---

Follow this collection to receive daily e-mail notification of new additions

- Xây dựng module Fota (firmware Over-the Air) ứng dụng cập nhật phần mềm cho IoT note từ xa Authors: Nguyễn, Hoàng Anh;  Advisor: Lương, Công Duẩn (2023) Đồ án được trình bày trong ba chương với các nội dung chính như sau: CHƯƠNG I: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN Nội dung chương này trình bày về tổng quan về FOTA trong IoT, lựa chọn những thiết bị phần cứng, phần mềm, các giao thức truyền thông phù hợp đáp ứng yêu cầu của đề tài và những thông tin cơ sở lý thuyết. CHƯƠNG II: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG Nội dung chương này trình bày về các triển khai, xây dựng hệ thống bằng các thiết bị, phần mềm, các giao thức truyền thông được nêu ở Chương I. CHƯƠNG III: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

- Xây dựng ứng dụng phân loại hoa quả với mô hình học máy YOLOv8 trên máy tính nhúng Raspberry Pi 4B Authors: Bùi, Trung Trà;  Advisor: ThS. Bùi, Thị Dân (2023) Đồ án này bao gồm 3 chương: - Chương 1: Điện toán biên và Trí tuệ Nhân tạo tại biên - Chương 2: Máy tính nhúng Raspberry Pi 4B và Mô hình nhận dạng đối tượng YOLOv8 - Chương 3: Xây dựng mô hình nhận diện sản phẩm nông nghiệp trên máy tính nhúng Raspberry Pi 4B

- Nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển thiết bị trong mô hình nhà thông minh Authors: Nguyễn, Trọng Dũng;  Advisor: ThS. Bùi, Thị Dân (2023) Đồ án gồm 3 chương: Công nghệ nhà thông minh. Chương 2: linh kiện thiết bị và phần mềm sử dụng. Chương 3: Thiết kế hệ thống

- Nghiên cứu, xây dựng ứng dụng nhận dạng biển báo giao thông với giải thuật học máy trên raspberry Pi Authors: Bùi, Hữu Tuấn Anh;  Advisor: ThS. Bùi, Thị Dân (2023) Đồ án gồm 3 chương như sau: o Chương 1: Cơ sở lý thuyết Trình bày kiến thức tổng quan về điện toán biên và trí tuệ nhân tạo AI, Machine learning, Deep learning, tình hình phát triển của lĩnh vực này cũng như sơ lược về mô hình hệ sinh thái, ứng dụng của AI trong điện toán biênChương 2: Áp dụng mô hình YOLOv8 trong việc nhận diện biển báo giao thông Tìm hiểu mô hình Nhận diện YOLOv8 và rình bày tiến trình nhận diện bằng Yolov8 từ thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và kết quả thu được. o Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông với máy tính nhúng Raspberry Pi

- Thiết kế hệ thống DLP bảo vệ dữ liệu người dùng và các thiết bị IOT Authors: Nguyễn, Phan Huy Tân;  Advisor: TS. Trịnh, Trung Hiếu (2023) Cấu trúc đồ án gồm 3 chương:  Chương 1: Cơ sở lý thuyết về các giải pháp Data Loss Prevention(DLP).  Chương 2: Phân tích và thiết kế các chức năng chính của giải pháp DLP.  Chương 3: Xây dựng và đánh giá kết quả thực hiện thực tế.

- Thiết kế mạch mở rộng 8 cổng Ethernet cho FPGA Authors: Hà, Đức Mạnh;  Advisor: TS. Trịnh, Trung Hiếu (2023) Đồ án này gồm 5 chương: Chương 1: Tổng quan về giao thức Ethernet và dev kit FPGA Chương 2: Phân tích giải pháp kỹ thuật trên thiết bị Chương 3: Thiết kế thiết bị Chương 4: Kiểm thử và tổng kết

- “Nghiên cứu và phát triển tính năng giảm tải luồng cho thiết bị Wifi router chạy Linux ứng dụng công nghệ DSA và SWITCHDEV Authors: Tô, Đức Thắng;  Advisor: TS.Trịnh, Trung Hiếu (2023) Cấu trúc đồ án gồm 3 chương: CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Đưa ra kiến thức cơ bản liên quan đến công nghệ DSA, SWITCHDEV và Wifi router chạy Linux. CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH GIẢM TẢI LUỒNG SỬ DỤNG DSA VÀ SWITCHDEV Trình bày quá trình nghiên cứu, phân tích hiện trạng, và thiết kế giải pháp, tập trung vào việc giảm tải luồng sử dụng DSA và SWITCHDEV. CHƯƠNG III: PHÁT TRIỂN VÀ THỬ NGHIỆM MÔ HÌNH GIẢM TẢI LUỒNG Đánh giá hiệu suất và kết quả của mô hình triển khai, đồng thời đưa ra những kết luận quan trọng từ quá trình nghiên cứu và thực hiện.

- Ứng dụng AI trên STM32 Authors: Nguyễn, Quốc Tuấn;  Advisor: TS. Trần, Thị Thục Linh (2023) Đồ án gồm 4 chương: Chương 1: Tổng quan về TinyML và IOT. Chương 2: Tổng quan về xử lý tiếng nói. Chương 3: STM32F411CEU6 và cảm biến âm thanh. Chương 4: Xây dựng mô hình AI với STM32

- Thiết kế hệ thống phát hiện ngã và cảnh báo cho người già Authors: Nguyễn, Tân Thành;  Advisor: TS. Trần, Thị Thục Linh (2023) Phần nội dung gồm 4 chương: Chương 1: Cơ sở lý thuyết. Chương 2: Xây dựng phần cứng thiết bị. Chương 3: Xây dựng phần mềm. Chương 4: Thử nghiệm và đánh giá kết quả.

- OpenCV và ứng dụng kết hợp với Arduino Authors: Đoàn, Duy Hoàn;  Advisor: TS. Trần, Thị Thục Linh (2023) Đồ án gồm 4 chương bao gồm: Chương 1: Tổng quan về OpenCV Chương 2: Bài toán nhận diện khuôn mặt Chương 3: Xây dựng mô hình cửa tự động bằng cách nhận diện khuôn mặt Chương 4: Kết luận và hướng phát triển

- Ứng dụng công nghệ truyền thông lora vào hệ thống giám sát ô nhiễm môi trường sông trong đô thị Authors: Hoàng, Việt Trung;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) Đồ án gồm 3 chương: CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT. Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG. Chương 4: Kết quả

- Mô hình xe Robot nhận diện đồ vật sử dụng Arduino Uno và Esp32-cam Authors: Nguyễn, Thành Nam;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) -

- Thiết kế thiết bị phát âm thanh từ nguồn dữ liệu USB sử dụng vi điều khiển STM32 Authors: Dương, Minh Đức;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) Nội dung của bài báo cáo gồm 5 chương: Chương 1: Giới thiệu tổng quan. Chương 2: Tổng quan hệ thống. Chương 3: Phát triển phần mềm. Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá kết quả. Chương 5: Kết luận và hướng phát triể

- Mô hình xe robot nhận diện người bằng xử lý hình ảnh Authors: Nguyễn, Ngọc Anh;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) Đồ án gồm có bốn chương: Chương I: Nghiên cứu tổng quan đề tài Chương II: Tổng quan về Open CV và Rasspberry Pi Chương III: Xây dựng, thiết kế robot Chương IV: Hoàn thành mô hình đề tài

- Hệ thống cảnh báo cháy dân dụng sử dụng lora Authors: Trần, Thị Thu Hương;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) Nội dung bài báo cáo em sẽ trình bày theo 4 chương: Chương 1: Nghiên cứu giải pháp và lựa chọn phương án cho hệ thống Chương 2: Thiết kế phần cứng Chương 3: Thiết kế phần mềm Chương 4: Ghép nối, thử nghiệm và đánh giá.

- Thiết kế mạch điều khiển đèn LED âm trần cho các ứng dụng trong nhà thông minh Authors: Lê, Công Năm;  Advisor: TS. Dương, Quang Duy (2023) Báo cáo được chia thành 5 chương chính như sau: Chương 1: Tổng quan Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Thi công hệ thống Chương 5: Đánh giá và thử nghiệm

- Thiết kế hệ thống đo nhịp tim Authors: Nguyễn, Chí Thanh;  Advisor: ThS. Phạm Văn Sự (2023) Nội dung của báo cáo gồm 4 phần chính là:  Phần 1: Giới thiệu .  Phần 2: Cơ sở lý thuyết.  Phần 3: Thiết kế, xây dựng mô hình hệ thống đo nhịp tim.  Phần 4: Kết quả thử nghiệm và đánh giá

- Robot dò kim loại sử dụng GPS Authors: Nguyễn, Huy Hoàng;  Advisor: Phạm, Văn Sự (2023) đồ án của em bao gồm 4 chương: Chương 1: Tổng quanđề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Tính toán và thiết kế. Chương 4:Thi công hệ thốn

- Hệ thống chấm công bằng nhận diện khuôn mặt trên rasPberry Pi Authors: Nguyễn, Đình Tới;  Advisor: TS. Nguyễn, Thị Hương Thảo (2023) Đồ án của em được chia thành 4 chương như sau:  Chương 1. Nghiên cứu tổng quan. Nội dung chương này tập trung tìm hiểu tổng quan về nhận diện khuôn mặt và hướng tiếp cận của đề tài.Chương 2. Cơ sở lý thuyết. Nội dung chương bao gồm: Tìm hiểu về OpenCV, TensorFlow, thuật toán CNN – Convolutional Neural Network, pre-trained model FaceNet, Face detector MTCNN - Multi task Cascaded Convolutional Networks.  Chương 3. Xây dựng hệ thống. Nội dung chương gồm các bước để xây dựng một chương trình chấm công bằng nhận diện khuôn mặt trên Raspberry Pi.  Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá hệ thống. Nôi dung chương bao gồm chạy demo và đánh giá hệ thống.

- Nhận dạng khuôn mặt trên Raspberry sử dụng OpenCv ứng dụng trong điểm danh và mở khóa điện từ Authors: Nguyễn, Tá Thế;  Advisor: Nguyễn, Thị Hương Thảo (2023) Đồ án được chia ra làm 4 chương như sau:  Chương 1: Tổng quan về hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Phân tích tổng quan hệ thống nhận dạng khuôn mặt, tình hình phát triển của kỹ thuật này cũng như tóm tắt sơ lược về các phương pháp, kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt.  Chương 2: Phân tích hệ thống. Tập trung phân tích lý thuyết cho hệ thống từ mức tổng quan đến chi tiết từng thuật toán. Ở chương này, đồ án trình bày lý thuyết chung cho từng kỹ thuật ứng dụng trong đồ án: kỹ thuật phân tích thành phần chính Haar Cascade Classifier và LBPHFaceRecognizer. Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên máy tính nhúng Raspberry Pi. Trình bày các kiến thức tổng quan về Raspberry P...