Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đề tài "Ứng dụng xử lí ảnh phát hiện người và báo động dùng Sim900" được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Trung Hiếu và Nguyễn Bá Vũ, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thanh Hải tại Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (tháng 1/2016). Khóa luận thuộc lĩnh vực kỹ thuật điện tử, hệ thống nhúng và xử lý ảnh số.

Lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu bảo mật và an ninh thực tế trong đời sống hiện đại, khi chủ nhà vắng mặt và cần giám sát nguy cơ đột nhập của kẻ trộm. Các hệ thống camera thông thường phần lớn mang tính quan sát và ghi nhận thụ động. Nhóm tác giả hướng đến việc kết hợp công nghệ xử lý ảnh nhằm tự động nhận biết sự xuất hiện của con người và sử dụng mạng viễn thông di động qua module Sim900 để gửi cảnh báo chủ động từ xa tới điện thoại cá nhân.

Văn bản xác định rõ mục tiêu nghiên cứu là: Thiết kế và thi công mô hình lắp đặt camera phát hiện có người hay không có người. Camera được kết nối với máy tính để ghi nhận hình ảnh; máy tính tiến hành xử lý, nhận dạng và truyền tín hiệu điều khiển xuống vi điều khiển thông qua giao tiếp UART; vi điều khiển kích hoạt module Sim900 gửi tin nhắn báo động tới chủ nhà.

Nhiệm vụ nghiên cứu được văn bản cụ thể hóa thành 12 nội dung thực hiện:

  1. Tìm hiểu tổng quát về lý thuyết xử lý ảnh.
  2. Tìm hiểu các phương pháp phát hiện người.
  3. Đưa ra giải pháp giải quyết vấn đề phát hiện và nhận dạng thân người trong những điều kiện nhất định.
  4. Sử dụng thuật toán PCA và viết mã nguồn giải thuật bằng ngôn ngữ MATLAB để xác định người trên cả ảnh tĩnh và video.
  5. Mô phỏng bài toán nhận dạng người bằng phần mềm MATLAB trên máy tính.
  6. Sử dụng module Sim900 và vi điều khiển PIC16F887 để xây dựng hệ thống phần cứng.
  7. Thiết kế sơ đồ nguyên lý cho phần cứng.
  8. Tính toán các thông số thiết kế phần cứng.
  9. Thiết kế phần mềm điều khiển cho khối xử lý trung tâm.
  10. Lắp ráp các khối điều khiển vào mô hình thực nghiệm.
  11. Chạy thử nghiệm tương tác truyền thông giữa camera, máy tính và vi điều khiển.
  12. Viết báo cáo đồ án tốt nghiệp.

Đối tượng nghiên cứu là hình ảnh thân người và hệ thống điều khiển báo động từ xa. Giới hạn kỹ thuật và phạm vi không gian của đề tài gồm:

  • Thiết bị thu nhận: Camera có độ phân giải từ 2 megapixel trở lên, kích thước khung hình từ $640 \times 480$ pixel, chất lượng ảnh sắc nét.
  • Khoảng cách chụp cố định: 4 mét.
  • Điều kiện môi trường: Phông nền không quá phức tạp, ít chi tiết; trang phục người cần nhận dạng phải có sự tương phản rõ ràng với phông nền (trang phục màu sáng nếu nền tối và ngược lại).
  • Độ chính xác phụ thuộc trực tiếp vào số lượng và chất lượng của tập ảnh mẫu huấn luyện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp khung lý thuyết toán học đại số tuyến tính trong thị giác máy tính và các tiêu chuẩn truyền thông nối tiếp của hệ thống nhúng:

  • Phương pháp Phân tích Thành phần Chính (Principal Component Analysis - PCA): Sử dụng để giảm số chiều không gian vector của ảnh gốc và trích chọn các hướng biến thiên lớn nhất (eigenfaces/eigenvectors). Nhằm khắc phục hạn chế tính toán khi ma trận hiệp phương sai trực tiếp $A A^T$ có kích thước quá lớn ($N \times N$, ví dụ ảnh $200 \times 230$ pixel tạo ma trận $46000 \times 46000$), đề tài áp dụng định lý đại số tuyến tính để giải bài toán trị riêng $\mu_i$ và vector riêng $d_i$ trên ma trận phụ $C = A^T A$ có kích thước nhỏ hơn rất nhiều ($M \times M$, với $M$ là số lượng ảnh mẫu). Vector riêng thực tế của không gian thân người được suy ra qua phép nhân $X = A d_i$.
  • Chuẩn phân loại đối tượng: Sử dụng khoảng cách Euclidean ($\epsilon_i$) giữa vector trọng số của ảnh cần kiểm tra ($\Omega_r$) và vector trọng số của từng mẫu trong cơ sở dữ liệu ($\Omega_i$) để xác định độ tương đồng.
  • Chuẩn truyền thông và viễn thông: Tiêu chuẩn tin nhắn ngắn SMS (Short Message Service) trên nền tảng GSM do 3GPP quản lý; giao diện truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART tích hợp trong vi điều khiển PIC; chuẩn vật lý RS232 với mức logic chuyển đổi qua IC MAX232; và tập lệnh AT (AT Command) điều khiển module viễn thông SIM900.

Quy trình tiền xử lý ảnh thực tế gồm 6 bước tuần tự trước khi đưa vào khối nhận dạng PCA:

  1. Trừ ảnh (Image Subtraction): Trừ từng giá trị pixel tương ứng giữa ảnh chụp hiện tại và ảnh nền tĩnh ban đầu (hàm imsubtract trong MATLAB) nhằm bóc tách vùng đối tượng chuyển động.
  2. Chuyển đổi ảnh xám: Biến đổi ma trận ảnh màu ba chiều RGB thành ma trận mức xám hai chiều theo công thức tổng trọng số: $$I(x, y) = 0.299R + 0.587G + 0.114B$$
  3. Tăng cường độ tương phản: Tính toán biểu đồ tần suất (histogram) và xác lập vector ngưỡng [low_in high_in] để mở rộng khoảng động (dynamic range) cho các vùng tối.
  4. Phân đoạn ảnh nhị phân: Áp dụng ngưỡng độ chói $T$ để chuyển ảnh sang hai mức đen trắng (0 và 1) theo quy tắc: nếu $f(x, y) \ge T$ thì $g(x, y) = 1$, ngược lại bằng 0.
  5. Lọc nhiễu trung vị (Median Filter): Quét cửa sổ lọc phi tuyến $3 \times 3$ qua từng điểm ảnh, sắp xếp dãy 9 pixel lân cận theo thứ tự tăng dần và gán giá trị trung vị (vị trí chính giữa) cho điểm ảnh trung tâm nhằm triệt tiêu nhiễu mà không làm mờ biên cạnh.
  6. Tô lấp lỗ hổng (Hole Filling): Xóa các khoảng trống mang giá trị đen cục bộ nằm khép kín bên trong vùng đối tượng màu trắng do hiện tượng trùng màu giữa chi tiết trang phục và nền.

Nguồn dữ liệu thực nghiệm là tập ảnh chụp từ webcam với kích thước chuẩn $640 \times 480$ pixel, được chuẩn hóa đưa về các vector một chiều để xây dựng ma trận tập mẫu $P$.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Hệ thống được thiết kế theo mô hình phối hợp giữa máy tính xử lý trung tâm và mạch điều khiển phần cứng chuyên dụng. Cấu trúc phần cứng và phân bổ chức năng được thể hiện chi tiết dưới đây:

Khối chức năng Linh kiện / Thiết bị chính Thông số kỹ thuật & Vai trò thiết kế
Thu nhận ảnh Webcam độ phân giải $\ge$ 2MP Thu nhận tín hiệu hình ảnh độ phân giải $640 \times 480$ pixel tại cự ly 4m, truyền về PC qua USB
Xử lý ảnh Phần mềm MATLAB trên PC Chạy thuật toán tiền xử lý, thuật toán PCA, phân loại người và xuất mã điều khiển qua cổng COM
Phối ghép điện áp IC MAX232, Cổng DB9, 4 tụ $1,\mu\text{F}$ Chuyển đổi giữa mức điện áp RS232 (+5V đến +15V / -15V đến -5V) và chuẩn TTL (0V - 5V) của vi điều khiển
Vi điều khiển 1 PIC16F887 (Thạch anh 20MHz) Giao tiếp nối tiếp với PC qua cổng COM, nhận diện ký tự cảnh báo và chuyển tiếp lệnh sang VĐK 2
Vi điều khiển 2 PIC16F887 (Thạch anh 20MHz) Gửi/nhận tập lệnh AT với SIM900, điều khiển hiển thị LCD, kích hoạt chuông và đèn báo động
Module viễn thông Breakout SIM900 Băng tần GSM 850/900/1800/1900 MHz, gửi tin nhắn SMS cảnh báo và nhận tin nhắn phản hồi tắt báo động
Khối nguồn hạ áp Module LM2596 STEP DOWN Nguồn xung hạ áp tần số 150kHz, ngõ vào 7-32V, ngõ ra ổn định đáp ứng dòng tải đỉnh lên đến 2A-3A
Hiển thị & Cảnh báo LCD LM044L, Còi báo, LED, Transistor C1815 Hiển thị chuỗi trạng thái hoạt động; phát còi hú và đèn chớp khi phát hiện có người đột nhập

Khóa luận giải quyết vấn đề giới hạn phần cứng bằng phương án sử dụng 2 vi điều khiển PIC16F887 độc lập. Nguyên nhân do mỗi vi điều khiển PIC16F887 chỉ tích hợp duy nhất một bộ định thời tạo tốc độ baud và một cặp chân giao tiếp USART phần cứng (RC6/TX và RC7/RX). Trong khi đó, hệ thống yêu cầu vừa duy trì kết nối RS232 liên tục với máy tính, vừa phải giao tiếp UART với module SIM900 bằng tập lệnh AT. Vi điều khiển 1 đóng vai trò cầu nối máy tính, khi nhận chuỗi ký tự cảnh báo từ MATLAB sẽ truyền tín hiệu sang Vi điều khiển 2. Vi điều khiển 2 chịu trách nhiệm điều phối module viễn thông và các thiết bị ngoại vi.

Các tính toán tham số phần cứng chính xác trong đồ án bao gồm:

  • Mạch Reset tự động và bằng tay: PIC16F887 sử dụng thạch anh $20,\text{MHz}$, chu kỳ máy là $T_{\text{máy}} = 4 / (20 \times 10^6) = 0.2,\mu\text{s}$. Để chân reset tích cực mức thấp (mức 0) tồn tại lớn hơn 2 chu kỳ máy ($0.4,\mu\text{s}$), tác giả thiết kế mạch lọc RC với thời gian tồn tại xung reset danh định là $400,\mu\text{s}$. Mạch sử dụng tụ $C_1 = 10,\mu\text{F}$ và điện trở kéo $R_5 = 1,\text{k}\Omega$. Khi nhấn nút reset, dòng điện đi qua nút bấm xuống mass là $I = 5,\text{V} / 1,\text{k}\Omega = 5,\text{mA}$, nằm trong giới hạn cho phép ($10 - 20,\text{mA}$) của chân I/O.
  • Đường truyền UART: Trở kháng đầu vào của PIC nằm trong khoảng $100,\text{k}\Omega - 1,\text{M}\Omega$. Để tránh hiện tượng phân áp làm sụt áp tín hiệu logic và hạn chế thời gian trễ nạp xả của mạch RC ký sinh, điện trở kéo lên được chọn trong dải $1,\text{k}\Omega - 4.7,\text{k}\Omega$.
  • Mạch khởi động và hiển thị SIM900: Module yêu cầu xung kích mức cao tại chân số 1 (ON/OFF) duy trì trong 1 giây để khởi động. Chân số 3 nối với đèn LED báo trạng thái; khi chân này tích cực mức thấp, LED sáng dưới nguồn $V_{\text{CC}} = 5,\text{V}$. Với dòng định mức $I_{\text{LED}} = 10,\text{mA}$ và sụt áp trên LED là $3,\text{V}$, điện trở hạn dòng được tính toán: $R = (5,\text{V} - 3,\text{V}) / 10,\text{mA} = 200,\Omega$; thực tế nhóm thiết kế chọn giá trị điện trở tiêu chuẩn $R_4 = 330,\Omega$.

Lưu đồ giải thuật phần mềm được phân định rõ ràng:

  • Vi điều khiển 1: Khởi tạo thông số UART và ngắt $\rightarrow$ Kiểm tra nhận tín hiệu từ máy tính $\rightarrow$ Gửi tín hiệu báo động sang Vi điều khiển 2 $\rightarrow$ Chờ nhận tín hiệu ngắt báo động từ Vi điều khiển 2 $\rightarrow$ Thực hiện ngắt báo động và đặt lại (reset) toàn bộ hệ thống.
  • Vi điều khiển 2: Tiếp nhận tín hiệu kích hoạt từ Vi điều khiển 1 $\rightarrow$ Truyền tập lệnh AT qua UART đến module SIM900 để gửi tin nhắn văn bản SMS tới số điện thoại cài đặt trước $\rightarrow$ Bật chuông loa cảnh báo và đèn LED, xuất dòng thông báo lên LCD $\rightarrow$ Liên tục đọc dữ liệu trả về từ module SIM900 $\rightarrow$ Khi phát hiện tin nhắn SMS chứa cú pháp tắt báo động từ điện thoại người dùng, vi điều khiển ngắt còi, dập đèn, đồng thời gửi tín hiệu phản hồi để Vi điều khiển 1 tiến hành reset.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này phân tích bối cảnh an ninh xã hội và tổng quan tình hình nghiên cứu bài toán nhận dạng. Tác giả khảo cứu 7 đề tài tốt nghiệp liên quan của các khóa trước:

  • Đề tài định hướng pin mặt trời bằng phương pháp xác định tâm bức ảnh.
  • Đề tài nhận dạng khuôn mặt sử dụng đặc trưng Haar-like kết hợp PCA (nhận dạng tốt trong điều kiện sáng yếu nhưng kém chính xác khi mặt bị biến dạng, có râu, đội mũ hoặc đeo khẩu trang).
  • Đề tài cảnh báo tài xế ngủ gật dùng thuật toán Adaboost với tỷ lệ phát hiện trên 90%.
  • Đề tài nhận dạng biển báo giao thông trên kit 6437 kết hợp PCA và mạng Neural (chính xác 75% với ảnh chụp nghiêng, 80% với ảnh trực diện).
  • Đề tài nhận dạng biển số xe máy dùng tương quan và mạng Neural (tỷ lệ 70-72%, thời gian dưới 3 giây).
  • Đề tài điều khiển thiết bị và mô hình nhà thông minh cảnh báo nhiệt độ, rò rỉ gas qua SMS bằng SIM900.

Từ việc tổng kết các công trình trên, nhóm tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu, 12 nội dung công việc cụ thể, nêu rõ các giới hạn vật lý và thiết lập sơ đồ khối hoạt động toàn hệ thống.

Chương 2: Phát hiện người

Nội dung chương tập trung trình bày chi tiết cơ sở xử lý ảnh và giải thuật nhận dạng. Tác giả mô tả chi tiết quy trình 6 bước tiền xử lý ảnh (trừ ảnh nền, biến đổi ảnh xám, dãn độ tương phản, nhị phân hóa, lọc trung vị median $3 \times 3$ và tô lấp lỗ hổng).

Tiếp đó, chương đi sâu vào cấu trúc toán học của giải thuật PCA: xây dựng ma trận tập mẫu $P$, tính vector trung bình $m$, ma trận sai lệch $A$, tìm ma trận hiệp phương sai rút gọn $C = A^T A$, tính trị riêng và vector riêng, lựa chọn $k$ vector đặc trưng lớn nhất (ví dụ chọn $k=5$ tạo không gian $u_i$ kích thước $16 \times 5$), chuẩn hóa vector đơn vị, chiếu ảnh để tạo ma trận trọng số $\Omega$, và phân loại ảnh cần nhận dạng bằng khoảng cách Euclidean. Cuối chương, tác giả đánh giá ưu điểm của PCA là tốc độ xử lý nhanh, đạt độ chính xác trên 90%, phù hợp giám sát thời gian thực; nhược điểm là phụ thuộc nhiều vào số lượng mẫu và dễ nhận dạng nhầm các vật thể có dáng đứng tương đồng thân người.

Chương 3: Thiết kế hệ thống báo động dùng Sim900

Chương này trình bày toàn bộ quá trình tính toán và thiết kế phần cứng:

  • Khảo sát giao thức SMS, cấu trúc khung tin nhắn GSM và cách thức truyền nhận.
  • Đặc điểm kỹ thuật của Breakout SIM900, sơ đồ header $2 \times 10$, yêu cầu dòng nguồn và tích hợp module nguồn xung LM2596 STEP DOWN.
  • Cấu trúc phần cứng vi điều khiển PIC16F887: bộ nhớ 8K Flash ROM, 5 cổng vào ra, các bộ định thời và khối USART phần cứng.
  • Giao tiếp UART, định dạng khung truyền (Start bit, Data bit, Parity bit, Stop bit), sơ đồ chân IC MAX232 và cổng DB9.
  • Thiết kế nguyên lý toàn mạch trên phần mềm Proteus; tính toán mạch reset RC ($R_5 = 1,\text{k}\Omega$, $C_1 = 10,\mu\text{F}$), tính điện trở hạn dòng LED ($R_4 = 330,\Omega$), bố trí mạch phân áp chống sụt áp UART và xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển phân tầng cho 2 chip PIC16F887.

Chương 4: Kết quả của đề tài

Chương 4 công bố kết quả thực nghiệm của hệ thống trên phần mềm và mô hình thực tế:

  • Giao diện đồ họa người dùng (GUI) xây dựng trên MATLAB: Thể hiện giao diện nhận diện thời gian thực, khung ảnh phân đoạn và trạng thái kết nối cổng COM.
  • Kết quả xử lý ảnh trên MATLAB: Minh chứng bằng các trường hợp phát hiện đúng người (đóng khung đối tượng), trường hợp nhận dạng nền không có người, và các trường hợp phát hiện sai (vật thể hình trụ hoặc vật có biên dạng gần giống thân người).
  • Hoạt động của phần cứng mạch báo động: Trạng thái hệ thống khi chưa có người (LCD hiển thị trạng thái chờ, còi tắt), trạng thái khi phát hiện có người (LCD báo động, còi hú, đèn LED sáng), quá trình module SIM900 gửi tin nhắn SMS cảnh báo đến số điện thoại, và kết quả tiếp nhận cú pháp tin nhắn tắt báo động từ máy người dùng để đưa hệ thống về trạng thái ban đầu.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương tổng kết toàn bộ mức độ hoàn thành so với mục tiêu ban đầu; khẳng định sự tương tác ổn định giữa máy tính chạy MATLAB và khối phần cứng vi điều khiển qua cổng COM; đồng thời chỉ rõ những điểm chưa hoàn thiện và kiến nghị các hướng mở rộng tiếp theo cho đề tài.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã đạt được các kết quả kỹ thuật cụ thể sau:

  • Xây dựng thành công chuỗi thuật toán xử lý ảnh trên MATLAB kết hợp giữa lọc tiền xử lý (trừ nền, lọc median, lấp lỗ hổng) và trích đặc trưng bằng PCA, đạt độ chính xác phát hiện thân người trên 90%.
  • Thiết kế và chế tạo thành công mạch phần cứng báo động hoàn chỉnh, giải quyết triệt để vấn đề thiếu hụt cổng giao tiếp nối tiếp trên dòng chip PIC16F887 bằng kiến trúc 2 vi điều khiển hoạt động đồng bộ.
  • Module nguồn xung LM2596 đáp ứng ổn định dòng tiêu thụ tức thời 2A trong giai đoạn phát sóng của SIM900, không gây hiện tượng sụt áp hay treo vi điều khiển.
  • Hoàn thiện cơ chế tương tác hai chiều qua mạng viễn thông GSM: tự động phát tin nhắn SMS cảnh báo khi phát hiện đột nhập và cho phép chủ nhà gửi tin nhắn chứa cú pháp điều khiển để tắt còi báo động từ xa.

So với các công trình khóa trước được trích dẫn trong văn bản (nhận dạng khuôn mặt Haar-like giới hạn bởi điều kiện ánh sáng và phụ kiện che mặt; nhận dạng biển báo PCA + Neural đạt 75-80%; nhận dạng biển số xe đạt 70-72%), đề tài đã mở rộng bài toán nhận diện toàn bộ thân người ở cự ly 4m. Đồng thời, công trình không chỉ dừng lại ở mức mô phỏng thuật toán trên máy tính mà đã kết nối thành công với hệ thống phần cứng nhúng thực tế, tạo thành một chu trình an ninh hoàn chỉnh từ thu nhận, nhận biết đến cảnh báo viễn thông.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế được văn bản chỉ rõ bao gồm:

  • Hệ thống đòi hỏi chất lượng camera có độ phân giải từ 2MP trở lên và chỉ hoạt động chính xác tại khoảng cách cố định 4m.
  • Khả năng tách biên phụ thuộc nhiều vào màu sắc trang phục; hệ thống hoạt động kém hoặc nhận diện sai nếu trang phục có màu tương đồng với phông nền.
  • Phông nền giám sát bắt buộc phải cố định và ít chi tiết gây nhiễu.
  • Do đặc thù thuật toán PCA trích xuất đặc trưng hình học tổng thể, hệ thống vẫn xảy ra hiện tượng nhận dạng nhầm khi xuất hiện các vật thể có biên dạng hoặc dáng đứng tương tự người.
  • Độ chính xác phụ thuộc chặt chẽ vào quy mô, sự đa dạng và góc chụp của tập ảnh mẫu cơ sở dữ liệu ban đầu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo mà tác giả đề xuất:

  • Mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu ảnh mẫu với nhiều dáng người, góc chụp và các điều kiện chiếu sáng khác nhau để cải thiện độ tin cậy của thuật toán PCA.
  • Nghiên cứu kết hợp các giải thuật phân loại tiên tiến nhằm khắc phục hiện tượng nhận dạng nhầm giữa người và vật thể trong môi trường nền phức tạp.
  • Nâng cấp phần cứng, tối ưu hóa thuật toán để có thể xử lý trực tiếp trên các kit nhúng chuyên dụng có tích hợp camera mà không cần phụ thuộc vào máy tính chạy MATLAB.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho:

  • Sinh viên và học viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Kỹ thuật Máy tính và Tự động hóa đang thực hiện đồ án liên quan đến xử lý ảnh số, thị giác máy tính và hệ thống nhúng cảnh báo an ninh.
  • Phần đáng tham khảo nhất về mặt lý thuyết là phương pháp đại số tuyến tính trong giải thuật PCA: cách chuyển đổi bài toán tìm trị riêng/vector riêng từ ma trận kích thước cực lớn $A A^T$ ($N \times N$) sang ma trận thu gọn $A^T A$ ($M \times M$), kèm theo các ví dụ ma trận số học cụ thể được tính toán bằng các hàm MATLAB.
  • Phần đáng tham khảo nhất về mặt kỹ thuật phần cứng là giải pháp ghép nối 2 vi điều khiển PIC16F887 để nhân đôi khả năng giao tiếp nối tiếp RS232/UART, cùng phương pháp tính toán mạch reset RC và thiết kế nguồn xung LM2596 chịu dòng tải đỉnh cho module GSM.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao hệ thống cần sử dụng đến 2 vi điều khiển PIC16F887?
Do vi điều khiển PIC16F887 chỉ tích hợp duy nhất một bộ USART phần cứng (chân RC6/TX và RC7/RX). Hệ thống lại đòi hỏi phải kết nối đồng thời với hai thiết bị sử dụng chuẩn nối tiếp: một đường nhận dữ liệu từ cổng COM máy tính (qua IC MAX232) và một đường giao tiếp tập lệnh AT với module SIM900. Nhóm tác giả giải quyết bằng cách dùng Vi điều khiển 1 chuyên nhận dữ liệu từ PC rồi truyền lệnh sang Vi điều khiển 2 chuyên điều khiển module SIM900, màn hình LCD và chuông báo.

2. Giải thuật PCA trong đồ án giải quyết bài toán ma trận hiệp phương sai kích thước quá lớn bằng cách nào?
Nếu tính trực tiếp ma trận hiệp phương sai $A A^T$, kích thước ma trận sẽ là $N \times N$ (với $N$ là tổng số pixel của ảnh, ví dụ ảnh $200 \times 230$ tạo ma trận $46000 \times 46000$), gây quá tải tính toán. Nhóm tác giả áp dụng tính trị riêng $\mu_i$ và vector riêng $d_i$ trên ma trận $C = A^T A$ có kích thước nhỏ hơn rất nhiều là $M \times M$ ($M$ là số lượng ảnh mẫu). Sau đó suy ra vector riêng của không gian đặc trưng ban đầu thông qua hệ thức $X = A d_i$.

3. Khâu tiền xử lý ảnh trước khi nhận dạng PCA gồm những bước nào?
Khâu tiền xử lý gồm 6 bước liên hoàn: (1) Trừ ảnh có người với ảnh nền tĩnh bằng hàm imsubtract; (2) Chuyển ảnh màu sang ảnh xám theo chuẩn NTSC; (3) Mở rộng độ tương phản bằng lược đồ phân bố; (4) Phân đoạn nhị phân dựa trên ngưỡng độ chói; (5) Lọc nhiễu trung vị bằng cửa sổ phi tuyến $3 \times 3$; (6) Tô lấp lỗ hổng để lấp đầy các vùng đen khép kín do chi tiết trang phục trùng màu nền.

4. Module SIM900 yêu cầu điều kiện nguồn điện như thế nào và tác giả xử lý ra sao?
SIM900 hoạt động trong dải điện áp $3.4\text{V} - 4.5\text{V}$ (mức chuẩn $3.8\text{V} - 4.2\text{V}$) và yêu cầu dòng điện cung cấp tức thời lên đến $2\text{A}$ khi phát sóng. Để đáp ứng dòng tải này, nhóm sử dụng board nguồn xung LM2596 STEP DOWN có tần số đáp ứng $150,\text{kHz}$ và khả năng cấp dòng tải liên tục lên đến $3\text{A}$.

5. Giới hạn thực nghiệm về khoảng cách và đối tượng nhận dạng trong đồ án là gì?
Hệ thống cố định khoảng cách quan sát từ camera đến đối tượng là 4 mét; camera có độ phân giải tối thiểu 2 megapixel (kích thước ảnh $\ge 640 \times 480$ pixel). Trang phục của đối tượng bắt buộc phải có độ tương phản rõ rệt với phông nền (áo sáng trên nền tối hoặc ngược lại), và phông nền phía sau phải đơn giản, ít chi tiết chuyển động.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Trung Hiếu và Nguyễn Bá Vũ đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình phát hiện người và báo động an ninh từ xa dùng module Sim900 và xử lý ảnh trên MATLAB. Hệ thống tích hợp hoàn chỉnh quy trình kỹ thuật từ thu nhận hình ảnh, tiền xử lý khử nhiễu, trích đặc trưng bằng thuật toán PCA đạt độ chính xác trên 90%, cho đến điều khiển mạch phần cứng 2 vi điều khiển PIC16F887 để phát cảnh báo tại chỗ và gửi tin nhắn SMS hai chiều. Đây là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo cao về cả thuật toán đại số ma trận trong thị giác máy tính lẫn kỹ thuật thiết kế mạch nhúng truyền thông viễn thông.