(TIỂU LUẬN) THỰC tập hệ THỐNG THÔNG TIN TÍCH hợp đề tài xây DỰNG MODULE NHẬN DẠNG BIỂN số XE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN -*** ĐỀ CƯƠNG THỰC TẬP MÔN THỰC TẬP HỆ THỐNG THÔNG TIN TÍCH HỢP ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG MODULE NHÂN DẠNG BIỂN SÔ XE Giảng viên hướng dẫn : TS NGƠ HỒNG HUY Sinh viên thực : NGUYỄN THI THU Mã sinh viên : 1781310172 Chuyên ngành : CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM Lớp : D12 CNPM2 Khóa : 2017 – 2022 Hà Nội, tháng 08 năm 2021 PHIẾU CHẤM ĐIỂỂ̉M Sinh viên thực hiện: ST T Họ tên Chữ ký Ghi Nguyễn Thị Thu Giảng viên chấm: Họ tên Giảng viên chấm 1: Giảng viên chấm 2: Chữ ký Ghi MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU .4 Lời cam ơn .4 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứứ́u CHƯƠNG GIỚI THIÊU VÊ CÔNG TY/ĐƠN VỊ THƯC TÂP 1.1 Về FSI 1.2 Về FSIS-CE Tech .7 1.3 Kết cần đạt 1.4 Các yêu cầu sinh viên CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT HIÊN TRẠNG 2.1 Khao sat hiên trang 2.1.2 Mục tiêu 2.2.2 Yêu câu chức 2.2 Mô ta bài toan CHƯƠNG 3: XÂY DƯNG MODULE NHÂN DẠNG BIỂN SÔ XE 11 3.1 Xây dưng module bóc tach biển sô xe vơi YOLOV5 11 3.1.1 Giơi thiêu vê YOLO .11 3.1.2 Kiên truc mang YOLO 11 3.2 Thử nghiêm bóc tach biển sô xe vơi YOLOv5 17 3.3 Xây dưng module nhận dang biển sô xe 18 3.3.1 Giơi thiêu vê Transformer OCR 18 3.3.2 Chức nhận dang biển sô xe 18 3.3.3 Chức kiểm tra và đôi chiêu thông tin xe khỏi bãi 19 3.4 Kêt qua thử nghiêm nhận dang 20 3.5 Tích hợp module nhận dạng .20 3.5.1 Chứứ́c của hệ thống 20 3.5.1 Mô ta nghiêp vụ 24 3.5.2 Thiêt kê giao diên 24 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN .26 4.1 Kết đạt 26 4.2 Hướng phát triểể̉n 26 TAI LIÊU THAM KHẢO 27 LỜI NÓI ĐẦU Lời cam ơn Trong trình thực tậậ̣p và làà̀m bàà̀i báo cáo thực tậậ̣p, khóứ́ tránh khỏể̉i sai sóứ́t, mong thầy, cô bỏể̉ qua Đồng thờà̀i trình độ lý luậậ̣n kinh nghiệm thực tiễn cịn hạn chế nên bàà̀i báo cáo khơng thểể̉ tránh khỏể̉i thiếu sóứ́t, em mong nhậậ̣n ý kiến đóứ́ng góứ́p thầy, cô đểể̉ em học thêm nhiều kinh nghiệm vàà̀ hoàà̀n thàà̀nh tốt bàà̀i báo cáo Em xin gửể̉i lờà̀i cảm ơn chân thàà̀nh vàà̀ tri ân sâu sắc thầy cô củể̉a trườà̀ng Đại học Điện Lực, đặc biệt làà̀ thầy cô Công Nghệ Thông Tin củể̉a trườà̀ng đãã̃ tạo điều kiện cho em hoàn thành báo cáo Đăc biêt gửi lời cam ơn sâu săc tơi giang viên hương dẫn Ngô Hoàng Huy, đã nhiêt tinh giúp đỡ và hương dẫn em suôt qua trinh hoc tập Phạm vi nghiên cứu Tậậ̣p trung Nghiên cứu phương phap nhận dang biển sô xe, sau đó là ap dụng vào thưc tiên xây dưng môt thông quan ly bãi đỗ xe thông minh Phương pháp nghiên cứứ́u Phương pháp nghiên cứứ́u lý thuyết - Phân tích thiết kế hệ thống, truy vấn SQL - Phương pháp trích xuất đặc trưng OCR - Sửể̉ dụậ̣ng model YOLOv5 đểể̉ phat hiên đôi tương Phương pháp nghiên cứứ́u thực nghiệm - Khảo sát góứ́c chụậ̣p camera - Khảo sát thờà̀i gian nhậậ̣n diện gửể̉i trả máy chủể̉ - Lậậ̣p trình thiết kế, càà̀i đặt tḥậ̣t tốn môi trườà̀ng thực nghiệm CHƯƠNG GIỚI THIÊU VÊ CƠNG TY/ĐƠN VỊ THƯC TÂP 1.1 Về FSI Cơng ty CP Đầu Tư Thương Mại vàà̀ Phát Triểể̉n Công Nghệ FSI làà̀ công ty công nghệ hàà̀ng đầu Việt Nam lĩnh vực số hóứ́a vàà̀ chuyểể̉n đổi số giúứ́p xây dựng tổ chứứ́c củể̉a bạn theo mơ hình cơng nghệ số đồng thờà̀i bảo vệ tàà̀i sản quan trọng củể̉a tổ chứứ́c bạn – thông tin Thàà̀nh lậậ̣p vàà̀o ngàà̀y 6/11/2007, trải qua nhiều năm xây dựng vàà̀ phát triểể̉n, FSI vẫã̃n trung thàà̀nh với sứứ́ mệnh: Trên sở thấu hiểể̉u nhu cầu củể̉a khách hàà̀ng, chúứ́ng cung cấp giải pháp, công nghệ tiên tiến nhằm mang lại giá trịậ̣ cao cho khách hàà̀ng vàà̀ đối tác Đối tác củể̉a hãã̃ng công nghệ lớn toàà̀n cầu như: IBM, Dell, Cisco, Oracle, Microsoft, Symantec, Juniper, HP, Eset, Kaspersky, NTT Data… Trải qua nhiều năm xây dựng vàà̀ phát triểể̉n, FSI vẫã̃n trung thàà̀nh với sứứ́ mệnh: Trên sở thấu hiểể̉u nhu cầu củể̉a khách hàà̀ng, chúứ́ng cung cấp giải pháp, công nghệ tiên tiến nhằm mang lại giá trịậ̣ cao cho khách hàà̀ng vàà̀ đối tác -Sứứ́ mệnh: Không ngừng đổi vàà̀ sáng tạo giải pháp công nghệ Việt - Đẳng cấp quốc tế góứ́p phần phát triểể̉n đất nước vàà̀ giúứ́p tổ chứứ́c, doanh nghiệp Việt vươn tầm quốc tế -Tầm nhìn: Đến năm 2023, FSI trở thàà̀nh nhàà̀ cung cấp giải pháp chuyểể̉n đổi số top 10 Đông Nam Á -Giá trịậ̣ cốt lõi: Cống hiến, sáng tạo, tậậ̣n tâm, uy tín, đoàà̀n kết Triết lý kinh doanh: - Hết lịng mụậ̣c tiêu vàà̀ thàà̀nh cơng củể̉a khách hàà̀ng - Sáng tạo tư lẫã̃n hàà̀nh động Chuyên nghiệp từ thái độ vàà̀ tác phong làà̀m việc đến kỹ chun mơn vàà̀ tính cam kết dàà̀i lâu - Kết hợp hàà̀i hịa lợi ích củể̉a khách hàà̀ng, nhân viên, cổ đông, đối tác vàà̀ cộng đồng - Phát triểể̉n bền vững lâu dàà̀i Đội ngũ nhân chất lượng cao đàà̀o tạo bàà̀i vàà̀ ngoàà̀i nước, nhiệt tình, yêu nghề, giỏể̉i chuyên môn vàà̀ cóứ́ nhiều năm kinh nghiệm thực tiễn lĩnh vực: - Tư vân và cung câp thiêt bị sô hóa tài liêu - Phat triển và triển khai phân mêm, giai phap công nghê sô hóa tài liêu - Xây dựng sở hạ tầng CNTT vàà̀ tích hợp hệ thống - Tư vân, triển khai cac dịch vụ sô hóa tài liêu - Bảo trì hệ thống; Bảo dưỡã̃ng, sửể̉a chữa máy scan chuyên dụậ̣ng Đội - ngũ nhân thông thạo nhiều ngoại ngữ: Anh, Nhậậ̣t, Nga, … - 100% nhân tham gia khóứ́a đàà̀o tạo thườà̀ng xuyên công ty vàà̀ trung tâm đàà̀o tạo uy tín thịậ̣ trườà̀ng đàà̀o tạo bàà̀i hãã̃ng công nghệ lớn Việt Nam vàà̀ giới Văn hóứ́a doanh nghiệp: FSI hướng đến xây dựng môi trườà̀ng làà̀m việc chuyên nghiệp, đoàà̀n kết vàà̀ cởi mở, tạo hội cho tất thàà̀nh viên phát triểể̉n kỹ chuyên môn hoàà̀n thiện thân Bên cạnh đóứ́, công ty chúứ́ trọng đến hoạt động đàà̀o tạo, nuôi dưỡã̃ng nhân tàà̀i vàà̀ xây dựng đờà̀i sống vậậ̣t chất, tinh thần phong phúứ́, làà̀nh mạnh cho tất thàà̀nh viên Sơ đồ cấu tổ chứứ́c: - Hội đồng quản trịậ̣ Ban kiểể̉m soát Ban điều hàà̀nh Các khối: Hỗã̃ trợ, Kinh doanh, Kỹ thuậậ̣t Công nghệ, Đơn vịậ̣ trực thuộc 1.2 Về FSIS-CE Tech Được thàà̀nh lậậ̣p từ năm 2016, đến nay, dù với chặng đườà̀ng năm FSI Soft ngàà̀y càà̀ng khẳng địậ̣nh rõ vịậ̣ củể̉a doanh nghiệp trẻ thịậ̣ trườà̀ng chuyểể̉n đổi số Năm 2019 không làà̀ năm thàà̀nh công củể̉a FSI Soft thểể̉ lực củể̉a lĩnh vực CNTT nóứ́i chung, thịậ̣ trườà̀ng chuyểể̉n đổi số nóứ́i riêng màà̀ cóứ́ đóứ́ng góứ́p to lớn phát triểể̉n củể̉a FSI Tiền thân làà̀ trung tâm nghiên cứứ́u vàà̀ phát triểể̉n trực thuộc tổng công ty CP Đầu tư thương mại vàà̀ Phát triểể̉n công nghệ FSI (FSI) Thàà̀nh lậậ̣p ban đầu với số vốn nhỏể̉, quy mô hạn chế, nhiều khóứ́ khăn vàà̀ thách thứứ́c Tới nay, sau năm chặng đườà̀ng, FSIS đãã̃ ngàà̀y càà̀ng bứứ́t phá, khẳng địậ̣nh rõ uy tín, thương hiệu củể̉a Đặc biệt, năm 2019 vừa qua – năm đáng nhìn lại củể̉a FSIS với bước ngoặt lớn lĩnh vực chuyểể̉n đối số, giúứ́p FSI trở thàà̀nh top doanh nghiệp chuyểể̉n đối số hàà̀ng đầu Việt Nam FSIS – Con người chuyên nghiệp tạạ̣o nên thành công: Cóứ́ thàà̀nh công, bứứ́t phá vượt bậậ̣c chặng đườà̀ng năm đưa FSIS trưởng thàà̀nh, vững mạnh ngàà̀y hôm nay, đầu tiên, phải kểể̉ đến đội ngũ nhân lực đầy tiềm FSIS Dưới dẫã̃n vàà̀ lãã̃nh đạo đúứ́ng đắn củể̉a nhân chủể̉ chốt – ngườà̀i lĩnh, ln nghiệp chung củể̉a FSIS Cùng 50 cán nhân viên đàà̀o tạo bàà̀i bản, cóứ́ nhiều kinh nghiệm, tham gia dự án lớn nhỏể̉ củể̉a phủể̉ vàà̀ tậậ̣p đoàà̀n làà̀m việc với đối tác nước ngoàà̀i Đội ngũ cán FSI Soft liên tụậ̣c cậậ̣p nhậậ̣p kiến thứứ́c, công nghệ vàà̀ thửể̉ sứứ́c với dự án thực tế theo quy trình công nghệ sản xuất đại Vậậ̣y nóứ́i, ngườà̀i FSIS làà̀ tảng tạo thàà̀nh công củể̉a FSIS nóứ́i riêng vàà̀ thàà̀nh công củể̉a FSI nóứ́i chung 1.3 Kết cần đạt - Tìm hiểể̉u phương pháp phân đoạn ảnh màà̀u JSEG - Tìm hiểể̉u phương pháp trích rúứ́t đặc trưng - Nghiên cứứ́u phương pháp tra cứứ́u ảnh dựa vàà̀o vùng ảnh Xây dựng hệ thống tra cứứ́u ảnh thửể̉ nghiệm với tậậ̣p 2000 ảnh 1.4 Các yêu cầu sinh viên - Cóứ́ khả học vàà̀ tìm hiểể̉u tàà̀i liệu Tiếng Anh - Cóứ́ khả lậậ̣p trình với ngơn ngữ Python - Sửể̉ dụậ̣ng cơng cụậ̣ lậậ̣p trình Sublime Text 3, Notepad++, Visual Studio CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT HIÊN TRẠNG 2.1 Khao sat hiên trang Hiên nay, viêc trông giư xe tư đông, ap dụng chi tuê nhân tao AI cac bãi trông giư đã không xa la vơi moi người Ngay tai, bãi gửi xe EPU cung sử dụng môt thông quan ly trông giư xe nó cung đã qua lỗi thời Làn xe vào it, mât nhiêu thời gian lây vé gửi xe dẫn đên un tăc Và viêc giam sat xe bãi cung soat vé mât kha nhiêu thời gian Chinh vi vậy, viêc xây dưng thông quan ly bãi đỗ xe tư đông này là hưu ich và cân thiêt 2.1.2 Mục tiêu Hê thông hoàn toàn tư đông: không nhân viên, người xe chi cân đưa xe vào khu vưc gửi - Giao diên đẹp và dê sử dụng, lưu real-time - Đô chinh xac nhận dang phai đat 99% - Bóc tach vung biển sô đô chinh xac phai đat 99% - Tôc đô nhận dang và bóc tach nhanh phai < giây 2.2.2 Yêu câu chức - Nhận dang biển sô xe, lưu thông tin và hiển thị thông tin real-time màn hinh - Kiểm tra, đôi chiêu thông tin biển sô xe khỏi bãi 2.2 Mô ta bài toan Thiêt kê môt thông trông, giư xe tư đông sử dụng công nghê nhận dang biển sô xe Mỗi xe có môt biển sô xe nhât Hinh 2.1: Mô phỏng thông quan ly bãi đỗ xe - Hệ thống hoạt động hoàà̀n toàà̀n tự động đóứ́ giảm 100% mặt thờà̀i gian giám sát - Tự động nhậậ̣n biết xe vàà̀o-ra đểể̉ mở barrier - Tự động ghi hình ảnh xe vàà̀o - Tự động phân tích ghi nhậậ̣n biểể̉n số xe - Tự động tính số lần vàà̀o Quản lý - Thống kê, theo dõi tình hình xe vàà̀o – theo năm tháng ngàà̀y giờà̀ - Báo cáo doanh thu theo ngàà̀y, tháng, năm cóứ́ yêu cầu khách hàà̀ng - Báo cáo doanh thu theo ca nàà̀y cóứ́ yêu cầu khách hàà̀ng - Quản lý nhân viên theo ca làà̀m việc - Quản lý xe bãi Đối tượng sửể̉ dụậ̣ng: - Bãã̃i đỗã̃ xe trườà̀ng đại học, cao đẳng - Bãã̃i trông giữ xe công cộng cóứ́ quy mô lớn - Các siêu thịậ̣, khu vui chơi giải trí - Các khu chung cư, khách sạn, nhàà̀ hàà̀ng - Cơng trườà̀ng, nhàà̀ máy, xí nghiệp Khi vào gửi xe, thông camera se tư đông chụp lai vung biển sô, nhận dang vung biển sô xe lưu real-time vào sơ dư liêu Tât ca chi mât đên giây Khi lây xe ra, xe vào làn thông camera se chụp lai vung biển sô đôi chiêu vơi biển sô xe lưu sơ dư liêu Nêu không khơp thông se phat môt tiêng ‘bip’, nhẫn viên bãi se kiểm tra Ở se trinh bày chủ yêu vê module nhận dang biển sô của thông quan ly bãi đỗ xe Những feature map ban đầu cóứ́ kích thước nhỏể̉ giúứ́p dự báo object kích thước lớn Những feature map sau cóứ́ kích thước lớn anchor box giữ cố địậ̣nh kích thước nên giúứ́p dự báo vậậ̣t thểể̉ kích thước nhỏể̉ Hình 3.2 : Các feature maps củể̉a mạng YOLOv3 với input shape làà̀ 416x416, output làà̀ feature maps cóứ́ kích thước làà̀ 13x13, 26x26 vàà̀ 52x52 Trên mỗã̃i cell củể̉a feature map chúứ́ng ta áp dụậ̣ng anchor box đểể̉ dự đoán vậậ̣t thểể̉ Như vậậ̣y số lượng anchor box khác mơ hình YOLO làà̀ (3 featue map x anchor box) Đồng thờà̀i feature map hình vng S x S, mơ hình YOLOv3 sinh số lượng anchor box làà̀: S x S x Như vậậ̣y số lượng anchor boxes bứứ́c ảnh làà̀: (13×13+26×26+52×52) ×3=10647(anchor boxes) Đây làà̀ số lượng lớn vàà̀ làà̀ nguyên nhân khiến q trình huấn luyện mơ hình YOLO vơ chậậ̣m chúứ́ng ta cần dự báo đồng thờà̀i nhãã̃n vàà̀ bounding box đồng thờà̀i 10647 bounding boxes Một số lưu ý huấn luyện YOLO: Khi huấn luyện YOLO cần phải cóứ́ RAM dung lượng lớn đểể̉ save 10647 bounding boxes kiến trúứ́c nàà̀y Không thểể̉ thiết lậậ̣p batch_size lớn mơ hình classification dễ Out of memory Package darknet củể̉a YOLO đãã̃ chia nhỏể̉ batch thàà̀nh subdivisions cho vừa với RAM Thờà̀i gian xửể̉ lý củể̉a step YOLO lâu rất nhiều lần so với mơ hình classification Do đóứ́ nên thiết lậậ̣p steps giới hạn huấn luyện cho YOLO nhỏể̉ Đối với tác vụậ̣ nhậậ̣n diện classes, 5000 steps làà̀ cóứ́ thểể̉ thu nghiệm tạm chấp nhậậ̣n Các mơ hình cóứ́ nhiều classes cóứ́ thểể̉ tăng số lượng steps theo cấp số nhân tùy bạn Đểể̉ tìm bounding box cho vậậ̣t thểể̉, YOLO cần anchor box làà̀m sở ước lượng Những anchor box nàà̀y xác địậ̣nh trước vàà̀ bao quanh vậậ̣t thểể̉ cách tương đối xác Sau nàà̀y tḥậ̣t tốn regression bounding box tinh chỉnh lại anchor box đểể̉ tạo bounding box dự đốn cho vậậ̣t thểể̉ Trong mơ hình YOLO: Mỡã̃i vậậ̣t thểể̉ hình ảnh huấn luyện phân bố anchor box Trong trườà̀ng hợp cóứ́ từ anchor boxes trở lên bao quanh vậậ̣t thểể̉ ta xác địậ̣nh anchor box màà̀ cóứ́ IoU với ground truth bounding box làà̀ cao Hình 3.3: Xác địậ̣nh anchor box cho vậậ̣t thểể̉ Từ Cell i ta xác địậ̣nh anchor boxes viền xanh hình Cả anchor boxes nàà̀y giao với bounding box củể̉a vậậ̣t thểể̉ Tuy nhiên anchor box cóứ́ đườà̀ng viền dàà̀y màà̀u xanh lựa chọn làà̀m anchor box cho vậậ̣t thểể̉ nóứ́ cóứ́ IoU so với ground truth bounding box làà̀ cao Hàm loss function của YOLO chia làm phân: Do thuậậ̣t toán YOLO dự báo nhiều bounding box bứứ́c ảnh nên cell cóứ́ vịậ̣ trí gần nhau, khả khung hình bịậ̣ overlap làà̀ cao Trong trườà̀ng hợp đóứ́ YOLO cần đến non-max suppression đểể̉ giảm bớt số lượng khung hình sinh cách đáng kểể̉ Hình 3.4: non-max suppression Từ bounding box ban đầu bao quanh xe đãã̃ giảm xuống bounding box cuối Các bước củể̉a non-max suppression: Step 1: Đầu tiên chúứ́ng ta tìm cách giảm bớt số lượng bounding box cách lọc bỏể̉ toàà̀n bounding box cóứ́ xác suất chứứ́a vậậ̣t thểể̉ nhỏể̉ ngưỡã̃ng threshold nàà̀o đóứ́, thườà̀ng làà̀ 0.5 Step 2: Đối với bouding box giao nhau, non-max suppression lựa chọn bounding box cóứ́ xác xuất chứứ́a vậậ̣t thểể̉ làà̀ lớn Sau đóứ́ tính tốn số giao thoa IoU với bounding box lại IoU: Tỷ lệ Intersection of Union làà̀ tỷ lệ đo lườà̀ng mứứ́c độ giao khung hình (thườà̀ng làà̀ khung hình dự báo vàà̀ khung hình ground truth) đểể̉ nhằm xác địậ̣nh khung hình overlap khơng Tỷ lệ nàà̀y tính dựa phần diện tích giao gữa khung hình với phần tổng diện tích giao vàà̀ không giao chúứ́ng Ở sử dụng YOLOv5 YOLOv5 làà̀ họ mơ hình phát đối tượng theo tỷ lệ phứứ́c hợp đàà̀o tạo tậậ̣p liệu COCO vàà̀ bao gồm chứứ́c đơn giản cho Tăng thờà̀i gian thửể̉ nghiệm (TTA), tổ hợp mơ hình, phát triểể̉n siêu tham số vàà̀ xuất sang ONNX, CoreML vàà̀ TFLite Hinh 3.5: Sơ đô đanh gia đô chinh xac model của YOLOv5 3.2 Thử nghiêm boc tách biển số xe vơi YOLOv5 - Chuân bị dư liêu và làm nhãn băng Tool LabelImg - Huân luyên model pretrained của YOLOv5 Môt sô kêt qua sau thử nghiêm: Hinh 3.3 3.6: Môt sô kêt qua bóc tach biển sô xe Xây dưng module nhận dạng biển số xe 3.3.1 Giơi thiêu vê Transformer OCR Mô hinh Transformer OCR là sư kêt hơp giưa mô hinh CNN và Transformer (làà̀ mơ hình tảng củể̉a BERT tiếng) Mạng nơ-ron liên kết (ConvNet/CNN) làà̀ thuậậ̣t toán Deep Learning (hoc sâu) cóứ́ thểể̉ lấy hình ảnh đầu vàà̀o, gán tầm quan trọng (trọng số vàà̀ thàà̀nh kiến cóứ́ thểể̉ học được) cho khía cạnh/đối tượng khác hình ảnh vàà̀ cóứ́ thểể̉ phân biệt hình ảnh nàà̀y với hình ảnh Hinh 3.7: Mô hinh Transformer OCR 3.3.2 Chức nhận dang biển sô xe Tac nhân: - Phương tiên - Nhân viên bãi trông xe Mô ta: Xe vào Làn vào của bãi, camera se chụp lai hinh anh xe và tư đông bóc tach vung biển sô Ảnh sau bóc tach qua module nhận dang ta lây đươc thông tin (sô hiêu biển sô xe) xe và xuât thông tin màn hinh Nhân viên bãi se kiểm tra thông tin, thông tin se đươc lưu lên sơ dư liêu Hinh 3.8: Usecase chức nhận dang biển sô xe 3.3.3 Chức kiểm tra và đôi chiêu thông tin xe khỏi bãi Tac nhân: - Phương tiên - Nhân viên bãi trông xe Mô ta: Xe tiên vào Làn của bãi, camera se chụp lai hinh anh xe và tư đông bóc tach vung biển sô Modul se nhận dang và đôi chiêu thông tin (sô hiêu biển sô xe) vơi thông tin sơ dư liêu Nêu trung khơp se cho xe qua, nêu không đúng se phat lên tiêng ‘bip’ nhân viên bãi se kiểm tra lai thông tin xe Hinh 3.9: Usecase chức kiểm tra thong tin xe 3.4 Kết qua thử nghiêm nhận dạng Hiên tai vẫn thử nghiêm thêm, vi đô chinh xac nhận dang thâp - Môt sôt kêt qua: Hinh 3.10: Môt sô kêt qua nhận dang biển sô xe 3.5 Tích hợp module nhận dạng 3.5.1 Chứứ́c của hệ thống Quản lý phân quyền ngườà̀i sửể̉ dụậ̣ng hệ thống Quản lý nhân viên Phân công ca trực Báo cáo kiểể̉m tra doanh thu bán véứ́ ngàà̀y theo thờà̀i gian Quản lý giá véứ́, loại véứ́ cho loại xe Quản lý thông tin đăng ký véứ́, danh sách xe đãã̃ đăng ký véứ́ tháng Quản lý lượt xe vàà̀o, thờà̀i gian Quản lý cảnh báo (khi hết chỗã̃ đểể̉ xe, khách hàà̀ng bịậ̣ xe / hư hại gửể̉i) STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 3.5.1 Mô ta nghiêp vụ Đăng nhập thông: Khi đăng nhậậ̣p thàà̀nh công, hệ thống hiểể̉n thịậ̣ menu quản lý, bao gồm chứứ́c dàà̀nh cho quản trịậ̣ viên Hinh 3.11 Sơ đô nghiêp vụ chăc đăng nhập 3.5.2 Thiêt kê giao diên CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 4.1 Kết đạt Quá trình nghiên cứứ́u vàà̀ thực đãã̃ hoàà̀n thàà̀nh vàà̀ đạt số kết sau: - Năm băt nghiệp vụậ̣ cách triểể̉n khai ứứ́ng dụậ̣ng thực tế - Bươc đâu xây dựng đươc module nhận dang biển sô xe thông qua kết thu thậậ̣p qua q trình khảo sát, phân tích hệ thống 4.2 Hướng phát triểể̉n Mặc dù đãã̃ cố gắng hoàà̀n thiện module với tất nỗã̃ lực, nhiên chắn không thểể̉ tránh khỏể̉i thiếu sóứ́t Vơi mong muôn phat triển dư an thành môt san phâm, môt thông quan ly bãi đỗ xe tư đông và thông minh có thể ứng dụng đươc vào thưc tê, em rât mong nhật đươc sư đóng góp y kiên của cac thây cô Sau cùng, chúứ́ng em xin kính chúứ́c thầy Khoa Công Nghệ Thông Tin dồi dàà̀o sứứ́c khỏể̉e, niềm tin đểể̉ tiếp tụậ̣c thực sứứ́ mệnh cao đẹậ̣p củể̉a làà̀ truyền đạt kiến thứứ́c cho hệ mai sau TAI LIÊU THAM KHẢO TS Đàà̀o Nam Anh, Giáo trình Phân tích thiết kế hướng đối tượng, trườà̀ng Đại học Điện Lực Joseph Redmon, Optimal Speed and Accuracy of Object Detection, năm 2020 Tàà̀i liệu YOLOv5, Joseph Redmon Link tham khao: https://phamdinhkhanh.github.io/2020/03/09/DarknetAlgorithm.html Link tham khao: GitHub - pbcquoc/vietocr: Transformer OCR ... đươc thông tin (sô hiêu biển sô xe) xe và xuât thông tin màn hinh Nhân viên bãi se kiểm tra thông tin, thông tin se đươc lưu lên sơ dư liêu Hinh 3.8: Usecase chức nhận dang biển sô xe 3.3.3... dang biển sô xe, lưu thông tin và hiển thị thông tin real-time màn hinh - Kiểm tra, đôi chiêu thông tin biển sô xe khỏi bãi 2.2 Mô ta bài toan Thiêt kê môt thông trông, giư xe tư đông... và đôi chiêu thông tin (sô hiêu biển sô xe) vơi thông tin sơ dư liêu Nêu trung khơp se cho xe qua, nêu không đúng se phat lên tiêng ‘bip’ nhân viên bãi se kiểm tra lai thông tin xe Hinh 3.9: