TÓM TẮT LUẬN VĂN Ngày nay với sự phát triển nhảy vọt của Khoa học kỹ thuật, con người đã tạo nên và phát triển nhiều công trình khoa học mang tính tầm cỡ. Với sự thay thế dần của máy móc cho con người trong các nhiệm vụ mang tính chính xác và tập trung cao thì kết quảđạt được đã hoàn toàn được tin cậy và đánh giá cao. Điều này thực sự có ý nghĩa to lớn và góp phần tăng thêm giá trị và chất lượng cuộc sống. Đề tài luận văn này, nhận dạng danh tính xe và bám đuổi trên cơ sở thị giác máy tính, cũng không nằm ngoài ý nghĩa đó. Đây là một hướng nghiên cứu thú vị và ý nghĩa vì nhu cầu thực tiễn và có nhiều phương pháp tiếp cận.Hướng giải quyết đề tài của sinh viên là nhận dạng danh tính xe bằng nhận dạng biển số xe. Ở Việt Nam phương tiện giao thông chủ yếu là xe gắn máy nên trong luận văn sinh viên chọn biển số xe máy, gồm 2 hàng và 8 ký tự. Bám đuổi xe dựa trên khoảng cách tính được giữa 2 xe. Tất cả các giải thuật, chương trình nhận dạng và tính khoảng cách đều dựa trên cơ sở thị giác máy tính.
ĐA ̣ I HO ̣ C QUỐC GIA THA ̀ NH PHÔ ́ HÔ ̀ CHI ́ MINH TRƯƠ ̀ NG ĐA ̣ I HO ̣ C BA ́ CH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THUẬT TOÁN ADABOOST VÀ MẠNG NEURAL TRONG NHẬN DẠNG VÀ BÁM ĐUỔI BIỂN SỐ XE GVHD : KS. LÊ NGỌC ĐÌNH SVTH : LÊ ĐỨC HẠNH MSSV : 40700703 TP.HÔ ̀ CHI ́ MINH, 12/2011 ĐH QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Số: /BKĐT KHOA: ĐIỆN - ĐIỆN TỬ BỘ MÔN: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc. NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP HỌ VÀ TÊN: LÊ ĐỨC HẠNH MSSV: 40700703 NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LỚP: DD07TD1 1. Đầu đề luận văn: THUẬT TOÁN ADABOOST VÀ MẠNG NEURAL TRONG NHẬN DẠNG VÀ BÁM ĐUỔI BIỂN SỐ XE 2. Nhiệm vụ (Yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………. 3. Ngày giao nhiệm vụ luận văn:………………………………………………………… 4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: ………………………………………………………… 5. Họ và tên người hướng dẫn: Phần hướng dẫn 1. KS. LÊ NGỌC ĐÌNH ……………………… …………………………… 2. ………………………………………………… ………………………….…… Nội dung và yêu cầu LVTN đã được thông qua Bộ Môn. Ngày……………tháng…………năm…… CHỦ NHIỆM BỘ MÔN NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHÍNH (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ): ………………. Đơn vị:……………………………………. Ngày bảo vệ ……………………………… Điểm tổng kết…………………………… Nơi lưu trữ luận văn …………………… [...]... có thể nhận biết được môi trường xung quanh và tính toán đưa ra phương án thích hợp nhất Phát hiện và nhận dạng đối tượng trong Thị Giác Máy Tính là công việc tìm kiếm và ghi nhận đối tượng trong ảnh hoặc video Có nhiều thuật toán giúp robot có thể nhận dạng và nổi bật trong số đó là thuật toán Adaboost, có thể nhận dạng mặt người, ký tự , bàn tay, biển số xe một cách nhanh chóng và chính xác Nhận thấy... Đình Nghiên cứu cơ sở lý thuyết của thuật toán Adaboost với đặc trưng Haar-like áp dụng cho nhận dạng biển số xe từ hình ảnh webcam thu về - Tìm hiểu các đặc trưng của mạng neural và các phương pháp học cho mạng áp dụng cho bài toán nhận diện ký tự - Tạo cơ sở dữ liệu lưu biển số xe có thể tương tác được - Tính khoảng cách đến xe cần bám đuổi bằng phương pháp hình học và phương pháp Stereo Vision - Tìm... 8.2: Phát hiện biển số 96 Hình 8.3: Lọc biên và tính góc với houghline 97 Hình 8.4: Biển số sau khi xoay về hình chữ nhật 97 Hình 8.5: Phần biển số được tách không có nền 97 Hình 8.6: Tách dòng 1 98 Hình 8.7: Tách dòng 2 98 Hình 8.8: Lưu các ký tự và số trong khung kết quả nhận diện 99 Hình 8.9: Kết quả nhận diện bằng mạng neural 100 Hình 8.10: Tính khoảng cách và bám đuổi theo biển số 101 Hình 8.11:... nhiều tiềm năng và thú vị nên trong luận văn sinh viên đã sử dụng Thị Giác Máy Tính để nhận diện biển số xe, tính toán khoảng cách để điều khiển xe tự hành bám đuổi theo một xe khác trong phạm vi cho trước Có thể ứng dụng cho các xe chở hàng hóa tự động bám nhau trong kho hàng, trong nhà máy… 1.2 Mục tiêu luận văn: - Tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình C++, phần mềm Microsoft Visual Studio 2008 và thư viện... luyện file nhận dạng 46 Hình 4.15: Kết quả nhận dạng 48 Hình 5.1: Mô hình một neural nhân tạo 49 Hình 5.2: Sơ đồ đơn giản về một mạng neural nhân tạo 51 Hình 5.3: Mạng tiến với một mức neural 52 Hình 5.4: Mạng tiến kết nối đầy đủ với một mức ẩn và một mức đầu ra 52 Hình 5.5 : Mạng hồi quy không có neural ẩn, không có vòng lặp tự phản hồi 52 Hình 5.6: Mạng hồi quy có các neural ẩn 53 Hình 5.7: Mạng perceptron... nhận ký tự từ máy tính xuống vi xử lý - Xây dựng hoàn chỉnh mô hình cần thiết cho luận văn ( khung xe, mạch vận hành, đường chạy …) 1.3 Mô hình hóa hệ thống: Để hiểu rõ hơn về những vấn đề cần giải quyết và xác định phạm vi của đề tài, sinh viên sẽ mô hình hóa hệ thống như sau: Ảnh tác động vào Giao diện điều khiển (VC++) Adaboost Không Phát hiện biển số Có Mạng Neural PP hình học Nhận dạng ký tự và. .. của hàng và cột được gọi là: pixel + Giá trị biên độ của pixel tại tọa độ nguyên (m,n) là s(m,n): là trung bình độ sáng trong pixel đó S(m,n) ≤ L (L số mức xám dùng biểu diễn ảnh) M, N thường được chọn là M=N=2K (K=8,9,10) L =2B , B là số bít mã hóa cho độ sáng (biên độ) mỗi pixel Ảnh số được biểu diễn bởi ma trận 2 chiều Các phần tử của nó là biểu diễn cho các pixel số hóa Ta ký hiệu 1 ảnh số là S(M,N)... 102 Hình 8.12a: Một số hình ảnh thử nghiệm nhận dạng với ánh sáng trong nhà 103 Hình 8.12b: Một số hình ảnh thử nghiệm nhận dạng với ánh sáng ngoài trời 103 x Chương 1: Giới Thiệu GVHD: Ks Lê Ngọc Đình CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu Khoa học kỹ thuật của chúng ta ngày càng phát triển, có nhiều thành tựu to lớn và ứng dụng thưc tế nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống Một trong số các thành tựu đó... hiển thị, nhận dạng, phân lớp, truyền thông… 2.2 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH: 2.2.1 Phần tử ảnh (pixel) Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong quá trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng... Hình 4.3: Tổng các giá trị pixel nằm trong vùng A 29 Hình 4.4: Lược đồ cơ bản của AdaBoost 30 Hình 4.5: Thuật toán học AdaBoost 31 Hình 4.6: Dùng chuỗi cascade để phát hiện cửa sổ con phù hợp 35 Hình 4.7: Cấu trúc các chuỗi cascade song song 35 Hình 4.8: Cấu trúc các chuỗi cascade nối tiếp 36 Hình 4.9: Một số ảnh positive trong tập huấn luyện 39 Hình 4.10: Một số ảnh negative trong tập huấn luyện 39 Hình