Tin mới nhất

Chia sẻ

Nghiệm thu đề tài NCKH của SV: “Xây dựng phần mềm nhận dạng biển số xe máy cho bãi giữ xe tại Trường Đại học Tiền Giang”

30-09-2015

 

Đề tài “Xây dựng phần mềm nhận dạng biển số xe máy cho bãi giữ xe tại Trường Đại học Tiền Giang” do Nguyễn Nhật Khang sinh viên lớp ĐH Tin học 10 - Khoa CNTT làm chủ nhiệm đề tài, cùng tham gia thực hiện có sinh viên Võ Thị Thủy Tuyên học cùng lớp.

 

 Đề tài được nghiệm thu vào ngày 23/12/2014 địa điểm tại phòng A104, cơ sở chính, Trường Đại học Tiền Giang. Hội đồng nghiệm thu đề tài đã tiến hành nghiệm thu và đánh giá xếp loại tốt (với 86 điểm).

 

Thành viên Hội đồng nghiệm thu gồm TS. Lê Ming Tùng - Trưởng Phòng QLKH&QHQT, Chủ tịch hội đồng; Ths. Nguyễn Minh Khoa - Giảng viên Khoa CNTT, Thành viên phản biện 1; Ths. Trần Huy Long - Giảng viên Khoa CNTT, Thành viên phản biện 2; Ths. Trần Tấn Hải - TT.TTTV, Thành viên; Ths. Mai Thị Kim Truyện - P.QLKH&QHQT, thư ký.

 

Đề tài hướng đến mục tiêu xây dựng phần mềm nhận dạng biển số xe máy cho bãi giữ xe tại Trường Đại học Tiền Giang. Phần mềm chạy trên một máy vi tính để bàn, xử lý cho cả xe vào và ra; các chức năng của phần mềm: Quản lý giao tiếp của máy tính với camera, đầu đọc thẻ từ; Nhận dạng số xe từ ảnh chụp đuôi xe; Quản lý lưu trữ, truy xuất, hiển thị dữ liệu xe vào, xe ra; Thống kê, báo cáo; Quản trị hệ thống như phân quyền, sao lưu dự phòng và phục hồi.

Nhóm tác giả đã sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau:

- Phương pháp lý thuyết: Nghiên cứu nguyên lý, giải thuật xử lý, nhận dạng ảnh số. Nghiên cứu lý thuyết về giao tiếp máy tính với các thiết bị ngoại vi.

- Phương pháp thực nghiệm: Nghiên cứu, tìm hiểu các ứng dụng liên quan đến đề tài trong thực tế. Tìm hiểu thực tế tại các bãi giữ xe. Phân tích, thiết kế và cài đặt phần mềm. Thử nghiệm phần mềm trên thực tế.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Giải thuật xử lý ảnh và nhận dạng biển số. Thư viện xử lý ảnh OpenCV, EmguCV. Phương pháp giao tiếp máy tính với các thiết bị ngoại vi (camera, đầu đọc thẻ từ). Nguyên tắc hoạt động của hệ thống nhận dạng biển số xe máy ở bãi giữ xe. Môi trường lập trình Microsoft Visual Studio 2012, hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server 2008, ngôn ngữ lập trình C#, C++.

Phạm vi nghiên cứu: Phần mềm nhận dạng biển số xe máy phù hợp với thực tế tại bãi giữ xe trường Đại học Tiền Giang. Qui cách, hình thức biển số xe máy theo Quy định của Bộ Công An Việt Nam.

Kết quả đề tài đã thực hiện: về chương trình nhận dạng biển số xe máy: Hiệu quả của chương trình qua thực nghiệm với bộ ảnh chụp từ điện thoại iPhone 3 (độ phân giải tối đa 5 Megapixel) tại bãi giữ xe cơ sở chính Trường Đại học Tiền Giang, tỉ lệ thực hiện đúng như sau: Tách vùng biển số: 97,5%; Tách ký tự (tách đầy đủ các ký tự): 94,87%; Nhận dạng ký tự (nhận dạng đúng tất cả ký tự của biển số): 97,3%; Tỉ lệ nhận dạng thành côngsố xe từ ảnh đuôi xe: 90,0%.

  Hiệu quả của chương trình qua thực nghiệm với bộ ảnh chụp từ camera giám sát Sanyo VCC-6580P (độ phân giải tối đa 0,4 Megapixel) đặt trong phòng, tỉ lệ thực hiện đúng như sau: Tách vùng biển số: 93,75%; Tách ký tự (tách đầy đủ các ký tự): 89,33%; Nhận dạng ký tự (nhận dạng đúng tất cả ký tự của biển số): 97,01%. 81,25%; Tỉ lệ nhận dạng thành công số xe từ ảnh đuôi xe: 81,25%.

Về chức năng của chương trình nhận dạng biển số xe máy cho bãi giữ xe: Chương trình đã đáp ứng các chức năng cơ bản của hệ thống tự động nhận dạng biển số xe máy tại các bãi giữ xe như: Giao tiếp với đầu đọc thẻ từ, để nhân viên quẹt thẻ khi xe vào, ra; Nhận dạng số xe từ ảnh chụp đuôi xe; Quản lý lưu trữ, truy xuất, hiển thị dữ liệu xe vào, xe ra; Thống kê, báo cáo; Quản trị hệ thống: đăng nhập, phân quyền, sao lưu dự phòng.

Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm tác giả đã gặp một số khó khăn và hạn chế của đề tài như sau: Khi chụp ảnh bằng điện thoại để thử nghiệm, quá trình cầm máy chụp bằng tay có thể bị rung, làm nhòe ảnh. Các xe được chụp ảnh để rải rác trong bãi xe nên tình trạng chiếu sáng biển số không được kiểm soát trong một phạm vi chiếu sáng nhất định như tại vị trí bố trí camera lối vào, lối ra, dẫn đến một số biển số bị ánh sáng trực tiếp chiếu vào gây chói sáng không nhìn rõ được ký tự; Camera sử dụng để thực nghiệm có độ phân giải thấp (720x576) ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng ảnh,ảnh thường bị mờ; Font chữ dùng trên biển số không có quy định cụ thể nên cùng một ký tự có thể có nhiều dạng font khác nhau trên các biển số. Để có thể nhận dạng chính xác mọi biển số, cần thu thập đầy đủ và cập nhật kịp thời mọi mẫu font trong thực tế đối với từng ký tự để cung cấp cho quá trình học mẫu.

Hạn chế: Chương trình chỉ tách được vùng biển số xe và các ký tự trên biển số khi biển số không bị tác động trực tiếp của ánh sáng lên vùng biển số (chói sáng, thiếu sáng). Tập ảnh ký tự mẫu cho máy học còn ít, chưa đại diện đầy đủ cho mọi font ký tự thực tế có trên biển số.

Dựa vào kết quả thực tế thu được từ đề tài, nhóm tác giả có một số khuyến nghị như sau: Cần trang bị camera có chất lượng chụp ảnh đạt yêu cầu (tối thiểu 3 Megapixel) để ảnh chụp được rõ hơn; Cần thu thập thêm các ảnh ký tự mẫu để xây dựng thêm các lớp cho máy học nhằm nhận dạng ký tự chính xác hơn. Đây là hướng cần tập trung vì ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả nhận dạng; Cần cập nhật định kỳ, thường xuyên các ảnh ký tự mẫu, do các quy định về ký tự trên biển số xe máy và font chữ được sử dụng có thể sẽ tiếp tục có những thay đổi trong tương lai. Vì thế khi triển khai phần mềm vào hệ thống thực tế, cần xây dựng thêm chức năng lọc các ảnh không nhận dạng được, để sau một thời gian nhất định, người bảo trì hệ thống sẽ dùng những ảnh đó để máy học thêm mẫu mới, đảm bảo hệ thống có thể hoạt động hiệu quả một cách liên tục.

Hiện tại trong cơ sở dữ liệu của phần mềm có trường “GhiChu” trong bảng TT_GUI_XE dùng để ghi lại các bất thường (biển số xe không nhận dạng được hoặc nhận dạng sai, nhân viên sử dụng phải nhập biển số bằng tay), hướng phát triển sau này là dựa vào giá trị của trường GhiChu này để lọc ra các ảnh chưa nhận dạng thành công, dùng cho việc học thêm mẫu mới; Phát triển thành hệ thống hoàn chỉnh (bao gồm cả phần cứng) hướng tới sử dụng trong thực tế./.

Bài: Kim Truyện, ảnh: Như Ngà

Hình 1. Hội đồng nghiệm thu đề tài

 

Hình 2. Camera chụp ảnh và biển số xe mẫu

 

Hình 3. Máy chủ để xử lý thông tin dữ liệu khi chụp ảnh