MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS MAJOR: MECHATRONICS ENGINEERING TECHNOLOGY DEVELOPMENT OF A SMART WEARABLE DEVICE FOR MONITORING DOG'S HEALTH AND BEHAVIOR IN REAL-TIME INSTRUCTOR: TRAN THUY UYEN PHUONG STUDENT: NGUYEN NGOC HAN NGUYEN BA PHAT NGUYEN CONG QUY Ho Chi Minh city, July 2024 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING GRADUATION THESIS Development Of A Smart Wearable Device For Monitoring Dog's Health And Behavior In Real-Time Supervisor: ThS. Tran Thuy Uyen Phuong Student Name: Student ID: Class: Nguyen Ngoc Han 20134014 20134A Nguyen Ba Phat 20134019 20134A Nguyen Cong Quy 20134022 20134A Year of Admission: 2020-2024 Ho Chi Minh City, July 2024 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING DEPARTMENT OF MECHATRONICS GRADUATION THESIS Development Of A Smart Wearable Device For Monitoring Dog's Health And Behavior In Real-Time Supervisor: ThS. Tran Thuy Uyen Phuong Student Name Student ID Class Nguyen Ngoc Han 20134014 20134A Nguyen Ba Phat 20134019 20134A Nguyen Cong Quy 20134022 20134A Ho Chi Minh City, July 2024 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY Độc lập - Tự do – Hạnh phúc NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Học kỳ II / năm học 2023-2024 Giảng viên hướng dẫn: ThS.
Trần Thụy Uyên Phương. Sinh viên thực hiện: Nguyễn Ngọc Hân.Điện thoại: 0392278604 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Bá Phát.Điện thoại: 0383483121 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Công Quý. Đề tài tốt nghiệp: - Mã số đề tài: CDT-60 - Tên đề tài: Development of a smart wearable device for monitoring dog's health and behavior in real-time 2. Các số liệu, tài liệu ban đầu: • Một tập dataset chứa giá trị cảm biến gia tốc được thu thập trên nhiều loại chó khác nhau cho những tham khảo và huấn luyện mô hình máy học.
• Một số bài báo đã thực hiện về đề tài tương tự. Nội dung chính của đồ án: Đề tài tập trung vào việc phát triển một thiết bị đeo có khả năng theo dõi sức khỏe và hành vi của chó trong thời gian thực. Thiết bị sẽ kết hợp các cảm biến và mạch điện tử để thu thập dữ liệu về vị trí, nhiệt độ cơ thể, mức độ vận động của chó. Dữ liệu này sau đó sẽ được phân tích bằng mô hình học máy để nhận biết, dự đoán hành vi của chó, từ đó cảnh báo về tình trạng sức khỏe và hành vi bất thường để chủ nhân kịp thời chăm sóc.
Các sản phẩm dự kiến • 1 thiết bị đeo nhỏ gọn gắn lên cổ của chó để đo thu thập các giá trị cần thiết. • 1 máy chủ server phân tích và đưa ra dự đoán về hành vi sức khỏe của chó. • 1 ứng dụng trên điện thoại để chủ nhân giám sát được hành vi và sức khỏe của chó. Ngôn ngữ trình bày: Bản báo cáo: Tiếng Anh Tiếng Việt Trình bày bảo vệ: Tiếng Anh Tiếng Việt TRƯỞNG BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) Được phép bảo vệ …………………………………………… (GVHD ký, ghi rõ họ tên) COMMITMENT • Project: Development of a smart wearable device for monitoring dog's health and behavior in real-time.
Tran Thuy Uyen Phuong •Student: Nguyen Ba Phat • Student ID: 20134019 - Class: 20134A • Adress: Linh Chieu Ward, Thu Duc City, Ho Chi Minh City • Phone number: 0383483121 • Email: 20134019@student.vn • Student: Nguyen Ngoc Han • Student ID: 20134014 - Class: 20134A • Adress: Phuoc Long B Ward, Thu Duc City, Ho Chi Minh City • Phone number: 0392278604 • Email: 20134014@student.vn • Student: Nguyen Cong Quy • Student ID: 20134022 - Class: 20134A • Adress: Truong Tho Ward, Thu Duc City, Ho Chi Minh City • Phone number: 0985869398 • Email: 20134022@student.vn • Graduation thesis submission date: • Commitment: “I affirm that the graduate thesis presented here is the result of my research and efforts. I have not replicated any content from published articles without appropriate citations. Should any breach be identified, I acknowledge full accountability for the consequences.” Ho Chi Minh City, … July 2024 i ACKNOWLEDGEMENT The successful completion of our capstone project, "Development of a Smart Wearable Device for Monitoring Dog's Health and Behavior in Real-Time," marks a significant milestone in our academic journey at the Faculty of Mechanical Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology and Education. We would like to express our profound gratitude to our supervisors, ThS.
Tran Thuy Uyen Phuong and TS. Bui Ha Duc, for their invaluable guidance, unwavering support, and insightful advice throughout the course of this project. Our heartfelt appreciation extends to the esteemed faculty members, lecturers, and senior students at the Ho Chi Minh City University of Technology and Education, particularly within the Faculty of Mechanical Engineering. Their dedication to imparting knowledge, both in general and specialized courses, has been instrumental in building our solid theoretical foundation.
Their continuous support and mentorship have been pivotal in our academic growth and the successful implementation of this project. We are deeply indebted to our families, whose unconditional support and encouragement have been our pillars of strength throughout this challenging yet rewarding journey. Their belief in our abilities has been a constant source of motivation. We also wish to acknowledge the university administration for providing an environment conducive to learning and innovation.
The state-of-the-art facilities and resources have significantly contributed to the realization of our project goals. To our friends and peers, your camaraderie and support have made this journey not only educational but also enjoyable. The collaborative spirit and intellectual discussions have enriched our learning experience immensely. In closing, we would like to convey our sincere wishes for continued good health and success to our esteemed professors in the Faculty of Mechanical Engineering, especially ThS.
Tran Thuy Uyen Phuong and TS. Bui Ha Duc. Your contributions to our academic and personal growth are immeasurable and deeply appreciated. To everyone who has been a part of this journey, directly or indirectly, we extend our heartfelt gratitude.
Your collective support has been the cornerstone of our success. Sincerely, Nguyen Ngoc Han ii ABSTRACT In the context of the increasingly close relationship between humans and pets, the demand for monitoring pet health and behavior is constantly growing. However, traditional pet care methods cannot fully meet this demand due to limitations in providing comprehensive and continuous health data. To address this issue and harness the potential of modern technology, we conducted research and developed a smart wearable device for dogs.
This device integrates an accelerometer, temperature sensor, GPS, Wi-Fi/NB-IoT connectivity, and an AI model, enabling comprehensive and continuous collection, transmission, and analysis of health data. The data is transmitted to Amazon Web Services (AWS), where it is stored in the cloud. The AI model, running on an EC2 instance, analyzes real-time data to predict dog behavior and health status. The comprehensive cloud-based infrastructure provides a solid foundation for data processing and storage.
Future developments could expand the system's capabilities to track additional health parameters and refine the AI model for more accurate predictions, further advancing the field of pet health monitoring. We expect that this device will not only provide comprehensive, continuous health data but also can predict behavior and detect health problems early, transforming the way we care for and understand pets, and thereby improving their quality of life. iii Tóm Tắt Trong bối cảnh mối quan hệ giữa con người và thú cưng ngày càng gắn bó, nhu cầu theo dõi sức khỏe và hành vi của thú cưng không ngừng gia tăng. Tuy nhiên, các phương pháp chăm sóc thú cưng truyền thống không thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu này do hạn chế trong việc cung cấp dữ liệu sức khỏe toàn diện và liên tục.
Để giải quyết vấn đề này và khai thác tiềm năng của công nghệ hiện đại, chúng tôi tiến hành nghiên cứu và phát triển thiết bị đeo thông minh cho chó. Thiết bị này tích hợp cảm biến gia tốc, cảm biến nhiệt độ, GPS, kết nối Wi-Fi/ NB-IoT và mô hình AI, cho phép thu thập, truyền và phân tích dữ liệu sức khỏe một cách toàn diện và liên tục. Dữ liệu được truyền đến Amazon Web Services (AWS), nơi nó được lưu trữ trên đám mây. Mô hình AI chạy trên một phiên bản EC2 phân tích dữ liệu thời gian thực để dự đoán hành vi và tình trạng sức khỏe của chó.
Cơ sở hạ tầng toàn diện dựa trên đám mây cung cấp nền tảng vững chắc cho việc xử lý và lưu trữ dữ liệu. Các phát triển trong tương lai có thể mở rộng khả năng của hệ thống để theo dõi các thông số sức khỏe bổ sung và tinh chỉnh mô hình AI để dự đoán chính xác hơn, từ đó tiếp tục phát triển lĩnh vực theo dõi sức khỏe thú cưng. Chúng tôi kỳ vọng rằng thiết bị này sẽ không chỉ cung cấp dữ liệu sức khỏe toàn diện, liên tục mà còn có khả năng dự đoán hành vi và phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe, hướng tới việc thay đổi cách chúng ta chăm sóc và thấu hiểu thú cưng, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống của chúng. iv TABLE OF CONTENT CHAPTER 1.
INTRODUCTION AND RESEARCH FOUNDATION. International Research Situation (Global Research Landscape). Domestic Research Situation (Local Research Contributions). Purpose of the Study.
Scope of the Study. Wearable Device Technologies for Pet Monitoring. Overview of Current Pet Wearable Devices. Accelerometers and gyroscopes.
Global Positioning System (GPS). Wireless Communication Technologies. Introduction to Wireless Communication Technologies. Wi-Fi Technology.
NB-IoT Technology. Cloud Computing and Internet of Things. Machine Learning for Behavior Analysis. Recent Machine Learning Techniques Applied to Animal Behavior Analysis18 2.
Machine Learning Algorithms Overview. Fuzzy Logic Systems. HARDWARE DESIGN AND FABRICATION. Embedded System Components Selection.
Power Management and Battery Selection. The Box Design. MPU6050 Data Filtering and Noise Reduction. Machine Learning Model Development for Behavior Prediction .4 Model Performance Evaluation.
Fuzzy Logic for Health Prediction. DEPLOYMENT ON AWS. System Architecture Overview. Device Configuration and Connectivity.
Cloud-based Data Processing and Storage. Data Ingestion and Deployment (AWS IoT Core). AWS Lambda Functions for Data Processing. DynamoDB for Data Storage.
API Gateway for Data Access. Model Deployment on AWS EC2. User Interface Development. Wearable Hardware Device Performance.
Sensor Data Processing and Feature Extraction. Machine Learning Model for Behavior Classification. Cloud Integration and Real-time Monitoring. CONCLUSION AND FUTURE WORK.
Summary and Conclusions. Limitations and Challenges. Future Enhancements and Research Directions. 93 LIST OF FIGURES Figure 2.
Examples of Pet Wearable Devices and Applications for Health and Activity Monitoring [7]. Sensing Principles of Accelerometers and Gyroscopes in Motion Tracking[27] 9 Figure 2. Ecosystem of Wi-Fi Connected Devices and Applications[9]. Applications of Narrowband IoT (NB-IoT) Across Different Domains[13].
Cloud-Based Architectures for Internet of Things (IoT) Devices [15]. Description of SVM algorithm [22]. Example for Linear SVM[23]. The repeating module in a standard RNN contains a single layer [23].
The repeating module in an LSTM contains four interacting layers [23]. Forget Gate Layer [23]. Determines what new information should be added to the cell state. Update the value for the cell state.Adjust the information in the output through the Tanh function.Time-series forecasting [25].
Video analysis for human action recognition [26]. Block diagram of a fuzzy logic system .Hardware block diagram .