BÁO CÁO NGHIÊN cứu KHOA HỌC NHẬN DẠNG BIỂN số XE

TR NG Đ I H C L C H NG KHOA ĐI N - ĐI N T W X BÁO CÁO NGHIÊN C U KHOA H C ĐỀ TÀI: NH N D NG BI N S XE NGUY N PH M ANH TU N BIÊN HÒA, THÁNG 12 NĔM 2010 TR NG Đ I H C L C H NG KHOA ĐI N - ĐI N T W X BÁO CÁO NGHIÊN C U KHOA H C Đ TÀI: NH N D NG BI N S GVHD SVTH XE : Th.S PHAN NH QUÂN : NGUY N PH M ANH TU N BIÊN HÒA, THÁNG 12 NĔM 2010 Lời c m n Sau bốn năm đ i học, th i điểm định thành qu học t p c a sinh viên.Và đề tài nghiên c u khoa học b ng báo cáo cho thành qu học t p Để hồn thành tốt đề tài này, trước tiên, em xin chân thành c m ơn thầy cô ban giám hiệu trư ng ĐH L c Hồng nói chung thầy khoa Điện – Điện tử nói riêng t o điều kiện giúp đỡ chúng em trình học t p nghiên c u Kế đến, em xin chân thành gửi l i c m ơn đến thầy Phan Như Quân, giáo viên hướng dẫn ngư i nhiệt tình b o cho em suốt q trình hồn thành đề tài Cuối xin gửi l i c m ơn đặc biệt đến gia đình ln chỗ dựa vững ch c t o điều kiện tốt cho em học t p M cl c Trang bìa ph L i c m ơn M c l c L i mở đầu Ch ơng 1: GI I THI U V Đ TÀI 1.1.Lý chọn đề tài 1.2.Nội dung đề tài 1.3.Giới h n đề tài 1.4 Mục tiêu Ch ơng 2: CH P NH B NG WEBCAM Ch ơng 3: TÁCH BI N S 3.1.Tổng quan tách biển số 3.2 Tìm vùng màu tr ng 3.3.Xác định vùng ch a biển số 10 3.4.C t vùng ch a biển số 11 3.5 Tìm góc nghiêng xoay: 14 3.5.1 Biến đổi Radon: 14 3.5.1.1 Tổng quan biến đổi Radon 14 3.5.1.2 Các bước thực 15 3.5.2 Tìm góc nghiêng xoay 16 3.6.C t biển số xác 19 Ch ơng 4: PHÂN ĐO N KÝ T 21 4.1 Tổng quan phân đo n ký tự 21 4.2 Nhị phân biển số xe 21 4.3 Chuẩn hóa biển số 23 4.4.Phân đo n ký tự 23 4.4.1 Chương trình chia đơi biển số 26 4.4.2 Chương trình phân vùng ký tự: 26 4.4.2.1.Chương trình chọn phân vùng lớn 27 4.4.2.2 Chương trình phân vùng 27 4.4.2.3 Chương trình vitricuctieu 28 Ch ơng 5: NH N D NG KÝ T 30 5.1 Tổng quát nh n d ng ký tự 30 5.2 Lựa chọn phương pháp: 31 5.2.1.Phương pháp nh n d ng cổ điển: 31 5.2.2 Phương pháp ng dụng m ng neural: 31 5.3 Giới thiệu m ng neural ( neural networks): 31 5.3.1.Khái niệm: 31 5.3.2 Mơ hình c a m ng neural nhân t o 32 5.3.3 Thiết kế m ng Neural: 33 5.3.3.1 Thu th p liệu: 33 5.3.3.2 Các bước thực hiện: 33 5.3.4 Cơ s ký thuyết gi i thu t cho huấn luyện m ng lan truyền ngược 33 5.3.4.1 Cấu trúc m ng lan tryền ngược 33 5.3.4.2 Huấn luyện m ng lan truyền ngược 35 5.4 ng dụng m ng lan truyền ngược vào nh n d ng ký tự : 37 5.4.1 Thiết kế m ng lan truyền ngược 37 5.4.2 Quá trình nh n d ng 37 5.4.4 Phương pháp tăng kh tổng quát c a m ng 38 5.4.5 Huấn luyện m ng lan truyền ngược 39 Ch ơng 6: M CH ĐI U KHI N 41 6.1 Sơ đồ nguyên lý 41 6.2 Nguyên lý ho t động 42 K T LU N 43 Tài li u tham kh o 44 Ph l c 1: Code c a ch ơng trình MATLAB 45 Ph l c 2: Code c a vi u n 89S52 52 Lời mở đầu Xử lý nh n d ng lĩnh vực từ lâu nhiều ngư i quan tâm Nó ng dụng vào nhiều lĩnh vực như: ¾ Trong y học, c i thiện nh X-quang nh n d ng đư ng biên m ch máu từ nh chụp tia X , ng dụng vào xét nghiệm lâm sang phát nh n d ng u não, nội soi c t lớp… ¾ Trong thiên văn học, hệ thống chụp hình g n tàu vũ trụ h n chế kích thước trọng lượng, chất lượng hình nh nh n bị gi m chất lượng bị m , méo hình học nhiễu Các hình nh xử lý máy tính ¾ Trong lĩnh vực công nghiệp, ngư i máy ngày đóng vai trị quan trọng Chúng thực cơng việc nguy hiểm, địi hỏi có tốc độ độ xác cao vượt kh ngư i Ngư i máy tr nên tinh vi thị giác máy tính đóng vai trị quan trọng Ngư i ta khơng địi hỏi ngư i máy phát nh n d ng ph n cơng nghiệp mà cịn ph i “ hiểu ” chúng “ thấy ” đưa hành động phù hợp Xử lý nh tác động đến thị giác c a máy tính ¾ Ngồi ra, xử lý nh n d ng ng dụng lĩnh vực khác nói đến Công an giao thông thư ng hay chụp nh môi trư ng không thu n lợi, nh thư ng bị nhòe nên cần xử lý nh n d ng để nhìn thấy biển số xe Trong lu n văn ngư i thực xin trình bày ng dụng c a xử lý nh n d ng số NH N D NG BI N S XE 2 Ch ơng 1: GI I THI U V Đ TÀI 1.1.Lý ch n đ tài: Cùng với phát triển khoa học kỹ thu t, nhu cầu l i c a ngư i ngày tăng, lưu lượng giao thông ngày lớn Với số lượng phương tiện giao thông ngày lớn cịn khơng ngừng tăng việc qu n lý phương tiện giao thông gặp nhiều khó khăn cần có hệ thống tự động Một hệ thống hệ thống nh n d ng biển số xe Đó hệ thống có kh “đọc” “hiểu”các biển số xe cách tự động Trong lu n văn này, ngư i thực xây dựng hệ thống để qu n lý bãi giữ xe b i bãi giữ xe cịn có vấn đề bất c p như: ¾ Tốn nhiều nhân cơng ¾ An tồn chưa cao, cịn x y tượng xe ¾ Vé xe giấy, dễ bị hay nhàu nát 1.2.N i dung đ tài: Cũng hệ thống khác, hệ thống yêu cầu có phần c ng phần mềm Phần c ng có phần WebCam để thu nh n hình nh phần mềm phân tích hình nh để lấy ký tự biển số xe Quá trình thu nh n biển số xe [5] thực theo sơ đồ sau: Tách biển số Phân đoạn ký tự Kết biển số xe: 66K9 0434 Hình 1.1: Sơ đồ q trình nh n d ng Nhận dạng ký tự ¾ Tách biển số: khối có ch c tách biển số từ nh chụp phương pháp xử lý nh Kết qu c a khối nh màu RBG (Red Green Blue) c t từ nh chụp Đây công việc khó khăn ta khơng biết vị trí xác c a biển số Ngồi ra, cịn phụ thuộc vào độ sáng c a nh chụp ¾ Phân đoạn ký tự: sau tách biển số, b t đầu phân đo n ký tự Khối thực tách kí tự có biển số, t o thành t p nh riêng biệt ký tự phục vụ việc nh n d ng ký tự nh c a ký tự nh tr ng đen ¾ Nh n dạng ký tự: sau phân đo n, tách ký tự biển số t o thành chuỗi ký tự Chuỗi đưa vào khối nh n d ng d ng để tiến hành nh n d ng ký tự chuỗi 1.3.Gi i h n đ tài: Việc có nhiều biển số xe với định d ng độ sáng khác gây khó khăn cho việc nh n d ng Do trình nh n d ng dựa vào phương pháp xử lý nh trích xuất biển số từ nh chụp nên độ sáng khác làm tăng độ ph c t p trình nh n d ng Do th i gian thực đề tài không cho phép nên ngư i thực giới h n biển số điều kiện sau: ¾ Biển số có chữ đen, tr ng, có hàng, số ký tự ¾ Biển số ph i cịn ngun vẹn, khơng bị tróc sơn hay rỉ sét, khơng bị che khuất ¾ Góc nghiêng c a biển số không 450 so với phương ngang ¾ Hình chụp biển số khơng bị m , ký tự biển số phân biệt, nh n d ng trực quan ¾ Khơng bị nhiễu b i ánh sáng làm nh chụp bị chói 4 1.4 M c tiêu: Trong đề tài này, em đặt mục tiêu sau: ¾ H n chế vấn đề bất c p c a bãi giữ xe ¾ Xây dựng mơ hình hệ thống qu n lý bãi giữ xe tự động Để đ t mục tiêu trên, em tiến hành công việc sau: ¾ Tìm hiểu q trình xử lý nh n d ng nh ¾ Tìm hiểu hệ thống bãi giữ xe áp dụng Việt Nam Ch ơng 2: CH P NH B NG WEBCAM Đây khâu quan trọng c a hệ thống b i nh chụp bị m hay nhiễu đưa vào nh n d ng khơng Để chụp nh ta sử dụng camera WebCam Khi lựa chọn thiết bị ta cần quan tâm tới thơng số định tới chất lượng nh như: ¾ Đ phân gi i ( resolution) Độ phân gi i lớn chất lượng hình nh nét Thư ng ng dụng không cần thiết ph i quan sát th t rõ nét độ phân gi i 420 TV Lines hồn tồn chấp nh n ¾ S m nh ( CCD Total Pixels ) Thơng số nói lên chất lượng hình nh, số điểm nh lớn chất lưọng hình nh tốt, nhiên, chất lượng hình nh tốt đồng nghĩa với dung lưọng nh lớn, tốn nhớ lưu trữ nh hưỏng đến tốc độ đư ng truyền ¾ Đi u ki n ho t đ ng c a thi t b : Cường độ ánh sáng nhỏ ( Minimum Illumination ):Thư ng tính Lux Thơng số nói lên rằng, WebCam(Camera) ho t động cư ng độ ánh sáng lớn cư ng độ ánh sáng nhỏ Trong điều kiện tối, khơng ph i Camera có ch c hồng ngo i khơng ho t động o Ánh n ng mặt tr i: 4000 lux, có mây: 1000lux o Ánh sáng đèn tuýp: 500 lux, có mây: 300lux o Ánh sáng đèn tuýp đỏ 500 lux, tr ng (300 lux) tr ng sáng 1lux o Đêm không trăng: 0.0001 Lux Xin ý đến lo i Camera quan sát có ch c Auto Iris (Tự động hiệu chỉnh ánh sáng) Đặc điểm c a Camera lo i với nguồn sáng nhỏ, tự động khuyếch đ i nguồn sáng lên để quan sát 6 Nguồn cung cấp ( Power Supply ): Hiện đa số WebCam sử dụng nguồn máy tính(Laptop),Camera quan sát dùng lo i nguồn 12VDC, số Camera dùng nguồn khác Tuy nhiên, b n không ph i lo l ng đến vấn đề nguồn 12VDC, phần lớn công ty bán camera quan sát bán chuyển đổi nguồn, b n sử dụng trực tiếp nguồn 220VAC o Operatinon Temperature: D i nhiệt độ ho t động o Phần lớn Camera quan sát cho phép ho t động d i nhiệt độ -100C ~ 500C, Camera c a b n sử dụng điều kiện kh c nghiệt công nghiệp, khu vực có nhiệt độ cao b n nên sử dụng lo i Camera quan sát chuyên dụng công nghiệp o Operational Humidity: Độ ẩm cho phép o Thông thư ng, độ ẩm cho phép 90% RH (độ m tương đối) Vì mục tiêu c a đề tài xây dựng mơ hình hệ thống giữ xe nên thực đề tài, ngư i thực chọn WebCam làm thiết bị chụp nh Hình 1.1: nh chụp Webcam Ch ơng 3: TÁCH BI N S 3.1.Tổng quan v tách bi n s : Tách biển số bước quan trọng trình nh n d ng biển số xe Khối tách biển số xe chia làm giai đo n chính: ¾ ¾ Giai đo n 1: định vị trí c a biển số nh chụp từ webcam Giai đo n 2: dùng gi i thu t để c t biển số xe khỏi nh chụp xoay biển số xe phương ngang Hình 3.1: Sơ đồ tổng quát c a khối tách biển số Việc định vị biển số xe dựa vào tính chất c a biển số như: hình d ng, màu s c c a biển số so với Biển số xe có hình chữ nh t với kích thước chiều dài rộng khơng thay đổi Từ tìm vùng có hình t giác hình, tính tỉ lệ hai chiều c a hình so với kho ng giá trị cho trước để xem thử vùng có ch a biển số hay khơng Ngồi ra, định vị biển số cịn dựa màu s c c a biển số Hầu hết biển số xe Việt Nam tr ng, chữ đen Kết hợp hai tính chất trên, xác định vùng ch a biển số Sau định vị biển số xe, tiến hành c t biển số xe Biển số xe c t theo bước Bước c t vùng rộng vùng ch a biển số Sau tìm góc nghiêng c a biển số thực xoay biển số phương thẳng đ ng Bước hai c t biển số khỏi vùng Thực việc c t biển số qua hai bước làm tăng độ xác, biển số c t nguyên vẹn, không c t ph m chữ, trừ trư ng hợp nh bị chói, độ tương ph n khơng bị che khuất kết qu c a việc tách biển số khơng xác Phần tách biển số sử dụng nhiều gi i thu t phương pháp xử lý nh số sơ đồ sau đây: Hình 3.2: Sơ đồ chi tiết c a khối tách biển số 3.2 Tìm vùng màu tr ng: Vì biển số màu tr ng nên ngư i thực nhị phân hóa nh cách g n giá trị cho pixel tr ng 1, ngược l i Đầu tiên, biến đổi nh gốc thành nh xám (có m c sáng từ đến 255), sau nhị phân hóa với ngưỡng thích hợp Nếu nh chụp vào ban đêm hay ban ngày ánh sáng m c ngưỡng 120 Còn ban ngày, nhiều ánh sáng 190 Vấn đề nh n biết nh sáng hay nh tối? Ngư i thực dựa vào lược đồ m c xám ( histogram – tần số xuất c a m c xám ) c a nh [8] Nếu tần số xuất pixel có giá trị