HỆ THỐNG PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY SỬ DỤNG THƯ VIỆN TENSORFLOW

Abstract

Từ trước đến nay hỏa hoạn luôn là một hiểm họa gây thiệt hại lớn về người và kinh tế, trong đó hầu hết các đám cháy được phát hiện khi đã cháy lớn và gây tổn thất. Để giảm thiểu hậu quả do hỏa hoạn gây ra thì việc phát hiện sớm các đám cháy và có phương pháp phòng cháy hiệu quả luôn được chú trọng. Để giải quyết vấn đề đó việc áp dụng kỹ thuật thị giác máy tính vào việc phát hiện và cảnh báo cháy thông qua các hình ảnh lấy được từ camera quan sát được lắp đặt ở nhiều nơi như: Cột ăng-ten, cột đèn giao thông, nhà cao tầng,… là một giải pháp khả thi. Đề tài này xoay quanh việc xây dựng một hệ thống phát hiện đám cháy bằng thư viện TensorFlow, cụ thể là xây dựng một hệ thống có khả năng nhận diện đối tượng khói và lửa, tính toán bằng cách đếm các đối tượng đó xuất hiện trong một đoạn video đủ 60 lần thì xác định sắp có một vụ hỏa hoạn và phát ra cảnh báo bằng còi cảnh báo. Hệ thống có khả năng phát hiện được khói và lửa trong những đoạn video được thu trực tiếp từ camera giám sát hoặc những đoạn video được lưu sẵn trong máy tính. Được phát triển dựa trên nền ngôn ngữ Python, sử dụng Object detection API từ các thư viện hỗ trợ khác như: TensorFlow, OpenCV… Qua quá trình thực hiện đề tài đã thu được một hệ thống phát hiện đám cháy với mô hình ssd_mobilenet_v2_coco đạt kết quả nhận diện chính xác đối tượng lửa và khói trên 90%, đếm và xác định được đám cháy có nguy cơ gây hỏa hoạn đồng thời cảnh bằng mạch Arduino ESP8266 điều khiển còi buzzer và đèn led kết hợp với Google FireBase.