với Camera

Các chức năng của OpenCV tập trung vào thu nhận ảnh, xử lý ảnh và các thuật toán phân tích dữ liệu ảnh, bao gồm:

- Truy xuất ảnh và phim: đọc ảnh số từ camera, từ file, ghi ảnh và phim

- Cấu trúc dữ liệu ảnh số và các dữ liệu hỗ trợ cần thiết: ma trận, vector, chuỗi, xâu và cây

- Xử lí ảnh căn bản: các bộ lọc có sẵn, tìm chi tiết cạnh, góc, chỉnh đổi màu, phóng to thu nhỏ và hiệu chỉnh histograms

Xử lý cấu trúc trong không gian 3D bao gồm việc tìm viền, nhận diện chuyển động và thay đổi hình học Quá trình này cũng liên quan đến việc đối chiếu với các bản mẫu và xấp xỉ các đơn vị hình học cơ bản như mặt phẳng, đa giác, ellipse và đường thẳng.

- Phân tích dữ liệu ảnh: nhận dạng thực thể, theo dõi các chi tiết và phân tích chuyển động

Để tạo một giao diện đơn giản và hiệu quả, bạn nên hiển thị ảnh cùng với các thao tác bàn phím và chuột Ngoài ra, có thể sử dụng thanh trượt để điều chỉnh các thông số cần thiết Nếu cần, bạn có thể tự tạo thêm các phím điều khiển thông qua thao tác chuột hoặc tích hợp các thư viện giao diện như wxWidgets để nâng cao trải nghiệm người dùng.

- Chức năng vẽ, chú thích lên ảnh.[13]

Các hàm cơ bản trong xử lý ảnh sử dụng phương pháp trừ nền

Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng phương pháp trừ nền để nhận diện khói, nhằm lọc bỏ các phần nền tĩnh và giữ lại các yếu tố chuyển động trong khung hình Các hàm quan trọng trong quá trình này bao gồm chuyển đổi định dạng màu, chuyển sang ảnh xám, lưu trữ khung ảnh, thực hiện phép cộng trừ giữa các khung ảnh, xử lý nền, co giãn ảnh và phát hiện cạnh Việc chuyển đổi định dạng màu và lưu khung ảnh đã được trình bày chi tiết ở phần trước.

Để xác định độ sai biệt giữa từng khung hình trong 30 khung hình liên tục, phương pháp cộng trừ ảnh được sử dụng Hàm cvAdd có cú pháp: void cvAdd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const.

Hàm cvSub thực hiện phép trừ giữa hai khung ảnh src1 và src2 để tạo ra ảnh ngõ ra dst, được tính bằng tổng của src1 và src2 Các biến mask và dtype không được sử dụng trong thí nghiệm này.

Trong thí nghiệm này, chúng ta sử dụng hai khung ảnh đầu vào là src1 và src2, với dst là ảnh đầu ra được tính bằng hiệu của src1 và src2 Hai biến số mask và dtype không được sử dụng trong quá trình thí nghiệm.

Image dilation is a technique used to resize images, filtering out noise and removing pixels that do not fit the frame The dilation function is defined as: `void cvDilate(const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1)`.

The function `cvErode` is designed to perform image erosion, utilizing the input image (`src`) and producing an output image (`dst`) It employs a specified structuring element (`element`) following the input format standard, while the number of erosion iterations can be defined by the user (`iterations`) Notably, the parameters `borderType`, `borderValue`, and `anchor` are not utilized in this function.

Trong bài viết này, tác giả trình bày phương pháp xử lý ảnh với các tham số như src (ảnh ngõ vào), dst (ảnh ngõ ra) và element (cấu trúc của phương pháp) Phương pháp áp dụng theo chuẩn ngõ vào, với số lần áp dụng được xác định bởi iterations Các tham số borderType, borderValue và anchor không được sử dụng trong quá trình này.

Sau khi co giãn ảnh, phương pháp tìm cạnh được xác định bằng hàm `findContours`, có cú pháp: `void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())`.

Với: o Image: tín hiệu ngõ vào o Contours: phát hiện cạnh cần nhận diện

Trang 33 o Method và offset tùy theo trạng thái cụ thể được tiến hành xác định

Cuối cùng, tọa độ điểm khói đã được vẽ lại bằng nhiều phương pháp khác nhau Để đạt được kết quả nổi bật từ tìm cạnh, tác giả sử dụng hàm cvDrawContours với các tham số như CvArr* img, CvSeq* contour, CvScalar externalColor, CvScalar holeColor, int maxLevel, int thickness=1, và int lineType=8.

Bài viết mô tả các yếu tố quan trọng trong việc nhận diện hình ảnh, bao gồm tín hiệu ngõ vào (Image), các cạnh được làm nổi bật (Contours) với mỗi vị trí nhận diện tương ứng với một giá trị điểm ảnh khác nhau Màu sắc nhận diện (ExternalColor) được xác định theo chuẩn màu RGB, trong khi độ dày của khối (Thickness) và độ kết nối giữa các khối (lineType) cũng đóng vai trò quan trọng Các biến khác có thể được chọn ngẫu nhiên hoặc không được chọn.

THIẾT KẾ PHẦN CỨNG CỦA HỆ THỐNG PHÁT

HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG

Phần Cứng Của Hệ Thống

3.1.1 Máy tính Đầu tiên, trong đồ án sử dụng một máy tính với chương trình phần mềm OpenCV để phát hiện khói, đồng thời máy tính sẽ kết nối, gửi hoặc nhận tín hiệu và điều khiển các phần cứng khác Có ba nhiệm vụ chính của máy tính là thu nhận video từ camera, tiếp theo là sử dụng chương trình phần mềm OpenCV để xử lý hình ảnh thu được từ nhận video để kiểm tra xem có hỏa hoạn hay không Cuối cùng, máy tính sẽ tự động gửi tín hiệu đến module SMS

Logitech HD Pro C920 có độ phân giải 1080p, ngay cả ở 30 khung hình mỗi giây

Logitech HD Pro C920 nổi bật với độ phân giải video chân thực và rực rỡ, cùng với tính năng mạnh mẽ và khả năng truyền tải video mượt mà Camera được trang bị ống kính Carl Zeiss quang học và cảm biến CMOS, mang lại hình ảnh rõ nét như tinh thể Kết nối với máy tính dễ dàng qua cổng USB 2.0.

3.1.3 Board nền xoay camera và board điều khiển

Trong board điều khiển, phần cứng chủ yếu là các động cơ, trong đó có ba loại chính: động cơ DC, động cơ servo và động cơ bước Động cơ DC là loại đơn giản nhất, chỉ cần hai dây để hoạt động Việc hiểu rõ về các loại động cơ này là rất quan trọng cho việc thiết kế và triển khai các dự án điều khiển.

Trang 35 nguồn (+) và dây đất (- ) Khi nguồn điện được cấp vào, động cơ sẽ liên tục quay cho đến khi nó được tắt Đây là loại động cơ có thể quay ở tốc độ cao, vì vậy nó có thể được sử dụng như quạt làm mát hoặc bánh xe Tốc độ của động cơ DC có thể được kiểm soát bằng cách sử dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM), có nghĩa là tỷ lệ phần trăm thời gian của một chu kỳ để xác định tốc độ của động cơ Ví dụ, nếu 50% của nguồn là cấp cho một chu kỳ (50% chạy, 50% tắt), động cơ sẽ xoay một nửa tốc độ nếu nguồn cung cấp là 100% [21]

Động cơ servo là một loại động cơ cải tiến từ động cơ DC, bao gồm bốn phần chính: động cơ DC, bộ bánh răng, mạch điều khiển và cảm biến vị trí Với khả năng điều khiển chính xác, động cơ servo thường sử dụng ba dây: nguồn điện (+), nối đất (-) và dây điều khiển Loại động cơ này được thiết kế cho các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác cao, như điều khiển bánh lái của thuyền hoặc di chuyển cánh tay và chân robot Động cơ servo hoạt động dựa trên phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM), với xung cực tiểu, xung cực đại và tỷ lệ lặp lại Nó có khả năng xoay tối thiểu 90 độ trong tổng cộng 180 độ và luôn chờ nhận PWM mỗi 20ms Tỷ lệ phần trăm điện áp trong chu kỳ sẽ xác định khoảng cách quay của động cơ; ví dụ, xung 1.5ms sẽ đưa servo đến vị trí 90 độ, trong khi xung 2ms sẽ đặt nó ở vị trí 180 độ.

Hình 3.3 Các thành phần của động cơ Servo & một động cơ hoàn chỉnh [22]

THIẾT KẾ PHẦN CỨNG CỦA HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG

Máy tính

Trong đồ án này, một máy tính được sử dụng với phần mềm OpenCV để phát hiện khói và điều khiển các phần cứng khác thông qua việc kết nối và gửi/nhận tín hiệu Máy tính thực hiện ba nhiệm vụ chính: đầu tiên là thu nhận video từ camera, sau đó sử dụng OpenCV để xử lý hình ảnh nhằm kiểm tra sự hiện diện của hỏa hoạn, và cuối cùng, tự động gửi tín hiệu đến module SMS.

Camera Webcam Logitech C920

Logitech HD Pro C920 có độ phân giải 1080p, ngay cả ở 30 khung hình mỗi giây

Logitech HD Pro C920 nổi bật với độ phân giải video trung thực và rực rỡ, cùng với tính năng mạnh mẽ và khả năng truyền tải video mượt mà Sản phẩm sử dụng ống kính Carl Zeiss quang học và cảm biến CMOS cho hình ảnh rõ nét như tinh thể Camera kết nối dễ dàng với máy tính thông qua cổng USB 2.0.

Board nền xoay camera và board điều khiển

Trong phần cứng điều khiển của board nền, động cơ đóng vai trò quan trọng Có ba loại động cơ chính được sử dụng trong đồ án: động cơ DC, động cơ servo và động cơ bước Động cơ DC là loại đơn giản nhất, chỉ cần hai dây để hoạt động.

Trang 35 nguồn (+) và dây đất (- ) Khi nguồn điện được cấp vào, động cơ sẽ liên tục quay cho đến khi nó được tắt Đây là loại động cơ có thể quay ở tốc độ cao, vì vậy nó có thể được sử dụng như quạt làm mát hoặc bánh xe Tốc độ của động cơ DC có thể được kiểm soát bằng cách sử dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM), có nghĩa là tỷ lệ phần trăm thời gian của một chu kỳ để xác định tốc độ của động cơ Ví dụ, nếu 50% của nguồn là cấp cho một chu kỳ (50% chạy, 50% tắt), động cơ sẽ xoay một nửa tốc độ nếu nguồn cung cấp là 100% [21]

Động cơ servo là một loại động cơ cải tiến từ động cơ DC, bao gồm bốn phần chính: động cơ DC, bộ bánh răng, mạch điều khiển và cảm biến vị trí Với khả năng điều khiển chính xác, động cơ servo thường có ba dây kết nối: nguồn điện (+), nối đất (-) và dây điều khiển Loại động cơ này được thiết kế cho các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác cao, như điều khiển bánh lái của thuyền hoặc di chuyển các bộ phận của robot Động cơ servo sử dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM) để điều khiển, với các xung cực tiểu, cực đại và tỷ lệ lặp lại Nó có khả năng xoay tối thiểu 90 độ trong tổng 180 độ, và luôn chờ tín hiệu PWM mỗi 20ms; tỷ lệ phần trăm điện áp trong chu kỳ xác định khoảng cách quay của động cơ Ví dụ, xung 1.5ms sẽ đưa servo đến vị trí 90 độ, trong khi xung 2ms sẽ đặt nó ở vị trí 180 độ.

Hình 3.3 Các thành phần của động cơ Servo & một động cơ hoàn chỉnh [22]

Động cơ bước là một loại động cơ servo sử dụng phương pháp cơ giới hóa khác biệt so với động cơ servo thông thường Trong khi động cơ servo sử dụng động cơ DC quay liên tục với vi mạch điều khiển tích hợp, động cơ bước lại sử dụng nhiều nam châm điện được sắp xếp xung quanh một hộp số trung tâm để xác định vị trí Để điều khiển động cơ bước, cần có một mạch điều khiển bên ngoài hoặc vi điều khiển như board Arduino, cho phép kích hoạt từng nam châm điện và tạo ra chuyển động quay cho trục động cơ Động cơ bước bao gồm một rotor với trục quay nam châm vĩnh cửu và các nam châm điện gọi là stator để điều khiển chuyển động quay, với quá trình quay của rotor được xác định bởi sự mở và tắt của các nam châm điện này.

Hình minh họa bên dưới sẽ hiển thị như thế nào để biến một động cơ bước 90 độ mỗi lần cho đến khi nó hoàn thành một vòng quay 360 0

Hình 3.5 Điều khiển một động cơ bước quay 900 [22]

Chúng ta cũng có thể tạo ra một vòng quay 45 0 cho động cơ bước bằng cách sử dụng

Hình 3.6 Điều khiển một động cơ bước quay 45 0 [22]

Một động cơ bước hoạt động nhờ vào sự phối hợp của nhiều cực nhỏ trên cả stator và rotor, giúp tăng cường độ phân giải.

Hình 3.7 Vị trí thực của rotor và stator[22]

Trong đồ án này, chúng tôi sử dụng động cơ bước 28BYJ-48 để xây dựng board xoay camera, vì động cơ bước có khả năng thực hiện một vòng quay 360 độ, trong khi động cơ servo chỉ quay được 180 độ Nhiệm vụ chính của board nền là mở rộng phạm vi quan sát cho camera, do đó việc sử dụng động cơ có khả năng quay 360 độ là lựa chọn tối ưu Động cơ bước này được điều khiển thông qua board ULN2003 kết nối với Arduino Uno, yêu cầu 5 dây kết nối, bao gồm 1 dây cấp nguồn và 4 dây điều khiển.

Hình 3.8 Động cơ bước 28BYJ-48 [23]

Hình 3.9 Động cơ bước 28BYJ-48 với board điều khiển ULN2003[23]

Hệ thống board xoay Camera

Hình 3.10 Sơ đồ khối mạch điều khiển động cơ

3.1.4.1 Cấu trúc lệnh điều khiển Để điều khiển động cơ quay theo một góc nào đó với một tốc độ đặt trước, từ PC ta gửi lệnh theo cấu trúc như sau thông qua chuẩn RS 232:

Cấu trúc lệnh: “G1 ”

Trong đó: : giá trị để motor quay (motor quay một vòng là 800)

: tốc độ quay của motor ( giá trị từ 10 đến 1000)

VD: - Cho động cơ quay thuận một vòng (tương đương vị trí là 800), tốc độ là 50 “G1 800 50\R”

- Cho động cơ quay nghịch một vòng (tương đương vị trí là -800), tốc độ là 50

 Thông số truyền thông RS232 với driver board o Tốc độ truyền: 38400bps o Định dạng dữ liệu: 8bit data, no parity, 1bit stop decoder Motor driver

Trang 40 Hình 3.11 Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển động cơ

Hình 3.12 Hình dạng board nền xoay camera

Trong đồ án này, hai động cơ được sử dụng cho đế xoay, vì vậy hai vi điều khiển L298 được áp dụng để tạo mạch công suất Toàn bộ hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển động cơ, do đó, hai mạch công suất này được điều khiển bởi hai vi điều khiển ATTINY.

Vi điều khiển ATTINY 2131 được sử dụng làm thiết bị điều khiển slave, trong khi một vi điều khiển master ATTINY 2131 khác đảm nhiệm vai trò điều khiển chính Bên cạnh đó, board vi điều khiển master còn được kết nối với một thiết bị chuyển đổi cổng serial, cho phép điều khiển hai vi điều khiển con thông qua các cổng khác nhau.

Phần mềm điều khiển được thiết kế với giao diện thân thiện, cho phép người dùng điều chỉnh góc quay theo hai hướng: ngược chiều kim đồng hồ và từ trên xuống dưới Ngoài ra, phần mềm còn hỗ trợ chế độ điều khiển theo trạng thái rời hoặc tự động, giúp tiết kiệm dây điều khiển một cách hiệu quả.

Module SMS

Module SMS là phần cứng quan trọng, có nhiệm vụ gửi tin nhắn SMS đến điện thoại di động để cảnh báo về nguy cơ cháy khi phần mềm phát hiện khói.

Sơ lược về Kit Arduino

Arduino là một bo mạch vi điều khiển đơn giản, lý tưởng cho việc phát triển thiết bị điện tử với cách tiếp cận thân thiện với người dùng Phần cứng của Arduino bao gồm bảng mạch điện tử nguồn mở, được thiết kế dựa trên vi điều khiển 8-bit Atmel AVR hoặc 32-bit Atmel ARM Để lập trình cho phần cứng này, người dùng cần sử dụng một trình biên dịch ngôn ngữ lập trình chuẩn cùng với một bộ nạp, giúp thực hiện các lệnh trên vi điều khiển một cách hiệu quả.

Các kit phát triển này có thể mua hoặc cũng có thể tự làm dựa trên thông tin thiết kế phần cứng có sẵn [44]

Arduino Uno là một bộ phát triển mạnh mẽ với 14 chân ngõ vào/ra digital, trong đó có 6 chân hỗ trợ PWM và 6 chân analog Thiết bị hoạt động ở tần số 16MHz và có khả năng kết nối với máy tính qua cổng USB hoặc sử dụng nguồn từ adapter và pin.

 Chân vào/ra digital: 14 (trong đó có 6 chân PWM)

 Bộ nhớ flash: 32KB (0.5KB dùng cho bootloader)

 Tốc độ xung nhịp: 16MHz

Board này có thể được lập trình thông qua vi mạch tích hợp Arduino, phát triển trong môi trường phần mềm có sẵn trên internet và sử dụng ngôn ngữ lập trình C.

Hình 3.13 Board Arduino Uno (top)

Hình 3.14 Board Arduino Uno (bottom)

Phần thứ hai của module SMS là board SIM900A Shield, được thiết kế và sản xuất bởi Công ty SIMCOM SIM900A là một module không dây siêu nhỏ, đáng tin cậy, tích hợp một Dual-band GSM/GPRS hoàn chỉnh trong một loại SMT với bộ xử lý chip đơn mạnh mẽ AMR926EJ-S Module này cung cấp GSM/GPRS hiệu 900/1800MHz cho hội thoại, tin nhắn SMS, dữ liệu và fax, đồng thời tiêu thụ điện năng thấp, rất phù hợp cho việc xây dựng trong các hệ thống demo như đồ án này.

Hình 3.15 Board SIM900A của SIMCom

Mô-đun SIM900A của SIMCom được thiết kế dưới dạng shield cho ChipiUno và các mạch Arduino khác, đồng thời có thể kết nối với các hệ thống mạch khác thông qua kết nối 6 chân.

SIM900A là một module GSM/GPRS Dual-band 900/1800MHz nhỏ gọn và giá thành thấp, phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau Tuy nhiên, nó có nhược điểm là dòng tiêu thụ đỉnh có thể lên tới 3A và khó khăn trong việc thiết kế mạch do được đóng gói dạng LCC - Leadless Chip Carrier, không sử dụng header cắm như các module khác Hơn nữa, SIM900A hoạt động với mức điện áp tín hiệu 2.8V, do đó cần bộ chuyển áp khi giao tiếp với các hệ thống chạy ở 3.3V/5V.

ChipFC đã phát triển module shield SIM900A, tích hợp đầy đủ linh kiện và kết nối cần thiết, giúp người dùng dễ dàng nghiên cứu, học tập và demo các dự án ứng dụng GSM/GPRS Thiết kế dưới dạng shield Arduino không chỉ mang lại sản phẩm phần cứng ổn định mà còn cho phép người dùng truy cập vào nhiều thư viện lập trình và diễn đàn trao đổi về SIM900 và GSM/GPRS.

● Nguồn cấp: 5-12VDC, 2-3A (đã test hoạt động tốt với adapter 5V/2A)

● Nhiệt độ hoạt động: -40 o C đến +85 o C

Các linh kiện tích hợp sẵn:

● Đầu cắm nguồn adapter 2.5mm hoặc nguồn pin (khuyến cáo sử dụng pin Lipo 1 cell, điện áp danh định 3.7V)

● Khe cắm sim loại push-push FMS006-2600-0

● Antenna loại GSM Rubber 50mm và connector SMA-RAF-15, IPX SMD PCB

● Mic & Speaker dùng jack 3.5mm stereo

● Nút power key cho SIM900, led tín hiệu cho Net Light và Status

Trang 45 ● Nút reset cho Arduino

Hình 3.16 Board SIM900 shield từ ChipFC

Hình 3.17 Sơ đồ khối mô tả quá trình giao tiếp và gửi SMS

Một số lệnh giao tiếp:

Serial.print(); Truyền chuỗi ký tự

Serial.println(); Truyền chuỗi ký tự, xuống dòng khi truyền xong chuỗi serialEvent(); Ngắt UART

Serial.available(); Số byte nhận trong buffer UART

Serial.read(); Đọc dữ liệu từ buffer digitalWrite(); Ghi mức logic lên chân vi điều khiển digitalRead(); Đọc mức logoc trên chân vi điều khiển

Một số lệnh dùng để gửi tin nhắn a Power off: "AT+CPOWD=" b Select SMS message Format: "AT+CMGF=" c Send SMS message: "AT+CMGS=[numberPhone]" d Hang Up a call "ATH"

PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY

4.1 Đặc trưng của ngọn lửa

Mục tiêu của luận văn là phát triển một hệ thống tự động nhằm xác định và cảnh báo cháy rừng Trong phần này, chúng tôi sẽ trình bày tổng quan về "ký hiệu lửa" cũng như các kỹ thuật phát hiện lửa hiệu quả.

 Những đặc trưng của ngọn lửa

Khi xảy ra hỏa hoạn, môi trường xung quanh có những thay đổi quan trọng giúp phát hiện lửa sớm hơn Những đặc trưng của lửa bao gồm nhiệt và ánh sáng Nhiệt là dấu hiệu quan trọng nhất của một đám cháy, vì nó là kết quả của phản ứng hóa học tỏa nhiệt và khói khi nhiên liệu bị phá hủy Ánh sáng cũng là một yếu tố quan trọng, vì lửa phát ra năng lượng nhiệt và ánh sáng vào không khí, với màu sắc ngọn lửa thay đổi theo nhiệt độ.

Từ các bức ảnh của lò sưởi, chúng ta nhận thấy sự thay đổi màu sắc của ngọn lửa Gần các thanh gỗ tròn nhỏ, nơi ngọn lửa mạnh và nóng nhất, màu sắc chuyển sang trắng hoặc vàng Tiến xa hơn một chút, ngọn lửa chuyển sang màu cam, thể hiện nhiệt độ mát hơn Ở phần xa nhất, màu sắc trở thành đỏ, cho thấy nhiệt độ thấp nhất Cuối cùng, trên vùng đỏ, quá trình đốt cháy ngừng lại và các hạt than không cháy xuất hiện dưới dạng khói đen.

Màu sắc của ngọn lửa không chỉ phụ thuộc vào nhiệt độ mà còn bị ảnh hưởng bởi thành phần hóa học và lượng oxy có mặt Một ví dụ điển hình là đèn khí Bunsen, thiết bị phổ biến trong phòng thí nghiệm để đốt nóng và khử trùng trong y khoa Đèn Bunsen là loại đèn xì sử dụng khí gas có thể điều chỉnh, với khí thiên nhiên là nguồn cung cấp cho ngọn lửa.

Như chúng ta có thể nhìn thấy từ các bức ảnh trên, màu sắc của ngọn lửa đèn khí Bunsen trong khác nhau điều kiện [27]:

Lỗ không khí hơi mở

Lỗ không khí mở một nửa

Lỗ không khí gần như hoàn toàn mở (đây là một ngọn lửa màu xanh rất mạnh)

Màu xanh biểu trưng cho ngọn lửa nóng nhất, trong khi khói là đặc trưng quan trọng nhất để nhận diện ngọn lửa Khói bao gồm các hạt rắn hoặc lỏng được sinh ra trong quá trình đốt, đóng vai trò là tín hiệu chính trong việc xác định sự hiện diện của lửa.

Trang 49 cháy "[22] Khói là một hỗn hợp của hạt rắn, chất lỏng và khí phát ra khi một vật liệu được đốt cháy [25] Thông thường, khói là kết quả không mong muốn khi cháy xảy ra Tuy nhiên, nó cũng có thể hữu ích trong một số trường hợp, ví dụ, thông tin liên lạc như tín hiệu khói, khả năng phòng thủ và tấn công trong quân đội (tín hiệu khói)

Có ba phương pháp chính để tự động phát hiện ngọn lửa: phát hiện nhiệt, phát hiện tia lửa và phát hiện khói Bài viết này sẽ khám phá các ý tưởng chung liên quan đến từng phương pháp phát hiện.

PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO CHÁY

KẾT QUẢ - KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ