Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng của các phương tiện giao thông cá nhân tại Việt Nam, đặc biệt là xe máy, tạo ra áp lực lớn đối với công tác tổ chức và quản lý tại các bãi đỗ xe. Phương thức giữ xe truyền thống sử dụng vé giấy bộc lộ nhiều điểm hạn chế trong thực tế vận hành: tốn kém nguồn nhân lực trực tiếp ghi vé, thời gian xử lý thủ công kéo dài gây ùn tắc giao thông cục bộ tại cổng kiểm soát vào các khung giờ cao điểm, và tiềm ẩn nguy cơ sai sót do con người. Ngoài ra, vé giấy dễ bị nhàu nát hoặc hư hỏng dưới tác động của thời tiết, không thể quản lý và ghi nhận thông tin nhận dạng của người điều khiển phương tiện, đồng thời tạo kẽ hở cho hành vi làm giả vé nhằm mục đích xấu mà nhân viên bảo vệ khó phát hiện bằng mắt thường. Nhằm giải quyết các bất cập này, đề tài "Tìm hiểu và xây dựng hệ thống giữ xe thông minh có nhận diện biển số xe" được thực hiện nhằm ứng dụng công nghệ thẻ RFID và kỹ thuật thị giác máy tính vào quy trình kiểm soát bãi xe tự động.

Theo văn bản khóa luận, mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm các nội dung cụ thể sau:

  1. Tìm hiểu thông tin về biển số xe Việt Nam.
  2. Tìm hiểu về xử lý ảnh và các kỹ thuật nhận diện biển số xe.
  3. Tìm hiểu về các phần mềm giữ xe thông minh hiện có trên thị trường.
  4. Tìm hiểu các thuật toán nhận dạng.
  5. Tìm hiểu thư viện OpenCV.
  6. Xây dựng ứng dụng nhận dạng biển số xe.
  7. Nghiên cứu và cải thiện các thuật toán nhận diện hiện đang được sử dụng.
  8. Xây dựng hệ thống giữ xe thông minh tích hợp nhận dạng biển số xe có các tính năng:
    • Quản lý việc giữ xe có sử dụng thẻ RFID.
    • Giao tiếp giữa máy tính với camera.
    • Nhận dạng biển số từ ảnh chụp.
    • Quản lý thống kê, tìm kiếm nhật ký xe ra vào.
    • Thống kê số lượng lần ra vào theo tháng.
    • Ghi nhận nhật ký vi phạm của từng xe ra vào.
    • Sao lưu, phục hồi hệ thống.
    • Xây dựng phương án năng lượng dự phòng cho hệ thống.
    • Quản trị hệ thống, phân quyền cho người dùng.
  9. Thử nghiệm hệ thống ngoài thực tế.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định rõ ràng:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các phương pháp tiền xử lý dữ liệu ảnh; các thuật toán phục vụ cho việc phát hiện và nhận dạng ảnh; bộ thư viện xử lý ảnh OpenCV; nguyên tắc hoạt động của hệ thống nhận dạng biển số xe ở bãi giữ xe; cơ sở dữ liệu biển số xe; ngôn ngữ lập trình C# và hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server.
  • Phạm vi nghiên cứu: Biển kiểm soát xe máy tại Việt Nam (kích thước tiêu chuẩn: chiều cao 140 mm, chiều dài 190 mm, bao gồm biển 4 số và 5 số); quy chuẩn màu sắc và ký tự (nền trắng chữ đen của xe cá nhân/doanh nghiệp, nền đỏ chữ trắng của quân đội, nền xanh chữ trắng của cơ quan hành chính, nền vàng của cơ giới chuyên dụng/biên phòng/khu kinh tế cửa khẩu, biển xe có yếu tố nước ngoài NG, NN); bài toán xử lý ảnh và nhận dạng biển số xe máy; các phần mềm nhận diện biển số và ứng dụng hỗ trợ quản lý bãi xe đang lưu hành tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp nền tảng lý thuyết xử lý ảnh số, lý thuyết học máy phân loại và kỹ thuật phần cứng nhúng:

  • Xử lý ảnh và khử nhiễu: Xử lý ảnh được định nghĩa là một phân ngành trong xử lý số tín hiệu nhằm biến đổi ảnh đầu vào để nâng cao chất lượng hoặc trích xuất kết luận. Quy trình xử lý ảnh chuẩn gồm 6 khối chức năng: Thu nhận hình ảnh $\rightarrow$ Tiền xử lý ảnh $\rightarrow$ Chọn lọc các đặc trưng $\rightarrow$ Hậu xử lý $\rightarrow$ So sánh và quyết định $\rightarrow$ Kết luận. Khóa luận nghiên cứu ba dạng nhiễu chính (nhiễu cộng, nhiễu nhân, nhiễu xung) và triển khai các kỹ thuật khử nhiễu trong OpenCV:
    • Lọc trung bình (Blur): Làm trơn ảnh, khử nhiễu hạt dựa trên trung bình cộng các điểm lân cận.
    • Lọc trung vị (Median Filter): Kỹ thuật lọc phi tuyến loại bỏ hiệu quả nhiễu muối tiêu và nhiễu đốm mà vẫn duy trì độ phân giải của ảnh.
    • Lọc Gauss: Nhân chập ảnh gốc với ma trận lọc Gauss, điểm ảnh gần trung tâm có trọng số lớn hơn điểm ở xa.
    • Bộ lọc tìm biên Sobel và Laplace: Bộ lọc Sobel xấp xỉ đạo hàm bậc nhất theo hai hướng $x$ và $y$; bộ lọc Laplace xấp xỉ đạo hàm bậc hai để phân tích biên cục bộ.
  • Toán tử mẫu nhị phân cục bộ (LBP) và bộ phân loại tầng (Cascade Classifier): Toán tử LBP mô tả kết cấu ảnh bằng cách gán nhãn pixel dựa trên ngưỡng lân cận 3x3 quanh pixel trung tâm theo công thức: $$LBP(y_p) = \sum_{n=0}^{7} s(i_n - i_p) 2^n$$ Khóa luận áp dụng biến thể LBP đa khối (MB-LBP), tính toán giá trị trung bình trên các khối pixel lân cận nhằm tăng tốc độ xử lý. Cấu trúc Cascade Classifier liên kết các bộ phân loại yếu (weak classifiers) dựa trên cây quyết định thành một bộ phân loại mạnh, cho phép loại bỏ sớm các cửa sổ âm tính với chi phí tính toán thấp. Kỹ thuật cửa sổ trượt (sliding window), kim tự tháp Gaussian (Gaussian pyramid) và thuật toán Non-maximum suppression được dùng để xử lý tỷ lệ và loại bỏ các cửa sổ phát hiện trùng lặp. Đề tài cũng so sánh với tính năng Haar-like wavelet.
  • Máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM): SVM hoạt động dựa trên nguyên lý cực tiểu hóa rủi ro có cấu trúc (SRM), tìm kiếm siêu phẳng quyết định tối ưu có khoảng cách biên (margin) lớn nhất giữa hai lớp dữ liệu. Để giải bài toán nhận dạng ký tự đa lớp (hơn 2 lớp), tác giả áp dụng chiến lược "một-đối-một" (one-against-one), chia bài toán $k$ lớp thành $\frac{k(k-1)}{2}$ bộ phân lớp nhị phân độc lập.
  • Công nghệ nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID) và Arduino:
    • Hệ thống RFID gồm thẻ RFID (chứa chip lưu trữ dữ liệu từ 96 đến 512 bit và ăng-ten) và đầu đọc (Reader). Thẻ được phân loại thành thẻ chủ động (Active tag - có pin nuôi nguồn, khoảng cách đọc xa) và thẻ thụ động (Passive tag - không có pin, hoạt động nhờ năng lượng sóng vô tuyến từ đầu đọc, tầm đọc ngắn). Ba dải tần số chính: tần số thấp LF (120 kHz – 125 kHz), tần số cao HF (13.56 MHz, khoảng cách đọc 10 cm – 1 m), sóng cao tần UHF (300 MHz – 3 GHz).
    • Khóa luận sử dụng module RFID-RC522 (tần số 13.56 MHz) kết nối với bo mạch vi điều khiển Arduino Uno (chip ATmega328P, thạch anh 16 MHz, điện áp hoạt động 7V – 12V, 14 chân I/O kỹ thuật số).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện thông qua việc thu thập tập dữ liệu ảnh biển số thực tế, phân chia thành tập ảnh dương (chứa biển số) và tập ảnh âm (không chứa biển số). Tác giả sử dụng công cụ Object Locator để trích xuất đặc trưng hình học phục vụ quá trình huấn luyện bộ nhận dạng LBP cascade và SVM. Dữ liệu hệ thống được mô hình hóa và quản trị trên Microsoft SQL Server.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống giữ xe thông minh được thiết kế theo mô hình tích hợp giữa phần cứng nhúng và phần mềm quản trị:

  • Kiến trúc phần cứng: Bo mạch Arduino Uno đóng vai trò trung gian giao tiếp, kết nối với module đọc thẻ RFID-RC522 qua các chân tín hiệu số để tiếp nhận mã thẻ RFID khi người dùng quẹt thẻ, sau đó truyền chuỗi mã thẻ lên máy tính qua cổng giao tiếp nối tiếp (Serial/USB). Camera quan sát được thiết lập cấu hình giao tiếp (thông qua chuỗi cấu hình RTSP/HTTP trong phần mềm) để chụp ảnh người điều khiển và biển số xe tại vị trí dừng quy định. Hệ thống sử dụng bộ lưu điện UPS Santak TG500 làm giải pháp năng lượng dự phòng, đảm bảo tính liên tục của dữ liệu khi xảy ra sự cố mất điện lưới.
  • Quy trình vận hành logic:
    • Quy trình xe vào: Phương tiện dừng trước vạch $\rightarrow$ Quẹt thẻ RFID $\rightarrow$ Hệ thống kiểm tra: nếu thẻ không hợp lệ thì từ chối, nếu thẻ hết hạn thì hiển thị thông báo, nếu thẻ hợp lệ thì kích hoạt camera chụp đồng thời ảnh người và ảnh biển số $\rightarrow$ Thuật toán LBP cascade định vị vùng biển số, SVM nhận dạng chuỗi ký tự $\rightarrow$ Lưu bản ghi vào bảng Xe_Vao và mở barrier cho xe vào.
    • Quy trình xe ra: Phương tiện dừng tại làn ra $\rightarrow$ Quẹt thẻ RFID $\rightarrow$ Hệ thống truy vấn thông tin lượt vào tương ứng từ cơ sở dữ liệu $\rightarrow$ Camera chụp ảnh biển số và ảnh người lúc ra $\rightarrow$ Đối chiếu biển số lúc vào và lúc ra $\rightarrow$ Nếu trùng khớp, hệ thống tính phí (đối với khách vãng lai) hoặc kiểm tra hạn vé (đối với khách tháng), ghi nhận dữ liệu vào bảng Xe_Ra và mở barrier; nếu có sai lệch, hệ thống phát cảnh báo vi phạm.
  • Cơ sở dữ liệu hệ thống: Được cài đặt trên SQL Server, bao gồm 17 bảng dữ liệu quan hệ được chuẩn hóa:
STT Tên bảng Mã bảng Chức năng lưu trữ chính
1 Nhân viên NhanVien Thông tin nhân viên, tài khoản, mật khẩu, chức vụ, ảnh, trạng thái
2 Khách hàng KhachHang Thông tin chủ xe đăng ký vé tháng, số CMND, số phòng, ảnh
3 Xe Xe Mã xe, biển số xe, màu sắc xe, ảnh xe, mã khách hàng
4 Loại vé LoaiVe Danh mục loại vé (vé lượt, vé tháng) và mức thu phí
5 Thẻ RFID TheRFID Mã định danh thẻ RFID, loại vé gán cho thẻ, trạng thái hoạt động
6 Vé tháng VeThang Quản lý đăng ký vé tháng, ngày bắt đầu, ngày kết thúc, mã xe, mã thẻ
7 Máy tính MayTinh Danh mục các máy tính trạm trong mạng nội bộ, địa chỉ IP, mã cổng
8 Xe vào Xe_Vao Nhật ký lượt xe vào: mã gửi, mã thẻ, ảnh biển số vào, ảnh người vào, giờ vào
9 Cổng Cong Thông tin cổng kiểm soát, chức năng (vào/ra), trạng thái thiết bị
10 Xe ra Xe_Ra Nhật ký lượt xe ra: mã vào tham chiếu, ảnh biển số ra, ảnh người ra, giờ ra
11 Vi phạm ViPham Ghi nhận các trường hợp biển số không khớp, vi phạm an ninh bãi xe
12 Cấu hình Camera CauHinh_Camera Hãng sản xuất camera và chuỗi URL kết nối luồng hình ảnh
13 Chức vụ ChucVu Danh mục các chức vụ công việc của nhân viên trong hệ thống
14 Nhân viên - Chức vụ NhanVien_ChucVu Bảng liên kết trung gian thể hiện quan hệ nhiều-nhiều giữa nhân viên và chức vụ
15 Nhóm người dùng NhomNguoiDung Phân nhóm quyền hạn người sử dụng phần mềm
16 Phân quyền PhanQuyen Danh mục các quyền thao tác chức năng trong ứng dụng
17 Phân quyền - Nhóm PhanQuyen_NhomNguoiDung Bảng liên kết trung gian gán các quyền cụ thể cho từng nhóm người dùng

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày bối cảnh thực tiễn, tính cấp thiết và mục tiêu của đề tài. Tác giả nêu rõ các bất cập của mô hình giữ xe truyền thống bằng vé giấy và xác định đối tượng, phạm vi nghiên cứu tập trung vào xe máy tại Việt Nam. Chương này phân tích chi tiết quy chuẩn biển số xe máy Việt Nam: kích thước tiêu chuẩn 140 mm x 190 mm, quy định về màu sắc nền biển, màu chữ, ký hiệu seri địa phương và số thứ tự cấp phát cho các nhóm đối tượng (cá nhân, quân đội, cơ quan hành chính, xe chuyên dụng, tổ chức nước ngoài). Tiếp theo, tác giả thiết lập quy trình nghiệp vụ kiểm soát xe vào và xe ra cho khách hàng định kỳ (vé tháng). Về mặt kỹ thuật, chương giới thiệu các khái niệm xử lý ảnh cơ bản, sơ đồ 6 bước của hệ thống xử lý ảnh số, các bước trong bài toán nhận dạng biển số (từ chụp ảnh, định vị biển số, định vị ký tự, nhận dạng ký tự, sắp xếp ký tự đến trả về kết quả) và các khó khăn thực tế do góc chụp, độ phân giải camera và ánh sáng môi trường. Cuối cùng, chương phân tích các bộ lọc khử nhiễu trong thư viện OpenCV kèm cấu trúc hàm gọi C++: bộ lọc làm mịn Blur(), bộ lọc tìm biên đạo hàm bậc nhất Sobel() và bộ lọc đạo hàm bậc hai Laplacian().

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 đi sâu vào nền tảng toán học và kỹ thuật của các thuật toán nhận dạng mẫu cùng công nghệ phần cứng. Tác giả trình bày chi tiết toán tử mẫu nhị phân cục bộ (LBP), công thức toán học tính ngưỡng lân cận 8 điểm, và cấu trúc mở rộng LBP đa khối (MB-LBP). Chương phân tích cơ chế phân tầng (Cascade classifier) kết hợp thuật toán cửa sổ trượt, kim tự tháp Gaussian và kỹ thuật Non-maximum suppression nhằm lọc bỏ các cửa sổ âm tính và trích xuất đặc trưng có xác suất cao. Tính năng Haar-like wavelet cũng được giới thiệu thông qua phương thức tính tổng sai biệt giữa vùng đen và vùng trắng. Phần tiếp theo trình bày lý thuyết máy học Support Vector Machines (SVM) dựa trên nguyên lý SRM, cách giải bài toán biên tối ưu thông qua toán tử Lagrange, cùng chiến lược "một-đối-một" (one-against-one) với $\frac{k(k-1)}{2}$ hàm phân tách để giải quyết bài toán nhận dạng nhiều phân lớp ký tự. Về công nghệ phần cứng, chương cung cấp thông tin toàn diện về nền tảng Arduino (thông số kỹ thuật các bo mạch Uno, Mega, Nano, Leonardo, Micro) và nguyên lý hoạt động của công nghệ nhận dạng tần số vô tuyến RFID (cấu tạo thẻ RFID gồm chip và ăng-ten, đầu đọc reader, cơ chế truyền năng lượng cảm ứng điện từ, so sánh thẻ chủ động và thụ động, các dải tần số LF, HF, UHF). Cuối chương là sơ đồ kết nối chân vật lý giữa module đọc thẻ RFID-RC522 với bo mạch Arduino Uno.

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Chương 3 tập trung vào công tác mô hình hóa chức năng và dữ liệu của phần mềm quản lý bãi xe thông minh. Tác giả xây dựng mô hình thực thể kết hợp (E-R) phản ánh các mối quan hệ giữa nhân viên, khách hàng, phương tiện, thẻ RFID và các giao dịch gửi xe. Tiếp đó, hệ thống được phân rã thành mô hình phân cấp chức năng, bao gồm các phân hệ: quản lý xe vào, quản lý xe ra, quản lý vé tháng, quản lý danh mục (khách hàng, xe, thẻ, camera, máy tính), phân quyền người dùng và sao lưu/phục hồi hệ thống. Cơ sở dữ liệu được thiết kế chi tiết trên SQL Server với 17 bảng quan hệ, xác định rõ ràng tên trường, mã trường, kiểu dữ liệu, kích cỡ, khóa chính (K) và khóa ngoại (FK). Bên cạnh đó, chương mô tả tiến trình luân chuyển thông tin qua hệ thống biểu đồ luồng dữ liệu (DFD): mô hình DFD mức 0 (mô tả tổng quát tương tác giữa thực thể ngoài và hệ thống), mô hình DFD mức 1 (phân rã thành các luồng xử lý chính), và mô hình DFD mức 2 chi tiết cho ba tác vụ cốt lõi: chức năng Cho xe vào, chức năng Cho xe ra, và chức năng Gia hạn thẻ vé tháng.

CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ VẬN HÀNH

Chương 4 mô tả quá trình triển khai thực tế của ứng dụng và thực nghiệm giải thuật. Tác giả trình bày quy trình chuẩn bị dữ liệu huấn luyện cho bộ phân loại LBP cascade: phân chia tập dữ liệu thành tập ảnh dương (chứa biển số) và tập ảnh âm (không chứa biển số); sử dụng phần mềm hỗ trợ Object Locator để đánh dấu vùng quan tâm và trích xuất đặc trưng hình ảnh. Tiếp theo là quá trình xây dựng mô hình SVM để nhận dạng các ký tự chữ và số sau khi đã tách biên. Hệ thống nhận dạng biển số hoàn chỉnh được tích hợp từ khâu phát hiện vùng biển (LBP cascade) đến khâu đọc ký tự (SVM). Chương tổng hợp kết quả thực nghiệm thông qua các bảng dữ liệu: Bảng 4.1 (Cấu hình máy tính thử nghiệm), Bảng 4.2 (Thông tin bộ ảnh huấn luyện và kiểm thử), Bảng 4.3 (Đánh giá độ chính xác của mô hình) và Biểu đồ 1 (Tỉ lệ nhận dạng biển số). Về mặt giao diện phần mềm, chương minh họa chi tiết 17 màn hình chức năng được xây dựng trên ngôn ngữ C#: màn hình đăng nhập, cấu hình thông tin hệ thống, giao diện giám sát chính, màn hình kiểm soát làn xe vào, màn hình kiểm soát làn xe ra, danh mục camera, quản lý nhân viên, quản lý phân quyền, quản lý khách hàng, quản lý thẻ RFID, quản lý vé tháng, quản lý xe ra vào, danh mục xe, thống kê vi phạm, quản lý máy tính mạng cục bộ và giao diện sao lưu dữ liệu (backup). Cuối chương giới thiệu việc tích hợp thiết bị bộ lưu điện UPS Santak TG500 để đảm bảo an toàn nguồn điện cho trạm kiểm soát.

CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương 5 đúc kết lại toàn bộ kết quả đạt được của khóa luận, đồng thời thẳng thắn chỉ ra các hạn chế còn tồn tại và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm nâng cao hiệu năng và mở rộng phạm vi ứng dụng của hệ thống trong thực tế.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành các nội dung nghiên cứu và triển khai theo đúng mục tiêu đặt ra:

  • Kết quả kỹ thuật và số liệu thực nghiệm:
    • Xây dựng thành công ứng dụng giữ xe thông minh trên nền tảng C# tích hợp thư viện OpenCV, kết hợp xử lý ảnh nhận diện biển số xe máy với công nghệ thẻ RFID tần số 13.56 MHz.
    • Ứng dụng thành công thuật toán MB-LBP kết hợp Cascade Classifier để định vị vùng biển số và thuật toán SVM phân loại đa lớp (chiến lược một-đối-một) để nhận dạng chính xác các ký tự trên biển số xe máy Việt Nam.
    • Thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu quan hệ gồm 17 bảng chuẩn hóa trên SQL Server, lưu trữ đầy đủ thông tin nhân sự, khách hàng, phương tiện, trạng thái thẻ và nhật ký hình ảnh lượt xe vào/ra.
    • Tích hợp thành công phần cứng vi điều khiển Arduino Uno giao tiếp với module RFID-RC522, truyền nhận tín hiệu ổn định lên máy tính điều khiển qua cổng Serial.
    • Xây dựng giải pháp duy trì hoạt động liên tục cho trạm kiểm soát thông qua thiết bị lưu điện dự phòng UPS Santak TG500.
  • Giải pháp và kiến nghị của tác giả:
    • Đề xuất quy trình nhận dạng hai giai đoạn: sử dụng bộ lọc tiền xử lý (Blur, Sobel, Laplace) và MB-LBP cascade để định vị nhanh khung biển số với chi phí tính toán thấp, sau đó áp dụng SVM để nhận dạng chi tiết từng ký tự nhằm đảm bảo độ chính xác phân loại.
    • Kiến nghị áp dụng mô hình quản lý kép bằng cả mã định danh thẻ RFID và hình ảnh biển số/người lái chụp thực tế tại cổng nhằm triệt tiêu hoàn toàn khả năng sử dụng thẻ giả hoặc tráo đổi xe trong bãi giữ.
  • Đóng góp so với các phương pháp trước:
    • Tác giả tự nêu đóng góp trong việc thay thế hoàn toàn phương pháp giữ xe thủ công bằng vé giấy, giúp giảm tải khối lượng công việc của nhân viên bảo vệ, rút ngắn thời gian xử lý thủ tục ghi thẻ tại cổng, hạn chế tình trạng ùn tắc giao điểm giờ cao điểm.
    • Chuẩn hóa quy trình nhận diện bám sát quy chuẩn biển số xe máy thực tế tại Việt Nam (kích thước 140 mm x 190 mm, phân chia biển 4 số và 5 số, nhiều màu sắc biển khác nhau).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản khóa luận ghi nhận các hạn chế và hướng mở cụ thể:

  • Hạn chế của đề tài:
    • Tỉ lệ nhận dạng biển số bị ảnh hưởng đáng kể bởi chất lượng thu nhận hình ảnh: các loại camera có độ phân giải khác nhau cho ra tỉ lệ nhận dạng khác nhau; điều kiện ánh sáng môi trường thay đổi (quá tối, chói sáng hoặc ngược sáng) làm gia tăng sai sót trong quá trình phân đoạn và nhận dạng.
    • Tư thế phương tiện dừng trước vạch kiểm soát và góc chụp của camera nếu bị lệch nhiều so với góc chụp chuẩn sẽ dẫn đến sai lệch biên hoặc không thể định vị được biển số.
    • Các trường hợp biển số xe ngoài thực tế bị dính bùn đất, mờ số, trầy xước sơn hoặc bị cong vênh vật lý làm suy giảm độ chính xác của thuật toán rút trích đặc trưng.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Nghiên cứu tối ưu hóa và cải thiện thuật toán xử lý ảnh, nâng cao khả năng thích ứng của mô hình nhận dạng trong các điều kiện môi trường ánh sáng phức tạp và góc nghiêng bất lợi.
    • Thử nghiệm và nâng cấp các dòng camera giám sát chuyên dụng có độ phân giải cao và tốc độ quét khung hình tốt hơn.
    • Mở rộng phạm vi nhận dạng cho các loại phương tiện cơ giới khác, đặc biệt là ô tô.
    • Tích hợp thêm các module an ninh nâng cao như công nghệ nhận diện khuôn mặt người điều khiển xe.
    • Nghiên cứu tích hợp hệ thống điều khiển barrier đóng/mở hoàn toàn tự động và mở rộng các giải pháp thanh toán điện tử không dùng tiền mặt.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận có giá trị tham khảo rõ ràng trong các phạm vi sau:

  • Đối tượng thụ hưởng:
    • Sinh viên các ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật máy tính và Điện tử - Viễn thông đang thực hiện đồ án tốt nghiệp hoặc các dự án nghiên cứu ứng dụng về thị giác máy tính, nhận dạng mẫu và hệ thống nhúng IoT.
    • Các kỹ sư phần mềm đang xây dựng hệ thống kiểm soát xe ra vào, bãi đỗ xe thông minh hoặc hệ thống giám sát an ninh tòa nhà.
  • Các nội dung có giá trị tham khảo cao:
    • Chương 2 và Chương 4: Cung cấp cơ sở toán học chi tiết của toán tử MB-LBP cascade và thuật toán SVM một-đối-một, kèm theo quy trình huấn luyện bộ nhận dạng bằng công cụ Object Locator và sơ đồ kết nối chân giữa module RFID-RC522 với Arduino Uno.
    • Chương 3: Cung cấp thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ hoàn chỉnh (17 bảng trên SQL Server với đầy đủ thuộc tính, kiểu dữ liệu, khóa chính, khóa ngoại) và hệ thống biểu đồ luồng dữ liệu DFD mức 0, mức 1, mức 2, có thể sử dụng làm khung tham chiếu cho các ứng dụng quản lý bãi đỗ xe thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng thuật toán nào cho bài toán định vị biển số và nhận dạng ký tự?
Tác giả sử dụng toán tử mẫu nhị phân cục bộ đa khối kết hợp bộ phân loại tầng (MB-LBP cascade classifier) để định vị vùng biển số từ ảnh chụp camera, và sử dụng máy học vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM) theo chiến lược "một-đối-một" (one-against-one) để phân loại và nhận dạng từng ký tự chữ và số trên biển kiểm soát.

2. Thành phần phần cứng nào được sử dụng để đọc thẻ RFID và giao tiếp với máy tính điều khiển?
Hệ thống sử dụng module đọc thẻ RFID-RC522 (tần số hoạt động 13.56 MHz) kết nối trực tiếp với các chân I/O của bo mạch vi điều khiển Arduino Uno (chip ATmega328P). Arduino Uno tiếp nhận tín hiệu từ thẻ RFID và truyền chuỗi mã định danh lên máy tính quản trị thông qua cổng giao tiếp nối tiếp Serial/USB.

3. Cơ sở dữ liệu của hệ thống được xây dựng trên hệ quản trị nào và gồm bao nhiêu bảng?
Cơ sở dữ liệu được thiết kế và cài đặt trên hệ quản trị Microsoft SQL Server, bao gồm 17 bảng dữ liệu quan hệ được chuẩn hóa: NhanVien, KhachHang, Xe, LoaiVe, TheRFID, VeThang, MayTinh, Xe_Vao, Cong, Xe_Ra, ViPham, CauHinh_Camera, ChucVu, NhanVien_ChucVu, NhomNguoiDung, PhanQuyen, và PhanQuyen_NhomNguoiDung.

4. Khóa luận đề xuất giải pháp kỹ thuật nào để đảm bảo hệ thống không bị gián đoạn khi xảy ra mất điện?
Tác giả tích hợp thiết bị bộ lưu điện dự phòng UPS Santak TG500 vào kiến trúc phần cứng của hệ thống nhằm duy trì nguồn điện liên tục cho máy tính kiểm soát và các thiết bị ngoại vi khi xảy ra sự cố gián đoạn điện lưới.

5. Kích thước và đặc điểm chuẩn của biển số xe máy Việt Nam được tác giả khảo sát trong đề tài là gì?
Biển số xe máy Việt Nam được khảo sát có kích thước tiêu chuẩn gồm chiều cao 140 mm và chiều dài 190 mm, làm bằng hợp kim nhôm sắt có sơn phản quang, dập nổi hình Quốc huy; phân loại theo màu sắc (nền trắng chữ đen cho cá nhân/doanh nghiệp, nền đỏ chữ trắng cho quân đội, nền xanh chữ trắng cho cơ quan hành chính) và chia thành hai dạng bố cục: biển 4 số và biển 5 số.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Tìm hiểu và xây dựng hệ thống giữ xe thông minh có nhận diện biển số xe" của sinh viên Lê Trọng Hiếu và Đỗ Cao Thịnh đã giải quyết trọn vẹn bài toán tự động hóa kiểm soát bãi đỗ xe máy thông qua việc kết hợp giữa công nghệ thẻ RFID-RC522 trên nền vi điều khiển Arduino Uno và thị giác máy tính với các thuật toán MB-LBP cascade, SVM trên thư viện OpenCV. Đồ án xây dựng hoàn chỉnh ứng dụng quản trị bằng ngôn ngữ C# kết nối cơ sở dữ liệu gồm 17 bảng trên SQL Server, đáp ứng đầy đủ các quy trình nghiệp vụ kiểm soát xe vào, xe ra, quản lý vé tháng và phân quyền vận hành. Mặc dù độ chính xác của hệ thống còn chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại cảnh như góc chụp camera và cường độ ánh sáng, công trình đã cung cấp một thiết kế hệ thống chi tiết và có giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho lĩnh vực giao thông và bãi đỗ xe thông minh.