Xử Lý Song Song Trên Kiến Trúc Cận Biên Cho Ứng Dụng Nhà Thông Minh

• Tác giả: Vũ Văn Quang
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Khánh Thuật
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Xử Lý Song Song Trên Kiến Trúc Cận Biên Cho Ứng Dụng Nhà Thông Minh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Lý do chọn đề tài, mục tiêu và phạm vi
• 1.2.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2.2. Mục tiêu
• 1.2.3. Phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 2.1.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 2.1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 2.2. Tính khoa học và tính mới của đề tài
• 2.3. Lý thuyết liên quan
• 2.3.1. Chỉ số AQI
• 2.3.2. Nghiên cứu chỉ số đánh giá chất lượng không khí trong nhà
• 2.3.3. Mô hình chỉ số phụ AQI dựa trên sự thoải mái
• 2.3.4. Xây dựng chất lượng không khí trong nhà PMV (IAQ)
• 2.3.5. Thuật toán Decision Tree
• 2.3.6. Thư viện face_TECOTI IOT
• 2.3.7. Thư viện ReactJS
• 2.3.8. NodeJS Runtime
• 2.3.9. Kỹ thuật xử lý song song
• 3. CHƯƠNG 3: TRIỂN KHAI MÔ HÌNH
• 3.1. Tổng quan hệ thống IoT
• 3.2. Mô hình dự đoán chất lượng không khí
• 3.3. Mô hình giám sát an ninh trong nhà thông minh
• 3.3.1. Quá trình nhận diện khuôn mặt
• 3.3.2. Quá trình đồng bộ hóa dữ liệu giữa các hệ thống mạng
• 3.3.3. Streaming video cùng Flask
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Thực nghiệm mô hình nhận diện khuôn mặt và tính năng streaming của giải pháp
• 4.1.1. Thực nghiệm trên máy cá nhân
• 4.1.2. Thực nghiệm trên các thiết bị cận biên
• 4.2. Thực nghiệm mô hình đồng bộ dữ liệu giữa các hệ thống
• 4.3. Thực nghiệm mô hình dự đoán chất lượng không khí
• 4.3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
• 4.3.2. Thực nghiệm mô hình trên tập dữ liệu test
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hạn chế
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Xử Lý Song Song Trên Kiến Trúc Cận Biên

Xử lý song song trên kiến trúc cận biên đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin, đặc biệt là trong các ứng dụng nhà thông minh. Kiến trúc cận biên cho phép xử lý dữ liệu gần với nguồn dữ liệu, giúp giảm độ trễ và tăng tốc độ xử lý. Điều này rất cần thiết trong bối cảnh Internet of Things (IoT) ngày càng phát triển, nơi mà hàng triệu thiết bị kết nối và thu thập dữ liệu liên tục.

1.1. Khái Niệm Về Kiến Trúc Cận Biên

Kiến trúc cận biên (Edge Architecture) là mô hình phân phối xử lý dữ liệu gần với nguồn dữ liệu. Điều này giúp giảm tải cho băng thông và cải thiện hiệu suất hệ thống. Các thiết bị cận biên như Raspberry Pi hay Jetson Nano có thể xử lý dữ liệu ngay tại chỗ, mang lại lợi ích lớn cho các ứng dụng IoT.

1.2. Lợi Ích Của Xử Lý Song Song

Xử lý song song giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu, giảm độ trễ và cải thiện khả năng phản hồi của hệ thống. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng nhà thông minh, nơi mà thời gian thực là yếu tố quyết định cho sự an toàn và tiện nghi của người dùng.

II. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Xử Lý Song Song

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai xử lý song song trên kiến trúc cận biên cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như quản lý tài nguyên, độ tin cậy của dữ liệu và khả năng mở rộng của hệ thống cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Quản Lý Tài Nguyên Hạn Chế

Các thiết bị cận biên thường có tài nguyên phần cứng hạn chế, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng xử lý song song. Cần có các giải pháp tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất cao nhất cho hệ thống.

2.2. Độ Tin Cậy Của Dữ Liệu

Độ tin cậy của dữ liệu thu thập từ các cảm biến là rất quan trọng. Việc xử lý dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong các ứng dụng nhà thông minh, ảnh hưởng đến sức khỏe và an toàn của người dùng.

III. Phương Pháp Xử Lý Song Song Trên Thiết Bị Cận Biên

Để triển khai xử lý song song hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp và công nghệ hiện đại. Việc sử dụng các mô hình máy học và công nghệ streaming có thể giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Máy Học

Mô hình máy học có thể được áp dụng để phân tích và dự đoán chất lượng không khí trong nhà. Việc này không chỉ giúp cải thiện an ninh mà còn đảm bảo sức khỏe cho người dùng.

3.2. Công Nghệ Streaming Video

Công nghệ streaming video cho phép giám sát an ninh trong thời gian thực. Việc tích hợp với các hệ thống nhận diện khuôn mặt giúp tăng cường bảo mật cho ngôi nhà thông minh.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Xử Lý Song Song

Xử lý song song trên kiến trúc cận biên đã được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng thực tiễn. Các hệ thống giám sát an ninh và chất lượng không khí trong nhà thông minh là những ví dụ điển hình.

4.1. Giám Sát An Ninh

Hệ thống giám sát an ninh sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt và streaming video giúp người dùng theo dõi tình hình an ninh trong thời gian thực, từ đó đưa ra các cảnh báo kịp thời.

4.2. Đo Đạc Chất Lượng Không Khí

Việc đo đạc chất lượng không khí trong nhà thông minh giúp người dùng nhận biết được các yếu tố có thể gây hại đến sức khỏe. Hệ thống cảnh báo sẽ thông báo cho người dùng khi có sự thay đổi bất thường.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Xử Lý Song Song

Xử lý song song trên kiến trúc cận biên hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Với sự gia tăng của các thiết bị IoT, nhu cầu về các giải pháp xử lý dữ liệu hiệu quả sẽ ngày càng cao.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ xử lý song song sẽ ngày càng được cải tiến, giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống nhà thông minh.

5.2. Tác Động Đến Cuộc Sống Hàng Ngày

Việc áp dụng các giải pháp xử lý song song sẽ mang lại nhiều tiện ích cho người dùng, từ việc cải thiện an ninh đến nâng cao chất lượng cuộc sống trong môi trường sống thông minh.