Luận Văn Thạc Sĩ: Phát Hiện Khói Bằng Xử Lý Ảnh Và Logic Mờ Trong Điều Khiển Tự Động Hóa

LỜI CÁM ƠN

TÓM TẮT LUẬN VĂN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu sơ lược vấn đề và ý nghĩa khoa học đề tài

1.2. Ứng dụng thực tiễn

1.3. Nghiên cứu tổng quan

1.3.1. Tổng quan bài toán nhận dạng

1.3.2. Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng

1.3.3. Tổng quan hệ thống thu nhận ảnh

1.3.4. Các thuật toán phát hiện khói đã công bố

1.3.4.1. Phương pháp báo cháy sớm dựa vào đặc tính động và tĩnh của khói

1.3.4.2. Phương pháp phát hiện khói dựa vào phân tích không gian và thời gian

1.3.4.3. Phương pháp phát hiện khói-lửa bằng cách phân tích Wavelet

1.3.4.4. Phương pháp phát hiện khói-lửa dựa vào độ tương phản

1.3.4.5. Phương pháp phát hiện khói-lửa dựa vào đặc tính tĩnh và động của khói được thực hiện trong thư mục

1.4. Mục tiêu đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh số

2.2. Độ phân giải của ảnh

2.3. Mức xám của ảnh

2.4. Quan hệ giữa các điểm ảnh

2.5. Không gian màu

2.5.1. Không gian RGB

2.5.2. Không gian HSV

2.5.3. Không gian YCbCr

2.6. Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh

2.6.1. Thu nhận ảnh

2.6.1.1. Các thiết bị thu nhận ảnh

2.6.1.2. Lấy mẫu và lượng tử hóa

2.6.2. Một số phương pháp biểu diễn ảnh

2.6.3. Các định dạng ảnh

2.7. Cải thiện ảnh sử dụng các toán tử điểm

2.7.1. Tăng độ tương phản (Stretching Contrast)

2.7.2. Tách nhiễu và phân ngưỡng

2.7.3. Biến đổi âm bản (Digital Negative)

2.7.4. Nén dải độ sáng

2.7.5. Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian

2.7.5.1. Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: lọc trung bình và lọc dải thông

2.7.5.2. Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến

2.7.5.3. Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân

2.8. Nhận dạng ảnh

2.8.1. Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian

2.8.1.1. Phân hoạch không gian

2.8.1.2. Hàm phân lớp

2.8.1.3. Thuật toán nhận dạng không gian (thuật toán nhận dạng trong tự học)

2.8.2. Nhận dạng dựa theo cấu trúc

2.8.3. Nhận dạng dựa trên mạng Noron

2.8.3.1. Mạng Hopfield

2.8.3.2. Mạng Kohonen hay bản đồ Kohonen hoặc bản đồ tự tổ chức

2.8.4. Nhận dạng dựa trên thuật toán logic mờ

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG GIẢI THUẬT

3.1. Giải thuật tổng quát

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.3. Đề xuất giải thuật

3.3.1. Giới thiệu thuật toán trừ MEM

3.3.2. Khái niệm COTOUT

3.3.3. Giải thuật xử lý COTOUT

3.3.4. Phân tích các đặc tính tĩnh

3.3.4.1. Giải thuật xử lý màu sắc

3.3.5. Phân tích các đặc tính động của khói

3.3.5.1. Dựa vào độ phân tán

3.3.5.2. Dựa vào tốc độ phát triển của khói

3.3.6. Thuật toán thông minh Logic mờ dùng để kết luận đầu ra

3.3.6.1. Định nghĩa tập mờ ứng với mỗi đầu vào của thuật toán Logic-mờ

3.3.6.1.1. Tập mờ của đầu vào là phần trăm pixel có khói

3.3.6.1.2. Tập mờ của đầu vào là độ phân tán của khói

3.3.6.1.3. Tập mờ của đầu vào là độ phát triển của khói theo thời gian

3.3.6.1.4. Tập mờ của đầu ra

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1. Thông tin liên quan để đánh giá kết quả đầu ra

4.2. Kết quả thu nhận được

4.2.1. Kết quả phương pháp trừ nền phát hiện chuyển động

4.2.2. Kết quả giải thuật xử lý đặc tính tĩnh (màu sắc)

4.2.3. Kết quả giải thuật xử lý đặc tính động (độ phân tán và phát triển theo thời gian)

4.2.4. Kết quả khi dùng thuật toán Logic-mờ để đánh giá kết quả

5. CHƯƠNG 5: HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về đề tài

Đề tài Luận Văn Thạc Sĩ: Phát Hiện Khói Bằng Xử Lý Ảnh Và Logic Mờ Trong Điều Khiển Tự Động Hóa tập trung vào việc phát triển một hệ thống phát hiện khói sớm thông qua việc sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp với thuật toán logic mờ. Trong bối cảnh hiện nay, việc phát hiện sớm các đám cháy là rất quan trọng, đặc biệt là trong các khu vực có nguy cơ cao như nhà xưởng, kho chứa hàng hóa dễ cháy. Hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản mà còn nâng cao hiệu quả trong công tác phòng cháy chữa cháy. Đề tài cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ hiện đại trong việc phát hiện khói, từ đó mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực an toàn cháy nổ.

1.1. Tầm quan trọng của việc phát hiện khói

Việc phát hiện khói sớm có thể cứu sống nhiều người và giảm thiểu thiệt hại tài sản. Theo thống kê, hàng năm có hàng nghìn vụ cháy xảy ra, gây thiệt hại lớn về người và kinh tế. Hệ thống phát hiện khói truyền thống thường chỉ hoạt động khi khói đã lan tỏa đến cảm biến, dẫn đến việc phát hiện muộn. Do đó, việc phát triển hệ thống phát hiện khói sớm là rất cần thiết. Hệ thống này sẽ sử dụng camera giám sát để theo dõi và phát hiện khói ngay từ giai đoạn đầu, khi đám cháy mới bắt đầu hình thành.

II. Cơ sở lý thuyết

Đề tài dựa trên các nguyên lý cơ bản của xử lý ảnh và logic mờ. Xử lý ảnh là quá trình biến đổi hình ảnh để cải thiện chất lượng hoặc trích xuất thông tin. Trong khi đó, logic mờ cho phép xử lý thông tin không chắc chắn, giúp hệ thống đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc phát hiện khói. Các thuật toán xử lý ảnh sẽ được áp dụng để phân tích các đặc tính của khói như màu sắc, hình dạng và chuyển động. Sự kết hợp giữa xử lý ảnh và logic mờ sẽ tạo ra một hệ thống thông minh có khả năng phát hiện khói một cách hiệu quả và chính xác.

2.1. Các phương pháp xử lý ảnh

Các phương pháp xử lý ảnh được sử dụng trong đề tài bao gồm phân tích không gian và thời gian của khói. Phân tích không gian giúp xác định vị trí của khói trong khung hình, trong khi phân tích thời gian giúp theo dõi sự phát triển của khói theo thời gian. Các thuật toán như phân tích Wavelet và các phương pháp nhận dạng dựa trên đặc tính tĩnh và động của khói sẽ được áp dụng để tối ưu hóa quá trình phát hiện.

III. Phát triển hệ thống

Hệ thống phát hiện khói được xây dựng dựa trên các mô hình và thuật toán đã được nghiên cứu. Việc xây dựng bộ dữ liệu video từ các tình huống thực tế sẽ giúp hệ thống học hỏi và cải thiện khả năng phát hiện. Hệ thống sẽ được mô phỏng trên nền tảng Windows, cho phép người dùng dễ dàng theo dõi và quản lý. Các thông số ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống cũng sẽ được phân tích để đưa ra các điều chỉnh cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.

3.1. Mô phỏng và thử nghiệm

Mô phỏng hệ thống trên nền tảng Windows sẽ giúp kiểm tra tính khả thi và hiệu quả của các thuật toán đã phát triển. Các thử nghiệm sẽ được thực hiện trong các điều kiện khác nhau để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Kết quả thu được từ các thử nghiệm sẽ được phân tích để đưa ra các phương pháp cải tiến, nhằm tăng cường khả năng phát hiện khói trong các tình huống thực tế.

IV. Kết quả và ứng dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống phát hiện khói bằng xử lý ảnh và logic mờ có khả năng phát hiện khói sớm với độ chính xác cao. Hệ thống này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như an toàn cháy nổ trong các nhà máy, kho bãi, và thậm chí trong việc bảo vệ rừng. Việc sử dụng camera giám sát không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả trong công tác phòng cháy chữa cháy. Hệ thống cũng có thể được mở rộng để phát hiện các tình huống nguy hiểm khác, từ đó góp phần bảo vệ tài sản và tính mạng con người.

4.1. Ứng dụng thực tiễn

Hệ thống phát hiện khói có thể được triển khai tại các khu vực có nguy cơ cháy cao như nhà xưởng, kho chứa hàng hóa dễ cháy, và các khu vực công cộng. Việc phát hiện sớm sẽ giúp các cơ quan chức năng có biện pháp xử lý kịp thời, từ đó giảm thiểu thiệt hại. Ngoài ra, hệ thống cũng có thể được sử dụng trong các tình huống khẩn cấp như cháy rừng, giúp bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi trường.

Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Và Logic Mờ Để Phát Hiện Khói Trong Hệ Thống Tự Động Hóa