LINK TẢI LUẬN VĂN MIỄN PHÍ CHO AE KET-NOI
TÌM HIỂU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
Mục lục
Phần giới thiệu
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIẾN SỐ XE 12
1.1. Khái quát về xử lý ảnh: 12
1.2. Khái niệm về nhận dạng biển số xe: 12
1.2.1 Khái niệm & ứng dụng: 12
1.2.2 Phân loại biển số xe: 15
1.3. Một số hướng giải quyết bài toán nhận dạng biển số xe: 18
1.3.1. Hướng tiếp cận phát triển vùng: 18
1.3.2. Hướng tiếp cận dò biên và biến đổi Hough: 18
1.4 Hướng giải quyết: 19
Chương 2: PHÁT HIỆN VÙNG CHỨA BIỂN SỐ XE 22
2.1 Một số khái niệm cơ bản: 22
2.1.1 Tổng quan về ảnh 22
2.1.2 Phương pháp tách dò ngưỡng tự động 23
2.2 Biên và các phương pháp phát hiện biên. 24
2.2.1 Phương pháp gradient 24
2.2.2. Kỹ thuật Laplace: 26
2.3 Phát hiện vùng chứa biển số xe 28
2.3.1. Nhị phân hóa ảnh 28
2.3.2 Tách biên: 29
2.3.3 Biến đổi HOUGH 30
2.3.4 Trích chọn đoạn thẳng và tính giao điểm 33
2.3. Xác định chính xác vùng chứa biển số xe 34
2.3.1. Bước ban đầu: 35
2.4.2 Tiêu chí tỷ lệ chiều dài/rộng. 36
2.4.3 Tiêu chí số ký tự trong vùng biển số xe 37
Chương 3: BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ 38
3.1 Tổng quan về nhận dạng 38
3.1.1 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch 38
3.1.2 Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng 39
3.1.2.1 Mô hình 39
3.1.2.2 Bản chất của quá trình nhận dạng 41
3.2 Mô hình mạng nơron nhân tạo 42
3.2.1 Mô hình nơron nhân tạo 42
3.2.2 Mạng Nơron 43
3.2.2.1 Phân loại các mạng noron 44
3.2.2.2 Hai chức năng của mạng noron 45
3.2.3 Mạng Kohonen 47
3.2.3.1 Cấu trúc mạng 47
3.2.3.3 Sử dụng mạng 50
3.2.4 Mạng nơron nhiều lớp lan truyền ngược sai số 52
3.2.4.1 Kiến trúc mạng 52
3.2.4.2 Huấn luyện mạng 52
3.2.4.3 Sử dụng mạng 54
3.3 Sử dụng mạng nơron lan truyền ngược hướng cho nhận dạng ký tự 54
3.3.1 Nhận dạng bằng mạng nơron lan truyền ngược hướng (kn chung) 54
3.3.2 Cài đặt mạng lan truyền ngược hướng cho nhận dạng ký tự 55
3.3.3 Nhận dạng các ký tự sử dụng mạng lan truyền ngược hướng 57
Kết luận 58
PHẦN KẾT LUẬN 59
TÀI LIỆU THAM KHẢO 60
PHẦN GIỚI THIỆU
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng trưởng kinh tế là sự phát triển của các ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các phương tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh. Sự phát triển ấy, được thể hiện rõ ràng nhất thông qua hình ảnh các phương tiện giao thông trên thế giới ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên,điều đó lại gây ra một áp lực đối với những người và cơ quan các cấp quản lý,làm cho công tác quản lý và giám sát sẽ khó khăn hơn,…
Và đây cũng là một trong những vấn nạn ở Việt Nam. Công tác quản lý phương tiện giao thông nói chung và quản lý ôtô, xe máy là vô cùng phức tạp…cũng như công tác phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, chống trộm,…sẽ tốn nhiều thời gian và công sức hơn…
Để làm giảm lượng nhân lực trong việc công tác quản lý, kiểm soát phương tiện giao thông, trên thế giới đã nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông. Và các hệ thống giám sát đều lấy biển số xe là mục tiêu giám sát. Hệ thống này đã được sử dụng rộng rãi tuy nhiên ở Việt Nam đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ.
Do đó em chọn làm đề tài “Tìm hiểu hệ thống nhận dạng biển số xe” với mục đích để tìm hiểu nhằm trợ giúp cho công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng hơn
Em tin ở Việt Nam mình trong tương lai gần hệ thống này sẽ được sử dụng rộng rãi.
Bố cục trình bày trong báo cáo của em gồm 3 phần:
Chương 1: Tổng quan về bài toán nhận dạng biển số xe
Chương 2: Phát hiện vùng chứa biển số xe
Chương 3: Nhận dạng ký tự
Chương 1:
TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIẾN SỐ XE
1.1. Khái quát về xử lý ảnh:
Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển.
Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hay tương tự) gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các ứng dụng khác nhau.
- Chuyển ảnh màu thành ảnh xám
- Lược đồ xám của ảnh (Histogram)
- Các bộ lọc không gian
+ Lọc tuyến tính
+ Lọc phi tuyến
- Tách biên đối tượng
1.2. Khái niệm về nhận dạng biển số xe:
1.2.1 Khái niệm & ứng dụng:
a) Khái niệm:
Hệ thống nhận dạng biển số xe là hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh và xác định biển số trên xe, thông qua video, thiết bị ghi hình và hình ảnh. Sau cùng là xác định các thông tin như: chủ sở hữu xe, theo dõi xe với tốc độ chậm, ....
*) Phân loại ứng dụng nhận dạng biển số xe:
Ứng dụng nhận dạng biển số xe là ứng dụng có khả năng phân tích hình ảnh và xác định biển số xe từ các hình ảnh chụp được từ các thiết bị thu hình. Nguồn hình ảnh cho ứng dụng có rất nhiều. Và phát triển, hình ảnh được trực tiếp thu nhận từ camera. Trong báo cáo tốt nghiệp của em chỉ dừng lại ở mức xác định được biển số xe (xác định các chữ) từ các bức ảnh.
Có nhiều cách thức khác nhau để phân loại các ứng dụng nhận dạng biển số xe. Một trong những cách đơn giản là phân 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
Đầu vào: Ảnh thu trực tiếp từ các thiết bị ghi nhận ảnh kỹ thuật số. Ảnh được ghi nhận thường chỉ giới hạn trong vùng có biển số xe.
Nguyên lý hoạt động: Các phương tiện giao thông phải chạy với một tốc độ đủ chậm để máy ghi nhận hình ảnh co thể thu được ảnh vùng biển số xe.
Ứng dụng: Những ứng dụng nhận dạng biển số xe loại này thường được dung tại cac trạm kiểm soát, các trạm thu phí, các bãi gửi xe tự động, các trạm gác cổng.
Loại 2: Không giới hạn vùng nhìn
Đầu vào: Ảnh đầu vào thu được từ các thiết bị ghi hình tự động, không phụ thuộc vào góc độ, các đối tượng xung quanh, ảnh không cần bắt buộc chỉ chụp vùng chứa biển số xe, mà có thể ảnh tổng hợp như chứa them các đối tượng như người, cây, đường phố.., miễn là vùng biển số xe phải đủ rõ để có thể thực hiện nhận dạng được các ký tự trong vùng đó.
Nguyên lý hoạt động: Do đặc tính không giới hạn vùng nhìn mà ảnh đầu vào có thể thu được từ một thiết bị ghi hình (camara, máy ảnh…). Và do đó, công việc đầu tiên là dò tìm trong ảnh, để xác định đúng vùng nào là biển số xe. Sau đó, thực hiện tách vùng và nhận dạng. Cuối cùng tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà kết quả nhận dạng được truyền đi hay lưu trữ để phục vụ nhu cầu của người dùng cuối.
Ứng dụng: Vì không phụ thuộc vào hình ảnh thu được nên có thể dùng ứng dụng tại nhiều nơi như tại những nơi điều tiết giao thông, tại các vị trí nhạy cảm của giao thông như ngã ba, ngã tư đường giao nhau. Kiểm soát, phát hiện những hành vi vi phạm an toàn giao thông.
Yêu cầu về thiết bị:
- Máy quét
- Đèn chiếu
- Bộ phận thu – tách hình ảnh
- Máy tính
- Các thiết bị khác tùy mục đích sử dụng
Trong quá trình tìm hiểu, xây dựng ứng dụng của mình. Ứng dụng mà em hướng tới trong quá trình xây dựng là ứng dụng loại 2. Vì vậy, trong toàn bộ báo cáo này, chỉ nêu cách thức giải quyết là làm sao nhận dạng (lọc ra) được các ký tự số và chữ.
b) Ứng dụng của hệ thống nhận dạng biển số xe:
Hệ thống nhận dạng biển số xe được xây dựng nhằm mục đích giám sát, kiểm soát các phương tiện. Dưới đây chúng ta đề cập đến một số ứng dụng phổ biến đối với hệ thống nhận dạng biển số xe:
+) Thu phí giao thông: Lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” tại các trạm thu phí nhằm hỗ trợ hoặc tự động hóa công tác thu phí.
+) Kiểm soát xe tại các đường biên giới: Mỗi quốc gia đều có những quy định riêng về biển số xe, để phục vụ cho công tác quản lý và phát hiện những phương tiện giao thông (xe) vượt biên giới bất hợp pháp. Việc lắp hệ thống “Nhận dạng biển số xe” tại các trạm kiểm soát sẽ góp phần hỗ trợ công tác kiểm tra và an ninh quốc gia.
+) Các trạm gác cổng: Việc lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” sẽ hỗ trợ hoặc tự động hóa công tác mở cổng cho xe vào.
Ngoài ra, hệ thống còn được ứng dụng vào công tác chống trộm xe, các bãi giữ xe tự động, điều tiết giao thông (chẵng hạn như Thành phố Dublin đã ứng dụng công nghệ “Nhận dạng biển số xe tự động” trong việc điều tiết giao thông theo dạng biển số chẳn/lẻ)
1.2.2 Phân loại biển số xe:
Với việc phân bố của các ký hiệu ở hình bên ta dễ nhận thấy mạng đã phát hiện một cách khách quan các đặc trưng topo của các ký tự thường được dùng trong các phương pháp nhận dạng cấu trúc truyền thống. Các ký tự có cấu trúc topo tương đối giống nhau được sắp xếp đặt gần nhau, như các ký tự có điểm kết thúc như nhau {'Z', '2'}, {'5', 'S'}; các ký tự có một chu trình {'O', '0', 'Q', 'R', '9', 'D'}; Các ký tự có hai chu trình {'B', '8'}. Một đặc điểm rất quan trọng là mạng đã phát hiện ra các ký tự có "tiềm năng" giống nhau như các ký tự {'H', 'E', 'W'} rất dễ trở thành có hai chu trình khi ảnh bị sai lớn. Ký tự 'A' khi bị mất góc cuối bên trái có thể trở thành số '4'; Ký tự 'U' rất dễ trở thành có chu trình. Ngoài ra mạng đã phát hiện các ký tự có một hay nhiều phần giống nhau khó có khả năng mô tả trong các chương trình nhận dạng truyền thống như mật độ các điểm đen như {'M', 'X', 'A'}, hay nét cong của đường biên ký tự 'G' và 'O'.
Kết luận
Từ ví dụ nhận dạng 37 ký tự cho thấy việc nhận dạng ký tự bằng mạng lan truyền ngược hướng có hiệu quả, đơn giản và nhanh hơn các phương pháp truyền thống. Nó có khả năng nhận dạng được các ký tự từ các ảnh có chất lượng tồi với số điểm ảnh sai 25%. Lợi thế chính của mạng loại này xuất phát từ khả năng học các đặc trưng topo của các mẫu. Tuy nhiên với một tập mẫu khá lớn, việc sử dụng tài nguyên của máy tính sẽ rất lớn.
PHẦN KẾT LUẬN
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã có tác động đến nhiều mặt của đời sống xã hội trong đó phải kể đến lĩnh vực giám sát tự động. Trong giám sát tự động, việc giám sát đối với các phương tiện giao thông là một vấn đề nổi trội. Nhiều chính phủ, thành phố trên thế giới đã xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông cảu mình. Và các hệ thống giám sát đều lấy biển số xe là mục tiêu giám sát.
Ở nước ta, các hệ thống giám sát tự động nói chung và các hệ thống nhận dạng biển số xe nói riêng chưa được chú ý tới và nó cũng là một lĩnh vực tương đối mới mẻ. Đa phần các công tác quản lý, xử lý đối với các phương tiện giao thông đều cần nhân lực là con người. Báo cáo nhằm mục đích tìm hiểu bài toán giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách tự động thông qua việc “Phát hiện và nhận dạng chữ, số trong biển số xe”.
Khoá luận đã trình bày một cách hệ thống về bài toán nhận dạng biển số xe và các hướng giải quyết trên cơ sở các bài toán cơ bản: Phát hiện vùng chứa biển số xe và bài toán nhận dạng chữ và số trong vùng được phát hiện.
Với mục đích để tìm hiểu do thời gian có hạn nên em không hoàn thành được sản phẩm ứng dụng của mình. Em hy vọng rằng ở Việt nam không xa, thì các hệ thống này được sử dụng nhiều. Để hỗ trợ một phần công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả hơn.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Đề tài: Đồ án Tìm hiểu bài toán nhận dạng biển số xe
TÌM HIỂU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
Mục lục
Phần giới thiệu
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIẾN SỐ XE 12
1.1. Khái quát về xử lý ảnh: 12
1.2. Khái niệm về nhận dạng biển số xe: 12
1.2.1 Khái niệm & ứng dụng: 12
1.2.2 Phân loại biển số xe: 15
1.3. Một số hướng giải quyết bài toán nhận dạng biển số xe: 18
1.3.1. Hướng tiếp cận phát triển vùng: 18
1.3.2. Hướng tiếp cận dò biên và biến đổi Hough: 18
1.4 Hướng giải quyết: 19
Chương 2: PHÁT HIỆN VÙNG CHỨA BIỂN SỐ XE 22
2.1 Một số khái niệm cơ bản: 22
2.1.1 Tổng quan về ảnh 22
2.1.2 Phương pháp tách dò ngưỡng tự động 23
2.2 Biên và các phương pháp phát hiện biên. 24
2.2.1 Phương pháp gradient 24
2.2.2. Kỹ thuật Laplace: 26
2.3 Phát hiện vùng chứa biển số xe 28
2.3.1. Nhị phân hóa ảnh 28
2.3.2 Tách biên: 29
2.3.3 Biến đổi HOUGH 30
2.3.4 Trích chọn đoạn thẳng và tính giao điểm 33
2.3. Xác định chính xác vùng chứa biển số xe 34
2.3.1. Bước ban đầu: 35
2.4.2 Tiêu chí tỷ lệ chiều dài/rộng. 36
2.4.3 Tiêu chí số ký tự trong vùng biển số xe 37
Chương 3: BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ 38
3.1 Tổng quan về nhận dạng 38
3.1.1 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch 38
3.1.2 Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng 39
3.1.2.1 Mô hình 39
3.1.2.2 Bản chất của quá trình nhận dạng 41
3.2 Mô hình mạng nơron nhân tạo 42
3.2.1 Mô hình nơron nhân tạo 42
3.2.2 Mạng Nơron 43
3.2.2.1 Phân loại các mạng noron 44
3.2.2.2 Hai chức năng của mạng noron 45
3.2.3 Mạng Kohonen 47
3.2.3.1 Cấu trúc mạng 47
3.2.3.3 Sử dụng mạng 50
3.2.4 Mạng nơron nhiều lớp lan truyền ngược sai số 52
3.2.4.1 Kiến trúc mạng 52
3.2.4.2 Huấn luyện mạng 52
3.2.4.3 Sử dụng mạng 54
3.3 Sử dụng mạng nơron lan truyền ngược hướng cho nhận dạng ký tự 54
3.3.1 Nhận dạng bằng mạng nơron lan truyền ngược hướng (kn chung) 54
3.3.2 Cài đặt mạng lan truyền ngược hướng cho nhận dạng ký tự 55
3.3.3 Nhận dạng các ký tự sử dụng mạng lan truyền ngược hướng 57
Kết luận 58
PHẦN KẾT LUẬN 59
TÀI LIỆU THAM KHẢO 60
PHẦN GIỚI THIỆU
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng trưởng kinh tế là sự phát triển của các ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các phương tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh. Sự phát triển ấy, được thể hiện rõ ràng nhất thông qua hình ảnh các phương tiện giao thông trên thế giới ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên,điều đó lại gây ra một áp lực đối với những người và cơ quan các cấp quản lý,làm cho công tác quản lý và giám sát sẽ khó khăn hơn,…
Và đây cũng là một trong những vấn nạn ở Việt Nam. Công tác quản lý phương tiện giao thông nói chung và quản lý ôtô, xe máy là vô cùng phức tạp…cũng như công tác phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, chống trộm,…sẽ tốn nhiều thời gian và công sức hơn…
Để làm giảm lượng nhân lực trong việc công tác quản lý, kiểm soát phương tiện giao thông, trên thế giới đã nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông. Và các hệ thống giám sát đều lấy biển số xe là mục tiêu giám sát. Hệ thống này đã được sử dụng rộng rãi tuy nhiên ở Việt Nam đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ.
Do đó em chọn làm đề tài “Tìm hiểu hệ thống nhận dạng biển số xe” với mục đích để tìm hiểu nhằm trợ giúp cho công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng hơn
Em tin ở Việt Nam mình trong tương lai gần hệ thống này sẽ được sử dụng rộng rãi.
Bố cục trình bày trong báo cáo của em gồm 3 phần:
Chương 1: Tổng quan về bài toán nhận dạng biển số xe
Chương 2: Phát hiện vùng chứa biển số xe
Chương 3: Nhận dạng ký tự
Chương 1:
TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIẾN SỐ XE
1.1. Khái quát về xử lý ảnh:
Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển.
Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hay tương tự) gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các ứng dụng khác nhau.
- Chuyển ảnh màu thành ảnh xám
- Lược đồ xám của ảnh (Histogram)
- Các bộ lọc không gian
+ Lọc tuyến tính
+ Lọc phi tuyến
- Tách biên đối tượng
1.2. Khái niệm về nhận dạng biển số xe:
1.2.1 Khái niệm & ứng dụng:
a) Khái niệm:
Hệ thống nhận dạng biển số xe là hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh và xác định biển số trên xe, thông qua video, thiết bị ghi hình và hình ảnh. Sau cùng là xác định các thông tin như: chủ sở hữu xe, theo dõi xe với tốc độ chậm, ....
*) Phân loại ứng dụng nhận dạng biển số xe:
Ứng dụng nhận dạng biển số xe là ứng dụng có khả năng phân tích hình ảnh và xác định biển số xe từ các hình ảnh chụp được từ các thiết bị thu hình. Nguồn hình ảnh cho ứng dụng có rất nhiều. Và phát triển, hình ảnh được trực tiếp thu nhận từ camera. Trong báo cáo tốt nghiệp của em chỉ dừng lại ở mức xác định được biển số xe (xác định các chữ) từ các bức ảnh.
Có nhiều cách thức khác nhau để phân loại các ứng dụng nhận dạng biển số xe. Một trong những cách đơn giản là phân 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
Đầu vào: Ảnh thu trực tiếp từ các thiết bị ghi nhận ảnh kỹ thuật số. Ảnh được ghi nhận thường chỉ giới hạn trong vùng có biển số xe.
Nguyên lý hoạt động: Các phương tiện giao thông phải chạy với một tốc độ đủ chậm để máy ghi nhận hình ảnh co thể thu được ảnh vùng biển số xe.
Ứng dụng: Những ứng dụng nhận dạng biển số xe loại này thường được dung tại cac trạm kiểm soát, các trạm thu phí, các bãi gửi xe tự động, các trạm gác cổng.
Loại 2: Không giới hạn vùng nhìn
Đầu vào: Ảnh đầu vào thu được từ các thiết bị ghi hình tự động, không phụ thuộc vào góc độ, các đối tượng xung quanh, ảnh không cần bắt buộc chỉ chụp vùng chứa biển số xe, mà có thể ảnh tổng hợp như chứa them các đối tượng như người, cây, đường phố.., miễn là vùng biển số xe phải đủ rõ để có thể thực hiện nhận dạng được các ký tự trong vùng đó.
Nguyên lý hoạt động: Do đặc tính không giới hạn vùng nhìn mà ảnh đầu vào có thể thu được từ một thiết bị ghi hình (camara, máy ảnh…). Và do đó, công việc đầu tiên là dò tìm trong ảnh, để xác định đúng vùng nào là biển số xe. Sau đó, thực hiện tách vùng và nhận dạng. Cuối cùng tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà kết quả nhận dạng được truyền đi hay lưu trữ để phục vụ nhu cầu của người dùng cuối.
Ứng dụng: Vì không phụ thuộc vào hình ảnh thu được nên có thể dùng ứng dụng tại nhiều nơi như tại những nơi điều tiết giao thông, tại các vị trí nhạy cảm của giao thông như ngã ba, ngã tư đường giao nhau. Kiểm soát, phát hiện những hành vi vi phạm an toàn giao thông.
Yêu cầu về thiết bị:
- Máy quét
- Đèn chiếu
- Bộ phận thu – tách hình ảnh
- Máy tính
- Các thiết bị khác tùy mục đích sử dụng
Trong quá trình tìm hiểu, xây dựng ứng dụng của mình. Ứng dụng mà em hướng tới trong quá trình xây dựng là ứng dụng loại 2. Vì vậy, trong toàn bộ báo cáo này, chỉ nêu cách thức giải quyết là làm sao nhận dạng (lọc ra) được các ký tự số và chữ.
b) Ứng dụng của hệ thống nhận dạng biển số xe:
Hệ thống nhận dạng biển số xe được xây dựng nhằm mục đích giám sát, kiểm soát các phương tiện. Dưới đây chúng ta đề cập đến một số ứng dụng phổ biến đối với hệ thống nhận dạng biển số xe:
+) Thu phí giao thông: Lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” tại các trạm thu phí nhằm hỗ trợ hoặc tự động hóa công tác thu phí.
+) Kiểm soát xe tại các đường biên giới: Mỗi quốc gia đều có những quy định riêng về biển số xe, để phục vụ cho công tác quản lý và phát hiện những phương tiện giao thông (xe) vượt biên giới bất hợp pháp. Việc lắp hệ thống “Nhận dạng biển số xe” tại các trạm kiểm soát sẽ góp phần hỗ trợ công tác kiểm tra và an ninh quốc gia.
+) Các trạm gác cổng: Việc lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” sẽ hỗ trợ hoặc tự động hóa công tác mở cổng cho xe vào.
Ngoài ra, hệ thống còn được ứng dụng vào công tác chống trộm xe, các bãi giữ xe tự động, điều tiết giao thông (chẵng hạn như Thành phố Dublin đã ứng dụng công nghệ “Nhận dạng biển số xe tự động” trong việc điều tiết giao thông theo dạng biển số chẳn/lẻ)
1.2.2 Phân loại biển số xe:
Với việc phân bố của các ký hiệu ở hình bên ta dễ nhận thấy mạng đã phát hiện một cách khách quan các đặc trưng topo của các ký tự thường được dùng trong các phương pháp nhận dạng cấu trúc truyền thống. Các ký tự có cấu trúc topo tương đối giống nhau được sắp xếp đặt gần nhau, như các ký tự có điểm kết thúc như nhau {'Z', '2'}, {'5', 'S'}; các ký tự có một chu trình {'O', '0', 'Q', 'R', '9', 'D'}; Các ký tự có hai chu trình {'B', '8'}. Một đặc điểm rất quan trọng là mạng đã phát hiện ra các ký tự có "tiềm năng" giống nhau như các ký tự {'H', 'E', 'W'} rất dễ trở thành có hai chu trình khi ảnh bị sai lớn. Ký tự 'A' khi bị mất góc cuối bên trái có thể trở thành số '4'; Ký tự 'U' rất dễ trở thành có chu trình. Ngoài ra mạng đã phát hiện các ký tự có một hay nhiều phần giống nhau khó có khả năng mô tả trong các chương trình nhận dạng truyền thống như mật độ các điểm đen như {'M', 'X', 'A'}, hay nét cong của đường biên ký tự 'G' và 'O'.
Kết luận
Từ ví dụ nhận dạng 37 ký tự cho thấy việc nhận dạng ký tự bằng mạng lan truyền ngược hướng có hiệu quả, đơn giản và nhanh hơn các phương pháp truyền thống. Nó có khả năng nhận dạng được các ký tự từ các ảnh có chất lượng tồi với số điểm ảnh sai 25%. Lợi thế chính của mạng loại này xuất phát từ khả năng học các đặc trưng topo của các mẫu. Tuy nhiên với một tập mẫu khá lớn, việc sử dụng tài nguyên của máy tính sẽ rất lớn.
PHẦN KẾT LUẬN
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã có tác động đến nhiều mặt của đời sống xã hội trong đó phải kể đến lĩnh vực giám sát tự động. Trong giám sát tự động, việc giám sát đối với các phương tiện giao thông là một vấn đề nổi trội. Nhiều chính phủ, thành phố trên thế giới đã xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông cảu mình. Và các hệ thống giám sát đều lấy biển số xe là mục tiêu giám sát.
Ở nước ta, các hệ thống giám sát tự động nói chung và các hệ thống nhận dạng biển số xe nói riêng chưa được chú ý tới và nó cũng là một lĩnh vực tương đối mới mẻ. Đa phần các công tác quản lý, xử lý đối với các phương tiện giao thông đều cần nhân lực là con người. Báo cáo nhằm mục đích tìm hiểu bài toán giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách tự động thông qua việc “Phát hiện và nhận dạng chữ, số trong biển số xe”.
Khoá luận đã trình bày một cách hệ thống về bài toán nhận dạng biển số xe và các hướng giải quyết trên cơ sở các bài toán cơ bản: Phát hiện vùng chứa biển số xe và bài toán nhận dạng chữ và số trong vùng được phát hiện.
Với mục đích để tìm hiểu do thời gian có hạn nên em không hoàn thành được sản phẩm ứng dụng của mình. Em hy vọng rằng ở Việt nam không xa, thì các hệ thống này được sử dụng nhiều. Để hỗ trợ một phần công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả hơn.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Đề tài: Đồ án Tìm hiểu bài toán nhận dạng biển số xe
You must be registered for see links