BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ
BÁO CÁO TIỂU LUẬN
MÔN: NHẬP MÔN IOT
ĐỀ TÀI: HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH
BÁO SỚM LŨ LỤT
LỚP: DHIOT19C
GVHD : Nguyễn Ngọc Sơn
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Tiến Khương 23716721
Huỳnh Ngọc Quang 2372301
Nguyễn Quý Mạnh Quyền 23705631
Lê Phong Phát 23691451
Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 8 năm 2025
1
CHƯƠNG I:XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ
1.Mục tiêu
Ở Việt Nam là quốc gia chịu tác động nặng nề của biến đổi khí hậu, một trong
các biểu hiện rõ nét nhất là tình hình thiên tai lũ lụt ngày càng cực đoan bất
thường thách thức lớn nhất trong công tác cảnh bảo thiên tai đến cộng đồng.
Chúng ta không thể ngăn chặn hoàn toàn lũ lụt nhưng chúng ta có thể nâng cao
cảnh báo, giám sát và đưa ra những phương án tránh lũ kịp thời với hệ thống
giám sát và cảnh báo sớm lũ trên sông để tránh những tổn thất nghiêm trọng.
2.Đặt vấn đề
Trên thế giới, mô hình cảnh báo lũ sớm gồm các thiết bị cảm biến thông minh
được ứng dụng trong công tác phòng chống lũ lụt. Mô hình hệ thống cảnh báo lũ
sớm này hoạt động rất hiệu quả. Tính đến thời điểm hiện tại thì hệ thống cảnh
báo lũ là phương án ứng dụng rất được đánh giá cao bởi nhiều quốc gia. Việc
ứng dụng hệ thống giám sát để đưa ra cảnh báo sớm lũ lụt trên sông tại Việt Nam
không còn xa lạ. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng hệ thống cảnh báo sớm tại Việt
Nam vẫn chưa đồng nhất và còn hạn chế ở nhiều mặt.
3.Giới thiệu về hệ thống giám sát và cảnh báo sớm lũ lụt
Một hệ thống cảnh báo lũ hiệu quả phải dựa trên việc thu thập thường xuyên dữ
liệu về lượng mưa, mực nước và dòng chảy tại địa phương. Điều này có thể được
thực hiện thông qua giám sát định kỳ.
Hệ thống giám sát và cảnh báo sớm lũ lụt là một hệ thống giám sát thời gian thực
với phép đo từ xa có thể giúp thu thập dữ liệu dễ dàng hơn - và trong nhiều
trường hợp, tiết kiệm chi phí hơn - đồng thời cho phép phản ứng nhanh nhất có
thể đối với lũ.
Một hệ thống giám sát và cảnh báo sớm lũ tự động luôn đảm bảo 3 yếu tố cơ bản
sau:
Thu thập dữ liệu thông qua đo đạc, xử lý dữ liệu
Phần cứng là các thiết bị đo đạc giám sát từ xa
Phần mềm thiết bị được cài đặt trên máy tính hoặc điện thoại.
4.Kết luận
Hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt trên sông có tầm quan trọng và ý nghĩa rất lớn.
Sớm chuẩn bị những phương án phòng chống thiên tai lũ lụt
Sớm cảnh báo đến với người dân vùng có thể xảy ra lũ để họ nâng cao
cảnh giác và chuẩn bị những phương án phòng chống lũ cần thiết
Làm công tác chuẩn bị tốt sẽ giúp làm giảm thiệt hại về người và của trong mỗi
trận lũ.
2
CHƯƠNG II: YÊU CẦU HỆ THỐNG
Yêu cầu kỹ thuật – Lớp thiết bị
Thành phần
Nội dụng yêu cầu
Chức năng chính
Hệ thống có chức năng giám sát (DAQ) và cảnh báo
(Control) mức nước và lượng mưa theo thời gian thực.
- Thu thập dữ liệu mực nước, lượng mưa từ các cảm biến
đặt tại nhiều vị trí khác nhau.
- Xử lý, hiển thị và gửi cảnh báo tự động (đèn LED, còi báo,
thông báo qua Cloud/App).
Loại cảm biến / cơ
cấu chấp hành
- Cảm biến mực nước : đo khoảng cách từ cảm biến đến mặt
nước, cho biết độ cao mực nước.
- Cảm biến đo lượng mưa: đo cường độ và lượng mưa tích
lũy.
- Cơ cấu chấp hành: đèn LED báo mức nước (xanh – vàng –
đỏ) và còi báo động khi mực nước vượt ngưỡng.
Xử lý dữ liệu cục
bộ
Dữ liệu được xử lý sơ bộ tại vi điều khiển STM32F407VG:
- Lọc nhiễu, chuyển đổi ADC–Digital.
- Tính toán trung bình mực nước, lượng mưa trong chu kỳ
30 giây.
- So sánh với ngưỡng cảnh báo.
- Đưa ra tín hiệu điều khiển LED và còi báo.
- Chuẩn hóa dữ liệu (JSON) để gửi lên Cloud.
Lưu trữ dữ liệu
- Lưu trữ tạm thời trong bộ nhớ Flash của STM32.
- Gửi dữ liệu lên Cloud Server (MQTT/HTTP) để hiển thị
và lưu trữ dài hạn.
- Dự phòng: có thể gắn thẻ SD để lưu dữ liệu khi mất kết
nối Internet.
Nguồn cấp
Pin có sạc dự phòng(Dùng cho các node cảm biến gần nhà
dân), năng lượng mặt trời (Dùng cho các node đặt ven sông,
cống xa)
Thiết bị trung tâm
(Gateway)
- 01 vi điều khiển STM32F407VG làm bộ xử lý chính.
- Giao tiếp với cảm biến qua UART/I2C.
- Giao tiếp Wi-Fi qua UART với ESP8266.
3
Yêu Cầu Kỹ Thuật – Lớp Mạng
Thành phần
Nội dung yêu cầu
Số lượng thiết bị (Nodes)
10 huyện, mỗi huyện có 6 xã, thêm 2
node dự phòng. Tổng là 120 node,
12 node( đặt 2 note cho mỗi xã )
Phân bố địa lý
Hệ thống thuộc mô hình phân tán, vì
các node được bố trí rải rác trên diện
tích 7–10 km² dọc sông Cầu và khu
dân cư.
Các node xa trung tâm kết nối về
Gateway trung tâm qua LoRa, node
gần dùng Wi-Fi.
Gateway kết nối Cloud Server qua
Internet (MQTT/HTTP).
Khoảng cách truyền
- Node gần (Wi-Fi): 50–100 m đến
gateway.
- Node xa (LoRa): 1–2 km trong môi
trường dân cư, tối đa 5 km ở khu vực
trống.
- Gateway đến Cloud: Internet (không
giới hạn khoảng cách).
Các thông số này ảnh hưởng trực tiếp
đến công suất phát và chọn giao thức
Thiết bị cố định / di động
Tất cả các node cố định (đặt cố định
tại vị trí đo như cống, cầu, khu dân
cư, ruộng thấp).
Gateway trung tâm đặt tại trạm quản
lý (UBND phường hoặc trung tâm
PCCC).
Thiết bị tập trung: D2G
Yêu cầu thời gian thực (Real-time)
Hệ thống cần truyền dữ liệu near real-
time, nghĩa là độ trễ từ cảm biến đến
cloud ≤ 3–5 giây.
Độ trễ này đủ để giám sát và cảnh báo
kịp thời khi mực nước tăng nhanh.
Tần suất truyền dữ liệu
Mỗi node gửi dữ liệu mỗi 30 giây – 1
phút.
Khi phát hiện mực nước vượt ngưỡng,
node gửi tức thời (Event-based
transmission).
4
Yêu cầu kĩ thuật-lớp ứng dụng
Thành phần
chức năng
Người dùng &
thiết bị/ người
dùng
- Người dùng chính: cán bộ trung tâm cảnh báo lũ, chính
quyền phường/xã, người dân khu vực ngập.
- Số lượng: khoảng 10–15 người dùng, trong đó 2–3 người có
quyền quản trị hệ thống (admin), còn lại chỉ xem dữ liệu.
- Phân quyền:
+ Admin: cấu hình node, ngưỡng cảnh báo, xem toàn bộ dữ
liệu.
+ Người dùng thường: chỉ xem khu vực của mình, nhận cảnh
báo qua app/web.
Mức độ phân
tích dữ liệu
- Mức cơ bản: hệ thống thu thập, hiển thị và cảnh báo theo
ngưỡng (safe – warning – danger).
- Mức nâng cao (tùy chọn): tính xu hướng thay đổi mực nước
theo thời gian để dự đoán ngập cục bộ trong 30 phút tiếp theo.
- Dữ liệu có thể phân tích thống kê hoặc đưa vào mô hình dự
báo trong tương lai.
Nơi xử lý dữ
liệu
- Edge (thiết bị cục bộ): Vi điều khiển STM32 xử lý dữ liệu
thô từ cảm biến (lọc nhiễu, so sánh ngưỡng).
- Fog (Gateway): tổng hợp dữ liệu từ các node, mã hóa và gửi
lên Cloud.
- Cloud: xử lý, lưu trữ, hiển thị dashboard và gửi cảnh báo
qua Internet.Hệ thống áp dụng mô hình điện toán ba lớp
(Edge – Fog – Cloud) để tối ưu hiệu năng và giảm tải mạng.
Giao diện hiển
thị (HMI)
- Giao diện Web dashboard (Thingspeak, Blynk, hoặc web
tùy chỉnh) hiển thị:
+ Mực nước từng khu vực (dạng biểu đồ).
+ Lượng mưa hiện tại và tích lũy.
+ Trạng thái LED cảnh báo và bản đồ vị trí node.
- Giao diện di động (App Blynk/Firebase) hiển thị thông tin
đơn giản và gửi cảnh báo khi mực nước vượt ngưỡng.
- Giao diện tại chỗ: LCD 16x2 hiển thị mực nước + mức cảnh
báo (bằng LED và còi).
Tính năng
khác & bảo
mật
- Cảnh báo tự động: khi mực nước vượt ngưỡng → gửi thông
báo đến điện thoại người dùng qua Internet (MQTT + App).
- Quản lý dữ liệu: lưu lịch sử dữ liệu theo ngày, tuần, tháng.
- Bảo mật: tài khoản người dùng có mật khẩu, phân quyền
truy cập, dữ liệu truyền được mã hóa qua MQTT/HTTPs.