Luận văn a management system for a smart parking application

Chuyên khảo phân tích Luận văn a management system for a smart parking application, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Tran Trung Hieu
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Ngọc Thịnh
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology, Vietnam National University Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Computer Engineering
• Đề tài: A Management System For A Smart Parking Application
• Loại tài liệu: Capstone Project Report
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Khái niệm và Tầm quan trọng của Hệ thống Quản lý Bãi đỗ xe Thông minh

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh là giải pháp công nghệ hiện đại nhằm tối ưu hóa việc quản lý và sử dụng không gian đỗ xe trong các thành phố hiện đại. Với sự phát triển nhanh chóng của đô thị hóa, tình trạng tắc nghẽn giao thông và thiếu hụt chỗ đỗ xe trở thành vấn đề cấp bách tại các khu vực đô thị. Công nghệ quản lý bãi đỗ xe thông minh sử dụng các công cụ như cảm biến IoT, nhận diện biển số xe bằng AI, và ứng dụng di động để cung cấp giải pháp toàn diện. Hệ thống này không chỉ giúp người dùng tìm kiếm chỗ đỗ nhanh chóng mà còn giảm thời gian tìm kiếm, tiết kiệm nhiên liệu, và giảm thiểu khí thải. Đây là bước tiến quan trọng để xây dựng các thành phố thông minh bền vững.

1.1. Định nghĩa Hệ thống Quản lý Bãi đỗ xe Thông minh

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh là một nền tảng tích hợp công nghệ hiện đại bao gồm phần cứng (Jetson Nano, cảm biến), phần mềm (ứng dụng web ReactJS, ứng dụng mobile React Native), và dịch vụ đám mây (Firebase). Hệ thống này cung cấp khả năng phát hiện không gian đỗ xe, nhận dạng biển số xe tự động, quản lý đặt chỗ, và xác định tình trạng chiếm dụng theo thời gian thực. Công nghệ YOLOv8 được sử dụng để phân tích hình ảnh độ chính xác cao, cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.

1.2. Lợi ích và Ứng dụng Thực tế

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh mang lại nhiều lợi ích thiực tế cho cộng đồng. Người dùng có thể tìm kiếm, đặt chỗ, và thanh toán trực tiếp qua ứng dụng, giảm áp lực tâm lý. Chủ sở hữu bãi đỗ xe có thể quản lý hiệu quả, tối ưu doanh thu, và giảm chi phí vận hành. Các thành phố được hưởng lợi từ giảm tắc nghẽn, lưu lượng giao thông tốt hơn, và cải thiện chất lượng không khí. Với khả năng mở rộng dễ dàng và giao diện thân thiện, giải pháp này phù hợp cho các khu vực đô thị hiện đại.

II. Công nghệ và Thành phần Chính của Hệ thống

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh được xây dựng dựa trên các công nghệ tiên tiến. Jetson Nano developer kit đóng vai trò là trung tâm xử lý, cung cấp khả năng tính toán AI mạnh mẽ với mức tiêu thụ điện năng thấp. Mô hình YOLOv8 (You Only Look Once version 8) được triển khai trên Jetson Nano để thực hiện phát hiện các vật thể và nhận diện biển số xe với độ chính xác cao trong thời gian thực. Giao diện người dùng được phát triển bằng ReactJS cho nền tảng web và React Native cho ứng dụng di động, đảm bảo trải nghiệm liền mạch và đáp ứng. Backend được hỗ trợ bởi Firebase Realtime Database và Cloud Functions, cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu scalable, xác thực người dùng, và API RESTful.

2.1. Các Công nghệ Cảm biến và Phát hiện AI

YOLOv8 là mô hình học sâu tiên tiến dành cho phát hiện đối tượng thời gian thực. Nó cho phép hệ thống nhận diện chính xác các khoảng trống đỗ xe và biển số xe từ hình ảnh video. Jetson Nano là bộ xử lý GPU nhẹ phù hợp để triển khai các mô hình AI ở cạnh mạng (edge computing). Cô đông hạn chế công suất nhưng vẫn cung cấp xử lý đủ nhanh cho ứng dụng bãi đỗ xe thực tế, giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất hệ thống.

2.2. Kiến trúc Ứng dụng và Hạ tầng Đám mây

ReactJS cung cấp giao diện web động và thân thiện cho quản lý bãi đỗ xe. React Native mở rộng khả năng này sang nền tảng di động iOS và Android, đảm bảo trải nghiệm nhất quán. Firebase Realtime Database lưu trữ dữ liệu tình trạng bãi, thông tin người dùng, lịch sử đặt chỗ với đồng bộ hóa thời gian thực. Cloud Functions xử lý logic ứng dụng phức tạp như xác thực, xử lý thanh toán, và gửi thông báo, tạo nên một hệ thống scalable và bảo mật.

III. Quy trình Triển khai và Kiểm thử Hệ thống

Triển khai hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh tuân theo quy trình kỹ thuật nghiêm ngặt. Ban đầu, dữ liệu bãi đỗ xe được thu thập thông qua camera và cảm biến để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện cho mô hình YOLOv8. Sau đó, mô hình được huấn luyện, tối ưu hóa, và triển khai trên Jetson Nano. Google Cloud Platform được cấu hình để lưu trữ dữ liệu, xác thực người dùng, và cấp quản lý API. Kiểm thử bao gồm kiểm tra phát hiện phương tiện, nhận diện biển số, quản lý đặt chỗ, và kiểm thử tải với nhiều yêu cầu đồng thời để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

3.1. Thu thập Dữ liệu và Huấn luyện Mô hình

Thu thập dữ liệu bãi đỗ xe là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình phát triển hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh. Các hình ảnh video từ camera giám sát được ghi lại trong nhiều điều kiện khác nhau. Dữ liệu được gắn nhãn thủ công để xác định vị trí xe và biển số. Mô hình YOLOv8 được huấn luyện trên tập dữ liệu này để nhận diện chính xác các đối tượng cần thiết, đảm bảo hiệu suất cao trên Jetson Nano.

3.2. Kiểm thử Toàn diện và Đánh giá Kết quả

Kiểm thử hệ thống quản lý bãi đỗ xe bao gồm kiểm tra phát hiện phương tiện và khoảng trống, nhận diện biển số xe, tạo và hoàn thành đặt chỗ, và kiểm thử tải (stress test). Kiểm thử đồng thời mô phỏng hàng trăm người dùng truy cập đồng thời để đảm bảo hệ thống không sụp đổ. Kết quả kiểm thử cho thấy độ chính xác cao, thời gian phản ứng nhanh, và khả năng xử lý lưu lượng tốt, xác nhận sự sẵn sàng của hệ thống cho triển khai thực tế.

IV. Hướng phát triển Tương lai và Kết luận

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh thể hiện tiềm năng to lớn trong việc giải quyết các thách thức giao thông đô thị. Công nghệ này có thể được mở rộng với các tính năng bổ sung như tích hợp thanh toán di động, dự báo nhu cầu bằng machine learning, và kết nối với hệ thống giao thông công cộng. Hướng phát triển tương lai bao gồm sử dụng blockchain cho các giao dịch an toàn, triển khai lô gic phức tạp hơn để tối ưu hóa giá cước động, và mở rộng đến các khu vực khác. Với nền tảng vững chắc từ các công nghệ hiện đại như ReactJS, Firebase, Jetson Nano, và YOLOv8, hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh sẵn sàng trở thành một phần không thể thiếu của các thành phố thông minh toàn cầu.

4.1. Mở rộng Chức năng và Tính năng Mới

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh có thể được mở rộng với nhiều tính năng tiên tiến. Dự báo nhu cầu đỗ xe sử dụng machine learning giúp người dùng lên kế hoạch trước. Tích hợp ví điện tử và thanh toán không tiếp xúc cải thiện trải nghiệm người dùng. Kết nối với giao thông công cộng cho đề xuất hành trình toàn diện. Báo cáo phân tích nâng cao giúp chủ sở hữu tối ưu hóa doanh thu, tạo nên hệ thống quản lý bãi đỗ xe toàn diện hơn.

4.2. Triển khai Toàn cầu và Tác động Xã hội

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh đã chứng minh hiệu quả và khả năng mở rộng, sẵn sàng cho triển khai rộng rãi ở các thành phố khác nhau. Công nghệ này góp phần giảm tắc nghẽn giao thông, cải thiện chất lượng không khí, và nâng cao chất lượng cuộc sống đô thị. Thành công của dự án này mở đường cho các giải pháp thông minh khác trong quản lý giao thông và đô thị hóa bền vững, hướng tới thành phố thông minh, sạch, và hiệu quả cho tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng của dân số đô thị và phương tiện giao thông cá nhân dẫn đến tình trạng khan hiếm bãi đỗ xe nghiêm trọng. Quá trình tìm kiếm chỗ đỗ xe thủ công gây mất nhiều thời gian, lãng phí nhiên liệu, tăng lượng khí thải gây ô nhiễm môi trường và tiềm ẩn nguy cơ ùn tắc cũng như tai nạn giao thông. Tại Việt Nam, vận tải đường bộ giữ vai trò chủ đạo (năm 2019 đảm nhận khoảng 26,8% khối lượng hàng hóa tính theo triệu tấn/km và tỷ trọng lớn lượng hành khách). Điển hình tại Thành phố Hồ Chí Minh, theo số liệu từ Sở Quy hoạch - Kiến trúc, quy hoạch bãi đỗ xe công cộng trên địa bàn 24 quận, huyện đến năm 2025 đã rà soát 1.141 ha đất, nhưng chưa khu vực nào đáp ứng đầy đủ các tiêu chuẩn kỹ thuật do Bộ Xây dựng ban hành. Thực trạng này dẫn đến việc các phương tiện tràn ra lòng lề đường, hình thành các bãi đỗ xe tự phát và gây thất thoát ngân sách.

Để giải quyết bài toán trên, đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật Máy tính (Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM) thực hiện đề tài "Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh" với hai mục tiêu cụ thể:

1. Lưu trữ và đồng bộ dữ liệu trên cơ sở dữ liệu đám mây: Thu thập, lưu trữ thông tin người dùng, chi tiết bãi đỗ và trạng thái ô đỗ theo thời gian thực trên Firebase Realtime Database, phục vụ việc phân tích hành vi đỗ xe và hiển thị trạng thái lên ứng dụng di động.
2. Hỗ trợ tài xế tìm kiếm và điều hướng bãi đỗ xe: Sử dụng camera và phần cứng xử lý tại biên để giám sát trạng thái chỗ trống và nhận diện biển số; cung cấp tính năng tìm kiếm bãi đỗ tự động hoặc thủ công kèm định tuyến đường đi cho người điều khiển phương tiện.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh tích hợp trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI), điện toán đám mây và ứng dụng đa nền tảng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào môi trường giao thông đô thị tại Việt Nam, hướng đến hai nhóm đối tượng chính: người điều khiển phương tiện (sử dụng ứng dụng di động) và người quản trị bãi đỗ xe (sử dụng giao diện web quản lý).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp nền tảng lý thuyết về hệ thống nhúng, điện toán phân tán và thị giác máy tính với các mô hình công nghệ cụ thể:

• Điện toán biên (Edge Computing): Đưa năng lực tính toán và xử lý dữ liệu về gần nguồn phát sinh dữ liệu (thiết bị biên), giúp giảm độ trễ phản hồi và tiết kiệm băng thông mạng truyền về máy chủ trung tâm.
• Mô hình học sâu YOLOv8: Ứng dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập để phát hiện ô đỗ xe trống và nhận dạng biển số xe tự động (ALPR) từ luồng video camera.
• Nền tảng dịch vụ Backend-as-a-Service (BaaS): Sử dụng hệ sinh thái Google Firebase bao gồm Firebase Authentication (xác thực người dùng), Firebase Realtime Database (NoSQL JSON tree, đồng bộ dữ liệu theo mili-giây) và Firebase Cloud Functions thế hệ 1 (triển khai các RESTful API không máy chủ bằng Node.js/Express).
• Công nghệ phát triển giao diện: Khung phát triển React Native (tái sử dụng ~90% mã nguồn giữa iOS và Android, sử dụng Native Components và Live Reload) cho ứng dụng di động và ReactJS (cơ chế Virtual DOM, JSX) cho cổng web quản trị.
• Dịch vụ định vị và bản đồ: Google Maps APIs trên ứng dụng di động hỗ trợ tìm đường, dẫn đường; OpenStreetMap kết hợp thư viện React Leaflet trên ứng dụng web quản trị để hiển thị bản đồ số mã nguồn mở.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm:

• Phương pháp khảo sát, phân tích và so sánh: Đánh giá các mô hình đỗ xe (Blind parking, PIS, BPIS, Smart parking) và khảo sát thực tế các giải pháp thương mại (Peasy - Nhật Bản, My Parking - Viettel) cùng đồ án thế hệ trước ("AI-based assistant system for smart parking using edge computing").
• Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống kỹ thuật: Thiết kế kiến trúc 3 tầng gồm phần cứng xử lý biên, dịch vụ dữ liệu đám mây và ứng dụng giao diện đầu cuối.
• Phương pháp thực nghiệm và kiểm thử chức năng: Đánh giá hiệu năng xử lý trên bo mạch nhúng, kiểm thử độ chịu tải API (stress test) và thực hiện các kịch bản kiểm thử (test cases) từ nhận diện xe, đặt chỗ đến kết thúc phiên gửi xe.

---

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo mô hình phân tầng chặt chẽ nhằm tối ưu hóa khả năng xử lý thời gian thực và độ tin cậy khi vận hành.

Kiến trúc tổng thể hệ thống

Hệ thống được chia làm ba khối thành phần chính:

1. Khối phần cứng (Hardware / Edge AI): Sử dụng bo mạch NVIDIA Jetson Nano Developer Kit phiên bản 4GB RAM (CPU quad-core ARM Cortex-A57 64-bit @ 1.43 GHz, GPU 128 nhân Maxwell @ 921 MHz, chạy hệ điều hành Linux4Tegra xây dựng trên nền Ubuntu 18.04). Thiết bị được chọn lựa thay thế cho Raspberry Pi 4 nhờ sức mạnh tính toán vượt trội của GPU Maxwell trong các tác vụ thị giác máy tính, cho phép chạy mô hình YOLOv8 trực tiếp tại bãi đỗ mà không phụ thuộc vào đường truyền mạng liên tục.
2. Khối dữ liệu và xử lý đám mây (Cloud Database & API):
   • Firebase Realtime Database: Lưu trữ dữ liệu dưới định dạng NoSQL JSON. Cấu hình các quy tắc bảo mật và tối ưu chỉ mục tìm kiếm bằng thuộc tính .indexOn cho số điện thoại người dùng (phone) và tên bãi đỗ xe (name).
   • Firebase Authentication: Đảm bảo an toàn thông tin nhạy cảm của người dùng (họ tên, phương tiện, lịch sử đặt chỗ) thông qua xác thực email/mật khẩu, số điện thoại hoặc tài khoản liên kết.
   • Firebase Cloud Functions (REST API): Triển khai các hàm xử lý sự kiện không máy chủ (serverless) sử dụng Node.js để tiếp nhận các yêu cầu HTTP (GET, POST, DELETE), điều phối dữ liệu giữa Jetson Nano, cơ sở dữ liệu và ứng dụng di động.
3. Khối ứng dụng người dùng (Front-end Applications):
   • Ứng dụng di động (Mobile App): Viết bằng React Native, tích hợp Google Maps SDK để hiển thị vị trí các bãi đỗ, hỗ trợ người lái xe tìm kiếm bãi đỗ gần nhất, đặt trước chỗ đỗ (reservation), chọn khung thời gian và nhận chỉ đường.
   • Cổng thông tin quản trị (Admin Web): Xây dựng bằng ReactJS và OpenStreetMap (thông qua React Leaflet), cung cấp giao diện bảng biểu và bản đồ trực quan giúp ban quản lý cấu hình sơ đồ ô đỗ, giám sát phương tiện ra/vào và quản lý danh sách người dùng.

So sánh mô hình Backend-as-a-Service và Custom Backend

Tác giả đã tổng hợp và so sánh mô hình phụ trợ BaaS (Firebase) với hệ thống máy chủ tự dựng truyền thống (Custom Backend):

Tiêu chí	Backend-as-a-Service (Firebase)	Máy chủ tự dựng (Custom Backend)
Ưu điểm	Tăng tốc độ phát triển hệ thống; tập trung hoàn toàn vào nghiệp vụ giao diện; không tốn công quản trị hạ tầng máy chủ.	Toàn quyền kiểm soát và linh hoạt tùy biến; chi phí hạ tầng dài hạn thấp hơn khi mở rộng quy mô; không bị phụ thuộc nhà cung cấp (no vendor lock-in).
Nhược điểm	Ít linh hoạt và khó kiểm soát sâu hệ thống; chi phí tăng khi quy mô request lớn; phụ thuộc hoàn toàn vào hệ sinh thái Google (vendor lock-in).	Thời gian phát triển và đưa ra thị trường dài; chi phí nhân sự kỹ thuật cao; phải tự vận hành, bảo trì và bảo mật hạ tầng.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Introduction

Trình bày tổng quan về áp lực giao thông đô thị và tình trạng thiếu bãi đỗ xe tại TP.HCM. Phân tích tác động tiêu cực của việc tìm kiếm chỗ đỗ xe thủ công (lãng phí thời gian, tiêu hao năng lượng, ô nhiễm môi trường và giảm an toàn giao thông). Xác định mục tiêu, phạm vi nghiên cứu và định hướng ứng dụng công nghệ điện toán đám mây kết hợp xử lý biên.

Chương 2: Study of smart parking solutions

Phân loại và phân tích 4 phương thức tìm kiếm bãi đỗ xe:

• Blind parking: Tìm chỗ đỗ truyền thống bằng mắt thường, gây lãng phí thời gian và quãng đường di chuyển lớn nhất, dễ phát sinh xung đột giữa các tài xế.
• PIS (Parking Information System): Hệ thống hiển thị thông tin chỗ trống qua bảng điện tử cố định tại khu vực.
• BPIS (Buffered Parking Information System): Bổ sung cơ chế bộ đệm (threshold) để báo đầy khi số chỗ trống xuống thấp, hạn chế hiện tượng nhiều xe cùng tranh một chỗ đỗ.
• Smart parking: Hệ thống quản lý tập trung dựa trên IoT và ứng dụng di động, cho phép tìm kiếm và đặt trước chỗ đỗ theo thời gian thực.

Khảo sát các hệ thống thực tế:

• Ứng dụng Peasy (Nhật Bản): Cơ sở dữ liệu lớn, quản lý bãi đỗ qua mã QR, hiển thị chi phí theo thời gian thực; tuy nhiên gặp nhược điểm giao diện tĩnh gây giật lag khi tải nhiều điểm đỗ tại Tokyo, thiếu camera nhận diện tự động.
• Ứng dụng My Parking (Viettel - Việt Nam): Tích hợp gom cụm điểm đỗ (clustering) giảm tải giao diện, cho phép gia hạn thời gian đỗ xe; tuy nhiên giới hạn cổng thanh toán (ViettelPay) và thiếu sơ đồ đồ họa chi tiết bên trong bãi đỗ.
• Đồ án tiền nhiệm (FPGA-based Smart Parking): Hệ thống chạy trên bo mạch FPGA, cơ sở dữ liệu đáp ứng tốt tập thử nghiệm 24 bãi đỗ, 55 khu vực và 1.000 người dùng với phản hồi API nhanh; tuy nhiên ứng dụng di động nghèo nàn tính năng (chỉ hỗ trợ 1 xe/tài khoản, thiếu sơ đồ tương tác) và cơ chế thời gian thực chưa tối ưu (độ trễ lên tới 5 giây).

Chương 3: Background study on related issues

Phân tích cơ sở lý thuyết và công nghệ nền tảng:

• Nguyên lý điện toán biên (Edge Computing) và lịch sử phát triển từ mạng phân phối nội dung (CDN).
• Hệ sinh thái Google Firebase: Firebase Authentication, Firebase Realtime Database (cơ chế đồng bộ mili-giây, hỗ trợ làm việc ngoại tuyến - offline support), Firebase Cloud Functions.
• Các giao diện lập trình ứng dụng bản đồ: Google Maps APIs (ứng dụng di động) và OpenStreetMap kết hợp React Leaflet (web quản trị).
• Kiến trúc RESTful API: Các phương thức chuẩn HTTP (GET, POST, PUT, DELETE), định dạng dữ liệu JSON, tiêu chuẩn hiệu năng API (thời gian phản hồi tốt nhất dưới 2 giây; độ trễ 5 giây làm suy giảm trải nghiệm người dùng).
• Nền tảng React Native và ReactJS: Cơ chế tái sử dụng mã nguồn, JSX, Virtual DOM và công cụ React Developer Tools.
• Bo mạch phần cứng NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 4GB: Thông số CPU/GPU, cổng kết nối và lý do lựa chọn cho bài toán thị giác máy tính tại biên.

Chương 4: [System Design and Implementation]

Trình bày chi tiết kiến trúc kỹ thuật và quy trình hiện thực hóa:

• Thiết lập dự án Google Cloud Platform và cấu hình Firebase Realtime Database.
• Thiết kế sơ đồ quan hệ thực thể (ERD) cho cơ sở dữ liệu gồm hai khối dữ liệu chính: dữ liệu người dùng (yêu cầu bảo mật qua Authentication) và dữ liệu bãi đỗ xe (truy cập công khai).
• Thiết lập quy tắc phân quyền và chỉ mục dữ liệu trong Firebase JSON tree.
• Xây dựng và triển khai REST API bằng Firebase Cloud Functions và Node.js, xử lý vòng đời đọc/ghi dữ liệu theo sự kiện snapshot.
• Xây dựng mô hình YOLOv8 trên Jetson Nano để thực hiện phát hiện ô đỗ trống, phát hiện vị trí biển số xe và nhận diện ký tự biển số xe (ALPR).

Chương 5: Result and evaluation

Đánh giá kết quả triển khai thực tế của toàn bộ hệ thống:

• Kết quả triển khai mô hình học sâu trên Jetson Nano và kiểm thử kết nối với cơ sở dữ liệu thời gian thực.
• Đánh giá hoạt động của các REST API (phương thức GET, POST, DELETE) thông qua Cloud Functions.
• Thực hiện kiểm thử chịu tải cơ sở dữ liệu (stress test) với các kịch bản nhiều yêu cầu đồng thời (multiple concurrency requests).
• Kiểm thử các luồng chức năng hoàn chỉnh thông qua 5 ca kiểm thử (test cases):
  1. Test case 1: Phát hiện phương tiện và trạng thái ô đỗ (Vehicles and slot detecting).
  2. Test case 2: Nhận diện và đọc ký tự biển số xe (License plate detecting/recognition).
  3. Test case 3: Tạo yêu cầu đặt chỗ đỗ xe trên ứng dụng (Creating booking).
  4. Test case 4: Kết thúc lượt đỗ xe và tính phí (Finish booking).
  5. Test case 5: Kiểm thử vận hành đồng bộ toàn bộ hệ thống (Whole system test).
• Đánh giá khái niệm "Smart" trong đỗ xe thông minh và so sánh cải tiến hiệu năng, tính năng so với các giải pháp tiền nhiệm.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

• Hoàn thiện hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh đa tầng: Tích hợp thành công phần cứng xử lý biên Jetson Nano, cơ sở dữ liệu đám mây Firebase và giao diện kép (Web ReactJS cho quản trị, Mobile App React Native cho người dùng).
• Ứng dụng AI biên trong giám sát bãi đỗ: Chạy mô hình deep learning YOLOv8 trực tiếp trên Jetson Nano, tự động hóa quy trình nhận diện xe vào ô đỗ và nhận dạng biển số xe theo thời gian thực mà không cần gắn cảm biến vật lý tại từng vị trí đỗ.
• Xây dựng hệ thống API không máy chủ hiệu quả: Triển khai đầy đủ các RESTful API trên Firebase Cloud Functions thế hệ 1, đảm bảo đồng bộ trạng thái ô đỗ và thông tin đặt chỗ tức thời đến ứng dụng di động.

So sánh với các giải pháp khảo sát trong văn bản

Tiêu chí	Đồ án trước (FPGA-based)	Peasy (Nhật Bản)	My Parking (Viettel)	Hệ thống của đồ án
Phần cứng / Xử lý biên	Bo mạch FPGA (hạn chế tài nguyên)	Quản lý thủ công / quét mã QR	Không dùng AI tại chỗ	NVIDIA Jetson Nano 4GB (GPU 128-core)
Nhận diện biển số / Ô đỗ	Giới hạn thuật toán nén ảnh	Không có camera AI	Không có camera AI	Mô hình YOLOv8 tự động nhận diện ô đỗ và ALPR
Độ trễ đồng bộ ứng dụng	Độ trễ cao, kém tối ưu (lên tới 5 giây)	Dễ giật lag khi tải nhiều node	Đồng bộ tốt, có gom cụm node	Đồng bộ thời gian thực qua Firebase Realtime DB
Tính năng ứng dụng di động	Chỉ hỗ trợ 1 xe, không sửa được thông tin	Đặt chỗ, tính giá theo giờ thủ công	Đặt chỗ, gia hạn, chỉ hỗ trợ ViettelPay	Đặt chỗ, dẫn đường Google Maps, quản lý nhiều xe
Sơ đồ đồ họa bãi đỗ	Không có sơ đồ tương tác	Không có sơ đồ chi tiết	Không có sơ đồ tương tác	Giao diện tương tác và giám sát bãi đỗ trực quan

Đóng góp thực tiễn

Đồ án giải quyết triệt để các hạn chế của hệ thống tiền nhiệm: khắc phục độ trễ 5 giây của ứng dụng di động, cho phép người dùng quản lý nhiều phương tiện cá nhân, bổ sung giao diện chỉnh sửa thông tin người dùng và tích hợp mô hình AI hiện đại (YOLOv8) trên phần cứng chuyên dụng cho Edge AI (Jetson Nano).

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

• Triển khai cảm biến vật lý: Nhóm tác giả chưa thể tích hợp cảm biến gắn tại từng vị trí đỗ xe thực tế ngoài hiện trường do điều kiện cấp phép và thi công tại bãi đỗ bị giới hạn.
• Đặc tính nền tảng đám mây BaaS: Việc sử dụng Firebase phụ thuộc vào hạ tầng của Google, chi phí có thể gia tăng khi số lượng yêu cầu đồng thời và dung lượng lưu trữ mở rộng đột biến.
• Đặc điểm công nghệ giao diện: React Native có thời gian khởi tạo runtime ban đầu lâu hơn các ứng dụng thuần bản địa (native), đồng thời thư viện bản đồ OpenStreetMap phụ thuộc vào tính sẵn sàng của máy chủ cung cấp map tile bên thứ ba.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng phạm vi triển khai: Mở rộng hệ thống để quản lý mạng lưới bãi đỗ xe liên quận, liên đô thị, phục vụ thêm đối tượng khách du lịch và người dùng vãng lai.
• Tối ưu hóa mô hình AI biên: Nâng cấp và tối ưu thuật toán xử lý ảnh trên các dòng phần cứng mạnh hơn (như Jetson Xavier) để tăng tốc độ khung hình (FPS) khi xử lý đồng thời nhiều luồng camera độ phân giải cao.
• Nâng cấp tính năng thanh toán: Tích hợp thêm các cổng thanh toán điện tử linh hoạt nhằm tự động hóa hoàn toàn quy trình thu phí gửi xe.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo giá trị cho:

• Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Máy tính, Khoa học Máy tính và Công nghệ Thông tin: Cung cấp phương pháp luận và tài liệu kỹ thuật về cách xây dựng một hệ thống IoT/AI hoàn chỉnh từ thiết bị biên đến ứng dụng đám mây.
• Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và Edge AI: Cung cấp thông tin so sánh chi tiết giữa bo mạch Jetson Nano và Raspberry Pi 4, cũng như quy trình triển khai mô hình học sâu YOLOv8 trên phần cứng nhúng Linux4Tegra.
• Lập trình viên Full-stack: Tham khảo cấu trúc thiết kế cơ sở dữ liệu NoSQL trên Firebase, cách viết RESTful API bằng Cloud Functions không máy chủ và kinh nghiệm xây dựng ứng dụng di động bằng React Native kết hợp Google Maps APIs.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm tác giả lựa chọn bo mạch NVIDIA Jetson Nano thay vì Raspberry Pi 4?

Dù cả hai đều là máy tính đơn bo mạch sử dụng chip ARM và có 4GB RAM, NVIDIA Jetson Nano sở hữu GPU kiến trúc Maxwell 128 nhân (@ 921 MHz) mạnh mẽ hơn nhiều so với chip đồ họa Broadcom VideoCore VI của Raspberry Pi 4. GPU này cho phép xử lý hiệu quả các mạng nơ-ron học sâu (như YOLOv8) phục vụ tác vụ nhận diện ô đỗ và biển số xe tại chỗ với độ trễ thấp và thông lượng cao.

2. Sự khác biệt giữa 4 mô hình tìm kiếm bãi đỗ xe (Blind, PIS, BPIS, Smart Parking) là gì?

• Blind parking: Tìm kiếm bằng mắt thường, tốn thời gian và quãng đường di chuyển nhất.
• PIS: Đưa thông tin chỗ trống lên bảng điện tử cố định để tài xế tự định hướng.
• BPIS: Bổ sung ngưỡng đệm an toàn để thông báo bãi đầy khi số chỗ trống xuống thấp, tránh việc nhiều xe tranh chấp một chỗ.
• Smart parking: Kết nối tập trung qua IoT/ứng dụng di động, cho phép xem trạng thái ô đỗ trực tiếp và đặt chỗ trước từ xa.

3. Hệ thống lưu trữ và phân quyền dữ liệu trên Firebase như thế nào?

Dữ liệu trên Firebase Realtime Database được chia làm hai phần: dữ liệu bãi đỗ xe (cho phép truy cập công khai và đánh chỉ mục .indexOn: "name") và dữ liệu người dùng (dữ liệu nhạy cảm, đánh chỉ mục .indexOn: "phone"). Khối dữ liệu người dùng bắt buộc phải xác thực thông qua Firebase Authentication trước khi đọc hoặc ghi.

4. Hệ thống đã thực hiện những kịch bản kiểm thử (test cases) nào để đánh giá chức năng?

Hệ thống được đánh giá qua 5 ca kiểm thử chính trong Chương 5: (1) Kiểm thử phát hiện xe và ô đỗ trống; (2) Kiểm thử nhận diện vị trí và đọc ký tự biển số xe; (3) Kiểm thử quy trình tạo đặt chỗ trên ứng dụng di động; (4) Kiểm thử hoàn tất lượt đỗ xe và giải phóng ô đỗ; (5) Kiểm thử vận hành đồng bộ toàn diện trên toàn hệ thống.

---

Kết luận

Đồ án "Hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh" của sinh viên Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM đã thiết kế và hiện thực hóa thành công một giải pháp toàn diện cho bài toán quản lý đỗ xe đô thị. Bằng việc kết hợp sức mạnh xử lý thị giác máy tính của YOLOv8 trên phần cứng biên NVIDIA Jetson Nano với nền tảng đám mây Firebase và giao diện React Native / ReactJS, hệ thống đảm bảo khả năng giám sát ô đỗ, nhận dạng biển số và hỗ trợ đặt chỗ theo thời gian thực. Kết quả nghiên cứu là nền tảng kỹ thuật vững chắc, có tính ứng dụng cao và mở ra tiềm năng mở rộng quy mô lớn cho các đô thị thông minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING REPORT CAPSTONE PROJECT A MANAGEMENT SYSTEM FOR A SMART PARKING APPLICATION Major: COMPUTER ENGINEERING THESIS COMMITTEE: COMPUTER ENGINEERING 02 SUPERVISORS: ASSOC. TRAN NGOC THINH HUYNH PHUC NGHI REVIEWER: ASSOC. PHAM QUOC CUONG ---o0o--- STUDENT 1: TRAN TRUNG HIEU (1952684) STUDENT 2: VU TIEN GIANG (1952240) HO CHI MINH CITY, 06/2024 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Protestation We hereby certify that the contents of this thesis are original and have not been submitted, in whole or in part, for any other degree or qualification at any other university, with the exception of specific references to the work of others. This thesis is entirely our own creation, with the exception of what is mentioned in the text and the Acknowledgements, which are the products of our joint efforts.

Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 1/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Acknowledgement As with any significant endeavor, the completion of this thesis would not have been possible without the support and guidance of many individuals. First and foremost, we extend our deepest gratitude to Assoc. Tran Ngoc Thinh and Mr. Huynh Phuc Nghi for their dedicated time and effort in teaching and guiding us throughout the development of this thesis.

We are also profoundly thankful to all the teachers at Ho Chi Minh City University of Technology and the Faculty of Computer Science and Engineering, who have imparted invaluable lessons, knowledge, and experiences during our studies. Lastly, we express our heartfelt thanks to our beloved families and friends for their unwavering support. Once again, we thank you all from the bottom of our hearts. Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 2/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Abstract This thesis presents a comprehensive smart parking management system utilizing advanced technologies to enhance efficiency and user experience.

The web interface is developed using ReactJS, providing a robust and responsive platform for managing parking spaces. For mobile users, the system features a React Native application, ensuring seamless access and control across different devices. At the core of the parking and license plate detection is the Jetson Nano, equipped with YOLOv8, a state-of-the-art deep learning model known for its high accuracy in object detection. This integration allows for real-time monitoring and management of parking spaces, enabling automated license plate recognition and occupancy detection.

The synergy of these technologies results in a smart parking solution that is both scalable and user-friendly, catering to the needs of modern urban environments. Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 3/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Contents 1 INTRODUCTION 7 1. 8 2 STUDY OF SMART PARKING SOLUTIONS 8 2.1 Compare smart parking using app with other parking solutions .1 Smart parking Peasy .2 Viettel My Parking .3 Capstone projects - AI-based assistant system for smart parking using edge com- puting .1 Front-end apps .a Log in and sign up feature .b Booking and navigating feature .2 Database and APIs. 29 3 BACKGROUND STUDY ON RELATED ISSUES 29 3.3 Firebase Realtime database .3 Google Maps APIs .4 OpenStreetMap React Leaflet .4 Firebase Cloud functions.

35 Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 4/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 3.8 Jetson Nano developer kit .1 The whole system architecture .2 Setting up a Google Cloud project .3 Firebase realtime database .4 Implement REST API using Node.js and Firebase Cloud functions .1 How REST API works .2 Implement Firebase Cloud functions as REST APIs .5 Front-end apps .3 Parking space detection .a Parking Datasets Acquisition .4 License plate detection .5 License plate recognition .7 Implementation on Jetson Nano. 81 5 RESULT AND EVALUATION 82 5.3 Deployment result on Jetson Nano .4 Firebase Realtime database .1 Firebase Cloud functions usage .2 GET method APIs .3 DELETE method APIs .4 POST method APIs .5 Database stress test .a Multiple concurrency requests .b Testing concurrency requests. 100 Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 5/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 5.1 Log in feature .2 Sign up feature .5 Vehicle and user feature .1 Sign in feature .2 Sign up feature .4 Parking lots management .8 Testing and evaluating the system .1 Test case 1: Vehicles and slot detecting .2 Test case 2: License plate detecting .3 Test case 3: Creating booking .4 Test case 4: Finish booking .5 Test case 5: Whole system test .9 Smart in the Smart parking term .10 Comparing with another smart parking solution and evaluating the improvement 118 5.1 Front-end apps .a Log in and sign up feature .b Booking and navigating feature .2 Database and APIs. 120 Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 6/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 1 INTRODUCTION 1.1 Overview With the increase in world population and the usage of personal transportation With cars becoming more fuel-efficient, the number of vehicles will continue to increase.

As a result, the process of searching for a parking lot becomes a struggle which is time-consuming. It is also an economic and environmental issue because of the increase in fuel consumption due to such scenarios. To resolve these problems, technological solutions have been researched and developed. A cloud-based parking application solves the problem by providing users with real- time information on available parking lots, and also provides route guidance to these parking locations.2 Problem statement Parking coordinates land use and transportation in urban areas.

It is one of the most im- portant assets of road transportation, especially in Vietnam, where road transportation plays a dominant role. In 2019, road vehicles transported about 26.8 % of goods (million tons per km) and about 63. For example, The Ho Chi Minh City Department of Planning and Architecture has instructed the city’s Construction Planning Institute to review parking lot plans in all 24 districts up to 2025. The department has reviewed 1,141 hectares of land for public parking lots.

However, it is said that none of these areas has met the Ministry of Construction’s standards. According to the standards, parking lots need to be built in industrial parks, and in urban areas, underground parking lots or multi-storey above-ground ones would be allowed, but for other constructions, safety and coordination must be ensured. Because of this, there has been a shortage of parking lots in the city due to the limited amount of area. Drivers are struggling with annoying and endless parking searches as many public transportations and cars spill out onto streets for parking, which occupies roads and leads to more traffic jams.

Many unauthorized parking sites have been set up which causes the loss of revenue to the city. This is the reason why the deployment of smart parking projects is very urgent. These are the main benefits provided by smart parking systems : • Time and energy consuming: Searching for parking lots in areas with high traffic density such as urban areas, especially during peak hours is not only time-consuming but also results in the wastage of fuel. Moreover, drivers keep searching for suitable parking leads to an increase in traffic.

• Environmental pollution: Increasing the volume of the vehicular exhaust as a result of searching for parking lots creates a negative impact on the environment. • Traffic Safety: Drivers who are distracted while searching for parking lots without any guidance or intention are likely to cause accidents. Once the traffic is fluent thanks to the services provided by the smart parking system, it not only increases mobility in urban areas, expands cities capacities but also brings more population, activities and business opportunities. Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 7/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 1.3 Objective The objectives of this project are: • Storing data in cloud database: The data such as user information, parking lot details, and slot status will be sent to the Firebase and displayed in the mobile application.

These data can be used to identify the parking behavior of the users and provide solutions data. • Assisting driver in finding a parking lot: Cameras and hardware will be used to create input data and control the parking slot status. Drivers can find a parking area manually or let the mobile application perform it automatically.4 Project scope The Smart Parking application’s goals are to help users to find the most suitable area for parking. Users can also require the applications to provide reservations.

For parking adminis- trators, it enables them to define and manage parking spaces. Authenticated users can access information about their parking habits, manage it and create optional choices. The smart parking application features the use of cloud computing to improve user services. 2 STUDY OF SMART PARKING SOLUTIONS The term "smart parking" describes the effective management of parking spots through the integration of cutting-edge technologies and intelligent systems, particularly in more populated urban locations where conventional parking techniques may be very wasteful.

In order to lead cars to open spaces, give real-time information about parking availability, and improve the entire parking experience, it makes use of sensors, data analytics, and communication networks. Smart parking is not a new internet of things topic when many researchers and technology companies produce a wide range of studies and solutions, some of them have been made into commercial products in recent years. Some solutions of smart parking include: • Users may get real-time info about free parking spots by sharing it with a cloud server that receives data from Internet of Things sensors. • Using IoT sensors to precisely determine the quantity and location of open parking spots.

• By employing sensors to track parking space availability and guide cars to available spots, traffic congestion may be decreased and traffic flow can be improved. • Make smart parking meters that can be paid with a credit card or a smartphone and that show the availability of spaces in real time. • Tracking cars as they enter and leave a parking complex can help to improve security and optimize parking operations. • To guarantee the safety of those who occupy parking garages, keep an eye on factors like temperature and air quality.

Computer engineering project - Academic year 2022 - 2023 Page 8/121 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 2.1 Compare smart parking using app with other parking solutions In this project, we are making a smart parking system by developing a front-end application along with some operations on the car park using computer vision. First, we need to compare the smart parking system with other systems and investigate some different methods inside the smart parking system. The image below describes the distance and time required when searching for a parking lot. There are 4 types of parking system: • Blind parking This is the traditional way of searching for a parking lot.

Drivers have to use bare eyes to find spaces for their vehicles which takes a lot of time and distance. Sometimes this method causes conflict between drivers arriving at the same slot and may leads to unexpected consequence. This method is described as the the red line in the graph. • PIS - Parking information system This system publishes the parking availability in- formation to the drivers in certain area in for example a board, the driver will decide their desired parking destination where the parking lot has available spaces, according to the obtained parking availability information.

This system is described as the green line in the graph.