công nghệ nhận dạng biển số xe máy

xây dựng một hệ thống nhận diện biển số xe máy, thuật toán áp dụng và các yêu cầu kĩ thuật, xử lí ảnh, xác định biển số xe máy một cách chính xác từ ảnh chụp, biến đổi randon, tách biển số, phân đoạn kí tự, nhận dạng kí tự bằng phương pháp neural.

TRNG I HC BCH KHOA H NI VIN IN T - VIN THễNG BO CO N I TI: NHN DNG BIN S XE Giỏo viờn hng dn: Thy Dng Tn Ngha Sinh viờn thc hin: ng ỡnh Quý Lp T 06-k56 20112009 Nguyn c Quý Lp T 07-k56 20112019 Mc lc Chng 1: GII THIU V TI 1.Lý chn ti 2.Ni dung ti 3.Gii hn ti Mc tiờu Chng 2: TCH BIN S 1.Tng quan v tỏch bin s Tỡm vựng mu trng 3.Xỏc nh vựng cha bin s 10 4.Ct vựng cha bin s 11 Tỡm gúc nghiờng v xoay: 14 5.1 Bin i Radon: 14 5.1.1 Tng quan v bin i Radon 14 5.1.2 Cỏc bc thc hin 15 5.2 Tỡm gúc nghiờng v xoay 16 6.Ct bin s chớnh xỏc 19 Chng 3: PHN ON Kí T 21 Tng quan v phõn on ký t 21 Nh phõn bin s xe 21 Chun húa bin s 23 4.Phõn on ký t 23 4.1 Chng trỡnh chia ụi bin s 26 4.2 Chng trỡnh phõn vựng tng ký t: 26 4.2.1.Chng trỡnh chn phõn vựng ln nht 27 4.2.2 Chng trỡnh phõn vựng 27 4.2.3 Chng trỡnh vitricuctieu 28 Chng 4: NHN DNG Kí T 30 Tng quỏt nhn dng ký t 30 La chn phng phỏp: 31 2.1.Phng phỏp nhn dng c in: 31 2.2 Phng phỏp ng dng mng neural: 31 Chng 1: GII THIU V TI Lý chn ti Nhu cu s dng xe mỏy ti nc ta rt cao Do vy mi ngi s gp mt vi khú khn gi xe cng nh ngi trụng gi xe mỏy ti cỏc bn bói.Hn ch ca phng phỏp trụng xe truyn thng: tn nhiu nhõn cụng, ghi phn v bỳt lờn bn xe mỏy, vộ giy hay nhu nỏt v ri mt, mt vi lý ch quan ngií tng ca ti s giỳp khc phc mt s nhng nhc im ú Ni dung ti: Quỏ trỡnh thu nhn bin s xe c thc hin theo s sau: Tỏch Bin s Phõn on ký t Keỏ t quaỷ n Kt qubieồn binbieồ s: Keỏt Keỏ quaỷ quaỷ soỏbieồ xe: s66K9 oỏoỏ xe: 66 0434 66K9 0434 dng Hỡnh 1.1: S quỏ trỡnh nhn 34 Nhn dng ký t * Tỏch bin s: ny cú chc nng tỏch bin s t nh chp bng cỏc phng phỏp x lý nh Kt qu ca l nh mu RBG (Red Green Blue) c ct t nh chp õy l mt cụng vic rt khú khn vỡ ta khụng bit c v trớ chớnh xỏc ca bin s Ngoi ra, cũn ph thuc vo sỏng ca nh chp * Phõn on ký t: sau tỏch bin s, chỳng ta bt u phõn on ký t Khi ny thc hin tỏch tng kớ t cú bin s, to thnh nh riờng bit cỏc ký t phc v vic nhn dng ký t nh ca mi ký t l nh trng en * Nhn dng ký t: sau phõn on, tỏch c cỏc ký t bin s v to thnh mt chui ký t Chui ny a vo nhn dng dng tin hnh nhn dng tng ký t chui Gii hn ti: Vic cú nhiu bin s xe vi nh dng v sỏng khỏc gõy khú khn cho vic nhn dng Do quỏ trỡnh nhn dng da vo phng phỏp x lý nh v trớch xut bin s t nh chp nờn sỏng khỏc lm tng phc quỏ trỡnh nhn dng Ngoi ti ny chỳng em mi ch tỡm hiu nhng yu t n gin nờn ti s hn ch thnh cỏc tiờu i tng nh sau: - Bin s cú ch en, nn trng, cú hng, s ký t l - Bin s phi cũn nguyờn vn, khụng b trúc sn hay r sột, khụng b che khut - Gúc nghiờng ca bin s khụng quỏ 450 so vi phng ngang - Hỡnh chp bin s khụng b m, ký t bin s cũn phõn bit, nhn dng c bng trc quan - Khụng b nhiu bi ỏnh sỏng lm nh chp b chúi Mc tiờu: Trong ti ny,chỳng em ó t nhng mc tiờu sau: - Hn ch nhng bt cp ca bói gi xe hin - Xõy dng mt mụ hỡnh h thng qun lý bói gi xe t ng t c nhng mc tiờu trờn, em ó tin hnh cỏc cụng vic nh sau: - Tỡm hiu v quỏ trỡnh x lý v nhn dng nh - Tỡm hiu cỏc h thng bói gi xe nh Big C, TTTM Chng 2: TCH BIN S 1.Tng quan v tỏch bin s: Tỏch bin s l mt bc rt quan trng quỏ trỡnh nhn dng bin s xe Khi tỏch bin s xe c chia lm giai on chớnh: * Giai on 1: nh v trớ ca bin s nh chp t webcam * Giai on 2: dựng cỏc gii thut ct bin s xe nh chp v xoay bin s xe v phng ngang Hỡnh 2.1: S tng quỏt ca tỏch bin s Vic nh v bin s xe da vo cỏc tớnh cht ca bin s nh: hỡnh dng, mu sc ca bin s so vi nn Bin s xe cú hỡnh ch nht vi kớch thc chiu di v rng khụng thay i T ú chỳng ta cú th tỡm cỏc vựng cú hỡnh t giỏc hỡnh, tớnh t l gia hai chiu ca hỡnh so vi khong giỏ tr cho trc xem th vựng ú cú cha bin s hay khụng Ngoi ra, nh v bin s cũn da trờn mu sc ca bin s Hu ht cỏc bin s xe Vit Nam u nn trng, ch en Kt hp hai tớnh cht trờn, chỳng ta xỏc nh c vựng cha bin s Sau nh v bin s xe, chỳng ta tin hnh ct bin s xe Bin s xe c ct theo bc Bc u tiờn l ct vựng rng hn vựng cha bin s Sau ú tỡm gúc nghiờng ca bin s v thc hin xoay bin s v phng thng ng Bc hai l ct bin s vựng trờn Thc hin vic ct bin s qua hai bc nh trờn lm tng chớnh xỏc, bin s c ct nguyờn vn, khụng ct phm ch, tr trng hp nh b chúi, tng phn khụng u hoc b che khut thỡ kt qu ca vic tỏch bin s mi khụng chớnh xỏc Phn tỏch bin s s dng rt nhiu gii thut v phng phỏp x lý i vi nh s nh s sau õy: Hỡnh 2.2: S chi tit ca tỏch bin s Tỡm vựng mu trng: Vỡ bin s mu trng nờn ngi thc hin s nh phõn húa nh bng cỏch gn giỏ tr cho cỏc pixel trng l 1, cũn ngc li l u tiờn, chỳng ta s bin i nh gc thnh nh xỏm (cú mc sỏng t n 255), sau ú nh phõn húa vi mt ngng thớch hp Nu nh c chp vo ban ờm hay ban ngy nhng ớt ỏnh sỏng thỡ mc ngng s l 120 Cũn ban ngy, nhiu ỏnh sỏng l 190 Vn õy l lm chỳng ta nhn bit c ú l nh sỏng hay nh ti? Ngi thc hin ó da vo lc mc xỏm ( histogram tn s xut hin ca mc xỏm ) ca nh [8] Nu tn s xut hin cỏc pixel cú giỏ tr [...]... Thuật giải cắt biển số chính xác Sau khi cắt được biển số ta tiến hành phân đoạn ký tự 21 Chương 3: PHÂN ĐOẠN KÝ TỰ 1 Tổng quan về phân đoạn ký tự: Kết quả của khối tách biển số là một ảnh màu RBG có chứa biển số xe Để nhận dạng các ký tự trong biển số, ta tiến hành phân đoạn ký tự trong biển số Phân đoạn ký tự là việc cắt các ký tự trong biển số xe Sau khi nhận kết quả của khối tách biển số, khối phân... định (ta lấy trước khoảng cách chụp ) nên số lượng pixel trắng chứa trong biển số cố định Đối với điều kiện thứ ba, nếu biển số nằm ngay ngắn thì tỉ số là 0.7 còn nếu biển số bị nghiêng, sẽ xuất hiện pixel đen nên tỉ số này giảm còn 0.38 Hình 2.7: Biển số sau khi nhị phân 4 Cắt vùng chứa biển số: Sau khi xác định được vùng nào chứa biển số, ta tiến hành cắt biển số trên ảnh màu RBG Do sự tương đồng của... phương thẳng đứng ta thực hiện việc cắt biển số Đây là một việc rất quan trọng, kết quả của nó quyết định tới kết quả của hệ thống nhận dạng biển số Ta thực hiện lại việc chọn vùng biển số nhưng với biên là 0 pixel và 3 điều kiện chính xác hơn: * 1600 < diện tích vùng trắng < 6100 * 0.73 < width/height < 0.77 * 0.6 < số pixel trắng / số pixel đen < 0.7 Hình 2.17: Biển số sau khi cắt hoàn chỉnh Dưới đây... ( nhằm làm tăng độ tương phản của ký tự với nền biển số ) Hình 3.2: Ảnh sau khi được nhị phân 22 Hình 3.3: Giải thuật nhị phân biển số 23 3 Chuẩn hóa biển số Biển số được chuẩn hóa về kích thước [50 150], sau đó được lấy bù Hình 3.4: Ảnh biển số sau khi được chuẩn hóa Hình 3.5: Thuật giải chuẩn hóa biển số 4.Phân đoạn ký tự: Ma trận binary của biển số chính là ngõ vào của chương trình phân vùng ký... tiến hành tách từng ký tự trong biển số Trước khi phân đoạn ký tự, ảnh của biển số được chuyển thành ảnh nhị phân Ảnh nhị phân được chuẩn hóa về kích chuẩn, sau đó tiến hành cắt các ký tự Kết quả của quá trình phân đoạn là một ma trận chứa các ảnh đen trắng của ký tự Hình 3.1: Sơ đồ khối phân đoạn ký tự 2 Nhị phân biển số xe: Đây là bước quan trọng để nhận dạng biển số xe Bước này sẽ tìm mức ngưỡng tối... thì ta phải thêm vị trí này 30 Chương 4: NHẬN DẠNG KÝ TỰ 1 Tổng quát nhận dạng ký tự: Sau khi thực hiện phân vùng ta sẽ được 4 ma trận tương ứng với 4 ký tự trên 1 hàng biển số Lần lượt từng ma trận ký tự sẽ được đưa vào chương trình nhận dạng Kết quả cuối cùng sẽ là 4 ký tự số và chương trình sẽ hiển thị ký tự này dưới dạng text Thực chất, quá trình nhận dạng là quá trình đổi ma trận điểm ảnh của... giải nhận dạng ký tự Trong lĩnh vực nhân dạng, có 2 phương pháp để nhận dạng là phương pháp cổ điển và phương pháp sử dụng mạng neural 31 2 Lựa chọn phương pháp: 2.1.Phương pháp nhận dạng cổ điển: * Giới thiệu phương pháp: Phương pháp này sẽ có 1 tập ma trận ký tự mẫu Phương pháp này khá đơn giản: m trận ký tự cần nhận dạng khá giống với ma trận ký tự đó trong tập mẫu Ví dụ, ta nhận dạng các số từ... như phương pháp cổ điển, ta nhận dạng các ký tự nhờ vào vị trí và hàng của ký tự đó trên biển số, nhưng ở đây ta sử dụng nhiều tập mẫu để so sánh qua đó làm tăng độ chính xác khi nhận dạng Hơn nữa trong MATLAB, có TOOLBOX hỗ trợ về phần neural làm cho viêc nhận dạng trở nên dễ dàng hơn Î Vì lý do trên mà khi tiến hành nhận dạng ký tự, người thực hiện đã chọn phương pháp nhận dạng dùng mạng neural [3],[4]... 30 pixel Trong bước này, ta không cắt biển số ra khỏi ảnh ngay mà chỉ cắt vùng chứa biển số Việc cắt này có thể xem như là cắt thô Hình 3.9: Ảnh chụp ban đầu Hình 3.10: Ảnh sau khi cắt thô 13 Ở đây, chúng ta có thể thấy các điều kiện trên chưa chặt chẽ, vì vậy ta lưu tất cả các thông số “ x, y, W, H ” của vùng chứa biển số vào biến “ r ” Và sau đây là thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và...11 Tỉ số 2 kích thước của biển số là 0.75 nhưng khi bị nghiêng thì là 0.91 Hình 2.6: Hình dạng biển số khi bị nghiêng Sau điều kiện thứ nhất, sẽ có những vùng trắng không chứa biển số nhưng có tỉ số giữa chiều cao và chiều ngang phù hợp thì vẫn được chọn Ta sẽ loại bỏ những vùng này bằng điều kiện thứ hai – diện tích vùng trắng Vì khoảng cách từ webcam tới xe cố định (ta lấy trước