Đồ án tốt nghiệp - Hệ thống chữa cháy tích hợp AI

TRƯỜNG ĐẠI HOC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA ĐIỆN- ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

HỆ THỐNG CHỮA CHÁY TÍCH HỢP AI
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

Sinh viên:

TRƯƠNG TRỌNG TÍN
20119295
TRẦN ANH HUY
20119234

TP.HỒ CHÍ MINH - 7/2024

TRƯỜNG ĐẠI HOC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA ĐIỆN- ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

HỆ THỐNG CHỮA CHÁY TÍCH HỢP AI
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

Sinh viên:

Hướng dẫn:

TRƯƠNG TRỌNG TÍN
20119295
TRẦN ANH HUY
20119234
TS. HUỲNH THẾ THIỆN

TP.HỒ CHÍ MINH - 7/2024

i

ii

LỜI CẢM ƠN
Trước hết, nhóm thực hiện đề tài muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Huỳnh
Thế Thiện, người đã tận tình hướng dẫn nhóm chúng tôi trong quá trình thực hiện luận
văn tốt nghiệp tại trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM. Đóng góp của TS. Thiện
không chỉ giúp chúng tôi hoàn thành đề tài mà còn mang lại những ý tưởng sáng tạo và
cơ hội mới trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.
Nhóm thực hiện đề tài cũng muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến các giảng viên
tại trường đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là những người
thuộc khoa Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính, Điện - Điện Tử. Sự chỉ dạy và hỗ trợ tận
tình của các thầy cô đã góp phần giúp . Nhận xét và góp ý từ các thầy cô đã giúp nhóm
thực hiện đề tài hiểu sâu hơn về nội dung và phương pháp nghiên cứu, từ đó làm bàn đạp
để đạt được kết quả tốt đẹp.
Nhóm thực hiện đồ án tốt nghiệp
(Ký và ghi rõ họ tên)

iii

LỜI CAM ĐOAN
Nhóm thực hiện đề tài xin cam đoan toàn bộ nội dung của khóa luận tốt nghiệp là
thành quả lao động của nhóm thực hiện đề tài, không sao chép, chỉnh sửa từ bất kì nguồn
hay khóa luận nào khác. Các tài liệu tham khảo được trích dẫn rõ ràng, chi tiết. Nếu
bị phát hiện đạo văn hay sao chép nhóm thực hiện đề tài sẽ chịu toàn bộ trách nhiệm.
Nhóm sinh viên Trương Trọng Tín và Trần Anh Huy thực hiện đề tài hệ thống chữa cháy
tích hợp AI dưới dự hướng dẫn của thầy TS. Huỳnh Thế Thiện xin cam đoan các nội
dung như sau:
• Sản phẩm của đồ án tốt nghiệp là do nhóm sinh viên Trương Trọng Tín và Trần
Anh Huy thực hiện, không mượn, thuê, mua từ người khác.
• Quyển báo cáo đồ án tốt nghiệp là do nhóm sinh viên Trương Trọng Tín và Trần
Anh Huy tự viết, tỷ lệ trùng lặp là 38%, các nội dung tham khảo đã được trích dẫn
đầy đủ.
• Kết quả thực hiện trong quyển báo cáo bao gồm hình ảnh, độ chính xác của mô
hình là hoàn toàn đúng với mô hình, phần cứng nhóm đã thực hiện.
Nhóm sinh viên
...

...
ản cách để khi lắp đặt hệ thống
sẽ tự động xác định khoảng cách tới mặt sàn để tự động thiết lặp thống số độ cao
mà không cần người dùng phải đặt trước khi cài đặt hệ thống.
• Mở rộng phạm vi giám sát và bảo vệ: Nâng cấp sử dụng camera góc rộng để tăng
phạm vi giám sát và bảo vệ của hệ thống trong các căn phòng có diện tích lớn.
• Mở rộng phạm vi ứng dụng: Tích hợp hệ thống với các thiết bị IoT để có thể kết
nối và điều khiển thông qua các thiết bị thông minh như điện thoại.
• Phản hồi và cải tiến liên tục: Thu thập phản hồi từ người dùng và các sự kiện thực
tế để liên tục cải tiến và cập nhật hệ thống, đảm bảo rằng nó luôn hoạt động hiệu
quả và đáng tin cậy.

62

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] List of Unclassified Manufacturers, “Servo mg996r datasheet,” accessed: 2024-4-20. [Online]. Available: https://pdf1.alldatasheet.com/datasheetpdf/view/1131873/ETC2/MG996R.html
[2] Winsen, “Smoke gas sensor,” accessed: 2024-4-20. [Online]. Available:
https://datasheetspdf.com/datasheet-pdf/1415566/MP-2.html
[3] Ultralytics, “Yolov5: v5.0 release,” https://github.com/ultralytics/yolov5, 2020.
[4] N. B. O. C. V. L. Maria Vakalopoulou, Stergios Christodoulidis, Deep
learning: basics and convolutional neural networks (CNN). HAL open
science, 2023, accessed: 2024-4-25. [Online]. Available: https://hal.science/hal03957224/document
[5] G. Jocher, A. Stoken, A. Chaurasia, J. Borovec, Y. Kwon, K. Michael,
L. Changyu, J. Fang, P. Skalski, A. Hogan et al., “ultralytics/yolov5: v6. 0yolov5s’nano’models, roboflow integration, tensorflow export, opencv dnn support,” Zenodo, 10 2021.
[6] LattePanda, “Introduction,” accessed:
2024-4-20. [Online].
https://docs.lattepanda.com/content/1stedition/hardwareintroduction/
[7] Rapoo, “Rapoo c260 webcam,” accessed:
https://rapoo.in/rapoo-c260/

Available:

2024-4-20. [Online]. Available:

[8] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning.
[Online]. Available: http://www.deeplearningbook.org

MIT Press, 2016.

[9] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified,
real-time object detection,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR), may 2016.
[10] H. Bi, V. Wen, and Z. Xu, “Comparing one-stage and two-stage learning strategy
in object detection,” EWAPublishing Journal, 5 2023.
[11] LattePanda, “Install pinpong library,” accessed: 2024-4-27. [Online]. Available:
https://docs.lattepanda.com/content/IOPlayability/InstallPinpongLibrary/

63