Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu và thiết kế hệ thống phát hiện cháy trên SOCFPGA

• Tác giả: Trần Quốc Việt
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Hiếu Trường
• Trường học: Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu và thiết kế hệ thống phát hiện cháy trên SoC-FPGA
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TONG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Các đề tài nghiên cứu liên quan
• 1.3. Nội dung nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi đề tài
• 1.5. Hướng phát triển
• 2. CHƯƠNG 2: CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK — MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP
• 2.1. Convolutional Layer — Lớp tích chập
• 2.2. Pooling Layer - Lớp tổng hợp
• 2.3. Fully Connected Layer — Lớp kết nối đầy đủ
• 2.4. Các hàm kích hoạt thường dùng
• 2.5. Giới thiệu phần cứng sử dụng
• 2.5.1. Altera Arria 10 SoC Board
• 2.5.2. Webcam Logitech HD C27
• 2.6. Giới thiệu những gói thư viện, framework, phần mềm được sử dụng
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ TỔNG QUAN
• 3.1. Mô tả tổng quan hệ thống
• 3.2. Kiến trúc mô hình Alexnet được chỉnh sửa
• 4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÁT HIỆN CHÁY
• 4.1. Thu thập bộ dữ liệu và training
• 4.2. Xây dựng hệ điều hành Linux trên SoC-FPGA
• 4.3. Kiến trúc các thành phần trong PipeCNN
• 4.3.1. Data Mover Kernel
• 4.3.2. Mô hình PipeCNN được phát triển
• 4.3.3. Vấn đề PipeCNN đang gặp phải
• 4.3.4. Mô hình PipeCNN Pipeline dữ liệu đầu vào
• 4.3.5. Mô hình PipeCNN Pipeline toàn bộ hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 5.1. Tổng quan hệ thống được hiện thực
• 5.2. Thực nghiệm và đánh giá kết quả
• 5.2.1. Chuẩn bị tập dữ liệu
• 5.2.2. Chỉnh sửa tham số quan trọng trong hệ thống
• 5.2.3. Thực nghiệm hệ thống
• 5.2.4. Tài nguyên sử dụng
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 6.1. Khó khăn gặp phải
• 6.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Tóm tắt

I. Hệ thống phát hiện cháy và SOCFPGA

Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống phát hiện cháy trên nền tảng SOCFPGA, một công nghệ kết hợp giữa FPGA và bộ xử lý đa nhân. Hệ thống này sử dụng kỹ thuật máy tính để xử lý tín hiệu từ các cảm biến cháy, nhằm phát hiện sớm các đám cháy. SOCFPGA được lựa chọn do khả năng xử lý song song và tiết kiệm năng lượng, phù hợp với các ứng dụng hệ thống nhúng. Hệ thống được thiết kế để hoạt động tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người.

1.1. Thiết kế hệ thống

Quá trình thiết kế hệ thống bao gồm việc tích hợp các cảm biến cháy với FPGA để xử lý tín hiệu. Hệ thống sử dụng công nghệ phát hiện cháy dựa trên mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích hình ảnh từ camera. SOCFPGA đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa tốc độ xử lý và độ chính xác của hệ thống.

1.2. Xử lý tín hiệu

Xử lý tín hiệu là một phần quan trọng trong hệ thống, bao gồm việc lọc nhiễu và phân tích dữ liệu từ cảm biến. Hệ thống sử dụng các thuật toán kỹ thuật điện tử để đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện cháy. FPGA được tận dụng để thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng.

II. Ứng dụng thực tế và đánh giá

Hệ thống được thử nghiệm trong các môi trường thực tế, bao gồm các khu vực có nguy cơ cháy cao như rừng và khu công nghiệp. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện cháy với độ chính xác trên 80% và tốc độ xử lý 15 khung hình/giây. Hệ thống thông minh này có tiềm năng lớn trong việc ứng dụng vào thực tế, đặc biệt là trong lĩnh vực an toàn cháy nổ.

2.1. Thử nghiệm và kết quả

Hệ thống được thử nghiệm trên ba phương diện: tập ảnh test, video test và camera thực tế. Kết quả cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng được yêu cầu real-time. Thiết bị phát hiện cháy tích hợp với SOCFPGA đã chứng minh tính hiệu quả trong việc giảm thiểu thời gian phản ứng.

2.2. Đánh giá tài nguyên

Hệ thống được đánh giá dựa trên tiêu chí sử dụng tài nguyên trên SOCFPGA. Kết quả cho thấy hệ thống sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả, đảm bảo tính khả thi khi triển khai trên quy mô lớn. Phần cứng nhúng được tối ưu hóa để giảm thiểu chi phí và năng lượng tiêu thụ.

III. Hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu đề xuất các hướng phát triển tiếp theo, bao gồm việc cải tiến mô hình PipeCNN để tăng tốc độ xử lý và độ chính xác. Hệ thống cũng có thể được tích hợp với các công nghệ IoT để mở rộng phạm vi ứng dụng. Hệ thống phát hiện cháy trên SOCFPGA hứa hẹn sẽ trở thành một giải pháp hiệu quả trong việc phòng chống cháy nổ.

3.1. Cải tiến mô hình

Nhóm nghiên cứu đề xuất cải tiến mô hình PipeCNN bằng cách áp dụng kỹ thuật Pipeline để tăng tốc độ xử lý. Điều này giúp hệ thống đạt được hiệu suất cao hơn trong việc phát hiện cháy.

3.2. Tích hợp IoT

Hệ thống có thể được tích hợp với các công nghệ IoT để thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp mở rộng phạm vi ứng dụng của hệ thống trong các lĩnh vực như quản lý rừng và an ninh công nghiệp.