%20(1)%20(1).png)
ĐỒ ÁN - Nhận dạng trực tuyến xe mô tô hai bánh (Thuyết minh + Full Code)
Thực tế hiện nay, các bãi giữ xe mô tô 2 bánh ở nước ta đều quản lí bằng cách thức thủ công đơn giản nhất đó là trong bãi giữ xe sẽ có ít nhất là 3 người: một người đọc biển số, một người khác sẽ ghi biển số xe vào thẻ giữ xe, sau đó sẽ bấm vào xe một phần vé xe, phần còn lại sẽ đưa cho chủ xe giữ. Sau đó xe trong bãi sẽ do nhiều người trông chừng tùy theo bãi xe đó rộng hay hẹp, có nhiều hay ít góc khuất,…
Ưu điểm của phương pháp thủ công là đơn giản không cần các thiết bị phức tạp. Tuy nhiên phương pháp này cũng tồn tại rất nhiều nhược điểm. Thứ nhất là lãng phí nguồn nhân lực, do phương pháp này phải cần rất nhiều người để có thể quản lý tốt toàn bộ bãi giữ xe. Thứ hai là độ chính xác không được đảm bảo, do việc đọc, ghi biển số xe đều do con người thực hiện nên không thể tránh khỏi sai sót. Thứ ba là độ an toàn thấp, do dùng quá nhiều người nên việc quản lí con người khá phức tạp, hay do việc giám sát cũng là con người nên khó có thể bao quát tốt toàn bộ bãi xe. Và đa số vé xe khá đơn giản và dễ nhầm lẫn , việc đối chiếu lúc xe ra cũng do con người (dễ bị ảnh hưởng các yếu tố chủ quan , nhầm lẫn) nên kẻ gian có thể tráo vé , sửa đổi vé hoặc làm vé giả để qua mặt các nhân viên giữ xe…Thứ tư là tốc độ công việc không cao, do thực hiện việc xe ra vào qua nhiều khâu như đọc biển số, ghi vé, bấm vé,…Và cuối cùng nhược điểm của phương pháp trên là không có một bằng chứng nào để lưu giữ những thông tin khi xe ra vào bãi, thời gian ra khỏi bãi, …Do đó khi sự cố xảy ra (mất xe, mất vé xe,…) thì không có thông tin để kiểm tra, đối chiếu. Không có khả năng thống kê, tính toán lượng xe ra, vào …
Tóm lại nhược điểm của phương pháp trên là tốc độ và hiệu quả thấp, khả năng quản lý, kiểm soát rất kém. Rất dễ xảy ra mất mát tài sản.
Xuất phát từ những nhược điểm trên, chúng tôi đề xuất một phương pháp làm tăng hiệu quả trong việc quản lý giữ xe, đó là sẽ đặt camera ở vị trí cổng giữ xe, khi có xe vào camera sẽ chụp ảnh biển số. Sau khi phân tích và xử lý ảnh chương trình máy tính sẽ lưu giữ lại biển số xe và sẽ in phần vé cho người gởi xe. Phương pháp này khắc phục những nhược điểm của phương pháp thủ công, và giai đoạn nhận ảnh từ camera, xử lý, nhận dạng ký tự trên biển số sẽ là nội dung của đề tài nhận dạng trực tuyến xe mô tô hai bánh mà tôi sẽ trình bày.
NỘI DUNG:
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 12
1. Giới thiệu: 12
2. Đặt vấn đề: 12
3. Phát biểu bài toán: 13
4. Mục tiêu luận văn: 14
5. Phạm vi giải quyết của đề tài: 14
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 15
1. Các hệ thống nhận dạng biển số xe (License Plate Recognition) : 15
2. Xử lý ảnh: 16
2.1. Các loại ảnh cơ bản: 16
2.2. Kỹ thuật chuyển ảnh sang ảnh mức xám (Gray Level): 17
2.3. Lược đồ mức xám (Histogram): 17
2.4. Xử lý ảnh bằng thuật toán K-means: 19
2.5. Lọc trung vị (Median): 21
2.6. Bộ lọc BlobsFiltering: 21
3. Mạng Neural nhân tạo: 22
3.1. Giới thiệu: 22
3.2. Ứng dụng của Neural Network: 24
3.3. Mô hình một Neural nhân tạo: 25
3.4. Mạng Neural một lớp: 27
3.5. Mạng Neural truyền thẳng 3 lớp: 27
4. Thiết lập mạng Neural: 28
4.1. Các bước chuẩn bị thiết lập mạng: 29
4.2. Các bước thiết kế mạng: 30
5. Phân loại cấu trúc mạng: 31
5.1. Mạng có cấu trúc tiến: 31
5.2. Mạng hồi quy (recurrent network): 33
6. Cơ sở lý thuyết và giải thuật huấn luyện cho mạng lan truyền ngược: 33
6.1. Cấu trúc mạng lan truyền ngược: 33
6.2. Huấn luyện cho mạng lan truyền ngược: 36
6.3. Vấn đề quá khớp và năng lực của mạng: 41
6.4. Hai phương pháp cải thiện tính tổng quát hóa: 44
6.5. Kết luận: 46
6.6. Ứng dụng mạng Neural trong lĩnh vực nhận dạng: 46
CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG TRỰC TUYẾN BẢNG SỐ XE 49
1. Mô hình tổng quát hệ thống nhận dạng trực tuyến xe mô tô hai bánh: 49
2. Thu nhận ảnh (1): 50
3. Trích biển số, xử lý ảnh biển số và tách ký tự chữ số xe mô tô (2), (3): 52
4. Nhận dạng ký tự đơn trên biển số bằng mạng Neural nhân tạo (4): 64
2.1. Mô hình mạng: 64
2.2. Huấn luyện mạng: 64
5. Xây dựng hệ thống: 66
CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 71
1. Dữ liệu thử nghiệm: 71
2. Kết quả thử nghiệm: 71
3. Đánh giá kết quả: 72
4. Một số kết quả minh họa thử nghiệm thuật toán: 74
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 76
1. Các mặt đã đạt được: 76
2. Các mặt còn hạn chế: 76
3. Đề xuất hướng phát triển: 76
PHỤ LỤC: 78
1. Thư viện AForge: 78
2. Cảm biến phát hiện chuyển động: 81
3. Giao tiếp cổng COM: 85
TÀI LIỆU THAM KHẢO 87
LINK DOWNLOAD
Thực tế hiện nay, các bãi giữ xe mô tô 2 bánh ở nước ta đều quản lí bằng cách thức thủ công đơn giản nhất đó là trong bãi giữ xe sẽ có ít nhất là 3 người: một người đọc biển số, một người khác sẽ ghi biển số xe vào thẻ giữ xe, sau đó sẽ bấm vào xe một phần vé xe, phần còn lại sẽ đưa cho chủ xe giữ. Sau đó xe trong bãi sẽ do nhiều người trông chừng tùy theo bãi xe đó rộng hay hẹp, có nhiều hay ít góc khuất,…
Ưu điểm của phương pháp thủ công là đơn giản không cần các thiết bị phức tạp. Tuy nhiên phương pháp này cũng tồn tại rất nhiều nhược điểm. Thứ nhất là lãng phí nguồn nhân lực, do phương pháp này phải cần rất nhiều người để có thể quản lý tốt toàn bộ bãi giữ xe. Thứ hai là độ chính xác không được đảm bảo, do việc đọc, ghi biển số xe đều do con người thực hiện nên không thể tránh khỏi sai sót. Thứ ba là độ an toàn thấp, do dùng quá nhiều người nên việc quản lí con người khá phức tạp, hay do việc giám sát cũng là con người nên khó có thể bao quát tốt toàn bộ bãi xe. Và đa số vé xe khá đơn giản và dễ nhầm lẫn , việc đối chiếu lúc xe ra cũng do con người (dễ bị ảnh hưởng các yếu tố chủ quan , nhầm lẫn) nên kẻ gian có thể tráo vé , sửa đổi vé hoặc làm vé giả để qua mặt các nhân viên giữ xe…Thứ tư là tốc độ công việc không cao, do thực hiện việc xe ra vào qua nhiều khâu như đọc biển số, ghi vé, bấm vé,…Và cuối cùng nhược điểm của phương pháp trên là không có một bằng chứng nào để lưu giữ những thông tin khi xe ra vào bãi, thời gian ra khỏi bãi, …Do đó khi sự cố xảy ra (mất xe, mất vé xe,…) thì không có thông tin để kiểm tra, đối chiếu. Không có khả năng thống kê, tính toán lượng xe ra, vào …
Tóm lại nhược điểm của phương pháp trên là tốc độ và hiệu quả thấp, khả năng quản lý, kiểm soát rất kém. Rất dễ xảy ra mất mát tài sản.
Xuất phát từ những nhược điểm trên, chúng tôi đề xuất một phương pháp làm tăng hiệu quả trong việc quản lý giữ xe, đó là sẽ đặt camera ở vị trí cổng giữ xe, khi có xe vào camera sẽ chụp ảnh biển số. Sau khi phân tích và xử lý ảnh chương trình máy tính sẽ lưu giữ lại biển số xe và sẽ in phần vé cho người gởi xe. Phương pháp này khắc phục những nhược điểm của phương pháp thủ công, và giai đoạn nhận ảnh từ camera, xử lý, nhận dạng ký tự trên biển số sẽ là nội dung của đề tài nhận dạng trực tuyến xe mô tô hai bánh mà tôi sẽ trình bày.
NỘI DUNG:
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 12
1. Giới thiệu: 12
2. Đặt vấn đề: 12
3. Phát biểu bài toán: 13
4. Mục tiêu luận văn: 14
5. Phạm vi giải quyết của đề tài: 14
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 15
1. Các hệ thống nhận dạng biển số xe (License Plate Recognition) : 15
2. Xử lý ảnh: 16
2.1. Các loại ảnh cơ bản: 16
2.2. Kỹ thuật chuyển ảnh sang ảnh mức xám (Gray Level): 17
2.3. Lược đồ mức xám (Histogram): 17
2.4. Xử lý ảnh bằng thuật toán K-means: 19
2.5. Lọc trung vị (Median): 21
2.6. Bộ lọc BlobsFiltering: 21
3. Mạng Neural nhân tạo: 22
3.1. Giới thiệu: 22
3.2. Ứng dụng của Neural Network: 24
3.3. Mô hình một Neural nhân tạo: 25
3.4. Mạng Neural một lớp: 27
3.5. Mạng Neural truyền thẳng 3 lớp: 27
4. Thiết lập mạng Neural: 28
4.1. Các bước chuẩn bị thiết lập mạng: 29
4.2. Các bước thiết kế mạng: 30
5. Phân loại cấu trúc mạng: 31
5.1. Mạng có cấu trúc tiến: 31
5.2. Mạng hồi quy (recurrent network): 33
6. Cơ sở lý thuyết và giải thuật huấn luyện cho mạng lan truyền ngược: 33
6.1. Cấu trúc mạng lan truyền ngược: 33
6.2. Huấn luyện cho mạng lan truyền ngược: 36
6.3. Vấn đề quá khớp và năng lực của mạng: 41
6.4. Hai phương pháp cải thiện tính tổng quát hóa: 44
6.5. Kết luận: 46
6.6. Ứng dụng mạng Neural trong lĩnh vực nhận dạng: 46
CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG TRỰC TUYẾN BẢNG SỐ XE 49
1. Mô hình tổng quát hệ thống nhận dạng trực tuyến xe mô tô hai bánh: 49
2. Thu nhận ảnh (1): 50
3. Trích biển số, xử lý ảnh biển số và tách ký tự chữ số xe mô tô (2), (3): 52
4. Nhận dạng ký tự đơn trên biển số bằng mạng Neural nhân tạo (4): 64
2.1. Mô hình mạng: 64
2.2. Huấn luyện mạng: 64
5. Xây dựng hệ thống: 66
CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 71
1. Dữ liệu thử nghiệm: 71
2. Kết quả thử nghiệm: 71
3. Đánh giá kết quả: 72
4. Một số kết quả minh họa thử nghiệm thuật toán: 74
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 76
1. Các mặt đã đạt được: 76
2. Các mặt còn hạn chế: 76
3. Đề xuất hướng phát triển: 76
PHỤ LỤC: 78
1. Thư viện AForge: 78
2. Cảm biến phát hiện chuyển động: 81
3. Giao tiếp cổng COM: 85
TÀI LIỆU THAM KHẢO 87
LINK DOWNLOAD
.png "Hướng dẫn download ti liệu")
%20(1).png "Hướng dẫn download ti liệu")
.png)
%20(1).png "Gói VIP Member EBOOKBKMT - Hỗ trợ tài liệu nhanh nhất, ưu tiên cho thành viên VIP (Update 2026)")
.png "SÁCH - Cẩm nang thợ điện học - Từ phổ thông tới thợ điện (Nguyễn Văn Phong) Full")
%20(1).png "SÁCH - Đánh thức tài năng toán học (Terry Chew) Full 7 cuốn")
.png "TÀI LIỆU - Cơ sở thiết kế máy 1 Epu (Full)")
Không có nhận xét nào: