MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Hiện nay, sự hiện diện của công nghệ IoT cũng không còn là gì quá xa lạ khi các vat dụng xung quanh ta ngày càng trở nên thông minh hơn như điện thoại di động, tivi, máy giặt, tủ lạnh. IoT đã trở thành một yếu tố thiết yếu trong cuộc sống hiện dai với những lợi ích mà công nghệ đó mang lại cho cuộc sống con người. Với sự tăng trưởng về dân số trong thời gian gần đây đã khiến cho nhu cầu đi lại của người dân ngày càng tăng cao.
Điều đó đồng nghĩa với số lượng các phương tiện giao thông ngày càng nhiều, gây áp lực cho cơ sở hạ tầng của thành phó. Với số lượng phương tiện như vậy, nhu cầu sử dụng các bãi giữ xe của người dân là điều thiết yếu. Tuy nhiên, việc tô chức và quan lý của các bãi giữ xe hiện nay còn phụ thuộc nhiều vào yếu tố con người, khiến việc mở rộng các bãi giữ xe dé đáp ứng số lượng phương tiện lớn trở nên kém hiệu quả. Các mô hình giữ xe thông minh hiện tại đang áp dụng công nghệ cảm biến và các phần mềm quản lý thông qua RFID dé quản lý các 6 đỗ trong bãi giữ xe.
Tuy nhiên, các mô hình giữ xe này dang gặp phải khó khăn do các cảm biến không thé phân biệt được được giữa các phương tiện và người hoặc các vật thê khác. Do đó, sự sai sót trong quản lý sẽ là quá lớn. Hơn nữa, việc mở rộng mô hình giữ xe sẽ tốn nhiều chi phí do số lượng cảm biến sẽ tỉ lệ thuận với số lượng ô đỗ. Ở mặt khác, các dự án Smart City có đề xuất những mô hình giữ xe sử dụng AI.
Các mô hình giữ xe này giải quyết được những nhược điểm của việc sử dụng cảm biến băng cách xử lý dữ liệu hình ảnh từ camera trên Cloud. Tuy nhiên, việc tính toán trên Cloud sẽ có những hạn chế như độ trễ cao, thông tin không được bảo mật. Vì vậy dé giải quyết bài toán trên, dé tài khóa luận sẽ đề xuất một hệ thống quản lý phương tiện trong bãi giữ xe bán tự động gồm camera thông minh, máy chủ và ứng dụng di động. Bằng các thuật toán học sâu về nhận dạng đối tượng và ký tự quang học, hệ thống camera gồm máy tính nhúng Jetson Nano và USB Camera có thé nhận diện và đọc biển số thông qua xử lý hình ảnh trong thời gian thực với chi phí thấp, hạn chế sự phụ thuộc vào yêu tô con người.
Các thông tin biên sô sẽ được gửi lên máy chủ được xây dựng riêng bằng NodeJS và được cập nhật lên ứng dụng đi động đóng vai trò như một thẻ xe điện tử. Vị trí ô đỗ sẽ được ứng dụng di động hướng dẫn thông qua dịch vụ định vị toàn câu - GPS, giúp giảm di sự cân thiệt của các cảm biên ở mỗi 6 do. Hơn nữa, người dùng có thể được cập nhật thông tin của bãi giữ xe, đặt chỗ trước, và tìm lại vị trí ô đỗ dễ dang hơn thông qua ứng dụng di động, giảm thiêu được thời gian tìm kiếm bãi giữ xe. Mục tiêu đề tài Mục tiêu của đề tài khóa luận này là xây dựng một hệ thống camera thông minh dé quan lý các phương tiện trong bãi giữ xe với các tiêu chí cụ thé như sau: Ap dụng các mô hình học sâu về nhận dang đối tượng, ký tự quang học dé xây dựng ứng dụng có khả năng nhận diện và đọc được thông tin biển số trong hình ảnh từ camera.
Triển khai ứng dụng đó trên máy tính nhúng Jetson Nano có gan USB Camera dé hoàn thiện hệ thong camera thông minh có thé nhận diện va đọc bién số trong thời gian thực. Áp dụng ngôn ngữ lập trình NodeJS, hệ quan trị cơ sở dữ liệu MongoDB đề xây dựng máy chủ Backend và cơ sở đữ liệu nhằm quản lý thông tin biển số gửi từ máy tính nhúng Jetson Nano. Xây dựng ứng dụng di động với may chủ Backend dé cung cấp giao diện hién thị thông tin bãi giữ xe, giúp người dùng điều khiển phương tiện vào đúng 6 đỗ thông qua GPS, và thanh toán trực tiếp thông qua ví điện tử. Đối tượng nghiên cứu Với các tiêu chí trên, đề tài khóa luận sẽ tập trung nghiên cứu các đối tượng sau: Nghiên cứu các mô hình học sâu về nhận diện đối tượng và ký tự quang học, các kỹ thuật xử lý hình anh dé áp dụng vào ứng dụng camera thông minh có thể nhận diện và đọc biên sô xe.
- _ Nghiên cứu về máy tính nhúng Jetson Nano và USB Camera nhằm tận dụng kha năng xử lý hình ảnh của máy tính nhúng dé triển khai ứng dụng nhận diện và đọc biển số xe trong thời gian thực. - _ Nghiên cứu về ngôn ngữ Java, NodeJS, hệ quản trị cơ sở dit liệu MongoDB dé xây dựng máy chủ Backend và ứng dụng di động nhằm quản lý và lưu trữ thông tin phương tiện của người dùng. Phạm vi nghiên cứu Đề tài khóa luận sẽ được thực hiện trên mô hình bãi giữ xe ô tô trong trường học và các khu dân cư với quy mô khoảng 100 xe. Các thuật toán, kỹ thuật được sử dụng trong dé tài có thé được tinh chỉnh phù hợp với nhiều hoàn cảnh sử dụng khác.
Phương pháp nghiên cứu Các phương pháp nghiên cứu mà khóa luận sử dụng sẽ bám sat với các mục tiêu đã dé ra nhăm dem lại kết quả cốt lõi, đảm bảo tính chính xác của luồng hoạt động của hệ thống: - Tim hiểu va xay dung kiến trúc mô hình hoạt động của hệ thống dựa trên các mục tiêu đã đề ra nhằm có được cái nhìn tong quat vé hé thống, luồng xử ly và các công nghệ cần sử dụng. - Tim hiểu về máy tính nhúng Jetson Nano và USB Camera để có được những thông tin về máy tính nhúng, những ưu nhược diém và dé có thé sử dụng máy tinh nhúng hiệu quả nhất. - Tim hiểu về các mô hình hoc sâu về nhận dạng đối tượng, ky tự quang học va sau đó triển khai trên máy tính nhúng Jetson Nano, thu thập thông tin về hiệu suất, độ chính xác của các thuật toán, tiễn hành tinh chỉnh nhằm chon ra thuật toán tối ưu nhất theo mục tiêu của khóa luận. - _ Nghiên cứu về các công nghệ web, ứng dụng di động nhằm chọn ra các công nghệ phù hợp với luồng xử lý, yêu cầu của hệ thống nhất.
Kết hợp ứng dụng di động, máy chủ va máy tính nhúng dé có được một hệ thống camera thông minh có thê giảm sát phương tiện trong bãi giữ xe hoàn chỉnh. Tiến hành kiểm thử mô hình trong môi trường thực tế, thực hiện đánh giá, so sánh với kết quả ban đầu đã dé ra và tiến hành tinh chỉnh dé có được kết quả tốt nhất. Câu trúc khóa luận Trong báo cáo khóa luận này sẽ trình bày các cơ sở lý thuyết, kiến thức và công nghệ đã được sử dụng trong đề tài khóa luận, cùng với những phân tích, đánh giá về các công nghệ ấy. Những nội dung ấy của báo cáo khóa luận sẽ được trình bày như sau: Chương 1: MỞ ĐẦU- Trình bày tổng quan về lý do chọn dé tài, mục tiêu dé tai hướng tới, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu của đề tài.
Chương 2: CÁC CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN- Trình bày chỉ tiết về cơ sở lý thuyết của các công nghệ, công cụ, thư viện, thiết bị đã được sử dụng trong đề tài. Chương 3: PHAN TÍCH VÀ THIET KE HỆ THONG- Trình bày và phân tích cụ thé mô hình hệ thống, các yêu cầu của mô hình và luồng hoạt động của mô hình đó. Chương 4: KET QUA THỰC HIỆN- Trình bày về kết quả đã đạt được từ đề tài, minh hoạ kết quả và các bước hoạt động trong môi trường thực tế. Chương 5: TÔNG KÉT - Tổng kết lại đề tài khóa luận, nêu lên ý nghĩa của đề tài, các kết quả đã đạt được, nhìn nhận, đánh giá những ưu nhược điểm hiện tại và rút ra hướng giải quyết, phát triển sau này.
Chương 2: CÁC CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN 2. Giới thiệu về Edge Computing Edge Computing - Điện Toán Biên là một mô hình điện toán được ra đời do sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ IoT, khi các nhu cầu xử lý dữ liệu trong thời gian thực ngay cảng tang cao. Mô hình điện toán biên là mô hình điện toán phân tan ma ở đó các dữ liệu sẽ được xử lý ở các thiết bị ngoại biên thay vì trên máy chủ. Với đặc tính “gần với nguồn dữ liệu", mô hình này sẽ giúp việc tính toán dữ liệu diễn ra trong thời gian thực và tiết kiệm lưu lượng băng thông, cũng như độ trễ từ nguồn dữ liệu đến máy chủ.
ee ni EDGE Edge Node Edge Node Service delivery Computing offload loT management Storage & caching ciao waa Hình 2.1 Kiến trúc mô hình điện toán biên [1] 2. Ưu điểm của Edge Computing Mô hình điện toán biên là mô hình phô biến nhất được triển khai với hệ thống IoT vì những ưu điểm sau: - Tính bảo mật đữ liệu cao: Băng việc xử lý dữ liệu ở ngay trên thiết bị biên, sự hiện diện của các thông tin nhạy cảm sẽ được hạn chế đáng kế trên đường truyền. - Sử dụng lưu lượng băng thông hiệu qua: Sau khi xử lý dữ liệu từ nguồn, các thiết bị biên chỉ truyền đi lượng nhỏ thông tin cần thiết để ứng dụng hoạt động. Điều này giúp ứng dụng sử dụng băng thông hiệu quả hơn, đồng thời giảm độ trễ khi truyền, đảm bảo nhu cầu xử lý thời gian thực.
Áp dụng Edge Computing vào đề tài Edge Computing được áp dụng vào đề tài để phục vụ cho việc xử lý dữ liệu hình ảnh từ camera, thực hiện nhận dạng đối tượng và ký tự để lây thông tin biển số xe rồi sau đó mới gửi lên cho máy chủ. Giới thiệu về Object Detection Sự phát triển của công nghệ IoT đã mang trí tuệ nhân tạo vào đời sống con người ngày càng nhiều hơn. Từ các trợ lý ảo thông minh trên điện thoại đến tủ lạnh thông minh có thé gợi ý món ăn. Object Detection - Nhận diện đối tượng là một trong những đột phá về trí tuệ nhân tạo.
Bằng việc xử lý hình ảnh và áp dụng các mô hình học sâu, Object Detection giúp máy tính xác định các đối tượng và phạm vi, vi tri của các đối tượng ay trong một bức anh. Pham vi đối tượng nhận biết tùy thuộc vào bộ dữ liệu cung cấp cho quá trình huấn luyện mô hình.2 Nhận diện các đối tượng trong bức ảnh đường phố [2] 2.