Đang tải... (xem toàn văn)
ĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI Mục đích giảm chi trong việc xây dựng các trạm gửi xe nhận dạng biển số dựa trên các board nhúng hiện nay. Để tìm hiểu và vận dụng lý thuyết làm đề tài “Trạm gửi xe tự động nhận dạng biển số xe người gửi” báo cáo đã chia báo cáo gồm ba nội dung chính: • Đưa ra nhiệm vụ hệ thống nhận dạng biển số xe người gửi nếu ra các thực trạng và một số cách giải quết vấn đề. • Đưa ra lý thuyết để thực nhiệm vụ trên bao gồm các mô hình mạng neural network, Convolution neural network, mô hình YOLO, YOLO2, Tessecract. • Thực hiện dự án bao gồm các bước thiết kế về tổng quan hệ thống, các khối topblock, thực thi cũng với xử lý việc huấn luyện (training) dữ liệu để đưa ra các hệ số vào mạng cùng với đó là luồng thực hiện của các phương pháp thực hiện và kết quả thu được từ các bước.
Đồ án tôt nghiệp 20182 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI Sinh viên thực hiên: Nguyễn Văn Chuyên Lớp Điện tử 03 – K59 Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Kim Thoa ThS Vũ Song Tùng Hà Nội, 06 - 2019 Đồ án tôt nghiệp 20182 Đồ án tôt nghiệp 20182 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI Sinh viên thực hiên: Nguyễn Văn Chuyên Lớp Điện tử 03 – K59 Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Kim Thoa ThS Vũ Song Tùng Cán phản biện: Hà Nội, 06 – 2019 Đồ án tôt nghiệp 20182 ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Dùng cho giảng viên hướng dẫn) Tên giảng viên đánh giá:…………………………………………………………… Họ tên:……………………………MSSV:………………………………………… Tên đồ án:…………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mơ phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Kỹ viết đồ án (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa 10a học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên nghiên cứu 10b khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chun ngành TI contest 10c Khơng có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng 1 2 3 4 5 5 5 5 /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 Nhận xét khác (về thái độ tinh thần làm việc sinh viên) vi Đồ án tôt nghiệp 20182 Ngày: … / … / 20… Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) iii Đồ án tôt nghiệp 20182 ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Dùng cho cán phản biện) Tên giảng viên đánh giá:……………………………………………………………… Họ tên:……………………………MSSV:………………………………………… Tên đồ án:…………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mơ phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Kỹ viết đồ án (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa 10a học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên nghiên cứu 10b khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chun ngành TI contest 10c Khơng có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng 1 2 3 4 5 5 5 5 /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 iv Đồ án tôt nghiệp 20182 Nhận xét khác cán phản biện Ngày: … / … / 20… Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) v Đồ án tơt nghiệp 20182 LỜI NĨI Đ ẦU Trong thời kỳ cơng nghiệp hóa với phát triển nhiều cơng nghệ kèm theo ứng dụng vào phục vụ mục đích hàng ngày người, giúp giảm bớt sức lao động tăng hiệu công việc đời sống người, ứng dụng ngày sửa dụng rộng dãi công việc liên quan đến xử lý ảnh việc gửi xe giúp người tiết kiệm thời gian chi phí gửi xe Với nhu cầu thực tế em chọn đề tài: “ Trạm gửi xe tự động nhận dạng biển số xe người gửi” làm mục đích nghiên cứu, ứng dụng kiến thức học giúp làm sản phẩm vào dự án thực tế ứng dụng vào đời sống người Trong trình thực tập tháng vừa qua em xin cảm ơn Ths.Vũ Song Tùng tận tình bảo giúp em tìm hiểu đề tài sở lý thuyết kèm theo trải nghiệm tiếp xúc khách hàng thực tế để từ có kinh nghiệm quý báu chuẩn bị cho hành trang trường Em xin trân thành cảm ơn! vi Đồ án tôt nghiệp 20182 LỜI CAM ĐOAN Tôi Nguyễn Văn Chuyên, mã số sinh viên 20140487, sinh viên lớp Điện tử 03, khóa K59 Người hướng dẫn Th.s Vũ Song Tùng T.S Nguyễn Thị Kim Thoa Tơi xin cam đoan tồn nội dung trình bày đồ án “Trạm gửi xe tự động nhận dạng biển số người gửi” kết q trình tìm hiểu nghiên cứu tơi Các liệu nêu đồ án hoàn toàn trung thực Mọi thơng tin trích dẫn tn thủ quy định sở hữu trí tuệ, tài liệu tham khảo liệt kê rõ ràng Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với nội dung viết đồ án Hà nội, ngày … tháng … năm 2019 Người cam đoan vii Đồ án tôt nghiệp 20182 MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU vi LỜI CAM ĐOAN vii MỤC LỤC viii DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT x DANH MỤC HÌNH ẢNH xi DANH MỤC BẢN BIỂU xiii TÓM TẮT ĐỒ ÁN xiv ABSTRACT xv PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRẠM GỬI XE 1.1 Tổng quan hệ thống 1.2 Đánh giá raspberry pi 1.2.1 Mơ hình trạm máy tính 1.2.2 Mơ hình áp dụng raspberry 1.3 Mộ số thuật toán xử lý ảnh 1.3.1 Thư viện OpenCV 1.3.2 Thư viện EmguCV 10 1.3.3 Thuật toán Haar Cascade 11 1.3.4 Thuật toán Support Vector Machine (SVM) 11 1.3.5 Dùng mơ hình YOLO 12 CHƯƠNG MƠ HÌNH LÝ THUYẾT ÁP DỤNG TRÊN TRẠM GỬI XE 14 2.1 Lý thuyết mơ hình neural network 14 2.1.1 Mơ hình neural network 14 2.1.2 Convolution neural network 15 2.2 Mơ hình mạng YOLO 20 2.2.1 Thuật toán YOLO1 21 2.2.2 Thuật toán YOLO2 .21 viii Đồ án tôt nghiệp 20182 • Một vấn đề quan tâm đặc biết mơ hình client/server quản trị hệ thống Khi ứng dụng phân bố toàn hệ thống mạng, khó khăn để trì thơng tin cấu hình quán tất thiết bị Tương tự nâng cấp phiên ứng dụng client/server khó đồng Cuối hệ thống client/server phụ thuộc nhiều vào độ tin cậy mạng Nâng cao tính dự phịng tính chịu lỗi làm tăng chi phí triển khai hệ thống • Chi phí đầu từ cho việc thiết kế, cài đặt, quản trị, bảo trì lớn Ngoài ra, kĩ sư hệ thống người quản trị phải đối mặt với vấn đề hóc búa tương tác hệ thống, tính tương thích thành phần việc cấu hình hệ thống Tóm lại: Từ yều câu nhiệm vụ đặt ban đầu hệ thống làm trạm(client) để nhận dạng biển số xe truyền liệu lên server để phân tích xử lý liệu, để làm điều đề tài tìm hiểu trình bay lý thuyết mạng neural network thuật toán ứng dụng cụ thể để giải quết vấn đề YOLO để từ thực thi giải pháp nhận dạng biển số xe người gửi truyền liệu nhận máy trạm lên server thông qua giao thức TCP 32 Đồ án tôt nghiệp 20182 CHƯƠNG THIẾT KẾ VÀ THỰC THI HỆ DỰ ÁN TRẠM GỬI XE Để xử lý ảnh đầu vào từ yêu cầu đặt nhiệm vụ nhận dạng biển số gửi lên server với chi phí tiết kiệm đảm bảo tính khả thi nhiệm vụ, đề tài thiết kế hệ thống hình 3.1 hệ thống trạm gửi xe áp dụng raspberry 3.1 Mơ hình hệ thống Thẻ từ(vé xe) camera Input Nhận dạng biển số có ảnh Process Cắt biển Cho text Thẻ đầu vào + Process Process Truyền lên server Hình 3.1 Mơ hình hệ thống Hình 3.1 thể hệ thống bao gồm ảnh đầu vào từ camera raspberry pi B+ thơng qua ba quy trình xử lý bao gồm: 33 Đồ án tôt nghiệp 20182 Process 1: Ảnh sau chụp cho vào để nhận dạng xem hình vừa chụp có ảnh biển số hay khơng có ảnh biển số tách ảnh biển số để đưa xuống quynh trình xử lý riêng Process 2: Ảnh có riêng biển số sau tách từ ảnh đầu vào cho vào Process hình 3.1 để xử lý cho kết đầu dạng text, quy trình ảnh bị dạng dạng sai người trơng trạm xe có nhiệm vụ chỉnh lại văn text cho với hình ảnh biển số để truyền gộp file liệu truyền lên server Process 3: Biển số dạng text ảnh thẻ từ đầu vào sau tổng hợp lại thành tin truyền lên server để xử lý lưu trữ tính tốn nhận lại thông tin phản hồi từ liệu từ server trường hợp có lng xe hay khơng để thực việc mở barrier cho xe hay không 3.2 Luồng xử lý chi tiết 3.2.1 Xử lý luồng xe vào khách Nhân viên soát vé Máy trạm Dừng xe điểm quy định Vé ngày Vé tháng Quét thẻ Trình vé Chụp ảnh hình Nhận dạng biển số Cho file text Kiểm tra biển sô Nhận dạng sai Nhập biển số Tạo file text Truyền lên server Nhận thẻ Mở barier vào Cập nhật trạng thái 34 Đồ án tơt nghiệp 20182 Hình 3.2 Sơ đồ hoạt động xử lý xe vào Để rõ quy trình nhận dạng biển số trình bày hình 3.1 sau hệ thống vào cụ thể chi tiết sơ đồ luồng xử lý liệu hình 3.2 sơ đồ tương tự tiến trình (process) xử lý hình 3.1 B1: Khách vào dừng chân điểm quy định nhân viên xoát vé bấm nút quét thể để trạm gửi xe tự động quét thẻ đầu vao vé tháng hay ngày để xử lý, kèm theo chụp ảnh biển số xe máy trạm để nhận dạng biển số, bước hình 3.2 ảnh biển số cắt tạo đầu vào cho bước B2: Sau biển số xe cắt tạo đầu vào để nhận dạng ký tự chữ số có ảnh (chỉ có biển số), bước ảnh nhận dạng biển số bị nhận dạng sai người sốt vé có nhiệm vụ phải nhập lại ký tự cho cho qua B3: Nhận đầu vào thẻ từ ghép chuỗi kết text thẻ từ với text ảnh biển số truyền kết lên server, kèm theo khách hàng nhận lại thẻ (vé xe) 3.2.2 Xử lý luồng liệu xe Dưới hình 3.3 sơ đồ trình bày sơ đồ hoạt động việc cho xe hệ thống bao gồm ba bước tương ứng với ba tiến trình xử lý trình bày mơ hình tổng quan hình 3.1, cụ thể bước là: B1: Khi khách lấy xe từ bãi đỗ dừng điểm dừng quy định đưa vé cho nhân viên soát vé, nhân viên soát vé nhận thẻ bấm nút chụp ảnh bàn phím để chụp ảnh biển số xe người vào Sau chụp ảnh biển số máy chạm tiến hành nhận dạng xem ảnh có biển số hay khơng, có ảnh biển số cắt ảnh biển sơ làm đầu vào cho bước B2: Tại bước ảnh biển số sau cắt từ bước 1, tiếp tục ảnh có biển số khoanh đường viền bao quanh ảnh sau từ ảnh cho đầu dạng text, ảnh biển số bị nhận dạng sai nhân viên sốt vé có nhiệm vụ nhập lại văn đầu cho để so sánh kết với server B3: với luồng xử lý liệu xe bước bước khác nhiều hai quy tình xử lý cho xe vào va Tại bước sau ảnh biển số nhận dạng text với ảnh chụp đầu vào máy chạm (raspberry) gửi tín hiệu thơng báo đến server để gửi ảnh liệu thẻ xuống để xử lý trung khớp với thẻ (vé xe) mà khách hàng đưa cho, trùng khớp cho xe qua, khơng trùng khớp báo động để có phương pháp giải quết kịp thời 35 Đồ án tôt nghiệp 20182 khách Nhân viên soát vé Máy trạm Dừng xe điểm quy định Vé ngày Vé tháng Quét thẻ Trình vé Chụp ảnh hình Nhận dạng biển số Cho file text Kiểm tra biển số Nhận dạng sai Nhập biển số Nhận file từ server Nhận thẻ, cho xe Báo động Hình 3.3 Sơ đồ luồng xử lý xe 3.3.3 Thiết kế giao thức truyền thông 3.3.1 Định nghĩa gói tin length type value Hình 3.4 Các trường tin truyền lên server Gói tin gửi lên server thể hình 3.4, cấu trúc tin hình 3.4 bao gồm trường mơ ta sau đây: • Length: độ dài tin gói tin gửi lên server 36 Đồ án tơt nghiệp 20182 • Type: Định danh tin • Value: tham số 3.3.2 Gói tin cụ thể ➢ Bản tin gửi lên server xe vào bao gồm trường thể bảng 3.1 Bảng 3.1 Gói tin gửi lên server xe vào STT Tên Độ dài (Byte ) Giá trị Ý nghĩa Length 20 Độ dài tin Type 1 Plate number Char Biển số xe Card Char Thẻ từ ➢ Bản tin gửi lên server yêu cầu xác nhận thẻ (vé xe) người lấy xe thể tác trường ý nghĩa truognwf bảng 3.2 Bảng 3.2 Gói tin gửi lên server yêu cầu xác nhận thẻ (vé xe) STT Tên Độ dài (Byte ) Giá trị Ý nghĩa Length 11 Độ dài tin Type Card Char Thẻ từ ➢ Bản tin gửi từ server xuống gửi thẻ lên server trả lời xuống thể bảng 3.3 Bảng 3.3 Gói tin phản hồi từ server xe STT Tên Độ dài (Byte ) Giá trị Ý nghĩa Length 14 Độ dài tin Type Plate number Char Biển số xe 37 Đồ án tôt nghiệp 20182 3.2.3 Tạo liệu huấn luyện mạng 3.2.3.1 Tổng hợp liệu từ nguồn liệu mạng Dữ liệu huấn luyện đầu vào sau có tổng hợp bao gồm hai loại: • Một loại dành để nhận dạng cắt ảnh biển sơ mơ hình mạng YOLO • Một loại dành để nhận dạng chữ viết sau cắt hình vuồng có chứa chữ số thư viện tesseract B1: Chuẩn bị liệu cho việc huấn luyện Để tạo liệu huấn luyện đâu vào bao gồm 1700 ảnh đầu vào, liệu đầu vào lớn tỉ lệ xác mạng YOLO nhận dạng xác khơng có nhiều liệu nên để train hệ thống lấy nguồn ảnh tham khảo từ mạng làm liệu cho dự án B2: vẽ trainning cho ảnh đầu ra Tại bước để huấn luyện mạng hệ thống dùng tool “Yolo Annotation Tool” , ảnh khoanh vùng biển số để xuất tọa độ nhằm mục đích tạo liệu huấn luyện đầu vào train mạng YOLO để tạo bounding box cách xác giúp cho q trình cắt ảnh biển số đạt kết cao Thực hành bước thể hình 3.4 Hình 3.5 Ảnh liệu đầu vào huấn luyến 38 Đồ án tôt nghiệp 20182 B3: train nhận dạng ký tự có hình Hình 3.6 Trainning ký tự nhận dạng ảnh Vì loại biển số có đặc trưng ký tự riêng quy định quan chức nên ta dựa vào đặc trung để nhận dạng chữ có biển số xe Việc chuẩn bị liệu bao gồm hình có đường nét bị ký tự thường để huấn luyện trường hợp chụp ảnh biển số có ký tự bị mờ bị thiếu nét, liệu thể hình 3.5 3.2.4 Xử lý nhận dạng ảnh biển số Xử lý nhận dạng biển số văn bước quan trọng việc xử lý biển số xe Để nhận dạng từ hình ảnh biển số cho văn text viện nhận dạng sửa dụng mơ hình YOLO lấy ảnh thư viện openCV để cắt ảnh cho kết ảnh bằn tesseract văn text từ hình ảnh biển số 39 Đồ án tơt nghiệp 20182 3.2.4.1 Mơ hình áp dụng thực tế xử lý nhận dạng biển số camera YOLO Ảnh Độ chắn Bounding box Cắt ảnh với openCV Cắt ảnh biển sô chuyển ảnh xám Ảnh xám Cắt ảnh biển sô Kết Dùng tesseract cho text Cắt ảnh với openCV Bức ảnh chữ số Hình 3.7 Mơ hình xử nhận dạng ảnh thực tế Đầu tiên ảnh đầu vào cho vào vào mơ hình YOLO để tách Bounding box (có tọa độ), sau ảnh cắt với openCV ảnh có biển số chuyển ảnh ảnh xám để xử lý, cắt ký tự có ảnh cuối dùng tesseract để nhận dạng chuyển ký tự chữ số dạng text, quy trình thể hình 3.6 3.2.4.2 Chụp ảnh đầu vào đưa vào raspberry xử lý Hình 3.8 Ảnh biển số xe đưa vào xử lý 40 Đồ án tôt nghiệp 20182 Sau raspberry chụp ảnh từ camera ảnh đưa vào xử bên khối xử lý raspberry để cắt khung ảnh, ảnh có kích thước tùy ý xử lý mơ hình YOLO trường hợp việc giảm bớt số lượng ma trận xử lý, tăng tốc độ tính tốn camera cho raspbery chọn ảnh có kích thước 448x640 để làm ảnh đầu vào xử lý, ảnh đầu vào xử lý thể hình 3.7 3.2.4.3 Cắt ảnh biển số có hình chụp ảnh biển số Hình 3.9 Ảnh cắt mơ hình YOLO Sau qua mơ hình YOLO để xử lý cho Bounding box dùng thư viện openCV để cắt ảnh chứa biển số theo thông số YOLO đưa để giảm bớt dung lượng ảnh giúp rễ dàng cho việc nhận dạng chữ số biển số ảnh cắt bớt kết hiển thị hình 3.8 3.2.4.4 Xử lý ảnh xám đầu vào Hình 3.10 Ảnh biển số xử lý ảnh xám Do biển số xe chụp lại có độ sáng khơng đồng vùng mà bị chuyển từ sáng sang tối ngược lại nên dùng tách ngưỡng gây ảnh có vùng đen thành trắng, trắng thành đen Vì vậy, Chuyển ảnh xám cần chọn ngưỡi thích hợp, hình mức tách chọn ngưỡng ảnh tách 100 để chuyển ảnh anh xám giúp việc tìm đường biên ký tự ảnh 41 Đồ án tôt nghiệp 20182 cách rễ dàng hơn, dùng thư thư viện openCV để chuyển ảnh ảnh nhị phân hình 3.9 3.2.4.5 tìm đường viền chữ số có anh Hình 3.11 Cắt đường viền biển số Tìm contours (đường viền) bao quanh ký tự ta thu hình chữ có ảnh hình 3.10, chữ số tách riêng biệt để nhận dạng ký tự cách riêng biệt 3.2.5.6 Kết nhận dạng ảnh biển số có hình Hình 3.12 Kết sau nhận dạng biển số 42 Đồ án tôt nghiệp 20182 Sau xử lý khoanh vùng ký tự có biển số tách ký tự biển số có hình 3.11, text thư viên sửa dụng tesseract để nhận dạng cho văn text dựa vào ảnh ký tự vừa có hình 3.11 Tóm lại: Kết chương bao gồm bước thiết kế mà yêu cầu ban đầu hệ thống đề ra, bước huấn luyện mạng lưới cho kết kèm theo kết đầu bước đạt 43 Đồ án tôt nghiệp 20182 KẾT LUẬN Thông qua trình tìm hiểu làm thực tiễn để giải quết mục tiêu đề ban đầu dự án đề nhận dạng biển số xe gửi chuỗi văn text lên cloud đề tài làm bước đầu nhận dạng biển số chụp ảnh biển số với độ xác theo phương thẳng khơng có nhiễu gần hồn tồn khơng có sai sót giúp giải quết phần khó nhiệm vụ đề Bên cạnh thành công bước đầu tránh khỏi hạn chế nhiệm vụ định dạng giao thức truyền lên server giao diện thiết kế chưa đẹp mắt mà nguyên nhân chủ yếu hạn chế thời gian vấn đề hồn tốn thân cá nhân sinh viên, em mong thời gian tới khắc phục tốt mặt hạn chế để hoàn thành sản phẩm cách tồn diện Hướng phát triển: • Có thể nhận dạng biển số xe số board mạch FPGA giúp tăng thời gian real-time nhận dạng nhiều đối tượng • Thiết kế thêm nguồn dự phòng sửa dụng pin giúp triển khai trường hợp điện Kiến nghị đề xuất • Thực phát triển thuật toán nhận dạng theo dõi hành vi người dùng board FPGA gắn đường với thời gian thực cách dùng thuật tốn YOLO • Làm thiết bị thể gắn thiết bị nút giao thông chụp ảnh người vi phạm luật giao thông 44 Đồ án tôt nghiệp 20182 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] “Phần Mềm SPM-VT Kiểm Soát Xe Ra Vào Tự Động.” [Online] Available: https://giaiphapcongnghe.com.vn/phan-mem-spmvt-kiem-soat-xe-ravao.html [Accessed: 08-Jun-2019] [2] “OpenCV bạn làm với nó?” [Online] Available: https://techmaster.vn/posts/33943/opencv-va-cac-ung-dung-cua-no-hien-nay [Accessed: 08-Jun-2019] [3] B Recht and C Re, “Beneath the valley of the noncommutative arithmeticgeometric mean inequality: conjectures, case-studies, and consequences,” Feb 2012 [4] VuHuuTiep, “Machine Learning bản.” 2007 [5] “Ứng dụng Convolutional Neural Network toán phân loại ảnh Viblo.” [Online] Available: https://viblo.asia/p/ung-dung-convolutionalneural-network-trong-bai-toan-phan-loai-anh4dbZNg8ylYM?fbclid=IwAR2Li69GS_wahRupZMBuvvi6HQHTRKWTclw 0JT_RqCLzKFK2Qmv9FQKeYdI#_convolution-1 [Accessed: 02-Apr-2019] [6] “Convolutional Neural Networks, Explained.” [Online] Available: https://www.datascience.com/blog/convolutional-neural-network [Accessed: 03-Jun-2019] [7] “CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.” [Online] Available: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ [Accessed: 03Jun-2019] [8] “What is object detection? Introduction to YOLO algorithm - Appsilon Data Science | End to End Data Science Solutions.” [Online] Available: https://appsilon.com/object-detection-yolo-algorithm/ [Accessed: 03-Jun2019] [9] “Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3.” [Online] Available: https://medium.com/@jonathan_hui/real-time-objectdetection-with-yolo-yolov2-28b1b93e2088 [Accessed: 03-Jun-2019] [10] “YOLO — You only look once, real time object detection explained.” [Online] Available: https://towardsdatascience.com/yolo-you-only-look-once-realtime-object-detection-explained-492dc9230006 [Accessed: 04-Jun-2019] [11] “Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3.” [Online] Available: https://medium.com/@jonathan_hui/real-time-objectdetection-with-yolo-yolov2-28b1b93e2088 [Accessed: 04-Jun-2019] [12] M Gjoreski and G Zajkovski, “Optical character recognition applied on receipts printed in Macedonian Language,” no August, 2014 [13] “Xây dựng ứng dụng Client-Server với Socket Java - GP Coder (Lập trình 45 Đồ án tôt nghiệp 20182 Java).” [Online] Available: https://gpcoder.com/3679-xay-dung-ung-dungclient-server-voi-socket-trong-java/ [Accessed: 01-Dec-2018] 46