I. Giới thiệu
Đề tài 'Thiết kế hệ thống mở cửa tự động nhận diện đeo khẩu trang và nhiệt độ cơ thể' được thực hiện trong bối cảnh đại dịch Covid-19. Hệ thống này không chỉ giúp kiểm soát ra vào mà còn đảm bảo an toàn cho sức khỏe cộng đồng. Việc sử dụng công nghệ nhận diện để phát hiện người đeo khẩu trang và đo nhiệt độ cơ thể là một giải pháp hiệu quả. Hệ thống được thiết kế với hai khối chính: khối nhận diện khuôn mặt và khối đo nhiệt độ. Sự kết hợp này không chỉ nâng cao tính năng mà còn đảm bảo tính an toàn cho người sử dụng.
1.1. Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là phát triển một hệ thống có khả năng tự động mở cửa khi nhận diện người đeo khẩu trang và có nhiệt độ cơ thể bình thường. Hệ thống sử dụng Raspberry Pi để xử lý hình ảnh và STM32 để điều khiển cơ cấu mở cửa. Việc áp dụng MobileNetV2 trong nhận diện khuôn mặt giúp tối ưu hóa tốc độ và độ chính xác của hệ thống. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn đảm bảo hiệu suất hoạt động cao trong các điều kiện khác nhau.
II. Thiết kế hệ thống
Hệ thống được chia thành hai khối chính: khối nhận diện khuôn mặt và khối đo nhiệt độ. Khối nhận diện sử dụng Raspberry Pi 4 với kiến trúc MobileNetV2 để phát hiện người có đeo khẩu trang hay không. Khối đo nhiệt độ sử dụng cảm biến không tiếp xúc để đo nhiệt độ cơ thể. Hệ thống được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Việc sử dụng cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc giúp tăng cường tính an toàn và tiện lợi cho người sử dụng.
2.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm các linh kiện như Raspberry Pi, STM32, cảm biến nhiệt độ và servo. Sơ đồ khối hệ thống được thiết kế rõ ràng, giúp dễ dàng trong việc lắp ráp và bảo trì. Việc sử dụng servo để mô phỏng hoạt động đóng mở cửa giúp hệ thống hoạt động mượt mà và chính xác. Các linh kiện được lựa chọn dựa trên tiêu chí tiết kiệm chi phí và hiệu suất cao, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định trong thời gian dài.
III. Kết quả
Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong việc nhận diện người đeo khẩu trang và đo nhiệt độ cơ thể. Độ chính xác của mô hình nhận diện đạt trên 90% trong điều kiện ánh sáng tốt. Hệ thống cũng cho thấy khả năng hoạt động ổn định khi có nhiều người ra vào. Việc đánh giá hoạt động của từng khối cho thấy sự phối hợp nhịp nhàng giữa các thành phần trong hệ thống, từ đó nâng cao tính khả thi của giải pháp này trong thực tế.
3.1. Đánh giá mô hình nhận diện
Mô hình nhận diện khẩu trang sử dụng MobileNetV2 cho kết quả khả quan. Đánh giá cho thấy mô hình có thể nhận diện chính xác trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Việc sử dụng TensorFlow và Keras trong quá trình huấn luyện mô hình giúp tối ưu hóa hiệu suất. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có thể hoạt động hiệu quả trong thời gian thực, đáp ứng nhanh chóng yêu cầu của người sử dụng.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Đề tài đã thành công trong việc thiết kế và triển khai hệ thống mở cửa tự động nhận diện đeo khẩu trang và đo nhiệt độ cơ thể. Hệ thống không chỉ đáp ứng yêu cầu an toàn trong bối cảnh dịch bệnh mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các ứng dụng trong tương lai. Việc cải tiến và nâng cấp hệ thống có thể được thực hiện bằng cách tích hợp thêm các tính năng như nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi người dùng. Điều này sẽ giúp hệ thống trở nên thông minh hơn và phục vụ tốt hơn cho nhu cầu thực tế.
4.1. Hướng phát triển
Hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy. Việc áp dụng các công nghệ này sẽ giúp nâng cao khả năng nhận diện và phân tích dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất hoạt động của hệ thống. Ngoài ra, việc phát triển ứng dụng di động để theo dõi và quản lý hệ thống từ xa cũng là một hướng đi tiềm năng trong tương lai.
