Kỹ thuật nhận dạng biển số xe và ứng dụng vào bài toán quản lý bãi giữ xe tại trường Đại học Hà Tĩnh
Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, Tập 10, Số 3, 2021, 115-120
KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN QUẢN LÝ BÃI GIỮ XE
TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀ TĨNH
Trần Thị Hương* và Ngô Thị Kiều Hằng
1Khoa Kỹ thuật - Công nghệ, Trường Đại học Hà Tĩnh
Lịch sử bài báo
Ngày nhận: 07/01/2020; Ngày nhận chỉnh sửa: 21/5/2020; Ngày duyệt đăng: 29/8/2020
Tóm tắt
Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng biển số xe, từ đó thiết kế, cài
đặt hệ thống quản lý bãi giữ xe tự động, bước đầu thử nghiệm tại nhà giữ xe của Trường Đại học Hà
Tĩnh, nhằm góp phần trong việc nâng cao chất lượng quản lý bãi giữ xe của Nhà trường. Chương
trình được xây dựng dựa trên một số thuật toán trong xử lý ảnh, kỹ thuật nhận dạng ảnh, sử dụng
công cụ lập trình Visual Studio 2012 trong cài đặt kết hợp mã nguồn mở OpenCV.
Từ khóa: Bãi giữ xe tự động, kỹ thuật nhận dạng, lập trình, mã nguồn mở, xử lý ảnh.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
THE TECHNIQUE IDENTIFYING LICENSE PLATES AND ITS
APPLICATION IN THE MANAGEMENT OF PARKING LOT AT
HA TINH UNIVERSITY
Tran Thi Huong* and Ngo Thi Kieu Hang
Faculty of Engineering - Technology, Ha Tinh University
*Corresponding author: [email protected].vn
Article history
Received: 07/01/2020; Received in revised form: 21/5/2020; Accepted: 29/8/2020
Abstract
In this paper, the authors studied the license plate identification technique, thereby designing
and installing the automatic parking management system for the initial experiment at the parking
lot of Ha Tinh University and contributing to improving this activity of the University. The program
was built based on multiple algorithms of image processing, image recognition techniques, and using
Visual Studio 2012 programming tools combined with open source code OpenCV in installation.
Keywords: Automatic parking, identification technique, programming, open source code,
image processing.
Trích dẫn: Trần Thị Hương và Ngô Thị Kiều Hằng. (2021). Kỹ thuật nhận dạng biển số xe và ứng dụng vào bài toán
quản lý bãi giữ xe tại Trường Đại học Hà Tĩnh. Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, 10(3), 115-120.
115
Chuyên san Khoa học Tự nhiên
1. Đặt vấn đề
toàn cao, kiểm soát phương tiện, nhóm tác giả
nghiên cứu kỹ thuật “nhận dạng biển số xe” và
ứng dụng vào bài toán quản lý vé xe tự động tại
Trường Đại học Hà Tĩnh.
Trong thời đại công nghệ ngày càng phát
triển thì các mô hình tự động hóa càng được sử
dụng rộng rãi. Các mô hình đó có thể thay thế
con người làm các nhiệm vụ một cách chính xác,
nhanh chóng.
2. Nội dung nghiên cứu
2.1. Quy định về biển số xe của Việt Nam
Kỹ thuật “nhận dạng biển số xe” là một
trong những mô hình được sử dụng rộng rãi
trong những năm gần đây, với mục đích giảm
nhân lực và xử lý trong công việc quản lý, kiểm
soát phương tiện giao thông. Tuy nhiên ở Việt
Nam, mô hình này mới được áp dụng tại một số
siêu thị lớn, còn một số bãi giữ xe truyền thống
còn hạn chế.
Trường Đại học Hà Tĩnh hiện tại sinh viên
tham gia học tương đối đông, với hơn 3000 sinh
viên tại cơ sở mới, nhà trường có bãi gửi xe cho
sinh viên khi đến trường, mô hình quản lý gửi
xe tại đây còn mang tính thủ công, chưa có sự
quản lý chặt chẽ từ ban quản lý đến nhân viên và
tự giác của sinh viên. Một số nhược điểm hiện
tại của bãi giữ xe của Nhà trường như dễ gây ùn
tắc, vé xe dễ thất lạc hoặc nhàu nát, thiếu sự an
toàn, không có tính thẩm mỹ… tốn thời gian giải
quyết các sự cố xảy ra;
Ở Việt Nam, biển số xe là tấm biển gắn trên
mỗi xe cơ giới, được cơ quan công an cấp khi mua
xe mới hoặc chuyển nhượng xe. Biển số xe được
làm bằng hợp kim nhôm sắt, có dạng hình chữ
nhật hoặc hơi vuông, trên đó có in những con số
và chữ cho biết: Vùng và địa phương quản lý, các
con số cụ thể khi tra cứu trên máy tính còn cho
biết danh tính người chủ hay đơn vị đã mua nó,
thời gian mua nó phục vụ cho công tác an ninh…
Sử dụng màu sắc để phân loại biển số xe:
nền biển màu trắng chữ màu đen là thuộc sở hữu
cá nhân và doanh nghiệp, nền biển màu xanh
dương chữ màu trắng là các cơ quan hành chính
sự nghiệp (dân sự), nền biển màu đỏ chữ màu
trắng là xe quân đội...
2.2. Quy trình nhận diện biển số xe
Bài toán nhận dạng biển số xe có nhiệm vụ
xử lý ảnh có chứa biển số xe sang dạng ký tự số
để quản lý. Để làm được công việc đó, hệ thống
phải thực hiện các giai đoạn chính như sau:
Với mục đích tăng tính chính xác, độ an
Trích xuất
vùng biển
số xe
Nhận dạng
biển số xe
Tiền xử lý
ảnh
Camera
Xe vào
Hình 1. Các giai đoạn của quy trình nhận dạng biển số xe
Quá trình xử lý, nhận dạng biển số xe bao thực hiện nhiệm vụ chuyển đổi không gian màu,
gồm 2 quy trình chính: gửi xe và trả xe. Quy trình
gửi và trả xe gồm 4 giai đoạn chính:
khử nhiễu, chỉnh mức xám, cân bằng ánh sáng…
nhằm mục đích thu được dữ liệu theo yêu cầu
của bài toán tốt nhất.
Giai đoạn 3: Xử lý trích xuất vùng biển số:
Chương trình thực hiện nhiệm vụ xác định vùng
chứa biển số.
Giai đoạn 4: Nhận dạng biển số: Từ vùng
chứa biển số dạng hình ảnh sẽ được chuyển sang
dạng text lưu vào cơ sở dữ liệu để quản lý.
Giai đoạn 1: Chụp hình từ camera, hình ảnh
xe vào được chụp từ camera để gửi đến máy tính
xử lý. Ở giai đoạn này, nhân viên kiểm soát vé
xe chịu trách nhiệm chính trong việc chụp biển
số xe. Để đạt kết quả chính xác khi chọn vùng
biển số thì nhân viên kiểm soát vé đóng vai trò
quan trọng.
Giai đoạn 2: Tiền xử lý ảnh: giai đoạn này
116
Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, Tập 10, Số 3, 2021, 115-120
2.3. Kỹ thuật nhận dạng biển số
Bước 2. Tính toán gradient của đường biên
của ảnh đã được làm mịn.
Kỹ thuật nhận dạng biển số xe là một hệ
thống có khả năng thu nhận hình ảnh cũng như là
‘đọc’và “hiểu” các biển số xe một cách tự động.
Trong quá trình nhận dạng và tách ảnh số
ra thành dạng text, có thể sử dụng nhiều phương
pháp để đem lại kết quả với tỷ lệ chính xác cao.
Trong đó có hai kỹ thuật quan trọng: kỹ thuật
phát hiện biên Canny (Canny, 1986) và kỹ thuật
nhận dạng ký tự bằng quang học (OCR)
x2 ꢁy2
2V 2
Cx x,y ꢀ
eꢀ
.
j
V 2
ª
º
¬
¼
x2 ꢁy2
2V 2
j
V 2
ª
º
Cy x,y ꢀ
eꢀ
.
¬
¼
Bước 3. Loại bỏ những điểm không phải
là cực đại.
Bước 4. Loại bỏ những giá trị nhỏ hơn
mức ngưỡng.
Kỹ thuật phát hiện cạnh Canny hơn hẳn các
phương pháp khác do ít bị tác động của nhiễu và
cho khả năng phát hiện các biên yếu. Kỹ thuật
này có các ưu điểm sau:
- Cực đại hóa tỷ số tín hiệu trên nhiễu làm
cho việc phát hiện các biên thực càng chính xác.
- Đạt được độ chính xác cao của đường
biên thực.
- Làm giảm đến mức tối thiểu số các điểm
nằm trên đường biên nhằm tạo ra các đường biên
mỏng, rõ.
2.3.1. Kỹ thuật phát hiện cạnh Canny
Kỹ thuật này sử dụng hai mức ngưỡng cao
và thấp. Ban đầu ta dùng mức ngưỡng cao để
tìm điểm bắt đầu của biên, sau đó chúng ta xác
định hướng phát triển của biên dựa vào các điểm
ảnh liên tiếp có giá trị lớn hơn mức ngưỡng thấp.
Ta chỉ loại bỏ các điểm có giá trị nhỏ hơn mức
ngưỡng thấp. Các đường biên mờ sẽ được chọn
nếu chúng được liên kết với các đường biên đậm.
Giải thuật phát hiện cạnh Canny gồm 4 bước
chính sau:
Bước 1. Dùng bộ lọc Gaussian để làm
mịn ảnh.
x2
2V 2
Trong OpenCV của Bradski và cs. (2008)
thực hiện tất cả các bước trên bằng một hàm duy
nhất ocv2.Canny(), code được viết như sau:
eꢀ
.
x
V 2
G(x) ꢀ
im = ocv2.imread("./moto/IMG_0230.jpg")
im_gray = ocv2.cvtColor(im, ocv2.COLOR_BGR2GRAY)
noise_removal = ocv2.bilateralFilter(im_gray,9,75,75)
equal_histogram = cv2.equalizeHist(noise_removal)
kernel = ocv2.getStructuringElement(ocv2.MORPH_RECT, (5,5))
morph_image = ocv2.morphologyEx(equal_histogram, ocv2.MORPH_OPEN, kernel,
iterations=20)
sub_morp_image = ocv2.subtract(equal_histogram, morph_image)
ret,thresh_image = ocv2.threshold(sub_morp_image,0,255,ocv2.THRESH_OTSU)
canny_image = ocv2.Canny(thresh_image, 250, 255)
kernel = np.ones ((3,3), np.uint8)
dilated_image = ocv2.dilate(canny_image, kernel, iterations=1)
2.3.2. Kỹ thuật nhận dạng ký tự bằng quang
học OCR (Optical Character Recognition)
dựng theo hệ thống mạng Neuron nhân tạo và
là kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi hình
ảnh văn bản sang dạng văn bản có thể chỉnh sửa
Đây là công nghệ nhận diện kí tự được xây
117
Chuyên san Khoa học Tự nhiên
trong máy tính. OCR là thuật ngữ được viết tắt
bởi cụm từ Optical Character Recognition (dịch
là: nhận dạng ký tự quang học). Đó là ứng dụng
công nghệ chuyên dùng để đọc text ở file ảnh.
Trong bài báo nghiên cứu đọc file ảnh chứa biển
số xe sang file text chứa số.
Ảnh chụp từ camera, làm
sáng, khử nhiễm, trích xuất
vùng chứa biển số
Cô lập vùng biển số xe
Nhận diện ký
tự quang học
OCR chuyển
ảnh sang text
để lưu trữ và
xử lý
Chụp hình từ camera
Tiền xử lý ảnh
Hình 3. Các giai đoạn nhận dạng biển số xe
2.4. Xây dựng hệ thống gửi xe thông minh
tại Trường Đại học Hà Tĩnh
Trích xuất vùng biển số xe
Cô lập các ký tự trong biển số xe
Nhận diện các ký tự bằng OCR
So khớp biển số xe có trong CSDL
Trường Đại học Hà Tĩnh hiện tại có 4 cơ sở,
trong đó cơ sở 1 và cơ sở mới có sinh viên và học
sinh tham gia học tập. Tại 2 cơ sở này, có trang bị
nhà xe cho sinh viên và học sinh tương đối rộng
rãi và an toàn. Tuy nhiên việc quản lý gửi trả xe
còn mang tính thủ công, chưa thật sự an toàn. Vì
vậy nhóm tác giả đã xây dựng hệ thống gửi xe
thông minh gồm các chức năng sau:
Hình 2. Mô hình tổng quan các bước thực hiện
của một hệ thống ứng dụng công nghệ nhận
dạng ký tự quang học OCR
Hệ thống quản lý vé xe gồm 3 chức năng
chính: Quản lý dữ liệu, nhận dạng xe vào ra bãi,
thống kê tìm kiếm thông tin.
Các giai đoạn nhận dạng biển số xe được
mô tả bằng mô hình sau:
Thanh toán vé xe
Hình 4. Mô hình chức năng của hệ thống quản lý bãi giữ xe
118
Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, Tập 10, Số 3, 2021, 115-120
Hình 5. Các giao diện chính của chương trình quản lý vé xe tự động
Từ các chức năng được phân tích của hệ máy in vé xe theo mã QR.
thống, nhóm tác giả đã thiết kế và cài đặt chương
trình ứng dụng với khá đầy đủ các chức năng DS-2CE16DOT-IT3.
như: quản lý thông tin vé xe và giá vé; cập nhật - Khi lấy hình
- Thiết bị camera sử dụng hãng HIKVISION
dữ liệu xe có mua vé tháng, cập nhật thông tin ảnh xe sẽ được
sinh viên mua vé tháng và các dữ liệu có liên đưa vào vị trí chụp
quan đến hệ thống. Chương trình hoàn thiện hình. Một số yếu
chức năng nhận dạng xe vào ra bãi, nhận dạng vé tố ảnh hưởng đến
xe, cập nhật số xe vào ra bãi. Tính năng thống kê chất lượng ảnh
báo cáo mật độ gửi xe theo ngày, tháng, doanh như: ảnh chưa rõ nét,
Hình 6. Thiết bị camera
thu từ tiền vé xe được thực hiện nhanh, chức
năng tìm kiếm nhanh.
góc chụp bị lệch, ảnh ban đêm, nhiễu ảnh do mưa,
ngược sáng… Trước khi chuyển sang ảnh số nhận
dạng text thì nhân viên sẽ làm nhiệm vụ kiểm tra
xem chương trình nhận dạng biển số đúng hay
sai sẽ thao tác yêu cầu chụp lại ảnh.
- Biển số nhận dạng: Quy định biển số của
Việt Nam gồm 3 loại: Biển màu xanh dương chữ
trắng của cơ quan hành chính sự nghiệp, biển màu
trắng chữ đen của cá nhân và doanh nghiệp, biển
màu đỏ chữ trắng của quân đội. Hiện tại chương
trình đang dừng lại ở nhận dạng biển số màu
trắng, chữ và số màu đen.
2.5. Đánh giá kết quả chương trình
Hiện nay trên thị trường có nhiều bãi đậu
xe tích hợp hệ thống phần mềm tích hợp camera
nhận dạng biển số. Để hoàn thiện đầy đủ cả hệ
thống gồm: máy tính cài phần mềm quản lý vé
xe, camera chụp hình biển số, barie và các thiết
bị cảm biến quy định vùng xe dừng, máy in vé
xe hoặc thiết bị đầu đọc thẻ.
Trong chương trình thực nghiệm của nhóm
tác giả sử dụng các thiết bị: Camera, máy tính,
119
Chuyên san Khoa học Tự nhiên
- Kết quả chương trình:
Hiện tại chương trình được thử nghiệm ở quy
Chương trình đã đưa vào thử nghiệm trên mô nhỏ để kiểm soát lỗi. Sau khoảng thời gian
cả xe máy và ô tô, kết quả nhận diện chính xác ngắn thử nghiệm tại bãi giữ xe của Nhà trường,
biển số.
In vé xe tự động, trích mã QR của vé, tránh thời gian nhận và trả vé xe cho sinh viên, nhân
trường hợp làm vé giả. viên kiểm soát và quản lý trong giữ xe hiệu quả
Thực hiện lưu thời gian xe vào, và thời gian hơn; xử lý các loại thống kê vé - tiền vé chính
trả xe, tìm kiếm xe gửi theo vé xe. xác hơn. Trong thời gian tới nhóm tác giả sẽ
Thống kê số lượng xe gửi theo ngày, đưa vào sử dụng thử nghiệm tại bãi giữ xe cơ
tuần, tháng. sở mới của trường, nơi có nhiều sinh viên tham
- Chương trình đáp ứng yêu cầu đưa ra: nhận học đi bằng xe máy.
dạng biển số xe và thực hiện quá trình quản lý vé Nhóm tác giả nhận thấy, chương trình này
đã cải thiện được một số tính năng như: giảm
xe. Thử nghiêm 100 mẫu biển số xe khác nhau, có thể áp dụng trên tất cả bãi giữ xe và nhất là
khi chụp đúng góc, đủ ánh sáng thì hệ thống nhận chợ, siêu thị trên địa bàn tỉnh Hà Tĩnh, tuy nhiên
dạng đúng 99%, 1 mẫu xe không nhận diện được yêu cầu nhân viên phải biết sử dụng phần mềm
do biển số xe bị mờ số, phải tự đánh thủ công và máy tính. Đó cũng là yêu cầu trong thời đại
biển số vào hệ thống quản lý.
công nghệ hiện nay, nên tương lai gần các hệ
thống tự động này chắc chắn sẽ được sử dụng
rộng rãi./.
Ưu điểm của ứng dụng:
- Tốc độ xử lý nhanh: chương trình được
viết trên giao diện ứng dụng Visual Studio 2012
bằng ngôn ngữ lập trình C#, kết hợp mã nguồn
mở OpenCV nên tốc độ xử lý nhận dạng tương
đối nhanh so với việc sử dụng các ngôn ngữ lập
trình khác và công cụ hỗ trợ khác.
- Giao diện đơn giản, dễ sử dụng: giao diện
được thiết kế dựa trên công cụ MFC có sẵn trong
phần mềm Visual Studio với các nút lệnh trực
quan, dễ dàng thao tác.
Tài liệu tham khảo
Canny, J. (1986). A Computational Approach
to Edge Detection. IEEE Trans on Pattern
Analysis and Machine Intelligence,
Pami-8(6).
Gary Bradski &Adrian Kaehler. (2008). Learning
OpenCV: Computer vision with the OpenCV
library. O’Reilly Media, Inc.
Hoàng Hữu Việt. (2015). Lập trình C# cho ứng
dụng cơ sở dữ liệu. Vinh: NXB Đại học Vinh.
- Tính kinh tế cao: Các giai đoạn quản lý,
quá trình lưu trữ thống kê được thực hiện tự động,
giảm thời gian tính toán thủ công.
Lương Mạnh Bá và Nguyễn Thanh Thuỷ. (2003).
Nhập môn xử lý ảnh số. Hà Nội: NXB Khoa
học và Kỹ thuật.
Nhược điểm:
Độ chính xác của chương trình nhận dạng
biển số xe phụ thuộc vào ánh sáng môi trường.
Nguyễn Duy Linh. (2018). Xây dựng ứng dụng
nhận dạng biển số xe ô tô sử dụng mã nguồn
mở OpenCV. Tạp chí Thông tin Khoa học
& Công nghệ Quảng Bình, (1), tr. 35-40.
3. Kết luận
Nhóm tác giả đã tìm hiểu, nghiên cứu lý
thuyết về xử lý, nhận dạng ảnh và cài đặt chương
trình quản lý bãi giữ xe tự động tại Trường Đại
học Hà Tĩnh. Kết quả của chương trình là cài
đặt thành công các chức năng của hệ thống như
phần phân tích. Giao diện hệ thống quản lý dễ
sử dụng, dễ hiểu cho nhân viên trông gửi xe.
Ondrej Martinsky. (2007). Algorithmic and
mathematical principles of automatic
number plate recognition systems. Brno
University of Technology.
120
6 trang
23380
Free
Bạn đang xem tài liệu "Kỹ thuật nhận dạng biển số xe và ứng dụng vào bài toán quản lý bãi giữ xe tại trường Đại học Hà Tĩnh", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- ky_thuat_nhan_dang_bien_so_xe_va_ung_dung_vao_bai_toan_quan.pdf
