NGHIÊN cứu PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG HOẠT ĐỘNG VÀ điều KHIỂN THIẾT BỊ TRONG NHÀ THÔNG MINH

Vӟi lӵachӑn thӭ 2, kӃt quҧ huҩn luyӋQ ÿѭӧF [HP QKѭ P{ KuQK KRҥW ÿӝng trong nhà cӫaQJѭӡi ViӋt Nam nói chung.b +ѭӟng nghiên cӭu cӫa luұQYăQ ĈӅ xuҩt giҧi pháp nhұn dҥng, ÿLӅu khiӇn các hoҥW

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC CÔNG NGHӊ THÔNG TIN

_YZ _

NGUYӈN KIM DUY

NGHIÊN CӬU GIҦI PHÁP NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG 9¬Ĉ,ӄU KHIӆN THIӂT Bӎ

TRONG NHÀ THÔNG MINH

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC CÔNG NGHӊ THÔNG TIN

YZ

NGUYӈN KIM DUY

NGHIÊN CӬU GIҦI PHÁP NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG 9¬Ĉ,ӄU KHIӆN THIӂT Bӎ

TRONG NHÀ THÔNG MINH

TP HӖ CHÍ MINH – 2016

Tôi xin chân thành cҧPѫQ.KRD6DXĈҥi hӑc, Bӝ môn Khoa hӑc và Kӻ thuұtWK{QJWLQ7UѭӡQJĈҥi hӑc Công nghӋ WK{QJWLQ73+&0ÿmFKҩp nhұn và tҥRÿLӅukiӋn cho tôi thӵc hiӋQÿӅ tài khóa luұn này.

Tôi xin chân thành cҧPѫQ761JX\ӉQ0LQK6ѫQ7Uѭӣng khoa Kӻ thuұt máy WtQK7UѭӡQJĈҥi hӑc Công nghӋ 7K{QJWLQ73+&0ÿmWұQWuQKKѭӟng dүQJL~Sÿӥ,ÿӏQK Kѭӟng cho tôi trong suӕt thӡi gian thӵc hiӋQ ÿӅ tài này T{L FNJQJ [LQ FKkQthành cҧPѫQFiF4Xê7Kҫ\&{ÿmWұn tình giҧng dҥy, trang bӏ, bә sung thêm nhiӅukiӃn thӭc quý báu cho tôi trong suӕt gҫQKDLQăPKӑc vӯa qua

7{LFNJQJ[LQWKӇ hiӋn lòng biӃWѫQVkXVҳFÿӃn Cha mҽFiFWKjQKYLrQJLDÿuQK

và bҥQ Eq ÿӗng nghiӋS ÿm OX{Q ErQ Fҥnh ӫng hӝ, JL~S ÿӥ vӅ mӑi mһt, FNJQJ QKѭÿӝng viên tinh thҫn cho tôi trong suӕt thӡi gian hӑc tұp và nghiên cӭu khoa hӑc vӯaqua

MһFGW{LÿmFӕ gҳng hoàn thành khóa luұn trong khҧ QăQJEҧn thân và thӡigian cho phép tuy nhiên không tránh khӓi nhӳng thiӃu sót tӗn tҥi Tôi kính mong nhұQÿѭӧc nhiӅu góp ý và nhұn xét tӯ Quý Thҫy Cô

Hӑc viên

NguyӉn Kim Duy

4/2016

7{L[LQFDPÿRDQÿk\OjF{QJWUuQKQJKLrQFӭu cӫDW{LYjÿѭӧc sӵ Kѭӟng dүnkhoa hӑc cӫa TS NguyӉQ0LQK6ѫQ7Uѭӣng Khoa Kӻ thuұWPi\WtQK7UѭӡQJĈҥihӑc Công nghӋ Thông tin TPHCM Các nӝi dung nghiên cӭu và kӃt quҧ WURQJÿӅ tài này là trung thӵc Các sӕ liӋu, hình ҧnh, bҧng biӇu phuc vө FKRSKkQWtFKÿiQKJLiÿѭӧc thu thұp tӯ các nguӗn khác nhau có ghi rõ trong phҫn tài liӋu tham khҧo Ngoài ra, trong luұQYăQPӝt sӕ nhұQ[pWÿiQKJLiWӯ tác giҧ cӫa các công trình liên quan ÿѭӧc sӱ dөng ÿӅu có trích dүn và chú thích nguӗn gӕc.

NӃu phát hiӋn có bҩt kǤ sӵ gian lұn nào tôi xin hoàn toàn chӏu trách nhiӋm vӅnӝi dung luұQYăQFӫa mình

LӠI CҦ0Ѫ1 - i

LӠ,&$0Ĉ2$1 - ii

MӨC LӨC -iii

DANH MӨC KÝ HIӊU VÀ CHӲ VIӂT TҲT -vi

DANH MӨC CÁC BҦNG - vii

DANH SÁCH CÁC THUҰT TOÁN - vii

DANH MӨC CÁC HÌNH - viii

MӢ ĈҪU -1

&+ѬѪ1*  7ӘNG QUAN Vӄ NHҰN DҤNG HOҤ7 ĈӜNG TRONG NHÀ THÔNG MINH -8

1.1 HiӋn trҥng kӻ thuұt nhұn dҥng hoҥWÿӝng trong nhà thông minh -8

1.1.1 Theo loҥi cҧm biӃn sӱ dөng -9

1.1.2 Theo loҥi giҧi thuұt máy hӑc - 10

1.1.3 Theo tính tӭc thì trong nhұn dҥng hoҥWÿӝng - 17

1.2 ĈiQKJLiSKkQORҥi và kӃt luұn - 17

1.2.1 ĈiQKJLi - 17

1.2.2 Phân loҥi - 19

1.2.3 KӃt luұn - 20

&+ѬѪ1**,ҦI PHÁP HUҨN LUYӊN CHO NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG - 23 2.1 Giӟi thiӋu - 23

2.2 KiӃn trúc hӋ thӕng - 25

2.3 Nguyên lý huҩn luyӋn - 29

2.4 Cҩu trúc dӳ liӋu và thuұt toán xӱ lý - 31

2.4.2 Các thuұt toán huҩn luyӋn - 33

2.4.2.1 Khai thác tұp phә biӃQÿyQJ - 33

2.4.2.2 3KkQQKyPFiFWUѭӡng hӧp hoҥWÿӝng cӫa 1 tұp phә biӃQÿyQJ 42

2.4.3 KӃt quҧ huҩn luyӋn - 48

&+ѬѪ1*  1+ҰN DҤ1* 9¬ Ĉ,ӄU KHIӆN HOҤ7 ĈӜNG THEO THӠI GIAN THӴC - 51

3.1 Giӟi thiӋu - 51

3.2 Nguyên lý nhұn dҥQJÿLӅu khiӇn và dӵ báo hoҥWÿӝng - 52

3.2.1 Nhұn dҥng - 52

3.2.2 ĈLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 53

3.2.3 Dӵ báo hoҥWÿӝng - 53

3.3 Thuұt toán - 54

3.3.1 Giҧi thuұt nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 54

3.3.2 Giҧi thuұWÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng: - 57

3.3.3 Giҧi thuұt dӵ báo hoҥWÿӝng: - 60

&+ѬѪ1*  +ӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM - 64

4.1 HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh - 64

4.1.1 0{LWUѭӡng ӭng dөng - 64

4.1.2 Mô tҧ hӋ thӕng - 68

4.1.2.1 &ѫVӣ dӳ liӋu cӫa hӋ thӕng - 68

4.1.2.2 Các chӭFQăQJFKtQK - 73

4.2 Thӵc nghiӋm - 76

4.2.1 Thӵc nghiӋm 1 - 77

4.2.1.2 KӃt quҧ - 79

4.2.2 Thӵc nghiӋm 2 - 82

4.2.2.1 TұSÿҫu vào (Dataset 2) - 83

4.2.2.2 KӃt quҧ - 84

4.2.3 Thӵc nghiӋm 3 - 86

4.2.3.1 TұSÿҫu vào (Dataset 3) - 86

4.2.3.2 KӃt quҧ - 86

4.2.4 Thӵc nghiӋm 4 - 92

4.2.4.1 TұSÿҫu vào (Dataset 4): - 93

4.2.4.2 KӃt quҧ: - 96

4.3 ĈiQKJLi - 98

&+ѬѪ1*.ӂT LUҰ19¬+ѬӞNG PHÁT TRIӆN -101

5.1 KӃt luұn -101

5.1.1 VӅ lý luұn -101

5.1.2 VӅ thӵc tiӉn -102

5.1.3 VӅ SKѭѫQJSKiSYjNӃt quҧ ÿiQKJLiWKӵc nghiӋm -102

5.2 +ѭӟng phát triӇn -103

DANH MӨC CÔNG BӔ KHOA HӐC -105

TÀI LIӊU THAM KHҦO -106

PHӨ LӨC A NӜI DUNG KHҦO SÁT THÓI QUEN SINH HOҤT TRONG NHÀ -111

PHӨ LӨC B TRUY XUҨT CSDL TRONG ӬNG DӨNG MÔ PHӒNG -126

PHӨ LӨC C MÔ TҦ ӬNG DӨNG MÔ PHӒNG -143

Ký hiӋu / Chӳ viӃt tҳt Mô tҧ

AALO Activity recognition in smart homes using Active

Learning in the presence of Overlapped activities

DBSCAN Density-based spatial clustering of applications with

noise

Các dӏch vө hӛ trӧ QJѭӡLFѭQJө

CFPGrowth Closed frequent pattern growth

1JѭӥQJÿӝ lӋch thӡLÿLӇm bҳWÿҫu

1JѭӥQJÿӝ lӋch khoҧng thӡi gian

Bҧng 1.1 Bҧng tóm tҳt các công trình liên quan - 20

Bҧng 2.1 So sánh hiӋu quҧ khai thác cây FPTree bҵng giҧi thuұt FPGrowth và CFPGrowth - 41

Bҧng 4.1 Các lӟp giao diӋn cӫa hӋ thӕng mô phӓng - 67

Bҧng 4.2 Cҩu trúc các bҧng dӳ liӋu (CSDL vSmartHome.sqlite) - 73

Bҧng 4.3 Các thiӃt bӏ gҳn cҧm biӃQYjÿӏQKGDQKWѭѫQJӭng - 77

Bҧng 4.4 Danh sách cҧm biӃn (Thӵc nghiӋm 2) - 83

Bҧng 4.5 KӃt quҧ ÿӕi chiӃu dãy hoҥWÿӝng vào tұp huҩn luyӋn - 90

Bҧng 4.6 Danh sách cҧm biӃn (Thӵc nghiӋm 4) - 92

Bҧng 4.7 KӃt quҧ VRViQKFѫFKӃ nhұn dҥng trӵc tuyӃn và ngoҥi tuyӃn - 98

DANH SÁCH CÁC THUҰT TOÁN Giҧi thuұt 1 – 3KkQÿRҥn hoҥWÿӝng - 27

Giҧi thuұt 2 – Xây dӵng cây FPTree - 35

Giҧi thuұt 3 – Giҧi thuұt CFPGrowth – phiên bҧn cҧi tiӃn cӫa FPGrowth - 38

Giҧi thuұt 4 – Tính bán kính lân cұn cho phân nhóm - 45

Giҧi thuұt 5 - Nhұn dҥng - ÿLӅu khiӇn – dӵ báo hoҥWÿӝng - 54

Giҧi thuұt 6 - ĈLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 57

Giҧi thuұt 7 - Dӵ báo hoҥWÿӝng - 60

Hình 1 KiӃQWU~FÿӅ xuҩt cho nhà thông minh -4

+uQK6ѫÿӗ kӻ thuұt hӑc tích cӵc - 16

Hình 1.2 Mӝt cách thӭc tìm các tұp mүXFyêQJKƭD - 16

Hình 1.3 So sánh mӭFÿӝ lӛi trong nhұn dҥng giӳa AALO và các bӝ phân lӟp khác - 21

Hình 2.1 HӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝng trong nhà thông minh - 26

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұWSKkQÿRҥn hoҥWÿӝng - 28

Hình 2.3 Cây FPTree - 35

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt xây dӵng cây FPTree - 37

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt CFPGrowth - 40

Hình 2.6 TiӃn WUuQKSKkQQKyPFiFWUѭӡng hӧp hoҥWÿӝng - 43

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt tính bán kính lân cұn cho phân nhóm - 46

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt nhұn dҥng hoҥWÿӝng - 56

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұWÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 58

+uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt dӵ báo hoҥWÿӝng - 61

Hình 4.1 Android Studio và hӋ thӕng mô phӓng - 65

+uQK6ѫÿӗ chӭFQăQJYjNLӃn trúc hӋ thӕng - 66

+uQK6ѫÿӗ quan hӋ cӫa vSmartHome.sqlite - 69

Hình 4.4 Tab Huҩn LuyӋn – HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh - 74

Hình 4.5 Tab Mô hình hoҥWÿӝng – HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh - 75

Hình 4.6 Tab Nhұn dҥng hoҥWÿӝng – HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh - 76

Hình 4.7 Dataset 1 - 78

+uQK&iFSKkQÿRҥn hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” – Dataset 1 - 78

Hình 4.9 KӃt quҧ phân nhóm hoҥWÿӝng lҫn 1 - 79

Hình 4.11 Các dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng ӣ lҫn phân nhóm 1 - 81

Hình 4.12 Các dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng ӣ lҫn phân nhóm 2 - 81

Hình 4.13 Tình huӕng nhұn dҥng – dӵ báo hoҥWÿӝng - 82

Hình 4.14 KӃt quҧ dӵ báo hoҥWÿӝng - 82

Hình 4.15 Dataset 2 - 83

Hình 4.16 Thӕng kê các phân nhóm hoҥWÿӝng (Thӵc nghiӋm 2) - 84

Hình 4.17 Các phân nhóm hoҥWÿӝng tҥi Garage - 85

Hình 4.18 Danh sách các hoҥWÿӝng trong ngày cӫDQJѭӡi ViӋt Nam (nói chung) 85 Hình 4.19 Dataset 3 - 86

Hình 4.20 Thӕng kê các phân nhóm hoҥWÿӝng (thӵc nghiӋm 3) - 87

Hình 4.21 Các phân nhóm hoҥWÿӝng tҥi Phòng khách - 87

Hình 4.22 Danh sách các hoҥWÿӝng trong ngày (Thӵc nghiӋm 3) - 88

Hình 4.23 Các dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng (thӵc nghiӋm 3) - 88

+uQK6ѫÿӗ phát triӇn các hoҥWÿӝng (thӵc nghiӋm 3) - 90

Hình 4.25 Kӏch bҧn nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 91

Hình 4.26 KӃt quҧ dӵ báo hoҥWÿӝng - 92

Hình 4.27 Tұp tin log cӫa hӋ thӕng thӵc nghiӋm - 94

Hình 4.28 Dataset 4 - 95

Hình 4.29 Danh sách hoҥWÿӝng sau huҩn luyӋn (Thӵc nghiӋm 4) - 96

Hình 4.30 Thӕng kê kӃt quҧ huҩn luyӋn trên dataset 4 - 96

Hình 4.31 Danh sách hoҥWÿӝng cӫa phòng khách (Thӵc nghiӋm 4) - 97

Hình 4.32 Chuӛi hoҥWÿӝQJWuPÿѭӧc sau huҩn luyӋn - 97

1 7rQÿӅ tài: “Nghiên cͱu gi̫i pháp nh̵n d̩ng ho̩Wÿ͡QJYjÿL͉u khi͋n thi͇t b͓ trong nhà thông minh”

2 LoҥLÿӅ tài:Nghiên cӭu, mô hình và mô phӓng

3 Giӟi thiӋu:

Nhà thông minh (Smart Homes) hay nhà tӵ ÿӝng (home automation), nhà thích ӭng (adaptive home) Oj  OƭQK Yӵc ӭng dөng cӫa tính toán khҳp mӑL QѫL8ELTXLWRXV &RPSXWLQJ  WURQJ ÿy QKj ӣ ÿѭӧc trang bӏ các cҧm biӃn và vұn hành thông minh nhҵm cung cҩp các dӏch vө hӛ trӧ QJѭӡi dùng theo ngӳ cҧQKYjFѫFKӃÿLӅu khiӇn tӵ ÿӝng thích ӭng NhiӅu nghiên cӭu và ӭng dөng vӅ QKjWK{QJPLQKÿmÿѭӧc thӵc hiӋn và triӇn khai trong nhiӅu thұp kӹ qua nhҵm cung cҩp các chӭFQăQJtiӋQtFKNKiFQKDXWURQJP{LWUѭӡng nhà ӣ

Nhà thông minh là kӃt quҧ tích hӧp các công nghӋ mӟi vào các vұt dөng bên WURQJ P{L WUѭӡng sinh hoҥt cӫD QJѭӡL Fѭ QJө nhҵm tӕL ѭX KyD KLӋu quҧ sӱ dөngnhӳng chӭFQăQJPjFK~QJFXQJFҩSQKѭNKҧ QăQJÿLӅu khiӇn tӯ xa qua Internet, tӵÿӝng hóa vұn hành theo ngӳ cҧnh, quҧn lý tӕt nguӗQQăQJOѭӧng sӱ dөng trong nhà Yj[DKѫQQӳa là khҧ QăQJWӵ hӑc hӓLÿһFÿLӇm hoҥWÿӝQJFNJQJQKѭVӣ thích hành vi cӫDQJѭӡLFѭQJө &KRÿӃn hiӋn tҥLÿm[Xҩt hiӋn nhiӅu sҧn phҭm nhà thông minh vӟi nhiӅu chuҭn công nghӋ NKiFQKDXWURQJOƭQKYӵc công nghiӋSYjWKѭѫQJPҥi EIB (European Installation Bus) xuҩt hiӋn ӣ châu Âu tӯ QăP  là 1 hӋ tiêu chuҭn thi công nhà thông minh cho phép kӃt nӕi, kiӇm soát toàn bӝ các thiӃt bӏ ÿLӋnWURQJJLDÿuQKbҵng 1 dây dүn trөFKD\FiSÿLӅu khiӇn) mà không cҫn laptop trung tâm Các thiӃt bӏ tӵ WUDRÿәLWK{QJWLQYjÿLӅu khiӇn lүn nhau nhӡ phҫn mӅPÿiӅukhiӇn (EP-520  ÿѭӧc tích hӧp trӵc tiӃp bên trong thiӃt bӏ Nhà thông minh Gamma là 1 sҧn phҭm theo chuҭn EIB vӟi hӋ thӕng bao gӗm các thiӃt bӏ chҩp hành, các bӝ cҧm biӃQ FiF PRGXOH ÿLӅu khiӇQ ÿѭӧc kӃt nӕi vӟi nhau bҵQJ  FiS ÿLӅukhiӇn (bus line) thành 1 thӇ thӕng nhҩW7Uѭӟc EIB, công nghӋ X10 xuҩt hiӋn vào khoҧQJ QăP  FNJQJ FKR SKpS FiF Vҧn phҭP WѭѫQJ WKtFK QyL FKX\Ӌn vӟi nhau TXDFiFÿѭӡQJGk\ÿLӋn sҹQFyWURQJQKj6DXÿyÿӇ khҳc phөc nhӳng hҥn chӃ vӅ ÿӝtin cұy do nhiӉu khi truyӅn tín hiӋu trên ÿѭӡQJ Gk\ ÿLӋn, nhiӅu công nghӋ khác

tín hiӋXQKѭ=LJ%HH=-Wave, Wifi, Bluetooth… Bên cҥnh các chuҭn giao thӭc kӃtnӕi vӯDÿӅ cұp, các hãng công nghӋ lӟQQKѭ*RRJOH$PD]Rn, Samsung, Apple,…

áp dөng kӻ thuұW ÿLӅu khiӇQ WUXQJ WkP Yj WuP FiFK WKѭѫQJ Pҥi hóa các bӝ ÿLӅukhiӇn cӫDULrQJPuQKWURQJKѭӟng tiӃp cұn xây dӵng hӋ sinh thái nhà thông minh QKѭ*RRJOH¶V Nest, Amazon’s Echo, Samsung’s SmartThings, Apple’s HomeKit,… TURQJOƭQKYӵc nghiên cӭu, các dӵ iQÿѭӧFFKLDWKHRKѭӟng chính [1]:

- Cung cҩp các dӏch vө hӛ trӧ hoҥWÿӝng trong nhà, quҧn lý hiӋu quҧ nguӗntài nguyên sӱ dөng FNJQJQKѭPDQJOҥi sӵ thoҧLPiLFKRQJѭӡi dùng bao gӗmWKHRG}L[iFÿӏnh và tӵ ÿӝng hóa các hoҥWÿӝng sӵ kiӋn, truy cұSYjÿLӅu khiӇn

tӯ xa các thiӃt bӏ thông minh bao quanh;

- Cung cҩp các dӏch vө FKăPVyFVӭc khӓe;

- Cung cҩp các tiӋn ích bào mұt;

Trong ÿy Kѭӟng nghiên cӭu vӅ [iF ÿӏnh và tӵ ÿӝng hóa các hoҥW ÿӝng trong nhà QJj\FjQJÿѭӧc quan tâm vjÿyQJJySYjRYLӋc cung cҩp các dӏch vө hӛ

trӧ hoҥWÿӝng hàng ngày (AAL – Ambient Assisted Living services) cӫDQJѭӡLFѭngө HiӋn tҥi các dӏch vө này ÿѭӧc xem là mөc tiêu chính trong các thiӃt kӃ vӅ nhà thông minh do sӕ OѭӧQJQJѭӡi cao tuәi sӕng ӣ nhà 1 mình ngày càng WăQJOrQWURQJcác xã hӝi công nghiӋp Bên cҥQKÿyVӕ OѭӧQJQJѭӡi mҳc bӋQK$O]KHLPHUÿѭӧc dӵEiRWăQJOrQQKDQKFKyQJWURQJQKӳQJQăPNӃ tiӃp (Bouchard et al, 2007) Các dӏch

vө phi tӵ ÿӝQJKyDFKRFiFÿӕLWѭӧng này tiêu tӕn thӡi gian cho nhӳQJQJѭӡLFKăPsóc và vi phҥm mong muӕn sӕQJÿӝc lұp cӫDQJѭӡLFѭQJө'RÿyFѫFKӃ hӛ trӧ tӵÿӝQJÿѭӧFPRQJÿӧi cung cҩp trong các hӋ thӕng nhà thông minh

Nhұn dҥng hoҥWÿӝng là yêu cҫu tiên quyӃt và nӅn tҧng FKRKѭӟng nghiên cӭunày MөFÿtFKOjELrQGӏch các dãy sӵ kiӋn quan sát ÿѭӧc tӯ tұp cҧm biӃQNKLQJѭӡidùng thӵc hiӋn hoҥt ÿӝng Tӯ kӃt quҧ biên dӏch có thӇ xây dӵQJÿiQKJLiP{KuQKhoҥWÿӝng trong nhà cӫDFRQQJѭӡi theo tӯng vùng, lãnh thә, quӕc gia và hӛ trӧ suy luұn ÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng theo YăQKyDWKyLTXHQVLQKKRҥt cӫa hӑ Tuy nhiên do KjQKYLFRQQJѭӡLWKѭӡng không dӉ ÿRiQYjPDQJWtQKNK{QJFKҳc chҳn (Farzard et

al, 2012) nên hiӋn tҥLFKѭDFyQKLӅu sҧn phҭPWKѭѫQJPҥi cung cҩp chӭFQăQJQj\

&iFWKѭѫQJKLӋu trên thӃ giӟi (Simens, Clipsal, Schneider, Apple, Samsung,…) hay

ÿLӅu khiӇn tӯ xa (remote control unit) hay tӵ ÿӝQJKyDÿLӅu khiӇn thiӃt bӏ theo ngӳcҧnh (control automation).

HiӇu biӃt, nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝQJFRQQJѭӡLWKHRFѫFKӃ tӵ ÿӝng, thông minh, thích ӭng (smart control automation) là xu huӟng công nghӋ trong WѭѫQJODLFӫDQKjWK{QJPLQK;XKѭӟng này nhұQÿѭӧc sӵ quan tâm lӟn cӫa nhiӅucӝQJÿӗng khoa hӑc máy tính trong nhӳng thұp niên gҫQÿk\YuQyÿyQJgóp vào nhiӅu ӭng dөng thuӝFFiFOƭQKYӵFNKiFQKDXQKѭ\Kӑc, tâm lý hӑFYjWѭѫQJWiFQJѭӡi – máy (Biswas, 2011)

a) KiӃQWU~FÿӅ xuҩt cho nhà thông minh:

Vӟi sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ cҧm biӃn, nhà thông minh ÿѭӧc ÿӅ xuҩt thiӃt

kӃ theo dҥng thӭc 1 hӋ thӕng cҧm biӃn bӣi tính chҩt dӉ FjLÿһt và theo dõi hiӋu quҧKjQKYLQJѭӡLFѭQJө Mӝt hӋ thӕng nhà thông minh gӗm 3 thành phҫn chính sau:

- HӋ thӕng cҧm biӃn (sensor system): là 1 tұp bao gӗm nhiӅu loҥi cҧm biӃnkhác nhau vӟi vai trò thu nhұn thông tin tӯ P{LWUѭӡng nhà ӣ nhҵm cung cҩp các chi tiӃt vӅ vӏ trí cӫa nhӳQJQJѭӡLFѭQJө và các thiӃt bӏ ÿӗ dùng

mà hӑ WѭѫQJWiFWURQJKRҥWÿӝng

- Hҥ tҫng liên lҥc (communication framework): GQJÿӇ kӃt nӕLWUDRÿәi dӳliӋu giӳa các cҧm biӃn vӟi nhau và giӳa cҧm biӃn vӟi hӋ thӕng cung cҩpdӏch vө

- HӋ thӕng quҧn lý và cung cҩp dӏch vө (service system): ÿһt tҥi 1 máy chӫtrung tâm trong nhà (mini server) nhҵm quҧn lý các yêu cҫu truy cұp và cung ӭng các dӏch vө QKjWK{QJPLQKQKѭQKұn dҥQJÿLӅu khiӇn, dӵ báohoҥWÿӝng,…

1J{LQKjÿѭӧc chia thành nhiӅu phòng và các hoҥWÿӝng trong nhà hàng ngày ÿѭӧc thӵc hiӋn bҵng 1 tұp các thiӃt bӏ thông minh trang bӏ tҥi các phòng cө thӇ Khi QJѭӡLFѭQJө di chuyӇn qua nhiӅu phòng hoһc sӱ dөQJFiFÿӗ GQJÿѭӧc gҳn các cҧm biӃn thông minh, các tұp cҧm biӃQWѭѫQJӭng gӱi tín hiӋXYjRP{LWUѭӡng nhà

ӣ Máy chӫ trung tâm chӏu trách nhiӋm nhұn, xӱ OêYjOѭXFiFGӳ liӋu cҧm biӃn vào tұp tin log TұSWLQQj\ÿѭӧFGQJÿӇ kӃt xuҩt ra tұp dӳ liӋXÿҫu vào cho tiӃn trình huҩn luyӋn và sDXÿyNӃt quҧ ÿѭӧFGQJÿӇ nhұn dҥng, hӛ trӧ ÿLӅu khiӇn và dӵ báo

thӡi là thành phҫn xӱ lý, cung ӭng dӏch vө cho tҩt cҧ các truy cұp tӯ các ӭng dөngkhách thӇ (client applications) vào hӋ thӕng nhà thông minh.

Hình 1 KiӃQWU~FÿӅ xuҩt cho nhà thông minh

Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering

In-home Activities within Smart Home Environment [2]

Theo kiӃQWU~FÿӅ xuҩt, các cҧm biӃQWK{QJPLQKSKiWÿLFiFWtQKLӋu phát sinh trong quá trình thӵc hiӋn hoҥW ÿӝng cӫD QJѭӡL Fѭ QJө ÿӃn 1 máy chӫ trung tâm (Mini server) thông qua giao thӭc Wifi HiӋn nay wifi là giao thӭc kӃt nӕi phә biӃntҥi ViӋt Nam và trên thӃ giӟi KiӃQWU~FKѭӟQJÿӃn khҧ QăQJWtFKKӧp giҧi pháp nhà WK{QJPLQKYjRFiFP{LWUѭӡng nhà ӣ mà vүn tái sӱ dөng hiӋu quҧ hҥ tҫQJFѫVӣhiӋn có

Trong ngӳ cҧnh ÿӅ tài này, tôi chӍ quan tâm giҧi quyӃt vҩQÿӅ nhұn dҥQJÿLӅukhiӇn và dӵ báo hoҥWÿӝQJWURQJFiFQKjWK{QJPLQKQJѭӡi ӣ Các loҥi cҧm biӃnÿѭӧc sӱ dөng bao gӗm cҧm biӃn hӗng ngoҥLGQJÿӇ phát hiӋn di chuyӇn cӫDQJѭӡidùng tҥi các khu vӵc cө thӇ và cҧm biӃQÿyQJmӣ gҳn vӟi các thiӃt bӏ ÿӗ dùng trong nhà nhҵm [iFÿӏnh trҥng thái sӱ dөng cӫa chúng Trong nӝi dung thӵc hiӋn cӫDÿӅtài này, tұS ÿҫu vào cho huҩn luyӋn nhұn dҥng hoҥW ÿӝQJ ÿѭӧc lҩy tӯ 1 trong 2

hay rút trích tӯ kӃt quҧ trҧ lӡi khҧo sát trên 1 cӝng ÿӗQJFѭGkQ9LӋt Nam Vӟi lӵachӑn thӭ 2, kӃt quҧ huҩn luyӋQ ÿѭӧF [HP QKѭ P{ KuQK KRҥW ÿӝng trong nhà cӫaQJѭӡi ViӋt Nam nói chung.

b) +ѭӟng nghiên cӭu cӫa luұQYăQ

ĈӅ xuҩt giҧi pháp nhұn dҥng, ÿLӅu khiӇn các hoҥWÿӝQJWURQJQKjWKHRFѫFKӃ

tӵ ÿӝng, thông minh, thích ӭng và xây dӵng hӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh ÿӇkiӇm nghiӋm giҧi pháp GiҧLSKiSÿӅ xuҩt ÿѭӧc thӵc thi trên kiӃn trúc nhà thông minh mô tҧ trong mөc a) cӫa phҫn giӟi thiӋu này

HӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝQJWURQJQKjWK{QJPLQKÿѭӧFÿӅ xuҩt vӟi nguyên

- Mһc dù nhà thông minh là 1 sҧn phҭm cӫa tính toán khҳp mӑL QѫL(Ubiquitous Computing), các hӋ thӕnJ WKѭѫQJ Pҥi hiӋQ Fy FKѭD  KRjQtoàn trong suӕt vӟLQJѭӡi sӱ dөQJWKHRWѭWѭӣng cӫa Mark Weiser [3]

- HiӋn tҥLFKѭDFyVҧn phҭm nhà thông minh giúp mô hình hóa hoҥWÿӝng trong nhà cӫDQJѭӡi ViӋW1DPWKHRFѫFKӃ tӵ ÿӝng, thông minh, thích ӭng

theo ngӳ cҧnh thӡi gian thӵc Các nghiên cӭXQj\ÿѭӧFÿiQKJLiJҫQJNJL

và thiӃt thӵFKѫQYӟi các ӭng dөng thӵc tӃ so vӟi hҫu hӃt các giҧi pháp nhұn dҥng ngoҥi tuyӃn dӵDWUrQFiFSKkQÿRҥn cҧm biӃn cho trѭӟc

Do vұy mөc tiêu cӫDÿӅ WjLOjÿӅ xuҩt 1 giҧi pháp nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥt ÿӝng theo thӡi gian thӵFÿӗng thӡi xây dӵng 1 hӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh nhҵm hiӋn thӵc giҧi pháp ÿy HӋ thӕng mô phӓng cung cҩp 3 dӏch vө chính: nhұndҥQJÿLӅu khiӇn và dӵ báo hoҥWÿӝng HӋ thӕng ÿѭӧc kiӇm chӭng vӟi nhiӅu tұp dӳliӋXÿҫu vào phҧn ánh YăQKyDKjQKYLNKiFQKDX Tính chҩt tӵ ÿӝng, thông minh, thích ӭng trong nhұn dҥng hoҥW ÿӝng giúp hӋ thӕng trӣ nên trong suӕW KѫQ YӟiQJѭӡL GQJ 1JѭӡL Fѭ QJө chӍ cҫn thӵc hiӋn các hoҥW ÿӝng hàng ngày cӫa mình trong thӡi gian huҩn luyӋn FKRWUѭӟc SDXÿyKӋ thӕng có thӇ tӵ hӑc hӓi và nhұn racác hoҥWÿӝQJQj\WURQJWѭѫQJODL

Ví dө, vӟLÿҫu vào trích xuҩt tӯ kӃt quҧ khҧo sát thói quen hành vi trong nhà cӫa 1 tұp mүXQJѭӡi ViӋt Nam kӃt quҧ huҩn luyӋn thӇ hiӋn mô hình hoҥWÿӝng trong nhà cӫDQJѭӡi ViӋt Nam nói chung Ngoài ra giҧi pháp còn ÿyQJJySYjRKLӋn trҥng các nghiên cӭu gҫQÿk\YӅ nhұn dҥng hoҥWÿӝng theo thӡi gian thӵc

b) éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn:

- VӅ mһt lý luұn, giҧLSKiSÿӅ xuҩWÿyQJJySYjRKLӋn trҥng nghiên cӭu vӅnhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng trong nhà thông minh nhӡ nhӳng cҧi tiӃndӵa trên các kӻ thuұt hiӋn có

- VӅ mһt thӵc tiӉn, giҧi pháp giúp mô hình hóa hoҥW ÿӝng trong nhà cӫa 1 cӝQJÿӗnJGkQFѭQKҩWÿӏnh khi dùng dӳ liӋu khҧRViWOjPÿҫu vào cho quá trình huҩn luyӋn Ngoài ra giҧi pháp ÿѭӧFPRQJÿӧi sӁ ӭng dөng vào 1 hӋthӕQJQKjWK{QJPLQKPDQJWtQKWKѭѫQJPҥi WURQJWѭѫQJODLErQFҥnh 1 hӋthӕng mô phӓQJÿѭӧc xây dӵng trong giӟi hҥn cӫa ÿӅ tài này

5 ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu:HӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝQJYjÿLӅu khiӇn thiӃt bӏtrong nhà thông minh

6 &iFSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu:

o 3KѭѫQJ SKiS TXL Qҥp 7URQJ JLDL ÿRҥQ ÿҫu thӵc hiӋn khҧo sát các

công trìQKOLrQTXDQÿӅ xuҩt kiӃn trúc hӋ thӕng, các giҧi thuұt kèm theo

yêu cҫXEjLWRiQÿһt ra.

o 3KѭѫQJ SKiS SKӓng vҩn: Xây dӵng nӝi dung và tiӃn hành khҧo sát

nhu cҫu sӱ dөng nhà thông minh và thói quen sinh hoҥt cӫDQJѭӡi dùng trong nhà Bên cҥQK ÿy WuP KLӇu thӏ WUѭӡng cҧm biӃQ WURQJ Qѭӟc làm tiӅQÿӅ FKRJLDLÿRҥn thӵc nghiӋm

o 3KѭѫQJSKiSWKӵc nghiӋm: Xây dӵng hӋ thӕng thӵc nghiӋm Sau thӡi

gian huҩn luyӋn, hӋ thӕng có khҧ QăQJ QKұn dҥng hoҥW ÿӝQJ Yj ÿLӅukhiӇn thiӃt bӏ theo thói quen sӣ thích cӫDQJѭӡi dùng

o 3KѭѫQJSKiSÿiQKJLiYjNLӇm traĈinh giá kӃt quҧ WUrQP{LWUѭӡng

thӵc nghiӋm FNJQJQKѭnӝi dung khҧRViWEDQÿҫXYjÿѭDUDNӃt luұn, Kѭӟng phát triӇn

7 Nӝi dung và phҥm vi nghiên cӭu:

Nhͷng n͡i dung nghiên cͱu:

- Kӻ thuұt khai thác tұp phә biӃn trong khai phá dӳ liӋu

- Kӻ thuұt phân nhóm không giám sát trên tұp dӳ liӋXÿҫu vào

- Nhұn dҥQJ Yj ÿLӅu khiӇn hoҥW ÿӝng theo thӡi gian thӵc áp dөng kӻ thuұt SKkQÿRҥn dӵa trên sӕ Oѭӧng sӵ kiӋn cҧm biӃn

- Xây dӵng 1 ӭng dөQJ WUrQ P{L WUѭӡng Android dùng làm hӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh

Ph̩m vi nghiên cͱu:

- HӋ thӕng mô phӓng chӍ vұQ KjQK WURQJ QKj WK{QJ PLQK  QJѭӡi ӣ và có nhiӅu phòng

- HӋ thӕQJFKѭDJLҧi quyӃt ÿѭӧc tình trҥng chӗng lҳp hoҥWÿӝng

- Tұp dӳ liӋXÿҫu vào chӫ yӃu lҩy tӯ kӃt quҧ khҧo sát hoһc các tұp dӳ liӋuÿѭӧc công bӕ công khai trong các công trình nghiên cӭu liên quan

+˱ͣng phát tri͋n:

- TӕL ѭX KyD Vӕ Oѭӧng cҧm biӃn cҫn dùng bҵQJ SKѭѫQJ SKiS rút trích các thuӝc tính hoҥW ÿӝng trên web nhҵm cҳt giҧm chi phí cho giҧi pháp nhұndҥng trong nhà thông minh

- TiӃn hành thêm thӵc nghiӋm trên các P{LWUѭӡng nhà ӣ trong thӵc tӃ

theo thӡi gian thӵc

- ĈӅ xuҩt giҧi pháp nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng cho nhà thông minh nhiӅXQJѭӡi ӣ

8 NӝLGXQJÿӅ tài:

Vӟi mөFWLrXÿӅ WjLÿһt ra, bӕ cөc khóa luұn sӁ gӗm các nӝi dung sau:

- &KѭѫQJ: Tәng quan vӅ nhұn dҥng hoҥWÿӝng trong nhà thông minh

- &KѭѫQJ: Giҧi pháp huҩn luyӋn cho nhұn dҥng hoҥWÿӝng

- &KѭѫQJ1hұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng theo thӡi gian thӵc

- &KѭѫQJ: HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh và kӃt quҧ thӵc nghiӋm

- &KѭѫQJ: KӃt luұQYjKѭӟng phát triӇn

NHÀ THÔNG MINH 1.1 HiӋn trҥng kӻ thuұt nhұn dҥng hoҥWÿӝng trong nhà thông minh:

&iF WKѭѫQJ KLӋu trên thӃ giӟi (Simens, Clipsal, Schneider, Apple, Samsung,…) hay ViӋt Nam %NDY FNJQJÿmFXQJFҩp nhiӅu sҧn phҭm nhà thông

minh ÿHP Oҥi sӵ thoҧL PiL FKR QJѭӡL Fѭ QJө WURQJ ÿy Qәi bұt là khҧ QăQJ QKұndҥng và hӛ trӧ hoàn thành hoҥWÿӝng theo các ngӳ cҧQKÿѭӧc thiӃt lұSWUѭӟc:

Công ty Bkav ÿm WULӇn khai hӋ thӕng nhà thông minh Bkav SmartHome vӟicông nghӋ tiên tiӃn theo tiêu chuҭn xӃp hҥng cӫa Gartner Bkav SmartHome kӃt nӕitҩt cҧ các thiӃt bӏ trong nhà thành 1 hӋ thӕng mҥng VӟL%NDY6PDUW+RPHQJѭӡi dùng có thӇ ÿLӅu khiӇn tҩt cҧ thiӃt bӏ chӍ bҵng mӝt vài nút bҩm trên màn hình cҧmӭng cӫDÿLӋn thoҥi thông minh hay máy tính bҧng thông qua giao diӋn trӵc quan

'1Jѭӡi dùng có thӇ sӱ dөng các kӏch bҧn có sҹn cӫa hӋ thӕng hoһc thiӃt kӃ kӏch bҧQFKRULrQJPuQKÿӇ tӵ ÿӝng hóa vұn hành các thiӃt bӏ trong nhà Các kӏch bҧnWKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөng QKѭ³7LӃSNKiFK´³ĈLQJӫ”, “VӅ nhà”,… [42]

7ѭѫQJWӵ Bkav SmartHome, nhà thông minh C-Bus cӫa Clipsal (Úc) cҧi thiӋnÿiQJNӇ P{LWUѭӡng nhà ӣ, tҥo sӵ thoҧi mái thuұn tiӋQFKRQJѭӡi sӱ dөng bҵng cách cung cҩp giao diӋQÿLӅu khiӇn cҧm ӭng và các tình huӕQJVFHQH ÿӇ tӵ ÿӝng hóa ÿLӅu khiӇn các thiӃt bӏ trong nhà theo kӏch bҧQ FKR WUѭӟc Ví dө các tình huӕng

“welcome home” (cӱa gara sӁ mӣÿqQKjQKODQJYjEӃSÿѭӧc bұWOrQPi\ÿLӅuhòa cho mӭc nhiӋt phù hӧp, nhҥF\rXWKtFKÿѭӧc bұt lên,…), tình huӕng “goodbye” (tҳt tҩt cҧ thiӃt bӏ và kích hoҥt hӋ thӕng an ninh), 1 vài tình huӕng an ninh khi vҳng nhà,….[43]

Công ty Schneider (Pháp) tích hӧp các công nghӋ liên lҥFÿLӋn và giҧLWUtÿDSKѭѫQJWLӋn trong nhà thông minh vào trong 1 giҧi pháp vұn hành cùng nhau thân thiӋn vӟLQJѭӡi dùng có tên Wiser Home Control GiҧLSKiSQj\FKRSKpSQJѭӡi dùng có thӇ WKHRG}LÿLӅu khiӇn và truy cұp vào ngôi nhà cӫa mình tҥi bҩt cӭ thӡi ÿLӇm và bҩt cӭ QѫL ÿkX WUrQ JLDR GLӋQ ÿӗ hӑa cӫD ÿLӋn thoҥL GL ÿӝng, máy tính, tablets, TVs… Wiser Home Control là phҫn bә sung cho hӋ thӕQJÿLӅu khiӇn nhà cӫa C-Bus và mang lҥi 1 mӭc chӭF QăQJ Yj NӃt nӕi mӟi cho ngôi nhà [44]

Nhà thông minh Synco Living cӫD 6LHPHQV Ĉӭc) kӃt hӧS  WtQK QăQJ JKLnhұn dӳ liӋu tiêu thө tài nguyên (consumption data acquisition) và tӵ ÿӝQJKyDÿLӅukhiӇn nhà (home automation) VӟL6\QFR/LYLQJQJѭӡi dùng thuұn tiӋn trong viӋc kiӇPVRiWOѭӧQJWjLQJX\rQÿLӋQQѭӟc, gas,…) tiêu thөĈӗng thӡi còn tiӃt kiӋmÿӃn 30% nguӗQQăQJOѭӧng tiêu thu nhӡ vào khҧ QăQJÿLӅu khiӇn tӵ ÿӝng hóa thông minh mà hӋ thӕng cung cҩS &ѫ FKӃ tӵ ÿӝQJ ÿLӅu khiӇQ ÿѭӧc thӵc hiӋn theo các kӏch bҧQPjQJѭӡi dùng mong muӕn tҥi tӯng phòng cө thӇ trong nhà [45]

Samsung cung cҩp 1 giҧi pháp tәng thӇ vӅ nhà thông minh tӯ phҫn cӭnJÿӃnphҫn mӅm Các thiӃt bӏ và cҧm biӃQWK{QJPLQKÿѭӧc kӃt nӕi vào 1 thiӃt bӏ Hub và ÿѭӧFÿLӅu khiӇn thông qua 1 ӭng dөQJWUrQÿLӋn thoҥLGLÿӝng [46]

Apple cung cҩp giҧi pháp HomeKit cho nhà thông minh, cho phép các nhà phát triӇn kӃt nӕi các thiӃt bӏ nhà thông minh vӟi các iPhones Không giӕQJQKѭFiFgiҧi pháp quҧn lý tәng thӇ cҧ ngôi nhà vӟL JLi WKjQK NKi ÿҳt, HomeKit là 1 giҧi pháp phҫn mӅPQKjWK{QJPLQKÿѫQJLҧn trong Internet of Things Vӟi HomeKit, QJѭӡi dùng có thӇ GQJ L3KRQHÿӇ ÿLӅu khiӇn bұt tҳt thiӃt bӏ 1Jѭӡi dùng có thӇtӯQJEѭӟc kӃt nӕi các thiӃt bӏ trong nhà tӯ nhiӅu nguӗn khác nhau ӣ nhiӅu thӡLÿLӇmNKiF QKDX 7ѭѫQJ Wӵ giҧi pháp cӫD 6DPVXQJ $SSOH FKR SKpS QJѭӡi dùng nhóm nhiӅu tác vө ÿLӅu khiӇn vӟi nhau gӑi là tình huӕng (scene) và dùng hӋ thӕng nhұndҥng giӑQJQyLÿӇ kích hoҥt [47]

ĈӇ JLDWăQJWtQKOLQKKRҥt, thông minh, thích ӭng, hӋ thӕng nhà thông minh cҫn khҧ QăQJ hӑc hӓi và nhұn dҥng hoҥWÿӝng cӫDFRQQJѭӡi thông qua các dӳ liӋucҧm biӃn khác nhau HiӋn tҥLÿmFyQKLӅXKѭӟng tiӃp cұn giҧi quyӃt cho bài toán này Sӵ khác biӋt ӣ các giҧi pháp phө thuӝc vào các yӃu tӕ sau:

- Loҥi cҧm biӃQÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ thu thұp dӳ liӋu

- Loҥi giҧi thuұt máy hӑc ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mô hình hoҥWÿӝng

- Tính tӭc thì trong nhұn dҥng hoҥWÿӝng

- 0{LWUѭӡng hiӋn thӵc cho nhұn dҥng hoҥWÿӝng

Trong ngӳ cҧnh cӫD ÿӅ tài này, các kӻ thuұt nhұn dҥQJ Yj ÿLӅu khiӇn hoҥt ÿӝQJWURQJQKjWK{QJPLQKÿѭӧc phân loҥi, trình bày và thҧo luұn chi tiӃt

1.1.1 Theo loҥi cҧm biӃn sӱ dөng :

Các cҧm biӃn gҳQWUrQQJѭӡLQKѭJLDWӕc kӃ WKѭӡQJÿѭӧFGQJÿӇ nhұn dҥngcác hoҥWÿӝng ӣ mӭc thҩSÿѭӧFÿӏQKQJKƭDFKӫ yӃu bҵng các di chuyӇQQKѭÿLEӝ,chҥy, ngӗLÿӭng, nҵm, ngã,…[4] Công trình nghiên cӭu cӫa K Aminian cùng các ÿӗng sӵ tiӃn hành gҳn thiӃt bӏ ghi nhұn gia tӕFFѫWKӇ giúp hӋ thӕQJѭӟFOѭӧng tӕc

ÿӝ Yjÿӝ QJKLrQJWURQJÿLEӝ bҵnJSKѭѫQJSKiSPҥng thҫn kinh [5@1ăP/

%DRFQJFiFÿӗng sӵ xây dӵng 1 hӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝng bҵng cách gҳn các cҧm biӃn gia tӕc lên các phҫn khác nhau cӫDFѫWKӇ [6] Hҫu hӃt các giҧi pháp loҥinày có khҧ QăQJQKұn dҥng các hoҥWÿӝQJÿһFWUѭQJEҵng di chuyӇn thông qua giao thӭc cӱa sә WUѭӧt Loҥi dӳ liӋu cҧm biӃn này có tҫn suҩt xuҩt hiӋn cao và әQÿӏnhnên dӉ mô tҧ bên trong cӱa sә và phù hӧSFKRFѫFKӃ nhұn dҥng theo thӡi gian thӵcCác cҧm biӃQP{LWUѭӡQJQKѭSKiWKLӋn di chuyӇn bҵng hӗng ngoҥi hay cҧmbiӃn bұt tҳWÿѭӧFGQJÿӇ thu thұp thông tin vӅ 1 tұp hoҥWÿӝng ӣ mӭFFDRKѫQGLӉnUDKjQJQJj\QKѭQҩXăQUӡi khӓi nhà, ngӫ,… [4] Bên cҥQKÿyOjFiFcông trình nghiên cӭu cӫD*'$ERZGQăP>7], T BargHUFQJFiFÿӗng sӵ QăP[8], hӋ thӕng nhұn dҥng hoҥW ÿӝng AALO do 2 tác giҧ Enamul Hoque và John6WDQNRYLFÿӅ xuҩWQăP>9] Các cҧm biӃn loҥi này dùng trong nhұn dҥng hoҥtÿӝng theo vӏ trí ӣ các mӝLWUѭӡng trong nhà

Mӝt sӕ nghiên cӭXFNJQJGQJdӳ liӋXWKXÿѭӧc tӯ các thiӃt bӏ QJKHQKuQQKѭFDPHUDKD\PLFURSKRQHÿӇ theo dõi và nhұn dҥng các hoҥWÿӝng khác nhau Giҧi pháp loҥLQj\WKѭӡng phә biӃn trong các ӭng dөng an ninh [4] Các ӭng dөng theo vӃt (tracking) là ví dө ÿiӇn hình Giҧi thuұt theo vӃt theo thӡi gian thӵc [10] mà 66,QWLOHFQJFiFÿӗng sӵ ÿӅ xuҩWQăP+D\SKѭѫQJSKiSWKHRYӃt và nhұndҥng nhiӅXQJѭӡi bҵng nhiӅu camera theo thӡi gian thӵc [11] do S Stillman cùng FiF ÿӗng sӵ ÿӅ xuҩW QăP  +Ӌ thӕng W4 dùng trong phát hiӋn và theo dҩuQJѭӡi dùng [12@GR,+DULWDRJOXFQJFiFÿӗng sӵ tҥRUDQăPTuy nhiên viӋc

sӱ dөng cҧm biӃn nghe nhìn trong ngӳ cҧQKQKjWK{QJPLQKÿӇ theo dõi các hoҥtÿӝng cӫDQJѭӡLFѭQJө cҫn phҧLÿѭӧc bàn luұn kӻ vì nó vi phҥPWtQKULrQJWѭ

1.1.2 Theo loҥi giҧi thuұt máy hӑc :

Sau khi khҧo sát các công trình nghiên cӭu liên quan có thӇ tҥm chia các kӻ

thuұt hӑc trong nhұn dҥng hoҥW ÿӝng thành 4 loҥi chính: hӑc có giám sát

(supervised learning), hӑc không giám sát (unsupervised learning), hӑc bán giám sát (semi-supervised learning), hӑc tích cӵc (active learning)

Hӑc có giám sát là 1 loҥi kӻ thuұt máy hӑc truyӅn thӕng (traditional machine OHDUQLQJ ĈLӇm chung cӫa các kӻ thuұt hӑFFyJLiPViWOjÿzLKӓi tұp huҩn luyӋnphҧi có thuӝc tính nhãn phân lӟp (class label) Sau ÿk\OjFiFQJKLrQFӭu vӅ nhұn

dҥng hoҥWÿӝng dùng các kӻ thuұt hӑc có giám sát MavHome [13] là dӵ án nghiên

cӭXGR'DVFQJÿӗng sӵ thӵc hiӋn tҥLĈҥi hӑc Texas, Arlington Sӱ dөng kӃt hӧpcác kӻ thuұt: trí tuӋ nhân tҥo, kӻ thuұWÿDSKѭѫQJWLӋQWtQKWRiQGLÿӝQJYjQJѭӡimáy hӑc KiӃn trúc hӋ thӕng gӗm 4 lӟp: vұt lý, liên lҥc, thông tin và quyӃWÿӏnh Sӱdөng giao thӭF;ÿӇ ÿLӅu khiӇQYjWKHRG}LKѫQWKLӃt bӏ gҳn vào hӋ thӕQJÿLӋntURQJQKj&jLÿһt giҧi thuұWDFWLYH/H]L$/= ÿӇ tҥo cұy quyӃWÿӏnh dӵa trên mô hình Markov Giҧi thuұt có khҧ QăQJGӵ ÿRiQFiFKRҥWÿӝQJWURQJWѭѫQJODLGӵa trên tính toán xác suҩt cӫa các hoҥWÿӝQJWUѭӟFÿyEҵQJSKѭѫQJSKiSVRNKӟp bán phҫn

CASAS [14]: Dӵ án nhà thông minh thích ӭng do Rashidi và Cook phát triӇn

tҥL Ĉҥi hӑc Bang Washington dùng kӻ thuұt máy hӑc ÿӇ tìm ra các mүu hành vi QJѭӡi dùng và tӵ ÿӝng bҳWFKѭӟc theo nhӳng mүu này1Jѭӡi dùng có thӇ chӍnhsӱa các chính sách tӵ ÿӝng, cung cҩp thông tin phҧn hӗi cho các hoҥWÿӝng tӵ ÿӝnghóa YjÿѭDUDQKӳng yêu cҫu mӟi CASAS có thӇ tӵ ÿӝng nhұn biӃt nhӳQJWKD\ÿәitrong hành vi cӫDQJѭӡi ӣ trong nhà Các tác giҧ có kӃ hoҥch bә sung thêm 1 công

cө là hӋ thӕng nhұn dҥng giӑng nói nhҵPWăQJFѭӡng hiӋu quҧ trong viӋc tҥo ra 1 QJ{LQKjWK{QJPLQKWѭѫQJWiFYjPҥnh mӁ Dӵ iQ&$6$6ÿѭӧc sӵ trӧ giúp cӫacác nhà nghiên cӭXWUѭӟFÿk\OjPYLӋc cho dӵ án nhà thông minh MavHome

CoreLab [15]: Dӵ án do 2 tác giҧ Lu và Fu thӵc hiӋn tҥi Ĉҥi hӑc quӕFJLDĈjL

Loan Các tác giҧ phát triӇn 1 hӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝng theo vӏ trí cho ngôi nhà Mӝt phiên bҧn cҧi tiӃn cӫDSKѭѫQJSKiSSKkQOӟp 1DwYH%D\HVÿѭӧFGQJÿӇphát hiӋn các hoҥWÿӝng theo vӏ trí cӫDQJѭӡLFѭngө trong nhà HӋ thӕng có khҧQăQJSKkQORҥi các hoҥt ÿӝng hàng ngày ӣ các mӭFÿӝ tin cұy cao

Dӵ án [16] do nhóm nghiên cӭu PRIMA thӵc hiӋn tҥi phòng thí nghiӋm LIG cӫa trung tâm nghiên cӭu IRINA Grenoble (Pháp) Các tác giҧ ÿӏQKQJKƭD

mô hình hӑc tұp ngӳ cҧnh cho các nhà thông minh Dӵ án xây dӵQJ P{L WUѭӡng

thơng minh 3D bao gӗm các camera, dãy các microphone, và các microphone kӃthӧSWDLQJKHGQJÿӇ mơ hình tình huӕng Mơ hình dӵDWUrQFѫFKӃ phát hiӋn vai trị

và theo dҩu video 3D theo các hoҥWÿӝng cӫDQJѭӡLFѭQJө Hӑc hӓi vai trị bҵng cách sӱ dөng máy hӑc vector (SVMs) Nĩ cĩ thӇ hӑFÿѭӧc tӕFÿӝ cӫDQJѭӡi sӕngtrong nhà và khoҧng cách vӟLFiFÿӕLWѭӧQJWѭѫQJWiF+Ӌ thӕQJÿӅ xuҩt cĩ thӇ nhұnbiӃt các tình huӕQJQKѭJLӟi thiӋu, trình bày, uӕQJUѭӧXFKѫLJDPHQJӫ WUѭD7ӹ lӋnhұn biӃt sai là 82%

Trong nghiên cӭu [17] DVWHUHQ FQJ FiF ÿӗng sӵ dùng các mơ hình xác

suҩt theo thӡLJLDQÿӇ nhұn dҥng hoҥWÿӝng tӯ các tín hiӋu cҧm biӃQÿӑFÿѭӧc Các tác giҧ chia dӳ liӋu thӡi gian thành các lát cҳWFyÿӝ dài cӕ ÿӏnh và gҳn nhãn hӑat ÿӝng cho mӛi lát cҳt Các tác giҧ dùng các tín hiӋu cҧm biӃQWKXÿѭӧc cӫa mӛi lát cҳt thӡL JLDQ ÿӇ xây dӵng các mơ hình xác suҩt (nạve Bayesian, hidden markov models,…) Tuy nhiên viӋc chia lát cҳt thӡi gian theo chiӅu dài cӕ ÿӏnh cho mӑi hoҥt ÿӝng là khơng thӵc tӃ Trong nghiên cӭu cӫa mình, các tác giҧ khơng quan tâm

ÿӃn yӃu tӕ khoҧng thӡi gian cӫa hoҥt ÿӝng Trong 1 nghiên cӭu VDX ÿy [18],

.DVWHUHQ FQJ FiF ÿӗng sӵ dùng các mơ hình Markov ҭn (hidden semi markov PRGHOV QKѭQJFy[HP[pWÿӃn khoҧng thӡi gian cӫa 1 hoҥWÿӝQJÿӇ cҧi thiӋQÿӝchính xác trong nhұn dҥng

Trong nghiên cӭu [19], 7DSLDFQJFiFÿӗng sӵ áp dөng bӝ phân lӟp nạve

Bayes trong nhұn dҥng hӑDW ÿӝng Các tác giҧ ÿӅ xuҩt hӑc các khoҧng thӡi gian khác nhau cho các hoҥW ÿӝng khác nhau tӯ tұp dӳ liӋu huҩn luyӋn và dùng các khoҧng thӡLJLDQQj\ÿӇ xây dӵng mơ hình

Trong nghiên cӭu [20]/RJDQFQJÿӗng sӵ kӃt hӧp cҧ mơ hình Nạve Bayes

và cây quyӃWÿӏnh C4.5 trong nhұn dҥng hӑDWÿӝng

Trong nghiên cӭu [21] 0LFKDHO %XHWWQHU FQJ FiF ÿӗng sӵ ÿm GQJ F{QJ

nghӋ mҥng cҧm biӃQ5),'ÿӇ nhұn diӋn hoҥWÿӝQJQJѭӡLGQJ&iFÿӗ dùng hàng QJj\ÿѭӧc gҳn nhãn RFID Khi 1 hoҥWÿӝng xҧ\UDFiFÿӗ GQJÿѭӧc sӱ dөng phát các tín hiӋu cҧm biӃn vӅ cho bӝ ÿӑc RFID HӋ thӕng dùng mơ hình Markov ҭntrong hӑc hӓi và suy luұQKjQKYLQJѭӡi dùng

Trong nghiên cӭu [22], Huiru Zheng cùng ÿӗng sӵ ÿmGQJKӋ thӕng mҥng

thҫn kinh tӵ thích ӭng có tên gӑi bҧQ ÿӗ tiӃn hóa tӵ tә chӭc (growing RUJDQL]LQJ PDS  ÿӇ phát hiӋn và nhұn dҥng các hoҥW ÿӝng hàng ngày cӫD QJѭӡitrong nhà GSOM dӵa trên nguyên tҳFFѫEҧn cӫa bҧQÿӗ tӵ tә chӭc Kohonen TiӃntrình hӑc bҳWÿҫu bҵng viӋc phát sinh 1 hӋ thӕng mҥQJEDQÿҫu bao gӗPQѫURQWUrQ  Oѭӟi 2-D HӋ thӕng có khҧ QăQJ SKiW KLӋn 22 hoҥW ÿӝng khác nhau cӫa 1 QJѭӡi FѭQJө NKLÿѭӧc thӱ nghiӋm tҥLFăQKӝ có SKzQJÿѫQWURQJWXҫn

self-Trong nghiên cӭXÿӅ xuҩt bӣi Iram Fatima cùng ÿӗng sӵ [23], các tác giҧ ÿӅ

xuҩt 1 hӋ liên hӧp ra quyӃWÿӏnh trên nӅn kӻ thuұt SVM nhҵPWăQJÿӝ chính xác trong nhұn dҥng hoҥWÿӝng Các hoҥWÿӝng sau nhұn dҥQJÿѭӧc cho vào 1 CSDL logYjVDXÿyáp dөng giҧi thuұt khai thác mүu tuҫn tӵ trên CSDL này nhҵm tìm ra các mүX KjQK YL QJѭӡi dùng Bên cҥnh nhұn dҥng, giҧi pháp bә sung chӭF QăQJ GӵÿRiQQKҵP[iFÿӏnh các hoҥWÿӝng kӃ tiӃp nhau trong 1 dãy các hoҥWÿӝng liên tiӃp.Trong 1 nghiên cӭu vӅ “Dӵ EiRKjQKYLQJѭӡi lӟn tuәi bҵng dӳ liӋu cҧm biӃn

không dây trong nhà thông minh” [24] ÿӅ xuҩt bӣL6XU\DGHYDUDFQJÿӗng sӵ, các

tác giҧ áp dөQJSKѭѫQJSKiS[iFVXҩWFyÿLӅu kiӋn trên dӳ liӋu cҧm biӃQWK{ÿӇ chúthích và nhұn dҥng hoҥWÿӝng TiӃQWUuQKQj\ÿѭӧc xác nhұQÿӝ chính xác tӯ QJѭӡiFѭQJө suӕWJLDLÿRҥn huҩn luyӋn KӃt quҧ cho thҩy 94% các hoҥWÿӝQJÿѭӧc nhұndҥng chính xác Bên cҥnh nhұn dҥng, các tác giҧ còn dùng 2 thông sӕ: khoҧng thӡi gian không sӱ dөng (non-XVDJHGXUDWLRQ YjYѭӧt quá sӱ dөng (over-usage duration RIKRXVHKROGDSSOLDQFHV ... +ѭӟng nghiên cӭu cӫa luұQYăQ

ĈӅ xuҩt giҧi pháp nhұn dҥng, ÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝQJWURQJQKjWKHRFѫFKӃ

tӵ ÿӝng, thông minh, thích ӭng xây dӵng hӋ thӕng mơ phӓng nhà thông minh. .. cұSYjÿLӅu khiӇn

tӯ xa thiӃt bӏ thông minh bao quanh;

- Cung cҩp dӏch vө FKăPVyFVӭc khӓe;

- Cung cҩp tiӋn ích bào mұt;

Trong ÿy Kѭӟng nghiên cӭu vӅ [iF ÿӏnh tӵ ÿӝng... máy (Biswas, 2011)

a) KiӃQWU~FÿӅ xuҩt cho nhà thông minh:

Vӟi sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ cҧm biӃn, nhà thông minh ÿѭӧc ÿӅ xuҩt thiӃt

kӃ theo dҥng thӭc hӋ thӕng