Nghiên cứu bài toán nhận dạng biển số xe

006.4 TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LÊ BÁ ĐỨC BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tên đồ án Nghiên cứu toán nhận dạng biển số xe Nghệ An, tháng 12 năm 2014 TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tên đồ án: Nghiên cứu toán nhận dạng biển số xe Sinh viên thực hiện: Giáo viên hướng dẫn: Lê Bá Đức – 1051078489 Lớp: 51K_CNTT TS Nguyễn Ngọc Hiếu Nghệ An, tháng 12 năm 2014 LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Ngọc Hiếu – Khoa CNTT, ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn tận tình tạo điều kiện thuận lợi cho em hoàn thành đề tài tốt nghiệp Em chân thành cảm ơn tất thầy khoa CNTT tồn thể bạn bè nhiệt tình dạy cung cấp kiến thức q báu để em hồn thành tốt báo cáo tốt nghiệp Vì thời gian có hạn, kinh nghiệm thân hạn chế Cho nên đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót, em mong đƣợc đóng góp quý báu tất thầy cô giáo nhƣ bạn để đề tài em đƣợc hoàn thiện Hi vọng tƣơng lai đề tài em sẻ đƣợc nhiều bạn nghiên cứu phát triển thêm giúp cho đề tài ngày phát triển đóng góp vào thực tế sống Em xin chân thành cảm ơn ! Tp.Vinh, tháng 12 năm 2014 Sinh viên Lê Bá Đức MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Chƣơng l TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 1.1 Khái quát xữ lý ảnh 1.2 Khái niệm nhận dạng biển số 1.2.l Khái niệm & ứng dụng 1.2.2 Phân loại biển số xe .4 1.3 Một số hƣớng giải toán nhận dạng biển số xe 1.3.1 Hƣớng tiếp cận phát triển vùng 1.3.2 Hƣớng tiếp cận dò biên biến đối Hough Chƣơng PHÁT HIỆN VÙNG CHỨA BIỂN SỐ XE 2.1 Một số khái niêm 2.1.1 Tổng quan ảnh 2.2 Biên phƣơng pháp phát biên 2.2.1 Phƣơng pháp gradient 2.2.2 Phƣơng pháp laplace 10 2.3 Phát vùng chứa biển số xe 12 2.3.1 Nhị phân hóa 12 2.3.2 Tách biên 15 2.3.3 Biến đổi Hough .16 2.3.4 Trích chọn đoạn thẳng tính giao điểm .17 2.4 Xác định vùng chứa biển số xe .20 2.4.1 Bƣớc ban đầu 20 2.4.2 Tiêu chí tỷ lệ chiều dài chiều rộng 21 2.4.3 Tiêu chí số ký tự vùng chứa biển số xe .22 Chƣơng BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ 25 3.1 Tổng quan 25 3.1.1 Không gian biểu diễn đối tƣợng không gian diễn dịch 25 3.1.2 Mơ hình chất trình nhận dạng 26 3.2 Mơ hình mạng nơron .28 3.2.1 Mơ hình nơron nhân tạo .28 3.2.2 Mạng nơron 29 3.2.3 Mạng Kohonen .32 3.2.4 Mạng Nơron nhiều lớp nhiều lớp lan truyền ngƣợc sai số 37 3.3 Sử dụng mạng nơron lan truyền ngƣợc hƣớng cho nhận dạng ký tự 38 3.3.1 Nhận dạng mạng nơron lan truyền ngƣợc hƣớng 38 3.3.2 Cài đặt mạng lan truyền ngƣợc hƣớng cho nhận dạng ký tự 39 3.3.3 Nhận dạng ký tự sử dụng mạng lan truyền ngƣợc hƣớng 40 Chƣơng CHƢƠNG TRÌNH CÀI ĐẶT .43 4.1 Huấn luyện mơ hình SVM .43 4.2 Phát nhận dạng biển số xe 47 4.3 Giao diện chƣơng trình 52 PHẦN KẾT LUẬN .57 TÀI LIỆU THAM KHẢO .58 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 2.1 Ảnh gốc ban đầu .14 Hình 2.2 Ảnh sau nhị phân hóa ảnh 14 Hình 2.3 Ảnh xám gốc 16 Hình 2.4 Ảnh tách biên 16 Hình 2.5 Trục tọa độ đề qua điểm 17 Hình 2.6 Hệ trục tọa độ 17 Hình 3.1 Sơ đồ tổng quát hệ nhận dang 28 Hình 3.2 Mơ hình nơron nhân tạo 28 Hình 3.3 Mạng Nơron truyền thẳng nhiều lớp 30 Hình 3.4 Mạng nơron quy hồi .30 Hình 3.5 Học tham số có giám sát 31 Hình 3.6 Lƣới nơron mặt phẳng chiều 33 Hình 3.7 Mạng nơron lớp 37 Đồ án tốt nghiệp Đại học LỜI MỞ ĐẦU Thị giác máy lĩnh vực phát triển Khái niệm xử lý ảnh thị giác máy - Computer vision có liên quan tới nhiều ngành học hƣớng nghiên cứu khác Từ năm 1970 mà lực tính tốn máy tính ngày trở nên mạnh mẽ hơn, máy tính lúc xử lý đƣợc tập liệu lớn nhƣ hình ảnh, đoạn phim khái niệm kỹ thuật thị giác máy ngày đƣợc nhắc đến nghiên cứu nhiều ngày Thị giác máy bao gồm lý thuyết kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo hệ thống nhân tạo tiếp nhận thơng tin từ hình ảnh thu đƣợc tập liệu đa chiều Việc kết hợp thị giác máy với kỹ thuật khác nhƣ công nghệ thông tin, truyền thơng, điện tử, điều khiển tự động, khí Cho nhiều ứng dụng đời sống hàng ngày nhƣ khoa học, an ninh, quân Ngày nay, ứng dụng thị giác máy trở nên rộng lớn đa dạng, len lỏi vào lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, y học, sản xuất, tự động hóa Trong thời gian thực tập tốt nghiệp, đƣợc giúp đỡ thầy hƣớng dẫn em bƣớc tiếp cận nghiên cứu sở ban đầu xử lý ảnh số, sử dụng thƣ viện mã nguồn mỡ OpenCV, lập trình Visual C++ xây dựng giao diện điều khiển máy tính Cơng nghệ xử lý ảnh bao gồm nhiều hƣớng nghiên cứu, hƣớng nghiên cứu em tìm hiểu toán nhận dạng biển số xe Trong nghiên cứu em bao gồm chƣơng Chƣơng Tổng quan toán nhận dạng biển số Chƣơng Phát vùng chứa biển số xe Chƣơng Bài toán nhận dạng ký tự Chƣơng Cài đặt Thử nghiệm SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 Đồ án tốt nghiệp Đại học Chƣơng l TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 1.1 Khái quát xữ lý ảnh Xử lý ảnh mảng quan trọng kỹ thuật thị giác máy tính, tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực Hai nhiệm vụ trình xử lý ánh nhằm nâng cao chất lƣợng thơng tin hình ảnh xử lý số liệu cung cấp cho q trình khác có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển Quá trình việc thu nhận ảnh nguồn (từ thiết bị thu nhận ảnh dạng số tƣơng tự) gửi đến máy tính, liệu ảnh đƣợc lƣu trữ định dạng phù hợp với trình xử lý Ngƣời lập trình tác động thuật tốn tƣơng ứng lên liệu ảnh nhằm thay đồi cấu trúc ảnh phù hơp với ứng dụng khác - Chuyển ảnh màu thành ánh xám - Lƣợc đồ xám ánh (Histogram) - Các lọc không gian + Lọc tuyến tính + Lọc phi tuyến - Tách đối tƣợng 1.2 Khái niệm nhận dạng biển số 1.2.l Khái niệm & ứng dụng a) Khái niệm: Hệ thống nhân dạng biển số xe hệ thống có khả phân tích hình ảnh xác định biển số xe, thông qua video, thiết bị ghi hình hình ảnh Sau xác định thông tin nhƣ: chủ sở hữu xe *) Phân loại ứng dạng nhận dạng biển số xe: Ứng dụng nhận dạng biển số xe ứng dụng có khả phân tích hình ảnh xác định biển số xe từ hình ảnh chụp đƣợc từ thiết bị thu hình Nguồn hình ảnh cho ứng dụng có nhiều, phát triển, hình ảnh đƣợc trực tiếp thu nhận từ camera Trong báo cáo tốt nghiệp em dừng lại mức xác định đƣợc biển số xe (xác định chữ) từ ảnh có nhiều cách thức khác để phân loại ứng dụng nhận dạng biển số xe Một cách đơn giản phân SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 Đồ án tốt nghiệp Đại học loại ứng dụng nhận dạng biển số xe thông qua mục đích sử dụng Có thể chia ứng dụng nhận dạng biển số xe thành hai loại sau: Loại 1: Giới hạn vùng nhìn  Ðầu vào: Ảnh thu trực tiếp từ thiết bị ghi nhận ảnh kỹ thuật số Ảnh đƣợc ghi nhận thƣờng giới hạn vùng có biển số xe  Nguyên lý hoạt động: Các phƣơng tiện giao thông phải chạy với tốc độ đủ chậm để máy ghì nhân hình ảnh thu đƣợc ảnh chứa vùng biển số xe  Ứng dụng: Những ứng dụng nhận dạng biển số xe loại thƣờng đƣợc dùng trạm kiếm soát, trạm thu phí, bải gửi xe tự động, trạm gác cổng Loại 2: Khơng giới hạn Vùng nhìn  Ðầu vào: Ảnh đầu vào thu đƣợc từ thiết bị ghi hình tự động, khơng phụ thuộc vào góc độ, đối tƣợng xung quanh, ảnh khơng cần bắt buộc chụp Vùng chứa biển số xe, mà ảnh tổng hợp nhƣ chứa thêm đối tƣợng nhƣ ngƣời, cây, đƣờng phố., miễn vùng biển số xe phải đủ rõ để thực nhận dạng đƣợc ký tự vùng  Ngun lý hoạt động: Do đặc tính khơng giới hạn vùng nhìn mà ảnh đầu vào thu đƣợc từ thiết bị ghi hình (camara, máy ảnh ) Và đo đó, cơng việc đị tìm ảnh, để xác định đƣợc vùng biển số xe sau thực tách vùng nhận dạng Cuối tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà kết nhận dạng đƣợc truyền hay lƣu lại đề phục vụ nhu cầu ngƣời dùng cuối  Ứng dụng: Vì khơng phụ thuộc vào hình ảnh thu đƣợc nên dùng ứng dụng nhiều nơi nhƣ nơi điều tiết giao thông, vị trí nhạy cảm giao thơng nhƣ ngã ba, ngã tƣ đƣờng giao Kiểm soát, phát hành vi vi phạm an tồn giao thơng  Yêu cầu thiết bị: - Máy quét - Đèn chiếu - Bộ phận thu tách hình ảnh - Máy tính - Các thiết bị khác tùy mục đích sử dụng Trong trình tìm hiểu, xây dựng ứng dụng Ứng dụng mà em hƣớng tới trình xây dựng nhận đƣợc biển số Vì vậy, toàn báo cáo này, nêu cách thức giải nhận dạng (lọc ra) đƣợc ký tự số chữ SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 Đồ án tốt nghiệp Đại học b) Ứng dụng hệ thống nhận dạng biển số xe Hệ thống nhận dạng biển số xe đƣợc xây dựng nhằm mục đích giám sát, kiểm Sốt phƣơng tiện Dƣới đề cập đến số ứng dụng phổ biến hệ thống nhận dạng biển số xe:  Thu phí giao thơng: Lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” trạm thu phí nhằm hỗ trợ tự động hóa cơng tác thu phí  Kiếm sốt xe đƣờng biên giới: Mỗi quốc gia có quy định riêng biển số xe, để phục vụ cho công tác quán lý phát phƣơng tiện giao thông (xe) vƣợt biên giới bất hợp pháp Việc lắp hệ thống “Nhận dạng biển số xe” trạm kiềm sốt góp phần hỗ trợ cơng tác kiểm tra an ninh quốc gia  Các trạm gác cổng Việc lắp đặt hệ thống “nhận dạng biển số xe” hỗ trợ tự động hóa cơng tác mở cổng cho xe vào Ngồi ra, hệ thống cịn đƣợc ứng dụng vào cơng tác chống trộm xe, bãi giữ xe tự động, điều tiết giao thông (chẳng hạn nhƣ Thành phố Dublin ứng dụng công nghệ “Nhận dạng biển số xe tự động” việc điều tiết giao thông theo dạng biển số chẳn lẻ) 1.2.2 Phân loại biển số xe * Quy định biển số xe 64 tỉnh thành (biển trắng chữ đen) SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 Đồ án tốt nghiệp Đại học int h = img.rows/4; int w = img.cols/4; int S = count_pixel(img); int T = img.cols * img.rows; for(int i = 0; i < img.rows; i += h) { for(int j = 0; j < img.cols; j += w) { Mat cell = img(Rect(i,j, h, w)); int s = count_pixel(cell); float f = (float)s/S; r.push_back(f); } } for(int i = 0; i < 16; i+= 4) { float f = r[i] + r[i+1] + r[i+2] + r[i+3]; r.push_back(f); } for(int i = 0; i < 4; ++i) { float f = r[i] + r[i+4] + r[i+8] + r[i+ 12]; r.push_back(f); } r.push_back(r[0] + r[5] + r[10] + r[15]); r.push_back(r[3] + r[6] + r[9] + r[12]); return r; //32 dac trung } Trong hàm count_pixel hàm tính tốn số pixel đen ảnh int count_pixel(Mat img, bool black_pixel = true) SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 44 Đồ án tốt nghiệp Đại học { int black = 0; int white = 0; for(int i = 0; i < img.rows; ++i) for(int j = 0; j < img.cols; ++j) { if(img.at(i,j) == 0) black++; else white++; } if(black_pixel) return black; else return white; } Đoạn code sau huấn lun mơ hình svm, với đầu vào folder chứa liệu huấn luyện nhƣ nói (folder chứa 30 folder con, folder chứa 10 kí kí tự mẫu) const int number_of_class = 30; const int number_of_sample = 10; const int number_of_feature = 32; CvSVMParams params; params.svm_type = CvSVM::C_SVC; params.kernel_type = CvSVM::RBF; params.gamma = 0.5; params.C = 16; params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6); SVM svm; Mat data = Mat(number_of_sample * number_of_class, number_of_feature, CV_32FC1); SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 45 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mat label = Mat(number_of_sample * number_of_class, 1, CV_32FC1); int index = 0; vector folders = list_folder("D:/Data"); for(size_t i = 0; i < folders.size(); ++i) { cout 5) { Mat cj = _plate(sub_r); double ratio = (double)count_pixel(cj)/(cj.cols*cj.rows); if(ratio > 0.2 && ratio < 0.7) { r_characters.push_back(sub_r); rectangle(sub_image, sub_r, Scalar(0,0,255), 2, 8, 0); } } } Trong đoạn code trên, để thỏa mãn đƣờng bao quanh đối tƣợng kí tự biển số, so sách tỉ lệ tƣơng quan dài, rộng đối tƣợng so với biển số ta so sánh tỉ lệ pixel đen tổng số pixel đối tƣợng ta giả sử kí tự biển số nằm khoảng 0,2 đến 0,7 Sau bƣớc này, số lƣợng r_characters lớn ngƣỡng (thƣờng > 7) ta cơng nhận r vùng chứa biển số, kí tự cắt đƣợc sau cần phải xếp lại theo thứ tự từ trái sang phải tƣơng ứng với thứ tự chữ biển số trƣớc áp dụng cho việc nhận dạng Hàm char character_regconition(Mat img_character) trả kết kí tự kiểu char với ảnh đầu vào tƣơng ứng Để thực việc nhận dạng, ta cần tính tốn đặc trƣng ảnh đầu vào img_character Việc tính tốn đặc SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 50 Đồ án tốt nghiệp Đại học trƣng cho ta vector chứa đặc trƣng ảnh đó, ta dùng hàm predict đối tƣợng svm để xem xem vector thuộc lớp Kết trả hàm predict số thực tƣơng ứng với nhãn mà ta huấn luyện, có 30 nhãn tƣơng ứng với số từ – từ A – Z Chú ý tất chữ đƣợc sử dụng, sau kết thu đƣợc từ hàm predict cần phải đƣợc chuyển đổi sang kí tự tƣơng ứng Chú ý trƣớc sử dụng hàm predict để dự đốn ta cần phải load mơ hình SVM đƣợc huấn luyện từ bƣớc void LprCore::set_svm_model(string file_name) { this->svm.load(file_name.c_str()); ready = true; } Hàm cài đặt cho nhận dạng kí tự nhƣ sau: char LprCore::character_recognition(Mat img_character) { char c = '*'; // truong hop khong cho ket qua tra ve * if(img_character.empty()) return c; // neu anh rong if(!ready) return c; // neu chua load mo hinh svm vector feature = calculate_feature(img_character); Mat m = Mat(number_of_feature, 1, CV_32FC1); for(size_t i = 0; i < feature.size(); ++i) m.at(i, 0) = feature[i]; float r = this->svm.predict(m); // du doan mau moi int ri = (int)r; if(ri >= && ri = 10 && ri < 18) c = (char)(ri + 55); //ma accii A = 65, > tu A-H if(ri >= 18 && ri < 22) c = (char)(ri + 55 + 2); //K-N, bo I,J if(ri == 22) c = 'P'; SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 51 Đồ án tốt nghiệp Đại học if(ri == 23) c = 'S'; if(ri >= 24 && ri < 27) c = (char)(ri + 60); //T-V, if(ri >= 27 && ri < 30) c = (char)(ri + 61); //X-Z return c; } Và cuối cùng, tồn kí tự biển số đƣợc nhận dạng qua hàm bool plate_recognition() bool LprCore::plate_recognition() { if(plates.size() text_recognition.push_back(result); }t = (double)cvGetTickCount() - t; t = (double)t/(cvGetTickFrequency()*1000.); //convert to second process_time.push_back(t); return true; } 4.3 Giao diện chƣơng trình Ta thiết kế giao diện chƣơng trình bao gồm picture control để hiển thị ảnh, button, menu cho việc điểu khiển label để hiển thị kết nhƣ sau: SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 52 Đồ án tốt nghiệp Đại học Các button, label … đƣợc khai báo trong header LPRDlg.h hàm xử lý kiện đƣợc cài đặt file LPRDlg.cpp // LPRDlg.h: header file #pragma once #include #include "LprCore.h" #include "afxwin.h" // CLPRDlg dialog class CLPRDlg: public CDialogEx {public: CLPRDlg(CWnd* pParent = NULL); enum { IDD = IDD_LPR_DIALOG }; private: cv::Mat src; cv::Mat plate; cv::Mat character; LprCore lpr; string file_name; string text_recognition; // Implementation protected: SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 53 Đồ án tốt nghiệp Đại học DECLARE_MESSAGE_MAP() public: afx_msg void OnUpdateFileOpenimage(CCmdUI *pCmdUI); afx_msg void OnBnClickedButton1(); afx_msg void OnBnClickedButton2(); CStatic text_result; }; Menu Open image button Load Image có chức tạo dilog để mở file, file đƣợc mở đƣợc đọc, lƣu vào biến src ảnh đầu vào cho chƣơng trình // CLPRDlg.cpp void CLPRDlg::OnUpdateFileOpenimage(CCmdUI *pCmdUI) { // Open Image CFileDialog dlg(TRUE, _T("*.bitmap"), NULL, ) if(dlg.DoModal() == IDOK) { file_name = to_string(dlg.GetPathName()); src = imread(file_name); if(src.empty()) return; } } Button Show Result thực hàm xử lý hiển thị kết đƣợc nhấn vào // CLPRDlg.cpp void CLPRDlg::OnBnClickedButton2() { SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 54 Đồ án tốt nghiệp Đại học // Show results if(src.empty()) return; Mat disp_plate, disp_character; lpr.set_image(src); lpr.do_process(); vector plates = lpr.get_plate_detection(); vector characters = lpr.get_character_isolation(); vector t = lpr.get_process_time(); vector text = lpr.get_text_recognition(); if(plates.size() > 0) { plate = plates[0]; resize(plate, disp_plate, Size(280,50)); imshow("plate", disp_plate); character = characters[0]; resize(character, disp_character, Size(280,50)); imshow("character", disp_character); text_recognition = text[0]; text_result.SetWindowTextW(to_wstring(text_recognition)); num_plate.SetWindowTextW(to_wstring((int)plates.size())); time_detection.SetWindowTextW(to_wstring(t[0]) + " ms"); }e lse { } } Trong đoạn code trên, ta kiểm kiểm tra xem ảnh đầu vào có rỗng khơng trƣớc đặt vào đối tƣợng lpr để thực phép xử lý Sau thực phép xử lý, ta kiểm tra xem nhƣ kết đầu mà lớn biển số SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 55 Đồ án tốt nghiệp Đại học (plates.size() > 0) ta hiển thị kết lên Lƣu ý ta hiển thị kết đầu tiên, trong ảnh có nhiều biển số ta lần lƣợt hiển thị kết cách dễ dàng Ngồi ra, chƣơng trình cịn có số menu khác nhằm giúp ta lƣu kết ảnh biển số kết nhận dạng đƣợc dƣới dạng chuỗi text, menu hiển thị dialog cho việc huấn luyện mơ h.nh SVM … Hình sau mơ tả kết chạy chƣơng trình: Bài tốn nhận dạng biển số xe xây dựng mơ hình chung tổng qt, để ứng dụng thƣc tế ta cần giới hạn bớt lại số điều kiện giúp cho việc tìm kiếm biển số đƣợc xác hơn, thêm vào mẫu huấn luyện kí tự cần phải đƣợc sƣu tập nhiều hơn, vector đặc trƣng phải đƣợc tính tốn tỉ mỉ để giúp cho kết nhận dạng có độ xác cao Ngồi ra, cịn nhiều khía cạnh khác liên quanh đến toán ứng dụng thực tế nhƣ cần phải xây dựng hệ sở liệu để lƣu trữ kết quả, so sánh kết quả, xây dựng hệ thống phần cứng, điều khiển phần cứng để điều khiển hệ thống nhƣ hệ thống thẻ từ RFID, hệ camera, hệ động cho điều khiển học … SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 56 Đồ án tốt nghiệp Đại học PHẦN KẾT LUẬN Sự phát triền cơng nghệ thơng tin có tác động đến nhiều mặt đời Sống xã hội phải kề đến lĩnh vực giám sát tự động Trong giám sát tự động, việc giám sát phƣơng tiện giao thông vẩn để trội, Nhiều phủ, thành phố giới xây dựng hệ thống giảm sát tự động phƣơng tiện giao thơng mình, hệ thống giám sát lấy biển số xe mục tiệu giám sát Ở nƣớc ta, hệ thống giám sát tự động nói chung hệ thống nhận dạng biển số xe nói riêng chƣa đƣợc ý tới lĩnh vực tƣơng đối mẻ Đa phần công tác quản lý, xử lý cá phƣơng tiện giao thông cần nhân lực ngƣời Báo cáo nhằm mục đích tìm hiểu toán giám sát, quản lý phƣơng tiện giao thông cách tự động thông qua việc “phát nhận dạng chữ số biên số xe ” Bài trình bày cách hệ thống toán nhận dạng biển số xe hƣớng giải sở toán bản: phát vùng chứa biển số xe toán nhận dạng chữ số vùng đƣợc phát Với mục đích để tìm hiểu thời gian có hạn nên em demo mô phần nhỏ chƣơng trình Hi vọng tƣơng lai hệ thống sẻ ứng dụng nhiều sống Trong trình làm đề tài em rút đƣợc nhiều kiến thức bổ ích: - Biết nhiều kiến thức lĩnh vực giao thông qua nghiên cứu - Biết cách dạy cho máy học, huấn luyện máy tính - Có kỹ việc triển khai cơng việc vào thực tế cơng việc - Có thêm nhiều kiến thức nghiên cứu thị giác máy - Hiểu đƣợc cách thức mà máy tính nhận dạng Tuy nhiên nhiều hạn chế đề tài cần phát triển tƣơng lai: - Đề tài cần đƣợc nghiên cứu kỹ phân tích sâu - Cần áp dụng đƣợc vào thực tế - Số lƣợng thuật toán phƣơng thức tính tốn ảnh có chất lƣợng cao cần đƣợc tính tốn đƣa vào để xử lý - Cài đặt chƣơng trình đồng với phần cứng thiết bị camera Cuối em muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy giáo TS Nguyễn Ngọc Hiếu Ngƣời trực tiếp hƣớng đẫn giúp đỡ em tận tình thời gian làm đề tài SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 57 Đồ án tốt nghiệp Đại học Đồng thời gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể giảng viên sinh viên giúp đỡ em thời gian làm đề tài TÀI LIỆU THAM KHẢO Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh”, NXB KHKT, 2003 Linda Shapiro, “Computer Vision”, The University of Washington, 2000 Luong Chi Mai, “Introduction to Image processing and Computer Vision” R.C Gonzalez, R E Woods, Digital Image Processing, (2nd Edition), Prentice (ISBN: 0-201-18075-8), 2002 OpenCV Documents SVTH: Lê Bá Đức _51K1_CNTT _ MSV: 1051078489 58 ... cứu, hƣớng nghiên cứu em tìm hiểu tốn nhận dạng biển số xe Trong nghiên cứu em bao gồm chƣơng Chƣơng Tổng quan toán nhận dạng biển số Chƣơng Phát vùng chứa biển số xe Chƣơng Bài toán nhận dạng ký... thống nhận dạng biển số xe Hệ thống nhận dạng biển số xe đƣợc xây dựng nhằm mục đích giám sát, kiểm Sốt phƣơng tiện Dƣới đề cập đến số ứng dụng phổ biến hệ thống nhận dạng biển số xe:  Thu phí... định thông tin nhƣ: chủ sở hữu xe *) Phân loại ứng dạng nhận dạng biển số xe: Ứng dụng nhận dạng biển số xe ứng dụng có khả phân tích hình ảnh xác định biển số xe từ hình ảnh chụp đƣợc từ thiết