I. Giới thiệu
Đề tài 'Thiết kế hệ thống điều khiển thiết bị điện qua nhận diện cử chỉ' tập trung vào việc phát triển một hệ thống điều khiển thiết bị điện trong hộ gia đình thông qua cử chỉ tay. Hệ thống này không chỉ giúp người dùng dễ dàng điều khiển các thiết bị điện mà còn mang lại sự tiện lợi và hiện đại trong cuộc sống hàng ngày. Việc sử dụng công nghệ nhận diện cử chỉ giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào các thiết bị điều khiển truyền thống như remote hay smartphone. Hệ thống được thiết kế với hai khối chính: máy chủ và máy khách, trong đó máy chủ sẽ nhận diện cử chỉ và máy khách sẽ thực hiện điều khiển thiết bị. Điều này cho phép người dùng có thể tương tác một cách tự nhiên và linh hoạt.
1.1 Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là thiết kế và triển khai một hệ thống điều khiển thiết bị điện bằng nhận diện cử chỉ. Hệ thống sẽ cho phép người dùng tùy chỉnh các cử chỉ để điều khiển các thiết bị điện khác nhau. Ngoài ra, hệ thống cũng hỗ trợ điều khiển bằng nút nhấn vật lý và giao diện điều khiển trên màn hình. Việc nghiên cứu và phát triển mô hình nhận diện cử chỉ sẽ giúp nâng cao khả năng tương tác giữa người dùng và thiết bị, đồng thời tạo ra một trải nghiệm sử dụng thân thiện và hiệu quả.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản liên quan đến nhận diện cử chỉ và các công nghệ hỗ trợ. Đề tài sử dụng thư viện MediaPipe để nhận diện các điểm mốc trên bàn tay, từ đó xác định các cử chỉ khác nhau. Thư viện này cho phép phát hiện 21 điểm mốc trên bàn tay, giúp mô hình có thể nhận diện chính xác các cử chỉ. Bên cạnh đó, thư viện Keras được sử dụng để huấn luyện mô hình học sâu, giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện cử chỉ. Việc kết hợp giữa hai thư viện này tạo ra một nền tảng vững chắc cho hệ thống điều khiển thiết bị điện.
2.1 Mô hình nhận diện cử chỉ
Mô hình nhận diện cử chỉ được xây dựng dựa trên các điểm mốc bàn tay được phát hiện bởi MediaPipe. Mỗi cử chỉ sẽ tương ứng với một bộ tọa độ khác nhau của các điểm mốc, từ đó tạo thành tập dữ liệu huấn luyện cho mô hình. Quá trình huấn luyện sử dụng Keras để xây dựng kiến trúc mạng nơ-ron, bao gồm các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Lớp đầu ra sử dụng hàm Softmax để phân loại các cử chỉ, giúp mô hình có thể nhận diện và phản hồi chính xác các lệnh điều khiển từ người dùng.
III. Thiết kế hệ thống
Hệ thống được thiết kế với hai khối chính: khối xử lý (máy chủ) và khối điều khiển (máy khách). Khối xử lý sẽ nhận diện cử chỉ và gửi tín hiệu điều khiển đến khối máy khách thông qua giao thức TCP/IP. Khối máy khách sẽ nhận tín hiệu và thực hiện điều khiển các thiết bị điện như đèn, quạt, tivi, v.v. Thiết kế này không chỉ đảm bảo tính linh hoạt trong việc điều khiển mà còn giúp người dùng có thể tương tác một cách tự nhiên với hệ thống. Hệ thống cũng được trang bị giao diện điều khiển thân thiện, giúp người dùng dễ dàng tùy chỉnh và điều khiển thiết bị.
3.1 Tính toán và thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm các linh kiện như Raspberry Pi 4 và ESP32. Raspberry Pi 4 được sử dụng làm máy chủ để xử lý tín hiệu và nhận diện cử chỉ, trong khi ESP32 đóng vai trò là máy khách để điều khiển thiết bị điện. Thiết kế sơ đồ khối cho hệ thống giúp xác định rõ ràng các kết nối và chức năng của từng linh kiện. Việc tính toán công suất tiêu thụ của các linh kiện cũng được thực hiện để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả.
IV. Kết quả
Kết quả của đề tài cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện cử chỉ và điều khiển thiết bị điện một cách hiệu quả. Qua quá trình thử nghiệm, độ chính xác của mô hình nhận diện cử chỉ đạt được tỷ lệ cao, cho phép người dùng thực hiện các thao tác bật/tắt thiết bị một cách dễ dàng. Hệ thống cũng cho phép điều khiển trực tiếp thông qua giao diện, mang lại sự linh hoạt cho người dùng. Đánh giá tổng quan cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng được các yêu cầu đề ra trong mục tiêu nghiên cứu.
4.1 Đánh giá mô hình
Mô hình nhận diện cử chỉ được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, tốc độ nhận diện và khả năng tương tác. Kết quả cho thấy mô hình hoạt động hiệu quả trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và có thể nhận diện chính xác các cử chỉ trong khoảng cách nhất định. Việc sử dụng các công nghệ hiện đại như MediaPipe và Keras đã giúp nâng cao hiệu suất của mô hình, đồng thời tạo ra một trải nghiệm người dùng tốt hơn.
V. Kết luận và hướng phát triển
Đề tài 'Thiết kế hệ thống điều khiển thiết bị điện qua nhận diện cử chỉ' đã đạt được các mục tiêu đề ra, tạo ra một hệ thống điều khiển thiết bị điện thông minh và tiện lợi. Hệ thống không chỉ giúp người dùng dễ dàng điều khiển các thiết bị mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực Internet of Things (IoT). Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm nhiều tính năng như điều khiển từ xa qua internet, hoặc kết nối với các thiết bị thông minh khác trong gia đình.
5.1 Hướng phát triển
Hệ thống có thể được phát triển thêm với các tính năng như điều khiển từ xa qua ứng dụng di động, tích hợp với các thiết bị IoT khác, hoặc mở rộng khả năng nhận diện cử chỉ để hỗ trợ nhiều loại cử chỉ hơn. Việc nghiên cứu và phát triển thêm các mô hình học sâu mới cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận diện của hệ thống, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng.
