Chương 1: Giới thiệu Chương này trình bày tổng quan và sự phát triển của IoT. Phát biểu vấn dé và mục tiêu của nhóm mong muốn hướng đến để giải quyết vấn đề đó. Cách thức tiếp cận và đối tượng nghiên cứu và giới hạn của để tài cũng được làm rõ tại chương này. Chương 2: Các nghiên cứu và công nghệ liên quan Chương này tập trung về việc trình bày tình hình nghiên cứu của các công trình liên quan đến đề tài này và đưa ra những cơ sở lý thuyết, những công nghệ được sử dụng trong đề tài.
Chương 3: Phương pháp luận, nghiên cứu Chương này trình bày các nội dung chi tiết về hướng tiêp cận, các phương pháp, cách thức thực hiện các thành phần chính trong hệ thống. Phân tích thiết kế, trình bày về luồng xử lý của hệ thống, mô tả các thành phần chức năng và đưa ra hướng tiếp cận của các thuật toán. Chương 4: Triển khai, kiểm tra, đánh giá Chương này trình bày chi tiết về các phương pháp hiện thực, triển khai, hiện thực các thành phần chính của hệ thống thống như cách xây dựng thiết bị phần cứng, xây dựng các mô hình dự đoán, cuối cùng là kiểm tra kết quả thực thi và đánh giá. Chương 5: Tổng kết và hướng phát triển Chương này tổng kết lại toàn bộ những kết quả đã đạt được và chưa đạt được trong khóa luận này.
Từ đó làm cơ sở để dé xuất các hướng phát triển của dé tài có thể tiếp tục thực hiện trong tương lai. 10 Chương 2 CÁC NGHIÊN CỨU VÀ CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN 2.1 Tình hình nghiên cứu của các công trình liên quan Trong những năm gan đây, đã có rất nhiều nghiên cứu về việc xây dựng một hệ thống đèn đường thông minh ứng dụng trong thành phố thông minh từ đơn giản đến phức tạp. Những nghiên cứu xoay quanh đề tài có kể đến như hoạt động dựa vào các cảm biến, khoảng cách truyền tải, thông tin thời tiết, lưu lượng giao thông, có khả năng hoạt động độc lập và quản lý từ xa. Từ những yếu tố kê trên, chúng tôi sẽ tiến hành đi tìm hiểu và phân tích cũng như đánh giá những hệ thống hiện có khi đem so sánh với hệ thống của chúng tôi.M đã có những nghiên cứu về việc sử dụng cảm biến hồng ngoại (In- frared Sensor) cùng với đèn LED (Light Emitting Diode) để xây dựng hệ thống đèn thông minh, hoạt động dựa vào chuyển động để điều khiển bật tắt đèn [8].
Việc sử dụng IR gặp hạn chế về phạm vị hoạt động thấp. Tiếp theo nhóm tác giả trong bài báo này [9] đã đề xuất sử dụng Global System for Mobile (GSM) dùng để gửi quản lý va điều khiển đèn từ xa. Bên cạnh đó, nhóm tác giả trong bài đã tiếp cận theo hướng sử dụng kết nối có dây từ pole tới gateway để xây dựng hệ thống đèn có khả năng tiết kiệm năng lượng, tự động phát hiện lỗi cũng như khả năng quản lý từ xa. Để giải quyết về van dé truyền tải cũng như đáp ứng được yêu cầu về việc sử dụng tiết kiệm năng lượng cũng như giá thành rẻ, phần lớn các nghiên cứu đều tập trung sử dụng wireless sensor networks (WSN) trong việc truyền tải thông tin.
Một số dạng của WSN có thể kể đến như ZigBee, Sigfox, LoRa, phù hợp dùng để giao tiếp với thiết bị đèn. Bài báo là một trong những nghiên cứu có sử dụng ZigBee dé làm công nghệ truyền tải để có thể điều chỉnh hoạt động của đèn dựa vào cảm biến ánh sáng cũng như cảm biến 11 chuyển động. Một trong những nghiên cứu khác có sử dung ZigBee được đề cập trong bài này không chỉ cho thấy sự hiệu quả trong việc truyền tải mà còn có khả năng tiết kiệm năng lượng của thiết bị. ý tưởng về một hệ thống đèn đường thông minh và tiết kiệm năng lượng đã được trình bày trong bài báo này, kết quả thu được từ thực nghiệm cho thấy được năng lượng tiết kiệm rơi vào khoảng 68% - 82% tùy thuộc vào mùa trong năm.
Vấn đề về thông tin thời tiết cũng đã được dé cập trong bài báo này [13], Philip Tobianto Daely cùng với đồng nghiệp của anh ấy đã tích hợp các dữ liệu về thời tiết vào trong hệ thống đèn cũng như sử dụng ZigBee trong việc truyền tải kết nối và xây dựng hệ thống web-based management dùng cho việc quản lý. Cải tiến hơn nữa, chúng ta có nghiên cứu về việc áp dụng việc dự đoán lưu lượng giao thông vào trong hệ thống đèn thông minh được trình bày trong bài báo này 6Ì. hệ thống sử dụng camera dùng để quan sát đánh giá từ đó có thể đưa ra điều chỉnh độ sáng của đèn phụ thuộc vào lưu lượng phương tiện tham gia giao thông. Kết quả từ bài báo này [14], cho thấy khả năng tiết kiệm năng lượng cũng như khả năng hoạt động trên thời gian thực đã được kiểm chứng thực tế của hệ thống đèn có sử dụng việc dự đoán lưu lượng giao thông trong việc điều khiển độ sáng của đèn.
Ngoài ra còn có những nghiên cứu khác tập trung sử dụng công nghệ LoRa để có thể truyền tải trong phạm vi rộng lớn được trình bày trong những bài báo sau [15]. Bai báo trên đưa ra hai thử nghiệm trong việc sử dụng IEEE 802.4 và LoRa để xây dựng hệ thống đèn đường thông minh. Từ kết quả của những nghiên cứu đã tìm hiểu được, trong dé xuất xây dựng hệ thống của chúng tôi quyết định sử dụng công nghệ LoRa trong việc truyển tải dữ liệu đồng thời sử dụng các cảm biến để thu thập thông tin trạng thái của các thiết bị đèn, cũng như kết hợp với các thuật toán dự báo và các tác động của môi trường xung quanh để đưa ra lịch trình hoạt động của đèn một cách tối ưu nhất. Cuối cùng là xây dựng hệ thống web quản lý điều khiển từ xa.
Giải thích chi tiết về hệ thống dé xuất của chúng tôi sẽ được trình bày ở Chương 3.2 Cơ sở lý thuyết và hướng tiếp cận của đề tài 2.1 Hệ thống máy chủ "Web server" là một máy tính mạnh mẽ với khả năng lưu trữ và truyền dữ liệu theo yêu cầu thông qua Internet. Web server có thể bao gồm phần cứng và phần mềm cùng làm việc với nhau. 12 Ở khía cạnh phần cứng, một web server là một máy tính lưu trữ các file thành phần của một website (ví dụ: các tài liệu HTML, các file ảnh, CSS và các file JavaScript) và có thể truyền tải tới các thiết bi của người dùng cuối (end-user). Nó kết nối tới mạng Internet và có thể truy cập tới thông qua một tên miền giống như mozilla.
Ở khía cạnh phần mềm, một web server bao gồm một số phần để điều khiển cách người sử dụng web truy cập tới các file được lưu trữ trên một HTTP server (máy chủ HTTP). Một HTTP server là một phần mềm hiểu được các URL (các dia chi web) và HTTP (giao thức trình duyệt của bạn sử dụng để xem các trang web). Web Server phần mềm còn có thể được tích hợp với CSDL (Database), hay điều khiển việc kết nối vào CSDL để có thể truy cập và kết xuất thông tin từ CSDL lên các trang Web và truyền tải chúng đến người dùng. Server phải hoạt động liên tục 24/24 giờ, 7 ngày một tuần và 365 ngày một năm, để phục vụ cho việc cung cấp thông tin trực tuyến.
Các công nghệ Web Server thông dụng: Apache Web Server, Internet Infor- mation Services (IIS), Nginx.2 Hệ quản trị co sở dữ liệu MySQL MySQL.1: MySQL Database MySQL là hệ quản tri cơ sở dữ liệu tự do mã nguồn mở phổ biến nhất thé giới và được các nhà phát triển rất ưa chuộng trong quá trình phát triển ứng dụng. Vì MySQL là cơ sở dữ liệu tốc độ cao, ổn định và dễ sử dụng, có tính khả chuyển, hoạt động trên nhiều hệ điều hành cung cấp một hệ thống lớn các hàm tiện ích 13 rất mạnh. Với tốc độ và tính bảo mật cao, MySQL rat thích hợp cho các ứng dụng có truy cập CSDL trên internet. MySQL miễn phí hoàn toàn cho nên bạn có thể tải về MySQL từ trang chủ.
Nó có nhiều phiên bản cho các hệ điều hành khác nhau: phiên bản Win32 cho các hệ điều hành dong Windows, Linux, Mac OS X, Unix, FreeBSD, NetBSD, Novell NetWare, SGI Irix, Solaris, SunOS, v. Do sự phổ biến, quen thuộc va sử dung mã nguồn mở của MySQL nên nhóm quyết định chọn MySQL làm hệ quản trị CSDL cho hệ thống. Mô hình xử lý dữ liệu tại hệ thong máy chủ 2.1 Artificial Intelligence Tri tuệ nhân tao hay tri thông minh nhân tao (Artificial Intelligence - viết tat là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa hoc máy tinh (Computer science). Công nghệ công nghệ AI là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính.
Các quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự sửa lỗi ID 2.2 Machine Learning Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc phát triển các kĩ thuật cho phép các máy tính có thể học. Cụ thể hơn, học máy là một phương pháp để tạo ra các chương trình máy tính bằng việc phân tích các tập dữ liệu. Học máy có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Các phương pháp phổ biến nhất của Machine Learning: Supervised Learning là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một dif liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước.
Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, nhãn). Supervised learning là nhóm phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning. Các dạng chính của Supervised Learning có thể kể tới bao gồm hồi quy 14 (Regression) và phân loại (Classification). Unsupervised Learning là thuật toán mà chúng ta không biết được out- come hay nhãn mà chỉ có dữ liệu đầu vào.
Thuật toán unsupervised learning sẽ dựa vào cấu trúc của dữ liệu để thực hiện một công việc nào đó, ví dụ như phân nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu (dimension re- duction) để thuận tiện trong việc lưu trữ và tính toán. Semi-supervised Learning là một kỹ thuật máy học nhằm cho phép dữ liệu đầu vào là một hỗn hợp các dữ liệu được gắn nhãn và không gắn nhãn. Trong đó chúng ta có đặt ra một kết quả và mục tiêu theo mong muốn.