Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/87038
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn, Văn Khanh-
dc.contributor.authorNguyễn Văn, Quốc Dũng-
dc.date.accessioned2023-05-24T04:08:40Z-
dc.date.available2023-05-24T04:08:40Z-
dc.date.issued2022-12-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/87038-
dc.description.abstractTÓM TẮT Trong hầu hết các trường hợp, các tác động có hại liên quan đến sự xuất hiện của rò rỉ đường ống dẫn nước có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng và do đó rò rỉ phải được nhanh chóng phát hiện, định vị và sửa chữa. Trong đề tài này, mục tiêu đặt ra là ứng dụng mạng học sâu vào hệ thống nhúng để phát hiện rò rỉ đường ống dẫn nước sinh hoạt. Dữ liệu âm thanh ở cả hai trường hợp rò rỉ và không rò rỉ sẽ được thu thập với tốc độ cao bằng mô-đun I²S, sau đó tiến hành xử lý và biến đổi dữ liệu sang dạng ảnh phổ 2D Spectrogram. Quá trình huấn luyện được thực hiện hoàn toàn trên máy tính, mô hình sau khi huấn luyện sẽ được chuyển đổi sang dạng có thể nhúng vào vi điều khiển. Đề tài đã ứng dụng thành công mô hình mạng học sâu nhúng vào vi điều khiển để tiến hành nhận diện với độ chính xác ở trường hợp có rò rỉ lên đến 95.4% và trường hợp không rò rỉ đạt 94.2%.vi_VN
dc.description.tableofcontentsMỤC LỤC CHẤP THUẬN CỦA HỘI ĐỒNG I LỜI CẢM TẠ II TÓM TẮT III ABSTRACT IV LỜI CAM ĐOAN V MỤC LỤC VI DANH MỤC HÌNH VIII DANH MỤC BẢNG X DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT XI CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1 1.1. Đặt vấn đề 1 1.2. Mục tiêu thực hiện đề tài 3 1.3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 4 1.4. Nghiên cứu liên quan 4 1.5. Cấu trúc bài báo cáo 6 CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8 2.1. Mạng học sâu (DLN) 8 2.2. Chỉ tiêu đánh giá kết quả 15 2.3. Kỹ thuật thu thập dữ liệu 17 2.4. Phương pháp xử lý âm thanh 22 CHƯƠNG III: THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 25 3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu 25 3.2. Bố trí thí nghiệm thu dữ liệu 29 3.3. Xử lý dữ liệu 32 CHƯƠNG IV: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 36 4.1. Tổng quan hệ thống 36 4.2. Huấn luyện mô hình học sâu 38 4.3. Chuyển đổi mô hình sang TensorFlow Lite 43 4.4. Thiết kế thí nghiệm nhận diện thực tế 44 CHƯƠNG V: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 51 5.1. Phân tích ảnh phổ 51 5.3. Kết quả huấn luyện mạng học sâu và nhận diện trên máy tính 53 5.5. Nhận diện trên vi điều khiển 55 5.6. Kết quả nhận diện thời gian thực 55 5.7. Thảo luận xung quanh đề tài 56 CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 58 6.1. Kết luận 58 6.2. Kiến nghị 58 6.3. Hướng phát triển 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 PHỤ LỤC 63 THÔNG TIN SINH VIÊN 65  vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectKỹ thuật điều khiển & tự động hóavi_VN
dc.titlePHÁT HIỆN RÒ RỈ ĐƯỜNG ỐNG DẪN NƯỚC SINH HOẠT ỨNG DỤNG MẠNG HỌC SÂUvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Bách khoa

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
5.03 MBAdobe PDF
Your IP: 18.117.9.138


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.