Nhận dạng biển số xe báo cáo nghiên cứu khoa học

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ WX BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI : NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE NGUYỄN PHẠM ANH TUẤN BIÊN HÒA, THÁNG 12 NĂM 2010 TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ WX BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE GVHD : Th.S PHAN NHƯ QUÂN SVTH : NGUYỄN PHẠM ANH TUẤN BIÊN HÒA, THÁNG 12 NĂM 2010 Lời cảm ơn Sau bốn năm đại học, đây là thời điểm quyết định thành quả học tập của các sinh viên.Và đề tài nghiên cứu khoa học chính là bảng báo cáo cho thành quả học tập đó. Để hoàn thành tốt đề tài này, trước tiên, em xin chân thành cảm ơn các thầy cô và ban giám hiệu trường ĐH Lạc Hồng nói chung và các thầy cô trong khoa Điện – Điện tử nói riêng đã tạo mọi điều kiện giúp đỡ chúng em trong quá trình học tập và nghiên cứu. Kế đến, em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến thầy Phan Như Quân, là giáo viên hướng dẫn và cũng là người đã nhiệt tình chỉ bảo cho em trong suốt quá trình hoàn thành đề tài. Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến gia đình luôn là một chỗ dựa vững chắc cũng như luôn tạo mọi điều kiện tốt nhất cho em được học tập. Mục lục Trang bìa phụ . Lời cảm ơn Mục lục Lời mở đầu . 1 Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI . 2 1.1.Lý do chọn đề tài . 2 1.2.Nội dung đề tài 2 1.3.Giới hạn đề tài . 3 1.4. Mục tiêu 4 Chương 2: CHỤP ẢNH BẰNG WEBCAM 5 Chương 3: TÁCH BIỂN SỐ . 7 3.1.Tổng quan về tách biển số 7 3.2. Tìm vùng màu trắng 8 3.3.Xác định vùng chứa biển số . 10 3.4.Cắt vùng chứa biển số 11 3.5. Tìm góc nghiêng và xoay: . 14 3.5.1. Biến đổi Radon: . 14 3.5.1.1. Tổng quan về biến đổi Radon 14 3.5.1.2. Các bước thực hiện 15 3.5.2. Tìm góc nghiêng và xoay 16 3.6.Cắt biển số chính xác 19 Chương 4: PHÂN ĐOẠN KÝ TỰ 21 4.1. Tổng quan về phân đoạn ký tự . 21 4.2. Nhị phân biển số xe 21 4.3. Chuẩn hóa biển số 23 4.4.Phân đoạn ký tự . 23 4.4.1. Chương trình chia đôi biển số 26 4.4.2. Chương trình phân vùng từng ký tự: . 26 4.4.2.1.Chương trình chọn 4 phân vùng lớn nhất 27 4.4.2.2. Chương trình phân vùng . 27 4.4.2.3. Chương trình con vitricuctieu . 28 Chương 5: NHẬN DẠNG KÝ TỰ . 30 5.1. Tổng quát nhận dạng ký tự 30 5.2. Lựa chọn phương pháp: 31 5.2.1.Phương pháp nhận dạng cổ điển: 31 5.2.2. Phương pháp ứng dụng mạng neural: 31 5.3. Giới thiệu về mạng neural ( neural networks): . 31 5.3.1.Khái niệm: . 31 5.3.2. Mô hình của một mạng neural nhân tạo . 32 5.3.3. Thiết kế 1 mạng Neural: . 33 5.3.3.1. Thu thập dữ liệu: 33 5.3.3.2. Các bước thực hiện: 33 5.3.4. Cơ sở ký thuyết và giải thuật cho huấn luyện mạng lan truyền ngượ c 33 5.3.4.1. Cấu trúc mạng lan tryền ngược 33 5.3.4.2. Huấn luyện mạng lan truyền ngược . 35 5.4. Ứng dụng mạng lan truyền ngược vào nhận dạng ký tự : . 37 5.4.1. Thiết kế mạng lan truyền ngược . 37 5.4.2. Quá trình nhận dạng . 37 5.4.4. Phương pháp tăng khả năng tổng quát của mạng 38 5.4.5. Huấn luyện mạng lan truyền ngược . 39 Chương 6: MẠCH ĐIỀU KHIỂN 41 6.1. Sơ đồ nguyên lý 41 6.2. Nguyên lý hoạt động 42 KẾT LUẬN 43 Tài liệu tham khảo 44 Phụ lục 1: Code của chương trình MATLAB . 45 Phụ lục 2: Code của vi điều khiển 89S52 52 1 Lời mở đầu Xử lý và nhận dạng là một lĩnh vực từ lâu được nhiều người quan tâm. Nó đã được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như: ¾ Trong y học, cải thiện ảnh X-quang và nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp bằng tia X , ứng dụng vào các xét nghiệm lâm sang như phát hiện và nhận dạng u não, nội soi cắt lớp… ¾ Trong thiên văn học, hệ thống chụp hình gắn trên tàu v ũ trụ hạn chế về kích thước và trọng lượng, do đó chất lượng hình ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị mờ, méo hình học và nhiễu nền. Các hình ảnh đó được xử lý bằng máy tính. ¾ Trong các lĩnh vực công nghiệp, người máy ngày càng đóng vai trò quan trọng. Chúng thực hiện các công việc nguy hiểm, đòi hỏi có tốc độ và độ chính xác cao vượt quá khả năng con ng ười. Người máy sẽ trở nên tinh vi hơn và thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng hơn. Người ta sẽ không chỉ đòi hỏi người máy phát hiện và nhận dạng các bộ phận công nghiệp mà còn phải “ hiểu ” được những gì chúng “ thấy ” và đưa ra hành động phù hợp. Xử lý ảnh sẽ tác động đến thị giác của máy tính. ¾ Ngoài ra, xử lý và nhận dạng còn được ứng dụng trong lĩnh vực khác ít được nói đến hơn. Công an giao thông thườ ng hay chụp ảnh trong môi trường không thuận lợi, ảnh thường bị nhòe nên cần được xử lý và nhận dạng để có thể nhìn thấy biển số xe. Trong luận văn này người thực hiện xin trình bày một ứng dụng của xử lý và nhận dạng số là NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE. 2 Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI 1.1.Lý do chọn đề tài: Cùng với sự phát triển khoa học kỹ thuật, nhu cầu đi lại của con người ngày càng tăng, lưu lượng giao thơng ngày càng lớn. Với số lượng phương tiện giao thơng ngày càng lớn và còn khơng ngừng tăng thì việc quản lý các phương tiện giao thơng gặp rất nhiều khó khăn do đó cần có một hệ thống tự động. Một trong những hệ thống đó là hệ thống nhận d ạng biển số xe. Đó là một hệ thống có khả năng “đọc” và “hiểu”các biển số xe một cách tự động. Trong luận văn này, người thực hiện đã xây dựng hệ thống để quản lý bãi giữ xe bởi vì các bãi giữ xe hiện nay còn có vấn đề bất cập như: ¾ Tốn nhiều nhân cơng. ¾ An tồn chưa cao, vẫn còn xảy ra hiện tượng mất xe. ¾ Vé xe bằ ng giấy, dễ bị mất hay nhàu nát. 1.2.Nội dung đề tài: Cũng như mọi hệ thống khác, hệ thống này u cầu có phần cứng và phần mềm. Phần cứng có phần chính là WebCam để thu nhận hình ảnh và phần mềm sẽ phân tích hình ảnh đó để lấy ra các ký tự trên biển số xe. Q trình thu nhận biển số xe [5] được thực hiện theo sơ đồ sau: Tách biển số Phân đoạn ký tự Nhận dạng ký tự Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Tách biển số Phân đoạn ký tự Tách biển số Phân đoạn ký tự Nhận dạng ký tự Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Hình 1.1: Sơ đồ q trình nhận dạng 3 ¾ Tách biển số: khối này có chức năng tách biển số từ ảnh chụp bằng các phương pháp xử lý ảnh. Kết quả của khối là ảnh màu RBG (Red Green Blue) được cắt ra từ ảnh chụp. Đây là một công việc rất khó khăn vì ta không biết được vị trí chính xác của biển số. Ngoài ra, còn phụ thuộc vào độ sáng của ảnh chụp. ¾ Phân đoạn ký tự: sau khi tách biển số , chúng ta bắt đầu phân đoạn ký tự. Khối này thực hiện tách từng kí tự có trong biển số, tạo thành tập ảnh riêng biệt các ký tự phục vụ việc nhận dạng ký tự. Ảnh của mỗi ký tự là ảnh trắng đen. ¾ Nhận dạng ký tự: sau khi phân đoạn, tách được các ký tự trong biển số và tạo thành một chuỗi ký tự. Chuỗi này đưa vào khối nhận d ạng dạng để tiến hành nhận dạng từng ký tự trong chuỗi. 1.3.Giới hạn đề tài: Việc có nhiều biển số xe với định dạng và độ sáng khác nhau gây khó khăn cho việc nhận dạng. Do quá trình nhận dạng dựa vào phương pháp xử lý ảnh và trích xuất biển số từ ảnh chụp nên độ sáng khác nhau làm tăng độ phức tạp trong quá trình nhận dạng. Do thời gian thực hiện đề tài không cho phép nên người thực hiện giới hạn các biển số và điều kiện như sau: ¾ Biển số có chữ đen, nền trắng, có 2 hàng, số ký tự là 8. ¾ Biển số phải còn nguyên vẹn, không bị tróc sơn hay rỉ sét, không bị che khuất. ¾ Góc nghiêng của biển số không quá 45 0 so với phương ngang. ¾ Hình chụp biển số không bị mờ, ký tự biển số còn phân biệt, nhận dạng được bằng trực quan. ¾ Không bị nhiễu bởi ánh sáng làm ảnh chụp bị chói. 4 1.4. Mục tiêu: Trong đề tài này, em đã đặt những mục tiêu sau: ¾ Hạn chế những vấn đề bất cập của bãi giữ xe hiện nay. ¾ Xây dựng một mô hình hệ thống quản lý bãi giữ xe tự động. Để đạt được những mục tiêu trên, em đã tiến hành các công việc như sau: ¾ Tìm hiểu về quá trình xử lý và nhận dạng ảnh ¾ Tìm hiểu các hệ thống bãi gi ữ xe đã được áp dụng ở Việt Nam 5 Chương 2: CHỤP ẢNH BẰNG WEBCAM Đây là khâu quan trọng nhất của hệ thống bởi vì nếu ảnh chụp bị mờ hay nhiễu thì khi đưa vào nhận dạng sẽ không được. Để chụp ảnh thì ta có thể sử dụng camera hoặc WebCam. Khi lựa chọn thiết bị thì ta cần quan tâm tới các thông số quyết định tới chất lượng ảnh như: ¾ Độ phân giải ( resolution) Độ phân giải càng lớn thì chất lượng hình ảnh càng nét. Thườ ng thì trong các ứng dụng không cần thiết phải quan sát thật rõ nét thì độ phân giải 420 TV Lines là hoàn toàn có thể chấp nhận được. ¾ Số điểm ảnh ( CCD Total Pixels ) Thông số này nói lên chất lượng hình ảnh, số điểm ảnh càng lớn thì chất lưọng hình ảnh càng tốt, tuy nhiên, chất lượng hình ảnh càng tốt thì cũng đồng nghĩa với dung lưọng ảnh càng lớn, và sẽ tốn bộ nhớ lưu trữ cũ ng như ảnh hưỏng đến tốc độ đường truyền. ¾ Điều kiện hoạt động của thiết bị: Cường độ ánh sáng nhỏ nhất ( Minimum Illumination ):Thường được tính bằng Lux. Thông số này nói lên rằng, WebCam(Camera) chỉ có thể hoạt động ở cường độ ánh sáng lớn hơn cường độ ánh sáng nhỏ nhất. Trong điều kiện quá tối, nếu không phải là Camera có chức năng hồ ng ngoại thì sẽ không hoạt động được. o Ánh nắng mặt trời: 4000 lux, có mây: 1000lux o Ánh sáng đèn tuýp: 500 lux, có mây: 300lux o Ánh sáng đèn tuýp đỏ 500 lux, trắng (300 lux) trắng sáng 1lux o Đêm không trăng: 0.0001 Lux Xin chú ý đến loại Camera quan sát có chức năng Auto Iris (Tự động hiệu chỉnh ánh sáng). Đặc điểm của Camera loại này là chỉ với 1 nguồn sáng nhỏ, nó có thể tự động khuyếch đại nguồn sáng đó lên để có thể quan sát được. . sau: Tách biển số Phân đoạn ký tự Nhận dạng ký tự Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Kết quả biển số xe: 66K9 0434 Tách biển số Phân đoạn ký tự Tách biển số Phân. THÁNG 12 NĂM 2010 TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ WX BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE GVHD : Th.S PHAN NHƯ QUÂN SVTH