Tổng quan đồ án

Mục tiêu của đồ án nhận diện lửa thông qua camera là phát hiện và cảnh báo sớm các vụ cháy để giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Nhận diện lửa qua camera IP sử dụng giao thức RTSP cho phép truyền tải hình ảnh và video chất lượng cao theo thời gian thực, giúp hệ thống có thể phát hiện các dấu hiệu của lửa một cách nhanh chóng và chính xác. Việc này rất cần thiết trong bối cảnh hiện nay khi mà các biện pháp phòng cháy chữa cháy truyền thống có thể không đáp ứng kịp thời, đặc biệt trong các khu chung cư mini, cư dân nhỏ cho tới những khu vực rộng lớn, nhà xưởng, và tòa nhà cao tầng. Tính ứng dụng của hệ thống này rất rộng, từ việc bảo vệ các cơ sở công nghiệp, thương mại đến các khu dân cư và các công trình công cộng, giúp nâng cao an ninh và an toàn, đồng thời giảm thiểu thiệt hại và chi phí khắc phục hậu quả do cháy nổ gây ra.

Mô hình hệ thống

Các thiết bị phần cứng
a) Raspberry Pi 4

• Raspberry Pi là một máy vi tính rất nhỏ gọn, kích thước hai cạnh chỉ cỡ một cái thẻ ATM, trong đó đã tích hợp mọi thứ cần thiết để bạn sử dụng như một máy vi tính. Bộ xử lý SoC Broadcom BCM2835 của nó bao gồm CPU, GPU, RAM, khe cắm thẻ microSD, WiFi, Bluetooth và 4 cổng USB 2.0.
• Cài đặt và cấu hình VPN Tailscale.
• Quản lý kết nối VPN giữa các thiết bị.
• Chạy Ultralytics YOLOv8 để phân tích dữ liệu video.
• Gửi thông báo đến Telegram về các sự kiện được phát hiện.
  b) Camera IP Hikvision 2MP DS-2CD1021-I:
• Camera IP Hikvision 2MP DS-2CD1021-I là một sản phẩm của Hikvision, một trong những nhà sản xuất thiết bị an ninh hàng đầu thế giới. Camera này được thiết kế để cung cấp giám sát video chất lượng cao cho các ứng dụng an ninh dân dụng và thương mại.
• Ghi lại video và truyền dữ liệu hình ảnh thời gian thực đến Raspberry Pi 4 để xử lý.
• Cung cấp nguồn dữ liệu cho việc phân tích video và phát hiện đối tượng.

c) Camera DS-2CD1123G0E-I(L)

• Camera DS-2CD1123G0E-I(L) là dòng camera IP Dome hồng ngoại 2MP của thương hiệu Hikvision, chuyên dùng cho mục đích giám sát an ninh. Camera có thiết kế dạng dome gọn nhẹ, phù hợp cho lắp đặt trong nhà và ngoài trời.
• Hỗ trợ kết nối mạng qua cổng RJ45, cho phép xem hình ảnh trực tiếp từ xa qua điện thoại hoặc máy tính.
• Ghi lại video và truyền dữ liệu hình ảnh thời gian thực để xử lý. Cải thiện chất lượng hình ảnh trong điều kiện ánh sáng mạnh và ngược sáng.
• Cung cấp nguồn dữ liệu cho việc phân tích video và phát hiện đối tượng.
  d) Modem wifi
• Cung cấp kết nối internet cho Raspberry Pi 4 và các thiết bị khác trong mạng.
• Cho phép Raspberry Pi 4 truy cập internet để thực hiện các tác vụ như cập nhật phần mềm, tải xuống dữ liệu và gửi thông báo.

Các công nghệ được sử dụng
a) VPN Tailscale

• Tailscale là một dịch vụ VPN hiện đại, dựa trên giao thức WireGuard, cho phép thiết lập mạng riêng ảo (VPN) dễ dàng và bảo mật. Nó tạo ra các kết nối trực tiếp giữa các thiết bị trong mạng, giúp bảo vệ dữ liệu và duy trì quyền riêng tư.
• Tailscale không yêu cầu cấu hình phức tạp và tự động quản lý mạng, cho phép người dùng dễ dàng kết nối từ xa và truy cập tài nguyên mạng nội bộ một cách an toàn. Tailscale kết nối các thiết bị tạo thành hệ thống mạng dạng lưới ngang hàng (peer-to-peer mesh network), được gọi là tailnet. Nhờ vậy giúp cải thiện tốc độ kết nối, giảm độ trễ và tăng sự ổn định cho hệ thống mạng.

b) Ubuntu 22.04

• Ubuntu 22.04 là hệ điều hành chạy trên một hệ thống máy tính hiện có. Nó hoạt động như một máy tính độc lập bên trong máy tính của bạn, cho phép bạn cài đặt và sử dụng Ubuntu mà không cần ảnh hưởng đến hệ điều hành chính.
• Cung cấp môi trường để chạy các ứng dụng cần thiết cho mạng VPN, bao gồm VPN Tailscale, Ultralytics YOLOv8 và Telegram.

c) Google Colab

• Google Colab (viết tắt của Google Colaboratory) là một dịch vụ miễn phí do Google Research cung cấp, cho phép người dùng viết và thực thi mã Python thông qua trình duyệt web. Colab là một dạng sổ tay Jupyter (Jupyter Notebook), một công cụ phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy, được thiết kế để hỗ trợ viết mã, trực quan hóa và chia sẻ kết quả dễ dàng.
• Cung cấp tài nguyên tính toán để xử lý dữ liệu video từ camera IP.
• Giúp tăng tốc độ phân tích video và phát hiện đối tượng, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn.

d) Ultralytics YOLOv8

• Ultralytics YOLOv8 là một phiên bản mới nhất của mô hình YOLO (You Only Look Once) do Ultralytics phát triển. YOLOv8 là một trong những mô hình hàng đầu về phát hiện đối tượng trong lĩnh vực thị giác máy tính, nổi bật với tốc độ và độ chính xác cao.
• Phân tích dữ liệu video từ camera IP và phát hiện các đối tượng trong khung hình.
• Gửi thông báo về các sự kiện được phát hiện đến Raspberry Pi 4

e) Roboflow

Roboflow là một nền tảng dịch vụ trực tuyến dành cho việc xây dựng, huấn luyện, và triển khai các mô hình nhận diện đối tượng (object detection) và phân loại hình ảnh (image classification) sử dụng trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ hỗ trợ toàn diện cho quá trình xử lý dữ liệu hình ảnh và phát triển mô hình máy học.

f) Telegram

• Nhận thông báo về các sự kiện được phát hiện bởi Ultralytics YOLOv8.
• Cho phép người dùng theo dõi hoạt động của camera IP từ xa.

DEMO THỰC HIỆN

Demo với video đám lửa đang cháy phát từ điện thoại:

Demo với lửa từ hộp quẹt:

Link video demo: https://drive.google.com/drive/folders/1uT9S_OfrZM4KHvrmBchOhJ62q-3ezRh?usp=sharing

Kết luận

Nhận diện lửa qua camera IP là một công nghệ quan trọng và hữu ích trong việc phát hiện sớm các vụ cháy, từ đó giúp ngăn chặn hoặc giảm thiểu thiệt hại. Dưới đây là một số ứng dụng chính của công nghệ này:

• Phát hiện cháy sớm: Camera IP có thể phát hiện các dấu hiệu của lửa và khói sớm hơn so với các cảm biến khói truyền thống.
• Giám sát liên tục: Các camera có thể hoạt động liên tục và cung cấp thông tin thời gian thực.
• Kích hoạt hệ thống chữa cháy tự động: Khi nhận diện được lửa, hệ thống có thể tự động kích hoạt các biện pháp chữa cháy như phun nước hoặc khí chữa cháy.
• Cảnh báo khẩn cấp: Gửi thông báo đến các trung tâm điều hành hoặc cơ quan chức năng.
• Nhà máy và kho bãi: Đặc biệt quan trọng trong các khu vực chứa các vật liệu dễ cháy nổ.
• Rừng và khu vực hoang dã: Phát hiện sớm cháy rừng để có thể ứng phó kịp thời.
• Hệ thống báo động thông minh: Tích hợp trong các hệ thống nhà thông minh để bảo vệ tài sản và tính mạng cư dân.
  

Việc sử dụng mô hình học máy để nhận diện lửa và thông báo về cho người dùng mang lại nhiều hiệu quả và lợi ích, bao gồm:

• Giảm thiểu cảnh báo giả: Các mô hình học máy được huấn luyện với lượng dữ liệu lớn giúp phân biệt chính xác giữa lửa và các hiện tượng tương tự khác như ánh sáng mạnh, khói, hoặc các phản chiếu. Hệ thống có thể phát hiện lửa ngay từ giai đoạn đầu, trước khi nó lan rộng và gây ra thiệt hại nghiêm trọng
• Giám sát liên tục: Mô hình học máy hoạt động liên tục, cung cấp khả năng giám sát 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người. Khi phát hiện lửa, hệ thống có thể ngay lập tức gửi cảnh báo và kích hoạt các biện pháp phòng cháy chữa cháy.
• Tự động cập nhật: Mô hình học máy có thể được cập nhật và cải thiện liên tục dựa trên dữ liệu mới và phản hồi từ thực tế.
• Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu: Có khả năng kết hợp dữ liệu từ nhiều loại cảm biến và nguồn khác nhau để cải thiện độ chính xác.
• Bảo vệ tài sản và tính mạng: Phát hiện sớm và cảnh báo kịp thời giúp bảo vệ tài sản và tính mạng con người khỏi các nguy cơ cháy nổ.
• Giảm thiểu thiệt hại: Phản ứng nhanh chóng giúp giảm thiểu thiệt hại về vật chất và thời gian dừng hoạt động của doanh nghiệp.
• Giảm chi phí nhân công: Hệ thống tự động giảm nhu cầu giám sát thủ công, từ đó giảm chi phí nhân công. Giảm thiểu việc triển khai nguồn lực không cần thiết trong các trường hợp cảnh báo giả.
• Tự động hóa quy trình: Tích hợp và tự động hóa các quy trình phòng cháy chữa cháy, từ phát hiện đến phản ứng.
• Quản lý từ xa: Người dùng có thể nhận cảnh báo và quản lý hệ thống từ xa thông qua các ứng dụng di động hoặc giao diện web.