Nghiên cứu nâng cao hiệu năng trong hệ thống nhận dạng biển số xe

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG LÊ VŨ PHONG NGHIÊN CỨU NÂNG CAO HIỆU NĂNG TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng, 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG LÊ VŨ PHONG NGHIÊN CỨU NÂNG CAO HIỆU NĂNG TRONG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN HOÀNG HẢI Đà Nẵng, 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng rơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả Lê Vũ Phong MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nhiệm vụ đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Giải pháp đề xuất Mục đích ý nghĩa đề tài Kết dự kiến Bố cục luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 NHỮNG KHÁI NIỆM VỀ ẢNH SỐ 1.1.1 Phần tử ảnh 1.1.2 Biểu diễn ảnh 1.2 MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.3 QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH 1.4 MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA XỬ LÝ ẢNH 11 CHƯƠNG TỔNG QUAN HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 13 2.1 GIỚI THIỆU HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE CƠ BẢN 13 2.1.1 Chuyển ảnh sang ảnh mức xám 14 2.1.2 Mức xám đồ ảnh 15 2.1.3 Một số phương pháp tách ký tự vùng chứa biển số 16 2.1.4 Phương pháp nhận dạng ký tự 16 2.2 XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE SỬ DỤNG MỘT SỐ CẢI TIẾN KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH 17 2.2.1 Phương pháp Otsu 17 2.2.2 Thuật toán K-means xử lý ảnh 18 2.2.3 Kỹ thuật lọc trung vị 20 2.2.4 Loại bỏ vùng không mong muốn 21 2.3 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 22 2.3.1 Mạng Nơron nhân tạo 22 2.3.2 Một vài ứng dụng mạng Nơron nhân tạo 25 2.4 MƠ HÌNH MẠNG NƠRON VÀ CÁCH THIẾT LẬP MẠNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 25 2.4.1 Mơ hình Nơron nhân tạo 25 2.4.2 Cách thức huấn luyện mạng nơron 28 2.4.3 Các thuật toán học 29 2.5 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢI THUẬT MẠNG LAN TRUYỀN NGƯỢC 30 2.5.1 Thuật toán mạng lan truyền ngược 30 2.5.2 Những hạn chế ưu điểm phương pháp lan truyền ngược 30 2.5.3 Sử dụng thuật toán lan truyền ngược 32 2.5.4 Một số biến thể thuật toán lan truyền ngược 33 2.6 MỘT SỐ VẤN ĐỀ QUÁ KHỚP VÀ HƯỚNG GIẢI QUYẾT 34 CHƯƠNG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ĐỂ NHẬN DẠNG KÝ TỰ CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 37 3.1 MÔ HÌNH TỔNG QUÁT HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 37 3.2 QUÁ TRÌNH THU NHẬN ẢNH 38 3.3 Q TRÌNH TRÍCH BIỂN SỐ XE, XỬ LÝ ẢNH BIỂN SỐ VÀ TÁCH KÝ TỰ CHỮ SỐ XE 38 3.3.1 Thuật tốn trích biển số xe dùng phương pháp phân tích phổ tần số 38 3.3.2 Các bước tiền xử lý 41 3.3.3 Thuật toán tách ký tự 42 3.4 QUÁ TRÌNH NHẬN DẠNG KÝ TỰ ĐƠN BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 45 3.4.1 Mơ hình mạng nơron cách thức huấn luyện mạng 45 3.4.2 Khởi tạo trọng số mạng nơron 47 3.5 GIAO DIỆN CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 48 3.6 KIỂM TRA CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CHẠY THỬ 51 3.6.1 Kho liệu thử nghiệm 51 3.6.2 Đánh giá kết thử nghiệm 51 3.6.3 Đánh giá kết 52 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao) DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ đầy đủ ADALINE Adapt Linear Nơron Network AI Artificial Intelligence ANN Artificial Nơron Networks ASCII American Standard Code for Information Interchange BIT Binary Digit CT Computed Tomography DE Directory Entry GIF Graphics Interchanger Format IFD Image File Directory IFH Image File Header ITS Intelligent Transportation Systems JPEG Joint Photograph Expert Group LVQ Learning Vector Quantization LZW Lempel Ziv Weleh MLP Mutil-Layer Perceptron MSE Mean Square Error PCX Picture Exchange Format PST Point Spread Function RBF Radial Basis RLE Run Length Encoded SVM Support Vector Machine TIFF Targed Image File Format DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu Tên bảng bảng Trang 3.1 Thông số nhận dạng mạng chữ 47 3.2 Thông số nhận dạng mạng số 47 3.3 Mô tả liệu thử nghiệm 51 3.4 3.5 Thống kê kết nhận dạng biển số hệ thống Tổng kết kết thử nghiệm 51 52 DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu Tên hình hình Trang 1.1 Hệ tọa độ pixel 1.2 Biểu diễn hệ thống ảnh 1.3 Quá trình xử lý hình ảnh 1.4 Các bước cở xử lý ảnh 2.1 Các bước tiến hành nhận dạng biển số xe 14 2.2 Phân cụm ảnh sử dụng thuật toán K-Means 18 2.3 Các bước thuật toán K-Means 19 2.4 Thuật toán lọc trung vị 20 2.5 Mơ hình tốn học tổng quát mạng Nơron nhân tạo 22 2.6 Hàm Heaviside 23 2.7 Nơron đầu vào 26 2.8 Nơron có nhiều đầu vào 26 2.9 Mơ hình mạng Nơron lớp 27 2.10 Mạng khớp với mẫu huấn luyện 35 2.11 Mạng dừng huấn luyện lúc 35 3.1 Mơ hình tổng qt hệ thống nhận dạng biển số xe 37 3.2 Biển số sau tách 39 3.3 Biển số xe sau tách chuyển sang ảnh mức xám 41 3.4 Biển số xe sau xử lý thuật toán K-Means 41 3.5 Biển số xe sau đảo màu 41 3.6 Biển số xe sau lọc Median 42 3.7 Biển số xe BlobsFiltering 42 3.8 Một số kết tách ký tự 42 Số hiệu hình Tên hình Trang 3.9 Chuẩn hóa ký tự kích cỡ 20x10 45 3.10 Sơ đồ mạng nơron nhận dạng ký tự chữ 46 3.11 Sơ đồ mạng nơron nhận dạng ký tự số 46 3.12 Giao diện hệ thống 48 3.13 Hệ thống nhận ảnh đầu vào 48 3.14 Hệ thống xử lý đưa kết nhận dạng biển số xe 49 3.15 Biển số xe bị vệt sơn mờ che phần số 49 3.16 Biển số bị đinh ốc gây nhiễu trình nhận dạng 50 3.17 Nhận dạng diển số xe chụp vào ban đêm 50 ... nhận dạng ký tự số 46 3.12 Giao diện hệ thống 48 3.13 Hệ thống nhận ảnh đầu vào 48 3.14 Hệ thống xử lý đưa kết nhận dạng biển số xe 49 3.15 Biển số xe bị vệt sơn mờ che phần số 49 3.16 Biển số. .. tự Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Xây dựng hệ nhận dạng biển số xe thực tế - Nâng cao độ xác cho hệ thống nhận dạng biển số xe 3.2 Phạm vi nghiên cứu Dựa liệu thu thập... số xử lý ảnh Đồng thời giới thiệu số ứng dụng xử lý ảnh sống 13 CHƯƠNG TỔNG QUAN HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 2.1 GIỚI THIỆU HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE CƠ BẢN Ngày nay, khoa học công nghệ