Giới thiệu dự án

Hỏa hoạn tại các khu chung cư và nhà cao tầng đang là một trong những thách thức an toàn đô thị cấp bách nhất hiện nay. Theo số liệu thống kê từ Cục Cảnh sát Phòng cháy, chữa cháy và Cứu nạn, cứu hộ (PCCC & CNCH), hơn 70% các vụ cháy tại khu dân cư bắt nguồn từ sự cố hệ thống điện và rò rỉ khí đốt sinh hoạt, trong đó phần lớn thương vong xuất phát từ hiện tượng ngạt khói độc (khí Carbon Monoxide - CO) trước khi ngọn lửa bùng phát diện rộng.

Các hệ thống PCCC truyền thống tại nhiều công trình cũ bộc lộ rõ các điểm yếu chí mạng: cảnh báo đơn điệu bằng chuông còi dễ gây hoảng loạn, thiếu khả năng định vị chính xác phòng xảy ra sự cố, và hoàn toàn mất liên lạc với cư dân hoặc ban quản lý khi họ vắng mặt. Nhằm khắc phục triệt để các hạn chế trên, đề tài "Thiết Kế Và Thi Công Hệ Thống Phòng Cháy Chữa Cháy Cho Chung Cư" do sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử, Viễn thông (Chuyên ngành Điện tử Công nghiệp – Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) thực hiện đã ứng dụng nền tảng Internet vạn vật (IoT) và vi điều khiển kép để giải quyết bài toán an toàn cháy nổ một cách toàn diện.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                           MỤC TIÊU CỐT LÕI                              |
+-------------------------------------------------------------------------+
| 1. Giám sát 4 thông số: Nhiệt độ, Khói độc (CO), Rò rỉ Gas, Ngọn lửa   |
| 2. Phân vùng độc lập cho mô hình chung cư 2 tầng 4 phòng               |
| 3. Cảnh báo đa phương thức: Còi đèn AD16-22SM + Giọng nói DFPlayer Mini|
| 4. Xử lý dập lửa tự động: Bơm áp lực R385 + Van điện từ 24V            |
| 5. Giám sát & điều khiển thời gian thực qua Cloud Firebase & App Android|
+-------------------------------------------------------------------------+

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tán gồm vi điều khiển trung tâm ATmega2560 kết hợp bộ thu phát Wi-Fi ESP32. Khi xuất hiện dấu hiệu bất thường, hệ thống tự động kích hoạt chu trình chữa cháy cục bộ tại đúng vị trí phòng xảy ra sự cố, đồng thời phát khẩu lệnh hướng dẫn thoát hiểm bằng giọng nói qua loa phát thanh và gửi thông báo khẩn cấp lên ứng dụng di động với độ trễ dưới 500ms.

Phạm vi nghiên cứu tập trung thi công mô hình chung cư 4 phòng bằng vật liệu mica kỹ thuật, tích hợp đầy đủ mạch động lực và mạch điều khiển. Giới hạn đề tài nằm ở việc sử dụng giao thức Wi-Fi 2.4GHz dân dụng; trường hợp mất kết nối Internet, hệ thống vẫn duy trì xử lý chữa cháy tự động tại chỗ nhưng dữ liệu đẩy lên ứng dụng di động sẽ tạm thời bị gián đoạn.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Khảo sát các giải pháp phòng cháy chữa cháy dân dụng trên thị trường hiện nay cho thấy sự phân hóa rõ rệt giữa các phân khúc sản phẩm:

Tiêu chí so sánh Đầu báo khói/nhiệt độc lập Tủ trung tâm báo cháy truyền thống (Zone) Hệ thống IoT tích hợp (Đề tài nghiên cứu)
Cảm biến tích hợp Đơn lẻ (chỉ khói hoặc chỉ nhiệt) Đầu báo nhiệt gia tăng, khói quang học Đa cảm biến: Nhiệt độ kỹ thuật số, Gas (MQ-2), Khói/CO (MQ-7), Lửa hồng ngoại
Khả năng định vị Không phân vùng Phân vùng theo Loop/Zone dây cứng Định vị chính xác từng phòng độc lập (4 phòng)
Cảnh báo âm thanh Còi buzzer tần số cao Còi hú 24V chung toàn tòa nhà Còi đèn AD16-22SM + Hướng dẫn thoát hiểm giọng nói MP3 (DFPlayer Mini)
Xử lý dập lửa Không có Kích nổ bình khí/chữa cháy sprinkler toàn khu Điều khiển van điện từ 24V theo từng phòng + Bơm nước áp lực R385
Giám sát từ xa Không hỗ trợ Qua tủ trung tâm hoặc module GSM cơ bản Realtime Database (Firebase) + Ứng dụng Android Java chuyên dụng
Chi phí triển khai Rất thấp (100k - 200k/đầu) Rất cao (hàng chục đến hàng trăm triệu) Tối ưu hóa, phù hợp chung cư mini và nhà trọ cao tầng

Yêu cầu kỹ thuật của hệ thống được phân loại theo mô hình MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Đọc chính xác 4 loại cảm biến, tự động ngắt/bật bơm nước và van điện từ khi có cháy, hú còi báo động tại chỗ.
  • Should have (Nên có): Đồng bộ dữ liệu liên tục lên Firebase, giám sát trạng thái từng phòng trên App Android, phát âm thanh chỉ dẫn thoát hiểm.
  • Could have (Có thể có): Giao diện điều khiển tại chỗ bằng núm xoay Rotary Encoder KY-040 kết hợp màn hình LCD 20x4 qua bus I2C.
  • Won't have (Chưa thực hiện ở giai đoạn này): Nhận diện người mắc kẹt qua Camera AI.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được phân lớp rõ ràng nhằm đảm bảo tính ổn định và thời gian thực:

[Khối Cảm Biến: DS18B20, MQ-2, MQ-7, Cảm Biến Lửa] 
                         │
                         ▼ (1-Wire, ADC, GPIO)
        [Khối Xử Lý Trung Tâm: Arduino Mega 2560]
       ┌─────────────────┴─────────────────┐
       │ (UART Serial - 9600 bps)          │ (Relay 24V)
       ▼                                   ▼
[Khối IoT Gateway: ESP32]       [Khối Chấp Hành: Bơm R385, Van 24V, Còi Đèn]
       │
       ▼ (Wi-Fi 802.11 b/g/n - WPA2)
[Google Firebase Realtime Database]
       │
       ▼ (Internet / WebSockets)
[Ứng Dụng Di Động Android (Java)]
  • Tầng xử lý dữ liệu và điều khiển (Master Core): Bo mạch Arduino Mega 2560 (vi điều khiển 8-bit ATmega2560, xung nhịp 16MHz, 256KB Flash, 8KB SRAM) đóng vai trò trung tâm thu thập tín hiệu ngoại vi từ 54 chân I/O và 16 kênh ADC.
  • Tầng truyền thông đám mây (Gateway Core): Module ESP32 NodeMCU V3 (bộ xử lý lõi kép Tensilica Xtensa LX6, 32Mbit Flash, giao thức Wi-Fi IEEE 802.11 b/g/n) đảm nhận nhiệm vụ cầu nối giao tiếp với Firebase.
  • Technology Stack & Thư viện sử dụng:
    • Firmware: Arduino IDE v2.3.2, Thư viện OneWire v2.3.7, DallasTemperature v3.9.0, LiquidCrystal_I2C v1.1.2, DFRobotDFPlayerMini v1.0.6.
    • Cloud Backend: Google Firebase Realtime Database (Giao thức JSON REST API / WebSockets).
    • Mobile Client: Android Studio Iguana, Ngôn ngữ Java 8/17, Firebase Android SDK firebase-database:20.3.0.

Cấu trúc cây dữ liệu JSON trên Firebase Realtime Database:

{
  "ChungCu": {
    "CheDo": "TuDong",
    "Phong1": {
      "NhietDo": 28.5,
      "Gas": 120,
      "Khoi": 45,
      "Lua": 0,
      "TrangThai": "AnToan",
      "Van": 0,
      "Bom": 0
    },
    "Phong2": { "NhietDo": 31.0, "Gas": 150, "Khoi": 50, "Lua": 0, "TrangThai": "AnToan", "Van": 0, "Bom": 0 },
    "Phong3": { "NhietDo": 29.2, "Gas": 110, "Khoi": 40, "Lua": 0, "TrangThai": "AnToan", "Van": 0, "Bom": 0 },
    "Phong4": { "NhietDo": 30.1, "Gas": 135, "Khoi": 42, "Lua": 0, "TrangThai": "AnToan", "Van": 0, "Bom": 0 }
  }
}

Methodology

Đề tài áp dụng quy trình phát triển kết hợp giữa mô hình Thác nước (Waterfall) trong thiết kế phần cứng và mô hình Lặp (Iterative) trong phát triển phần mềm, trải dài qua 16 tuần làm việc:

  • Tuần 1 - 5: Khảo sát thực tế, lập đặc tả kỹ thuật, thiết kế sơ đồ nguyên lý trên Altium Designer.
  • Tuần 6 - 9: Lắp ráp mạch thử nghiệm trên Breadboard, kiểm tra giao tiếp UART giữa Mega 2560 và ESP32, kiểm thử đặc tính đáp ứng của các cảm biến.
  • Tuần 10 - 13: Gia công mô hình mica 2 tầng 4 phòng, cố định đường ống chữa cháy, phát triển ứng dụng Android trên Android Studio, lập trình đồng bộ Firebase.
  • Tuần 14 - 16: Kiểm thử tích hợp toàn hệ thống (System Integration Testing), tối ưu hóa thời gian thực và đóng gói báo cáo tốt nghiệp.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình lập trình hệ thống đòi hỏi tính toán tối ưu chu kỳ quét của vi điều khiển, tránh hiện tượng trễ hàm delay() làm gián đoạn việc phát hiện lửa và khói.

Đoạn mã cấu hình đọc cảm biến nhiệt độ kỹ thuật số DS18B20 trên bus 1-Wire và các ngõ vào số/tương tự trên Arduino Mega 2560:

#include <OneWire.h>
#include <DallasTemperature.h>

// Khai bao chan ket noi cam bien Phong 1
#define ONE_WIRE_BUS_P1 A4
#define GAS_PIN_P1      23
#define SMOKE_PIN_P1    31
#define FLAME_PIN_P1    39

OneWire oneWireP1(ONE_WIRE_BUS_P1);
DallasTemperature sensorsP1(&oneWireP1);

float nhietDoP1 = 0.0;
int gasValP1 = 0;
int smokeValP1 = 0;
int flameValP1 = 0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);    // Serial Monitor Debug
  Serial1.begin(9600);   // UART Giao tiep ESP32 (TX1/RX1)
  Serial2.begin(9600);   // UART Dieu khien DFPlayer Mini (TX2/RX2)
  
  sensorsP1.begin();
  pinMode(GAS_PIN_P1, INPUT);
  pinMode(SMOKE_PIN_P1, INPUT);
  pinMode(FLAME_PIN_P1, INPUT);
}

void loop() {
  // Doc du lieu cam bien dinh ky
  sensorsP1.requestTemperatures();
  nhietDoP1 = sensorsP1.getTempCByIndex(0);
  gasValP1 = digitalRead(GAS_PIN_P1);
  smokeValP1 = digitalRead(SMOKE_PIN_P1);
  flameValP1 = digitalRead(FLAME_PIN_P1);

  // Kiem tra nguong bao dong va dong goi chuoi UART truyen sang ESP32
  if (flameValP1 == LOW || nhietDoP1 > 60.0 || gasValP1 == LOW || smokeValP1 == LOW) {
    kichHoatChuaChay(1); // Kich hoat bom va van phong 1
  }
}

Trên ứng dụng di động Android (ngôn ngữ Java), cơ chế đồng bộ dữ liệu thời gian thực được thiết lập thông qua ValueEventListener của Firebase:

public class MonitoringActivity extends AppCompatActivity {
    private DatabaseReference mDatabase;
    private TextView txtTempP1, txtStatusP1;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_monitoring);

        txtTempP1 = findViewById(R.id.txtTempP1);
        txtStatusP1 = findViewById(R.id.txtStatusP1);

        mDatabase = FirebaseDatabase.getInstance().getReference("ChungCu/Phong1");
        mDatabase.addValueEventListener(new ValueEventListener() {
            @Override
            public void onDataChange(@NonNull DataSnapshot snapshot) {
                if (snapshot.exists()) {
                    Double temp = snapshot.child("NhietDo").getValue(Double.class);
                    String status = snapshot.child("TrangThai").getValue(String.class);
                    txtTempP1.setText(String.format(Locale.getDefault(), "%.1f °C", temp));
                    txtStatusP1.setText(status);
                }
            }
            @Override
            public void onCancelled(@NonNull DatabaseError error) {
                Log.e("FirebaseError", error.getMessage());
            }
        });
    }
}

Testing và validation

Hệ thống đã trải qua các bài kiểm thử thực nghiệm trong điều kiện môi trường phòng thí nghiệm với nguồn nhiệt và mẫu khói gas mô phỏng:

Tham số thử nghiệm Điều kiện kích hoạt Thời gian phản hồi phần cứng Thời gian cập nhật lên App Kết quả chấp nhận (UAT)
Cảm biến lửa (Flame) Ngọn lửa bật lửa cách 50 - 80cm < 80 ms 320 ms Kích hoạt chuông còi và van xả tức thì
Cảm biến Gas (MQ-2) Khí Butane nồng độ > 400 ppm < 1.2 s 450 ms Báo rò rỉ gas, phát âm thanh cảnh báo
Cảm biến Khói (MQ-7) Khói mẫu (CO > 100 ppm) < 1.8 s 480 ms Bật cảnh báo nguy cơ ngạt khí
Nhiệt độ (DS18B20) Nguồn nhiệt gia tăng > 50°C < 750 ms (độ phân giải 12-bit) 410 ms Đo chính xác sai số ±0.5°C
Khối bơm & Van 24V Kích hoạt ngõ ra Relay < 150 ms 200 ms Áp lực nước đạt 1.8 L/phút qua đầu phun 
Tỉ lệ phát hiện sự cố chính xác: 98.6%
Thời gian trung bình từ khi có cháy đến khi phun nước: 1.45 giây
Độ trễ trung bình đồng bộ Firebase: 380 ms

Kết quả đạt được

  1. Phần cứng hoàn chỉnh: Chế tạo thành công sa bàn mô hình chung cư 2 tầng 4 phòng bằng mica trong suốt, bố trí gọn gàng hộp điều khiển trung tâm, module relay cách ly quang, hệ thống đường ống dẫn nước và van điện từ 24V riêng biệt từng phòng.
  2. Khả năng tự động hóa cao: Vận hành chính xác chế độ tự động (Auto Mode) và chế độ thủ công (Manual Mode) thông qua núm xoay Rotary Encoder KY-040 hiển thị trực quan trên LCD 20x4.
  3. Tích hợp IoT mượt mà: Ứng dụng Android viết bằng Java có giao diện đăng nhập bảo mật, hiển thị biểu đồ nhiệt độ và trạng thái 4 phòng độc lập, cho phép kích hoạt hệ thống cứu hỏa từ xa qua mạng 4G/Internet.

Đổi mới và đóng góp

  • Cảnh báo thoát hiểm bằng âm thanh chỉ dẫn hướng: Khác với còi hú đơn thuần, đề tài tích hợp module phát âm thanh DFPlayer Mini với các tệp âm thanh WAV/MP3 ghi âm sẵn. Khi phòng 1 cháy, hệ thống phát thông báo: "Cảnh báo cháy tại phòng 1 tầng 1, cư dân di chuyển theo lối cầu thang thoát hiểm phía đối diện", giúp định hướng thoát nạn khoa học.
  • Kiến trúc xử lý kép Dual-Core Master/Slave: Việc phân chia vi điều khiển ATmega2560 làm nhiệm vụ bảo vệ an toàn (chạy độc lập, không treo, không phụ thuộc mạng) và ESP32 làm nhiệm vụ giao tiếp Cloud giúp hệ thống đạt độ tin cậy cấp công nghiệp. Nếu mất kết nối Wi-Fi, chức năng dập cháy tại chỗ vẫn hoạt động 100%.
  • Giảm thiểu báo động giả nhờ phối hợp đa cảm biến: Thuật toán kích hoạt yêu cầu xác nhận chéo giữa ngọn lửa hồng ngoại và sự gia tăng nhiệt độ/khói, hạn chế tối đa việc xả nước ngoài ý muốn do nhiễu môi trường.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Hệ thống có tính ứng dụng cao và sẵn sàng thương mại hóa cho các phân khúc:

  • Chung cư mini và nhà trọ cao tầng: Nơi thường thiếu vắng ban quản lý chuyên trách 24/7 và hệ thống PCCC tiêu chuẩn của tòa nhà chưa hoàn thiện.
  • Hộ gia đình và nhà xưởng nhỏ: Giám sát rò rỉ gas nhà bếp và tủ điện hạ thế.
+--------------------------------------------------------------------------+
|                     BẢNG TÍNH CHI PHÍ DỰ KIẾN (BOM)                      |
+--------------------------------------------------------------------------+
| 1. Khối MCU (Arduino Mega 2560 + ESP32 NodeMCU):              350.000 đ  |
| 2. Khối cảm biến (4x DS18B20, 4x MQ-2, 4x MQ-7, 4x Flame):     480.000 đ  |
| 3. Khối chấp hành (Bơm R385, 4x Van điện từ 24V, Còi đèn):     620.000 đ  |
| 4. Khối điều khiển & Hiển thị (Relay 4 kênh, LCD 20x4, KY-040): 210.000 đ|
| 5. Nguồn tổ ong 24V/12V/5V + Vỏ hộp + Sa bàn mica:            550.000 đ  |
| TỔNG CHI PHÍ PHẦN CỨNG NGUYÊN MẪU:                          2.210.000 đ  |
+--------------------------------------------------------------------------+

Với mức chi phí linh kiện chỉ xấp xỉ 2,2 triệu đồng, giải pháp đem lại giá trị vượt trội so với các tủ báo cháy trung tâm có giá hàng chục triệu đồng, hoàn vốn đầu tư (ROI) ngay trong năm đầu vận hành nhờ giảm thiểu rủi ro thiệt hại tài sản.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế hiện tại

  • Cảm biến khí gas bán dẫn dòng MQ (MQ-2, MQ-7) tiêu thụ dòng khá lớn (khoảng 150mA - 350mW để sấy nóng dây đốt bên trong) và cần thời gian tiền sấy (pre-heating) từ 2 đến 3 phút để giá trị đo đạt độ ổn định cao nhất.
  • Mô hình hiện sử dụng chuẩn giao tiếp Wi-Fi; trong trường hợp hỏa hoạn làm chập cháy trạm phát Wi-Fi của tòa nhà, kênh thông tin lên Cloud sẽ bị gián đoạn.

Hướng phát triển

  • Tích hợp module mạng di động GSM/4G (SIM800L / SIM7600) để tự động gửi tin nhắn SMS và thực hiện cuộc gọi khẩn cấp tới số điện thoại của cư dân và lực lượng Cảnh sát PCCC 114.
  • Áp dụng thuật toán Logic mờ (Fuzzy Logic) hoặc mạng nơ-ron tích chập trên vi điều khiển biên (Edge AI) nhằm dự đoán sớm nguy cơ cháy thông qua phân tích tương quan tốc độ biến thiên nhiệt độ và nồng độ khí độc.
  • Bổ sung bộ lưu điện dự phòng (UPS 12V/24V) chuyển mạch tự động đảm bảo hệ thống duy trì hoạt động ít nhất 6 giờ khi mất điện lưới tòa nhà.

Đối tượng hưởng lợi

+------------------+-------------------------------------------------------+
| ĐỐI TƯỢNG        | GIÁ TRỊ VÀ LỢI ÍCH ĐỊNH LƯỢNG                         |
+------------------+-------------------------------------------------------+
| Sinh viên        | • Nguồn tài liệu tham khảo chuẩn mực về tích hợp IoT   |
| Kỹ thuật         | • Mã nguồn mẫu giao tiếp UART vi điều khiển kép       |
|                  | • Kiến trúc kết nối Android Studio với Firebase       |
+------------------+-------------------------------------------------------+
| Kỹ sư Lập trình  | • Pattern phân tách tầng phần cứng độc lập với Cloud  |
| Nhúng (Embedded) | • Kỹ thuật xử lý tín hiệu cảm biến 1-Wire, I2C, ADC   |
+------------------+-------------------------------------------------------+
| Ban Quản lý Tòa  | • Giám sát an toàn từ xa với chi phí chỉ bằng 15-20%  |
| nhà & Doanh nghiệp|  so với hệ thống công nghiệp truyền thống             |
|                  | • Cắt giảm 100% chi phí duy trì máy chủ cơ sở dữ liệu |
+------------------+-------------------------------------------------------+
| Nhà Nghiên cứu   | • Dữ liệu thực nghiệm về thời gian trễ của mạng IoT   |
| Ứng dụng         | • Nền tảng mở rộng thêm các cảm biến nồng độ bụi PM2.5|
+------------------+-------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

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

Hệ thống yêu cầu nguồn điện cung cấp 220VAC chuyển đổi sang 24VDC (tối thiểu 5A) cho van điện từ/còi đèn, 12VDC (2A) cho bơm nước R385 và 5VDC (3A) cho bo mạch vi điều khiển. Về hạ tầng mạng, hệ thống cần sóng Wi-Fi 2.4GHz chuẩn 802.11 b/g/n có kết nối Internet ổn định. Điện thoại người dùng chạy hệ điều hành Android phiên bản từ 7.0 (Nougat - API 24) trở lên.

2. Giới hạn mở rộng (Scalability) của hệ thống và giải pháp nâng cấp?

Hiện tại, một bo mạch Arduino Mega 2560 quản lý trực tiếp 4 phòng. Khi mở rộng cho chung cư quy mô 50 - 100 phòng, giải pháp kỹ thuật là chuyển đổi giao tiếp giữa các tầng sang chuẩn bus công nghiệp RS-485 (giao thức Modbus RTU) hoặc mạng CAN Bus. Khi đó, mỗi tầng sử dụng một vi điều khiển nút (Slave node) và truyền dữ liệu về Gateway ESP32 trung tâm.

3. Hệ thống có thể tích hợp với chuông báo cháy có sẵn của tòa nhà không?

Có. Module relay 4 kênh của hệ thống cung cấp các tiếp điểm khô (Dry Contact: NO/COM/NC) chịu tải 10A - 250VAC. Các tiếp điểm này có thể đấu nối song song trực tiếp vào ngõ vào kích hoạt (Trigger In) của tủ trung tâm báo cháy tòa nhà để kích hoạt liên động hệ thống hút khói hành lang và thang máy cứu hộ.

4. Chi phí bảo trì và độ bền của các cảm biến như thế nào?

Cảm biến nhiệt độ DS18B20 có tuổi thọ trên 5 năm và không cần hiệu chuẩn. Các đầu dò khí gas MQ-2 và khói MQ-7 cần vệ sinh màng lọc bụi định kỳ 6 tháng/lần và khuyến nghị thay thế sau 2 - 3 năm hoạt động liên tục để tránh hiện tượng trôi điểm 0 (Zero-drift). Chi phí thay thế cảm biến rất rẻ, chỉ khoảng 30.000 - 50.000 VNĐ/module.

5. Dự toán chi phí và thời gian hoàn vốn (ROI)?

Tổng chi phí chế tạo hệ thống quản lý 4 phòng khoảng 2,2 - 2,5 triệu VNĐ. So với nguy cơ thiệt hại tài sản hàng trăm triệu đồng khi xảy ra cháy nổ, hệ thống đem lại sự an tâm tuyệt đối và hoàn vốn rủi ro tức thì ngay sau khi lắp đặt và đưa vào vận hành.

Kết luận

Đề tài "Thiết Kế Và Thi Công Hệ Thống Phòng Cháy Chữa Cháy Cho Chung Cư" của nhóm tác giả Thái Hoàng Giang và Trần Văn Trường, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Ngô Lâm, đã hiện thực hóa thành công mô hình phòng cháy chữa cháy thông minh, kết hợp hài hòa giữa kỹ thuật phần cứng vi điều khiển và công nghệ điện toán đám mây.

Hệ thống không chỉ dừng lại ở chức năng phát hiện và dập lửa tự động với thời gian đáp ứng cực nhanh (< 1.5 giây), mà còn mang tính nhân văn sâu sắc thông qua việc ứng dụng giọng nói định hướng thoát nạn và liên lạc tức thời với người dùng qua ứng dụng di động. Đồ án là minh chứng xuất sắc cho năng lực nghiên cứu ứng dụng của sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử, Viễn thông Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, mở ra tiềm năng thương mại hóa rộng rãi để nâng cao chuẩn mực an toàn cho các công trình dân sinh hiện đại.