Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của đô thị hóa và sự phát triển mạnh mẽ của các khu đô thị phức hợp, chung cư cao tầng tại Việt Nam đặt ra bài toán cấp thiết về an ninh và tự động hóa quản trị tòa nhà. Theo các báo cáo thống kê hạ tầng đô thị, số lượng căn hộ chung cư tại các đô thị loại I tăng trưởng trung bình 12 - 15%/năm, kéo theo nhu cầu kiểm soát truy cập và nhận diện khách ra vào chính xác, nhanh chóng. Tuy nhiên, phần lớn các chung cư hiện hữu vẫn sử dụng hệ thống bảo vệ cơ học hoặc hệ thống chuông cửa analog chỉ truyền âm thanh đơn thuần, thiếu tính trực quan và gây bất tiện cho cư dân khi phải trực tiếp di chuyển ra cửa an ninh để đón người quen.

graph LR
    A[Khách bấm bàn phím ma trận 4x4] --> B[Raspberry Pi 3 Controller]
    B --> C[Webcam VGA 640x480]
    B --> D[LCD 16x2 Display]
    B -->|MQTT Message| E[Mosquitto Broker]
    B -->|M-JPEG Stream TCP:5000| F[Android Client App]
    E -->|Push Notification / Status| F
    F -->|Lệnh mở cửa / Từ chối| E
    E -->|Phản hồi điều khiển| B

Đặt vấn đề và các điểm nghẽn kỹ thuật (Pain Points)

  1. Thiếu khả năng giám sát trực quan từ xa: Hệ thống Intercom analog truyền thống không cung cấp hình ảnh video trực tiếp, tiềm ẩn rủi ro an ninh khi người lạ giả danh.
  2. Chi phí đầu tư thiết bị thương mại quá cao: Các giải pháp IP Intercom chuyên dụng từ nước ngoài có chi phí phần cứng và bản quyền phần mềm đắt đỏ (dao động từ 15 - 30 triệu VNĐ/căn hộ), khó phổ cập cho phân khúc chung cư tầm trung và nhà trọ thông minh.
  3. Độ trễ truyền nhận và phụ thuộc mạng: Các hệ thống camera IP thông thường truyền qua cloud server nước ngoài thường gặp độ trễ cao (2 - 5 giây), không đáp ứng được yêu cầu phản hồi thời gian thực khi xác nhận mở cửa.

Mục tiêu của dự án

  1. Thiết kế và chế tạo phần cứng khối điều khiển trung tâm sử dụng bo mạch nhúng Raspberry Pi 3 Model B, tích hợp bàn phím ma trận 4x4 và màn hình LCD 16x2.
  2. Xây dựng pipeline thu thập và truyền phát video trực tiếp (Video Streaming) chuẩn nén M-JPEG độ phân giải $640 \times 480$ pixel với tốc độ xử lý tối thiểu 28 FPS.
  3. Triển khai giao thức truyền thông nhẹ MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) theo tiêu chuẩn ISO/IEC 20922 nhằm đảm bảo truyền nhận gói tin điều khiển 2 chiều với độ trễ dưới 250ms.
  4. Lập trình ứng dụng di động Native trên nền tảng Android (Android SDK/Android Studio) tích hợp Android Background Service để nhận thông báo thời gian thực khi có khách gọi phòng.
  5. Thi công mạch in PCB thực tế và kiểm thử mô hình hoạt động ổn định trong môi trường mạng nội bộ (LAN) lẫn mạng diện rộng (WAN/3G/4G).

Giải pháp kỹ thuật và kết quả kỳ vọng

Giải pháp tiếp cận kết hợp điện toán biên (Edge Computing) trên Raspberry Pi 3 và kiến trúc giao tiếp không đồng bộ (Asynchronous Messaging) giữa MQTT Broker và Android Client. Hệ thống kỳ vọng mang lại video trực quan với độ trễ thấp, giao diện trực quan, chi phí linh kiện giảm 60 - 70% so với giải pháp công nghiệp, hoạt động với nguồn điện chuẩn 5V DC/2.5A.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí kỹ thuật Intercom Analog truyền thống Hệ thống Camera Cloud thương mại Giải pháp IoT Raspberry Pi + MQTT (Đồ án)
Phương thức truyền dữ liệu Cáp đồng trục / Dây thoại 2-wire Wi-Fi / RTSP qua Cloud bên thứ 3 TCP/IP qua Broker MQTT nội bộ/Public
Độ trễ truyền video/âm thanh Thấp (< 100ms âm thanh, không video) Cao (1500 - 4000ms phụ thuộc Cloud) Rất thấp (300 - 500ms trên mạng LAN/WAN)
Xác thực 2 chiều từ xa Không (phải ở trong nhà) Có (qua App di động) Có (App Android Native + Background Service)
Chi phí phần cứng triển khai Trung bình (2 - 5 triệu VNĐ/bộ) Cao (10 - 25 triệu VNĐ/bộ) Thấp (1.5 - 2.5 triệu VNĐ/bộ)
Khả năng mở rộng & tùy biến Kém (hệ thống đóng) Hạn chế (phụ thuộc API nhà sản xuất) Rất cao (Mã nguồn mở Python & Android)

Phân loại yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Nhập số phòng qua keypad 4x4, hiển thị thông tin lên LCD 16x2, gửi thông báo đến đúng smartphone đăng ký, stream video VGA 28+ FPS, gửi lệnh mở cửa.
  • Should have (Nên có): Chế độ Background Service trên Android duy trì kết nối khi tắt màn hình, mã hóa tài khoản MQTT bằng Username/Password.
  • Could have (Có thể mở rộng): Lưu trữ lịch sử ra vào trên cơ sở dữ liệu SQLite, cảnh báo âm thanh chuông báo tại cổng.
  • Won't have (Chưa thực hiện ở phiên bản này): Nhận diện khuôn mặt bằng AI/Deep Learning, đàm thoại âm thanh hai chiều chuẩn Full-Duplex.

Thiết kế hệ thống

classDiagram
    class RaspberryPiController {
        +init_gpio()
        +scan_keypad() String
        +display_lcd(message)
        +start_gstreamer_pipeline()
        +mqtt_publish(topic, payload)
        +mqtt_on_message(topic, message)
    }
    class GStreamerPipeline {
        +v4l2src: /dev/video0
        +videorate: max-rate=30
        +jpegenc: quality=85
        +tcpserversink: port 5000
    }
    class MQTTBroker {
        +Host: IP/Domain
        +Port: 1883
        +Topic_Call: "apartment/call"
        +Topic_Control: "apartment/control"
    }
    class AndroidApplication {
        +MQTTService: Background
        +MainActivity: UI
        +MjpegView: SurfaceView
        +send_unlock_command()
        +show_notification()
    }
    RaspberryPiController --> GStreamerPipeline : Điều khiển luồng video
    RaspberryPiController --> MQTTBroker : Pub/Sub bản tin
    AndroidApplication --> MQTTBroker : Pub/Sub bản tin
    AndroidApplication ..> GStreamerPipeline : Nhận M-JPEG Stream

Danh mục công nghệ và thông số cấu hình

  • Khối xử lý trung tâm: Bo mạch Raspberry Pi 3 Model B, vi xử lý Broadcom BCM2837 64-bit Quad-Core ARM Cortex-A53 xung nhịp 1.2 GHz, 1GB RAM LPDDR2, GPU VideoCore IV, kết nối Wi-Fi 802.11n và Bluetooth 4.1.
  • Khối thu hình (Camera): Logitech C200 / Webcam E-Blue VGA, hỗ trợ định dạng video $640 \times 480$ pixel, chuẩn nén M-JPEG.
  • Khối hiển thị & giao tiếp ngoại vi: Màn hình LCD 16x2 chuẩn HD44780, Bàn phím ma trận $4 \times 4$ (16 nút bấm bố trí 4 hàng 4 cột quét logic).
  • Phần mềm & Giao thức:
    • Hệ điều hành: Raspbian OS (Debian-based Linux kernel 4.x).
    • Ngôn ngữ lập trình xử lý nhúng: Python 3.5+ (Module threading, RPi.GPIO, paho-mqtt).
    • Framework xử lý đa phương tiện: GStreamer 1.0 Pipeline.
    • Nền tảng di động: Android Studio 2.3+ (Target SDK: API 14+ Ice Cream Sandwich đến Android 8.0+).

Phương pháp luận (Methodology)

Dự án áp dụng mô hình phát triển V-Model kết hợp Agile phân đoạn để kiểm thử đồng thời giữa phần cứng và phần mềm:

  1. Giai đoạn 1 (Tuần 1 - 3): Khảo sát lý thuyết, thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển GPIO, cấu hình hệ điều hành Raspbian và cài đặt driver camera.
  2. Giai đoạn 2 (Tuần 4 - 7): Xây dựng pipeline GStreamer stream video M-JPEG; thiết lập MQTT Broker trên server và lập trình kịch bản đa luồng Python.
  3. Giai đoạn 3 (Tuần 8 - 11): Thiết kế giao diện Android UI (XML), cài đặt Android Background Service, kết nối thư viện Paho Java Client MQTT.
  4. Giai đoạn 4 (Tuần 12 - 14): Thi công mạch in PCB thực tế, lắp ráp mô hình cơ khí và kiểm thử độ trễ hệ thống trên các hạ tầng mạng khác nhau.

Implementation và kết quả

Quá trình phát triển phần mềm

Chương trình điều khiển trung tâm trên Raspberry Pi sử dụng kiến trúc đa luồng (Multithreading) trong Python để xử lý song song hai tác vụ độc lập: (1) Quét liên tục ma trận phím và cập nhật LCD; (2) Nhận dữ liệu điều khiển từ MQTT Broker để đóng/ngắt rơ-le mở cửa.

Trích đoạn mã nguồn xử lý đa luồng & MQTT trên Raspberry Pi (Python 3):

import threading
import time
import RPi.GPIO as GPIO
import paho.mqtt.client as mqtt

# Cấu hình chân GPIO cho Ma trận phím và Khóa cửa
RELAY_PIN = 18
ROW_PINS = [2, 3, 4, 17]
COL_PINS = [27, 22, 10, 9]

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(RELAY_PIN, GPIO.OUT)
GPIO.output(RELAY_PIN, GPIO.LOW)

MQTT_BROKER = "192.168.1.100" # Hoặc IP Public
MQTT_PORT = 1883
TOPIC_CALL = "apartment/room/call"
TOPIC_DOOR = "apartment/room/door"

def on_message(client, userdata, msg):
    payload = msg.payload.decode("utf-8")
    print(f"[MQTT Recv] Topic: {msg.topic}, Payload: {payload}")
    if payload == "UNLOCK":
        GPIO.output(RELAY_PIN, GPIO.HIGH)
        time.sleep(3) # Mở cửa trong 3 giây
        GPIO.output(RELAY_PIN, GPIO.LOW)

def mqtt_worker():
    client = mqtt.Client(client_id="RaspberryPi_Gateway")
    client.username_pw_set("admin", "password123")
    client.on_message = on_message
    client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60)
    client.subscribe(TOPIC_DOOR, qos=1)
    client.loop_forever()

# Pipeline GStreamer khởi chạy streaming video M-JPEG
# Lệnh shell: gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,width=640,height=480,framerate=30/1 ! jpegenc quality=85 ! tcpserversink host=0.0.0.0 port=5000

if __name__ == "__main__":
    t_mqtt = threading.Thread(target=mqtt_worker)
    t_mqtt.daemon = True
    t_mqtt.start()
    print("Hệ thống giám sát chung cư sẵn sàng hoạt động...")
    while True:
        # Vòng lặp quét bàn phím và đẩy tín hiệu gọi phòng
        time.sleep(0.1)

Triển khai Android Background Service (Java):

package com.example.apartmentmonitor;

import android.app.Service;
import android.content.Intent;
import android.os.IBinder;
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.*;

public class MQTTBackgroundService extends Service {
    private MqttClient client;
    private final String BROKER_URI = "tcp://192.168.1.100:1883";
    private final String SUB_TOPIC = "apartment/room/call";

    @Override
    public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
        try {
            client = new MqttClient(BROKER_URI, MqttClient.generateClientId(), null);
            MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
            options.setCleanSession(false);
            client.setCallback(new MqttCallback() {
                @Override
                public void messageArrived(String topic, MqttMessage message) {
                    Intent broadcastIntent = new Intent("APARTMENT_VISITOR_ALERT");
                    broadcastIntent.putExtra("ROOM_NUMBER", new String(message.getPayload()));
                    sendBroadcast(broadcastIntent);
                }
                @Override public void connectionLost(Throwable cause) {}
                @Override public void deliveryComplete(IMqttDeliveryToken token) {}
            });
            client.connect(options);
            client.subscribe(SUB_TOPIC, 1);
        } catch (MqttException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return START_STICKY; // Đảm bảo Service tự khởi động lại khi hệ thống thu hồi bộ nhớ
    }

    @Override
    public IBinder onBind(Intent intent) { return null; }
    
    @Override
    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        try { if(client != null) client.disconnect(); } catch (MqttException e) {}
    }
}

Kiểm thử và đánh giá hiệu năng (Testing & Validation)

Hệ thống đã trải qua quá trình kiểm thử thực nghiệm trong 30 ngày với hơn 500 lượt yêu cầu kết nối dưới các điều kiện đường truyền khác nhau.

Hạ tầng mạng thử nghiệm Băng thông khả dụng Độ trễ thông báo MQTT (ms) Tốc độ khung hình Video (FPS) Tỉ lệ mất gói tin (%) Trạng thái hiển thị
Mạng nội bộ LAN (Wi-Fi 2.4GHz) > 20 Mbps 45 - 80 ms 29.8 FPS 0.0% Rõ nét, không giật
Mạng Internet cáp quang WAN 10 - 15 Mbps 120 - 210 ms 28.5 FPS 0.4% Độ nét ổn định, mượt mà
Mạng di động 3G (HSPA+) 2 - 4 Mbps 350 - 580 ms 24.2 FPS 2.1% Độ trễ nhẹ, hình ảnh rõ
Mạng di động 4G LTE 15 - 30 Mbps 110 - 190 ms 28.9 FPS 0.2% Rõ nét, điều khiển tức thì

Tải phần cứng trên Raspberry Pi 3

  • Mức độ chiếm dụng CPU: Trung bình $32 - 45%$ khi đang stream M-JPEG $640 \times 480$ @ 30 FPS và xử lý đa luồng.
  • Bộ nhớ RAM tiêu thụ: Xấp xỉ $180\text{ MB} / 1024\text{ MB}$ ($< 18%$).
  • Nhiệt độ SoC Broadcom BCM2837: Dao động từ $48^\circ\text{C} - 56^\circ\text{C}$ khi hoạt động liên tục với tản nhiệt nhôm thụ động.

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc luồng kép độc lập (Dual-Pipeline Architecture): Phân tách hoàn toàn luồng truyền tín hiệu điều khiển (MQTT qua TCP) và luồng dữ liệu video streaming (GStreamer M-JPEG). Điều này ngăn chặn hiện tượng nghẽn lệnh điều khiển khi mạng bị suy hao băng thông video.
  2. Tối ưu hóa pipeline M-JPEG phần cứng: Khác với các giải pháp dùng webserver Python (như Flask hay SimpleHTTPServer) vốn tốn CPU để nén từng frame ảnh, pipeline GStreamer v4l2src đẩy trực tiếp khung hình vào bộ mã hóa jpegenc và xuất ra tcpserversink, giảm hơn 40% tải tính toán trên vi xử lý ARM.
  3. Mô hình kết nối nhẹ, tiết kiệm tài nguyên di động: Sử dụng MQTT QoS 1 với gói tin kích thước nhỏ (< 128 bytes) giúp ứng dụng Android nhận thông báo ngay cả khi thiết bị hoạt động ở chế độ tiết kiệm pin hoặc kết nối mạng 3G yếu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong đời sống

  • Chung cư mini và nhà trọ cao tầng: Lắp ráp tại cửa cổng chung. Khách nhấn số phòng tương ứng; chủ phòng ở bất kỳ đâu đều có thể quan sát video mặt khách và nhấn nút "Mở cửa" kích hoạt chốt khóa điện từ (Magnetic Lock / Solenoid Lock).
  • Văn phòng công ty / Coworking Space: Kiểm soát quyền ra vào của khách hẹn trước mà không cần bố trí nhân sự lễ tân trực 24/7.
  • Nhà ở gia đình thông minh (Smart Villa): Đóng vai trò chuông cửa thông minh (Video Doorbell) tích hợp cảnh báo từ xa.
journey
    title Trải nghiệm người dùng tương tác hệ thống
    section Khách đến chung cư
      Khách đến cửa cổng: 5: Khách
      Bấm số phòng trên Keypad: 5: Khách
      Quan sát thông báo LCD: 4: Khách
    section Hệ thống xử lý
      Raspberry Pi nhận diện mã phòng: 5: Hệ thống
      Bật camera & phát video: 5: Hệ thống
      Gửi bản tin MQTT đến Broker: 5: Hệ thống
    section Cư dân xác nhận
      Smartphone nhận thông báo: 5: Cư dân
      Mở app & quan sát video trực tiếp: 5: Cư dân
      Nhấn nút 'Mở cửa' trên màn hình: 5: Cư dân
      Khóa điện mở & khách vào: 5: Khách, Cư dân

Dự toán chi phí phần cứng (BOM) và hiệu quả đầu tư

Linh kiện / Thiết bị Số lượng Đơn giá ước tính (VNĐ) Thành tiền (VNĐ)
Bo mạch Raspberry Pi 3 Model B 01 950.000 950.000
Thẻ nhớ MicroSD 16GB Class 10 01 120.000 120.000
Logitech Webcam C200 / E-Blue VGA 01 250.000 250.000
Màn hình LCD 16x2 + Module giao tiếp 01 65.000 65.000
Bàn phím ma trận 4x4 01 35.000 35.000
Nguồn Adapter 5V - 2.5A & Mạch nguồn 01 110.000 110.000
Mạch in PCB, Rơ-le 5V, linh kiện thụ động 01 bộ 150.000 150.000
Tổng chi phí phần cứng 1.680.000 VNĐ

Hiệu quả kinh tế: Tiết kiệm hơn 75% chi phí đầu tư ban đầu so với các bộ chuông cửa IP chuyên nghiệp nhập khẩu (có giá từ 6.000.000 - 12.000.000 VNĐ/cụm thiết bị).

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Băng thông chuẩn M-JPEG: M-JPEG nén từng frame ảnh độc lập nên dung lượng luồng dữ liệu lớn hơn chuẩn H.264/H.265 khoảng 2.5 - 3 lần khi truyền qua Internet.
  • Bảo mật kênh truyền: Phiên bản thử nghiệm mới chỉ xác thực MQTT qua Username/Password cơ bản, chưa cấu hình lớp mã hóa bảo mật toàn diện SSL/TLS (Port 8883) và xác thực chứng chỉ số (X.509 Certificate).
  • Âm thanh một chiều: Hệ thống hiện tại tập trung tối ưu hình ảnh và điều khiển relay, chưa tích hợp giao tiếp thoại hai chiều (Two-way Audio Intercom).

Lộ trình nâng cấp và mở rộng (Roadmap)

  1. Nâng cấp chuẩn nén Video sang WebRTC / H.264: Giảm mức tiêu hao băng thông xuống dưới 1 Mbps mà vẫn duy trì độ trễ < 300ms.
  2. Tích hợp trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI Face Recognition): Nhúng mô hình nhận diện khuôn mặt người quen (sử dụng thư viện OpenCV / MobileNet SSD) trực tiếp trên Raspberry Pi để tự động mở cửa cho cư dân mà không cần bấm phím.
  3. Bảo mật đa tầng: Kích hoạt giao thức HTTPS cho luồng video và TLS 1.3 cho toàn bộ bản tin MQTT Broker.
  4. Mở rộng cơ sở dữ liệu Cloud: Đồng bộ nhật ký ra vào, hình ảnh khách đến với máy chủ Cloud Firebase / AWS DynamoDB để tra cứu lịch sử an ninh.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông & Công nghệ Thông tin: Tài liệu tham khảo thực tế về phương pháp tích hợp phần cứng nhúng Linux (Raspberry Pi GPIO) với lập trình ứng dụng di động Android Native qua giao thức IoT tiêu chuẩn.
  • Lập trình viên IoT & Kỹ sư Embedded: Tiếp cận mẫu thiết kế (Design Pattern) xử lý đa luồng trên Python để tránh hiện tượng nghẽn luồng xử lý I/O phần cứng, cùng kỹ thuật cấu hình pipeline GStreamer tối ưu hóa bộ nhớ.
  • Ban quản lý tòa nhà và Chủ nhà trọ thông minh: Giải pháp kỹ thuật khả thi, chi phí thấp để tự động hóa khâu đón khách, nâng cao an toàn an ninh khu dân cư mà không phải chịu chi phí bảo trì hệ thống độc quyền đắt đỏ.
  • Các nhóm nghiên cứu Smart Home: Khung kiến trúc mở dễ dàng tích hợp thêm các cảm biến môi trường (khói, gas, nhiệt độ) vào cùng một hệ sinh thái MQTT duy nhất.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu nguồn cấp ổn định 5V DC với dòng tải tối thiểu 2.5A cho Raspberry Pi 3. Đường truyền Internet tại trạm kiểm soát cần băng thông tải lên (Upload) tối thiểu 2 Mbps để đảm bảo luồng video $640 \times 480$ @ 28 FPS không bị nghẽn. Phía người dùng chỉ cần smartphone chạy hệ điều hành Android 4.0 (API 14) trở lên có kết nối 3G/4G hoặc Wi-Fi.

2. Khi mất kết nối Internet, hệ thống xử lý như thế nào?

Nếu mất kết nối mạng diện rộng (WAN), hệ thống vẫn duy trì hoạt động trong mạng nội bộ (LAN). Khi đó, các smartphone kết nối chung mạng Wi-Fi nội bộ của chung cư vẫn nhận được video stream và tín hiệu chuông bình thường thông qua IP tĩnh của Raspberry Pi.

3. Có thể phân quyền cho nhiều căn hộ cùng một lúc không?

Hoàn toàn có thể. Kiến trúc phân cấp chủ đề (Topic Tree) của MQTT cho phép định tuyến linh hoạt theo cấu trúc: apartment/building_A/room_{id}/call. Mỗi smartphone căn hộ sẽ chỉ đăng ký (Subscribe) vào đúng topic chứa mã số phòng của mình, đảm bảo tính riêng tư và bảo mật giữa các căn hộ.

4. Chi phí vận hành và bảo trì máy chủ MQTT hàng tháng là bao nhiêu?

Nếu sử dụng giải pháp Broker mã nguồn mở Mosquitto tự host trên một gói Cloud VPS cấu hình thấp (1 vCPU, 1GB RAM) hoặc dịch vụ Cloud MQTT miễn phí (dưới 100 kết nối đồng thời), chi phí duy trì chỉ dao động từ 0 đến 100.000 VNĐ/tháng cho toàn bộ một tòa chung cư mini.

5. Hệ thống chống nhiễu phím bấm và độ bền cơ khí thế nào?

Chương trình Python tích hợp thuật toán chống rung phím phần mềm (Software Debouncing) với độ trễ lọc nhiễu 20ms. Mạch in PCB được thiết kế đường mạch nguồn riêng biệt, cách ly quang (Optocoupler) cho khối điều khiển Rơ-le đóng ngắt khóa điện từ nhằm triệt tiêu hoàn toàn xung nhiễu điện áp ngược từ cuộn cảm khóa cửa.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình giám sát chung cư thông qua Internet" của nhóm tác giả Huỳnh Quốc Hoàng và Hồ Nhân Bảo (Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã giải quyết thành công bài toán giám sát an ninh và kiểm soát ra vào thời gian thực cho các mô hình nhà ở cao tầng hiện đại. Bằng việc kết hợp bo mạch tính toán nhúng Raspberry Pi 3 Model B, giao thức truyền tin nhẹ MQTT, framework xử lý đa phương tiện GStreamer và ứng dụng Android Native, hệ thống đạt được sự cân bằng tối ưu giữa hiệu năng ổn định, độ trễ truyền dẫn thấp và chi phí chế tạo tiết kiệm.

Mô hình là nền tảng thực nghiệm vững chắc để tiếp tục tích hợp các công nghệ hiện đại như Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) và mạng truyền thông 5G, mở ra hướng ứng dụng thương mại hóa rộng rãi trong các dự án đô thị thông minh và chuyển đổi số hạ tầng quản lý bất động sản trong tương lai.