6.2. Nguyên lý hoạt động:
Sau khi nhận dạng được ký tự trên biển số xe ra, chương trình sẽ tiến hành so sánh chuỗi ký tự đĩ với dữ liệu biển số xe vào được lưu từ trước. Máy tính sẽ truyền tín hiệu xuống vi điều khiển 89S52 làm sáng led, nếu đúng thì led green sáng, nếu sai thì led blue sáng.
Tín hiệu từ chân số 2 của cổng COM vào chân 8 của Max232, sau đĩ tín hiệu từ chân 9 của Max232 vào chân 10 của vi điều khiển 89S52.
Vi điều khiển sẽ kiểm tra tín hiệu truyền xuống. Nếu là đúng thì sẽ sáng led green, cịn sai thì sáng led blue.
Khi led green sáng, tín hiệu truyền xuống, làm quay động cơ. 4s sau, đèn Green tắt, động cơ trở về vị trí ban đầu.
KẾT LUẬN
Độ chính xác của chương trình nhận dạng biển số xe phụ thuộc vào ánh sáng mơi trường. Tuy nhiên yếu tố này ta cĩ thể điều chỉnh được.
Việc nhận dạng ký tự cịn nhiều sai sĩt do khơng cĩ được một tập mẫu hồn chỉnh.
Chương trình được viết bằng MATLAB đã giải quyết được bài tốn nhận dạng với dung lượng lớn trong thực tế, qua đĩ giải quyết được yêu cầu của đề tài.
Để giải quyết các khĩ khăn của đề tài, người thực hiện xin đề xuất 1 số ý kiến sau đây:
¾ Sử dụng camera chuyên dụng.
¾ Thiết lập mơi trường ổn định xung quanh để làm tăng độ chính xác của ảnh chụp ( xác định 1 vị trí cố định để chụp ảnh).
¾ Thu thập nhiều mẫu ký tự để tăng tập mẫu qua đĩ tăng độ chính xác của chương trình.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Amin Sarafraz (2004), “Detects lines in a binary image using common
computer vision operation known as the Hough Transform”, University of Tehran,
Iran.
[2] [Beal72] Beale, E. M. L., "A derivation of conjugate gradients," in F. A. Lootsma, ed., Numerical methods for nonlinear optimization, London: Academic Press, 1972.
[3] [Caud89] Caudill, M., Neural Networks Primer, San Francisco, CA: Miller
Freeman Publications, 1989.
[4] [Cabu92] Caudill, M., and C.Butler, Understanding Neural Networks:
Computer Explorations, vols. 1 and 2, cambridge, ma: the mit press, 1992.
[5] Ondrej martinsky, “Algorithmic and mathematical principles of automatic
number plate recognition systems ”, brno 2007.
[6] Otsu, N. (1979), “A Threshold Selection Method from Gray-Level
Histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, pp.
62-66.