Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng lưu lượng phương tiện cơ giới tại các đô thị lớn kéo theo tình trạng quá tải nghiêm trọng tại các điểm trông giữ xe ở khu vực trọng điểm như sân bay, trung tâm thương mại và khu du lịch. Tại các bãi đỗ xe truyền thống, quá trình kiểm soát phương tiện vào/ra thủ công hoặc sử dụng thẻ từ (RFID) bộc lộ nhiều điểm hạn chế:

  • Tình trạng phương tiện tồn đọng, quá hạn: Điển hình tại nhà giữ xe sân bay Tân Sơn Nhất, có khoảng 700 xe máy bị lưu kho quá hạn không rõ danh tính chủ gửi xe (theo ghi nhận từ đơn vị khai thác là Công ty TCP), gây lãng phí diện tích, tăng chi phí bảo quản và tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn phòng cháy chữa cháy.
  • Rủi ro và chi phí vận hành thẻ RFID: Việc mở rộng bãi đỗ xe đòi hỏi chi phí phát hành lượng lớn thẻ từ, đồng thời người gửi xe dễ làm thất lạc thẻ, dẫn đến quy trình xác minh danh tính và giấy tờ xe khi xử lý sự cố mất nhiều thời gian.

Trước thực tiễn mã QR chuẩn hóa đã được tích hợp trên Căn cước công dân (CCCD) gắn chip và ứng dụng định danh điện tử VNeID tại Việt Nam, đề tài "Thiết kế và thi công mô hình quản lý bãi đỗ xe ô tô" được thực hiện nhằm xây dựng giải pháp quản lý phương tiện dựa trên mã định danh cá nhân kết hợp công nghệ thị giác máy tính.

Đề tài xác định 4 mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Xây dựng chức năng quản lý thông tin xe gửi theo số CCCD của người điều khiển phương tiện thông qua việc quét và giải mã QR code từ thẻ CCCD/ứng dụng VNeID, đối soát tính trùng khớp giữa CCCD và biển số xe ở hai chiều vào/ra.
  2. Xây dựng chức năng nhận diện biển số xe tự động ứng dụng công nghệ Deep Learning.
  3. Phát triển ứng dụng di động hỗ trợ người dùng tìm kiếm bãi xe, theo dõi trạng thái vị trí đỗ theo thời gian thực và thực hiện đặt chỗ trước.
  4. Xây dựng giao diện phần mềm quản lý điều khiển phần cứng (barrier, cảm biến, màn hình hiển thị), lưu trữ cơ sở dữ liệu và truy xuất lịch sử xe ra/vào.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống phần cứng nhúng (vi điều khiển, cảm biến, cơ cấu chấp hành), mô hình nhận diện biển số xe (YOLOv3-Tiny, CNN), phần mềm quản lý trung tâm và ứng dụng di động kết nối cơ sở dữ liệu thời gian thực.
  • Phạm vi không gian và điều kiện môi trường: Thử nghiệm trong không gian mô hình trong nhà với hệ thống chiếu sáng nhân tạo hướng trực tiếp vào biển số xe để bù sáng.
  • Phạm vi quy mô và giới hạn kỹ thuật: Mô hình vật lý gồm 3 vị trí đỗ xe ô tô; hệ thống hoạt động độc lập (không tích hợp với các hệ thống RFID cũ); ứng dụng di động dừng lại ở mức hiển thị trạng thái và đặt chỗ, chưa tích hợp cổng thanh toán trực tuyến.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp nghiên cứu lý thuyết chuyên ngành kỹ thuật máy tính và triển khai thực nghiệm mô hình theo các nội dung nền tảng:

Khung lý thuyết và công nghệ cốt lõi

  • Mạng nơ-ron nhân tạo và Thị giác máy tính: Áp dụng mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) để trích xuất đặc trưng hình ảnh. Thuật toán phát hiện đối tượng YOLO (You Only Look Once), cụ thể là biến thể YOLOv3-Tiny, được sử dụng để định vị và nhận diện biển số xe nhờ cấu trúc rút gọn số lớp tích chập, giúp tối ưu hóa tốc độ xử lý trên máy tính điều khiển mà vẫn đảm bảo độ chính xác (dựa trên chỉ số IoU - Intersection over Union và cơ chế Anchor box).
  • Cấu trúc dữ liệu mã QR trên thẻ CCCD: Sử dụng chuẩn mã ma trận 2 chiều (QR Code) với các vùng chức năng (Cell, Finder Pattern, Timing Pattern, Alignment Pattern). Dữ liệu giải mã từ mã QR trên CCCD Việt Nam gồm chuỗi ký tự phân tách bởi dấu gạch đứng: Số CCCD gắn chip|Số CMND cũ|Họ và tên|Ngày tháng năm sinh|Giới tính|Địa chỉ thường trú|Ngày cấp. Hệ thống trích xuất trường dữ liệu Số CCCD làm khóa định danh phương tiện.
  • Các chuẩn giao tiếp phần cứng:
    • Giao thức I2C (Inter-Integrated Circuit): Sử dụng đường truyền hai dây (SDA, SCL) để vi điều khiển giao tiếp với các module LCD 16x2, tối ưu hóa số lượng chân I/O.
    • Giao thức UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter): Sử dụng khung truyền dữ liệu nối tiếp không đồng bộ (Start bit mức 0, 8 Data bit, Parity bit, Stop bit) để kết nối máy quét mã QR chuyên dụng và vi điều khiển với máy tính trung tâm.

Phương pháp nghiên cứu

Quá trình nghiên cứu được triển khai qua 4 giai đoạn:

  1. Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Nghiên cứu lý thuyết phần cứng vi điều khiển, giao thức truyền thông, kiến trúc Deep Learning và các ngôn ngữ lập trình C, Python, Java.
  2. Phương pháp khảo sát thực tế: Thu thập dữ liệu thực tế về quy trình vận hành và hiện trạng phương tiện tồn đọng tại các bãi giữ xe tập trung.
  3. Phương pháp mô phỏng: Thiết kế và kiểm tra logic giải thuật nhận diện biển số, luồng dữ liệu truyền nhận trước khi nạp vào phần cứng.
  4. Phương pháp thực nghiệm: Thi công mô hình vật lý hoàn chỉnh, tích hợp phần cứng và phần mềm, đo đạc các thông số tiêu thụ điện năng và kiểm thử vận hành hệ thống.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 4 thành phần chính: Phân hệ quản lý cổng vào/ra, Phân hệ giám sát vị trí đỗ xe, Cơ sở dữ liệu đám mây và Ứng dụng di động.

                  +--------------------------------+
                  |    CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐÁM MÂY      |
                  |  (Firebase Realtime Database)  |
                  +---------------+----------------+
                                  |
                +-----------------+-----------------+
                |                                   |
                v                                   v
+-------------------------------+   +-------------------------------+
|  PHÂN HỆ GIÁM SÁT VỊ TRÍ ĐỖ  |   |   ỨNG DỤNG DI ĐỘNG (ANDROID)  |
|  - Vi điều khiển ESP32        |   |   - Lập trình Java            |
|  - 3 Cảm biến hồng ngoại IR   |   |   - Xem trạng thái bãi xe     |
|  - Kết nối Wifi cập nhật DB   |   |   - Đặt chỗ / Hủy đặt chỗ     |
+-------------------------------+   +-------------------------------+
                ^
                | (Đồng bộ trạng thái)
+---------------+---------------------------------------------------+
|  PHÂN HỆ QUẢN LÝ CỔNG VÀO / RA                                    |
|  - Máy tính trung tâm (Python, YOLOv3-Tiny nhận diện biển số)    |
|  - 2 Webcam Full HD Rapoo C260 (Lối vào / Lối ra qua USB)         |
|  - Máy quét mã QR chuyên dụng KAW (Giao tiếp UART qua USB)        |
|  - Vi điều khiển ESP32 điều khiển ngoại vi:                       |
|    + 2 Động cơ Servo SG90 (Đóng/mở thanh chắn barrier lối vào/ra) |
|    + 2 Màn hình LCD 16x2 I2C (Địa chỉ 0x26 hiển thị chỗ trống,    |
|      địa chỉ 0x27 hiển thị giá tiền)                              |
|    + Cảm biến hồng ngoại nhận diện xe qua cổng                    |
|    + Khối nút nhấn điều khiển cưỡng bức                          |
+-------------------------------------------------------------------+

Thông số kỹ thuật các thiết bị phần cứng

STT Tên thiết bị / Module Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
1 Webcam Rapoo C260 Cảm biến Hybrid Lens, góc nhìn 95°, độ phân giải Full HD 1080P/30fps, giao tiếp USB 2.0, kích thước 77 x 48.7 x 45 mm, khối lượng 97.5g. Thu nhận hình ảnh biển số xe tại lối vào và lối ra gửi về máy tính xử lý ảnh.
2 Cảm biến hồng ngoại (IR) Điện áp 3.3V (~23mA) hoặc 5V (~43mA), khoảng cách phát hiện 2–30 cm, góc quét 35°, ngõ ra Digital (mức thấp khi có vật cản). Phát hiện phương tiện tại 3 vị trí đỗ xe và nhận biết xe đã di chuyển qua thanh chắn barrier.
3 LCD 16x2 tích hợp I2C Chip điều khiển HD44780, điện áp hoạt động 5V, dòng tiêu thụ 150mA, kích thước module 80 x 35 x 9 mm. Hiển thị số chỗ trống tại lối vào (địa chỉ I2C cấu hình 0x26) và hiển thị giá tiền gửi tại lối ra (địa chỉ mặc định 0x27).
4 Máy quét mã QR KAW Đọc mã vạch 2D/QR code kích thước nhỏ, giao tiếp nối tiếp UART qua cổng USB. Giải mã thông tin từ mã QR trên thẻ CCCD hoặc ứng dụng VNeID.
5 Động cơ Servo SG90 Điện áp hoạt động 4.8V–5V, dòng 10mA, góc quay 0–180° điều khiển bằng PWM, momen xoắn 1.8 kg/cm, tốc độ 60°/0.1s. Điều khiển nâng/hạ thanh chắn barrier ở lối vào và lối ra.
6 Khối xử lý trung tâm (ESP32) Tích hợp Wi-Fi, hỗ trợ chuẩn truyền thông UART, I2C, chân GPIO ngắt ngoài. Điều khiển thiết bị ngoại vi, đọc trạng thái cảm biến và đồng bộ dữ liệu lên Firebase.

Thiết kế phần mềm và giải thuật xử lý

  • Phần mềm giám sát bãi đỗ xe (Python trên máy tính trung tâm):
    • Quy trình xe vào: Camera ghi hình phương tiện $\rightarrow$ Mô hình YOLOv3-Tiny định vị vùng biển số $\rightarrow$ Tách dòng và phân tách từng ký tự $\rightarrow$ Nhận diện ký tự bằng CNN $\rightarrow$ Đọc mã QR từ thẻ CCCD qua máy quét KAW $\rightarrow$ Ghép nối dữ liệu (Số CCCD + Biển số xe + Thời gian vào) $\rightarrow$ Lưu vào bảng cơ sở dữ liệu/file Excel $\rightarrow$ Gửi lệnh UART mở barrier lối vào.
    • Quy trình xe ra: Camera chụp biển số lối ra $\rightarrow$ Nhận diện biển số $\rightarrow$ Quét mã QR CCCD $\rightarrow$ Đối chiếu số CCCD và biển số xe với dữ liệu lúc vào $\rightarrow$ Nếu trùng khớp: tính toán thời gian gửi, tính tiền theo công thức, hiển thị số tiền lên màn hình LCD lối ra $\rightarrow$ Mở barrier lối ra và cập nhật trạng thái xe đã rời bãi.
    • Chức năng phụ trợ: Giao diện quản lý hỗ trợ nút "Sửa BSX" cho phép nhân viên điều chỉnh biển số thủ công khi nhận diện sai sót, và nút "Xuất file Excel" để xuất báo cáo đối soát.
  • Ứng dụng di động (Lập trình Java trên nền tảng Android):
    • Cung cấp các màn hình: Đăng nhập, Đăng ký tài khoản, Nhập thông tin đặt trước, Thông báo đặt chỗ thành công, Quản lý thông tin đặt chỗ, Hủy đặt chỗ và Thông báo hết chỗ.
    • Kết nối trực tiếp với Firebase Realtime Database qua mạng Wi-Fi/Internet để cập nhật tức thời số lượng vị trí đỗ còn trống.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ vấn nạn ùn tắc bãi xe và tình trạng xe quá hạn không xác định được chủ sở hữu tại các đô thị lớn. Tác giả xác định mục tiêu chuyển đổi phương thức quản lý từ thẻ RFID sang mã định danh cá nhân CCCD kết hợp nhận diện biển số Deep Learning; đồng thời công bố chi tiết phạm vi nghiên cứu, các giới hạn kỹ thuật (mô hình 3 vị trí đỗ, môi trường trong nhà, không tích hợp thanh toán) và phương pháp luận triển khai.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Tác giả hệ thống hóa các nền tảng lý thuyết ứng dụng trong đề tài:

  • Khái niệm thị giác máy tính và cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo (các lớp Input, Hidden, Output; mạng truyền thẳng, lan truyền ngược và mạng nơ-ron tích chập CNN).
  • Nguyên lý hoạt động của mô hình YOLO, cơ chế tính chỉ số IoU, Anchor box, và cấu trúc tinh gọn của YOLOv3-Tiny phục vụ bài toán phát hiện biển số xe.
  • Cấu trúc kỹ thuật của mã QR Code (Cell, Finder Pattern, Timing Pattern, Alignment Pattern) và cấu trúc chuỗi thông tin mã hóa trong QR trên thẻ CCCD gắn chip.
  • Giao thức truyền thông phần cứng I2C (khung truyền, điều kiện Start/Stop) và UART (khung truyền, Baud rate, Start/Data/Parity/Stop bits).

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương này mô tả chi tiết quy trình thiết kế phần cứng và phần mềm:

  • Thiết lập yêu cầu kỹ thuật và xây dựng sơ đồ khối tổng thể cho 2 phân hệ: Quản lý cổng ra/vào và Giám sát vị trí đỗ xe.
  • Thiết kế phần cứng cổng ra/vào gồm các khối: Ghi hình (Webcam Rapoo C260), Cảm biến hồng ngoại, Hiển thị (LCD 16x2 qua I2C), Quét mã QR (máy quét KAW qua UART), Thanh chắn (Servo SG90), Khối nút nhấn và Khối vi xử lý trung tâm.
  • Thiết kế phần cứng bãi đỗ với mạng cảm biến hồng ngoại phát hiện vật cản tại từng vị trí đỗ.
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển vi điều khiển (xử lý ngắt nút nhấn, ngắt cảm biến, điều khiển barrier, hiển thị LCD), thuật toán phần mềm Python xử lý xe vào/ra, thuật toán nhận diện biển số xe (cắt vùng biển số, tách dòng, tách ký tự, tính tiền) và giải thuật đồng bộ dữ liệu của ứng dụng di động Java với Firebase.

Chương 4: Kết quả

Trình bày kết quả hiện thực hóa đề tài trên mô hình vật lý và phần mềm:

  • Mô hình phần cứng hoàn chỉnh với đầy đủ phân khu cổng vào, cổng ra và bãi đỗ xe 3 vị trí.
  • Giao diện phần mềm giám sát bãi đỗ xe bằng Python hoạt động ổn định: nhận diện biển số, liên kết số CCCD, hiển thị hình ảnh vào/ra, tính tiền, cho phép hiệu chỉnh biển số và xuất file sao lưu Excel.
  • Ứng dụng Android chạy thực tế: thực hiện đầy đủ các chức năng đăng nhập, đăng ký, hiển thị trạng thái chỗ trống, đặt chỗ và hủy đặt chỗ đồng bộ theo thời gian thực với Firebase Realtime Database.
  • Đánh giá hoạt động đồng bộ của toàn hệ thống khi phương tiện tiến hành vào/ra bãi đỗ.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Tổng kết mức độ hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu, xác nhận hệ thống giải quyết được bài toán liên kết thông tin chủ xe qua CCCD và tự động hóa quy trình gửi xe. Đồng thời, chương này tổng hợp các hạn chế còn tồn tại về quy mô thử nghiệm và đề xuất phương hướng phát sinh, mở rộng nghiên cứu trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

  1. Hoàn thiện mô hình phần cứng: Thi công hoàn chỉnh mô hình bãi đỗ xe gồm cổng vào, cổng ra và khu vực 3 vị trí đỗ xe. Hệ thống cảm biến hồng ngoại, màn hình hiển thị LCD, động cơ servo điều khiển thanh chắn và webcam ghi hình hoạt động chính xác theo đúng lưu đồ giải thuật thiết kế.
  2. Xây dựng module nhận diện và xử lý dữ liệu: Ứng dụng thành công mô hình học sâu YOLOv3-Tiny và CNN trên nền tảng Python để tự động cắt vùng biển số, phân tách ký tự và nhận dạng biển số xe.
  3. Phát triển hệ thống phần mềm quản lý và ứng dụng di động:
    • Phần mềm quản lý máy tính thu nhận chính xác chuỗi dữ liệu từ máy quét mã QR KAW, lưu trữ các trường dữ liệu xe vào/ra, tính toán phí gửi xe và xuất báo cáo dữ liệu dạng bảng tính Excel.
    • Ứng dụng Android (lập trình Java) giao tiếp thành công với Firebase Realtime Database, cho phép người dùng theo dõi số chỗ trống và thực hiện quy trình đặt chỗ/hủy đặt chỗ từ xa.

Đóng góp mới của đề tài

  • Đổi mới phương thức định danh người gửi xe: Thay thế hoàn toàn thẻ từ RFID truyền thống bằng mã QR tích hợp trên thẻ CCCD gắn chip hoặc ứng dụng VNeID. Giải pháp này gắn trực tiếp trách nhiệm pháp lý và thông tin liên lạc của chủ phương tiện với chiếc xe gửi trong bãi, loại bỏ triệt để nguy cơ tồn đọng phương tiện "vô chủ" kéo dài tại các nhà xe lớn.
  • Tiết kiệm chi phí đầu tư thẻ và giảm thiểu rủi ro: Đơn vị quản lý bãi xe không phải chịu chi phí mua sắm, phát hành và thay thế thẻ từ RFID khi mở rộng quy mô bãi đỗ; đồng thời giải quyết triệt để sự cố mất thẻ từ phía khách hàng nhờ tính sẵn có của thẻ căn cước cá nhân.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Quy mô thử nghiệm: Hệ thống mới dừng lại ở mức độ mô hình vật lý thử nghiệm với quy mô 3 vị trí đỗ xe, chưa kiểm thử trên bãi đỗ xe có dung lượng lớn trong thực tế.
  • Điều kiện ánh sáng: Thuật toán nhận diện biển số xe phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng ổn định trong nhà; trường hợp thiếu sáng phải dùng đèn chiếu phụ trợ, chưa tối ưu cho điều kiện ngoài trời hoặc thời tiết phức tạp.
  • Tính năng ứng dụng di động: Ứng dụng Android chưa tích hợp cổng thanh toán điện tử (ví điện tử, thẻ ngân hàng), người dùng vẫn phải thanh toán trực tiếp tại quầy khi xe ra bãi.
  • Phạm vi truyền thông: Cảm biến được bố trí gần khối xử lý trung tâm, chưa tính toán đến suy hao tín hiệu và độ trễ đường truyền khi triển khai mạng cảm biến trải rộng trên diện tích bãi xe thực địa.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng quy mô bãi đỗ xe với số lượng vị trí đỗ lớn hơn, ứng dụng các chuẩn truyền thông không dây công nghiệp (LoRa, ZigBee, BLE Mesh) cho mạng cảm biến bãi đỗ.
  • Nâng cấp mô hình thị giác máy tính nhằm tăng cường độ chính xác nhận dạng biển số trong điều kiện ánh sáng yếu, ban đêm hoặc ngoài trời có mưa gió, góc nghiêng lớn.
  • Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến tự động (VNPay, MoMo, VietQR) trên ứng dụng di động để tự động trừ tiền khi xe qua barrier lối ra.
  • Nghiên cứu tích hợp khả năng liên thông dữ liệu giữa nhiều bãi xe trong khu vực đô thị thành một mạng lưới quản lý đỗ xe thông minh tập trung.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhóm độc giả:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Máy tính, Điện tử – Viễn thông và Công nghệ Thông tin: Tham khảo cách thức xây dựng một hệ thống nhúng IoT hoàn chỉnh kết hợp giữa phần cứng vi điều khiển (ESP32), module ngoại vi (I2C LCD, cảm biến IR, động cơ PWM) với ứng dụng di động (Android Java) qua cơ sở dữ liệu thời gian thực (Firebase).
  • Người nghiên cứu các đề tài Thị giác máy tính ứng dụng: Tham khảo quy trình tiền xử lý hình ảnh, cắt vùng đặc trưng, tách ký tự và tích hợp mô hình học sâu YOLOv3-Tiny vào ứng dụng quản lý thực tế bằng ngôn ngữ Python.
  • Các nhà phát triển hệ thống đô thị thông minh (Smart City/Smart Parking): Tham khảo giải pháp ứng dụng dữ liệu định danh công dân từ mã QR thẻ CCCD/VNeID vào bài toán quản lý dịch vụ công cộng và kiểm soát an ninh giao thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đề tài lại lựa chọn mã QR trên thẻ CCCD để thay thế cho thẻ từ RFID truyền thống?
Trả lời: Việc dùng mã QR trên CCCD giúp liên kết trực tiếp số định danh cá nhân của người gửi với biển số xe, hạn chế triệt để tình trạng phương tiện bị bỏ quên vô chủ (như thực trạng 700 xe máy tồn đọng tại Tân Sơn Nhất). Đồng thời, giải pháp này giúp đơn vị quản lý không tốn chi phí phát hành thẻ RFID và loại bỏ rủi ro khách hàng làm mất thẻ gửi xe.

2. Mô hình học máy nào được sử dụng để nhận diện biển số xe và lý do lựa chọn?
Trả lời: Đề tài sử dụng mô hình YOLOv3-Tiny kết hợp mạng tích chập CNN. YOLOv3-Tiny được lựa chọn vì giữ lại kiến trúc chính của YOLOv3 nhưng có số lượng lớp tích chập ít hơn, giúp giảm khối lượng tính toán và số lượng tham số, đảm bảo tốc độ xử lý nhanh và độ chính xác phù hợp trên máy tính quản lý.

3. Làm thế nào để vi điều khiển ESP32 giao tiếp đồng thời với hai màn hình LCD 16x2 trên cùng một bus I2C?
Trả lời: Do địa chỉ mặc định của module LCD 16x2 I2C là 0x27, nhóm tác giả đã giữ nguyên địa chỉ này cho màn hình hiển thị giá tiền ở lối ra, đồng thời tiến hành hàn chân A0 trên module LCD của lối vào để đổi địa chỉ sang 0x26, cho phép điều khiển độc lập cả hai màn hình trên cùng đường truyền I2C.

4. Ứng dụng di động của hệ thống được phát triển trên nền tảng nào và đảm nhận những chức năng gì?
Trả lời: Ứng dụng được lập trình bằng ngôn ngữ Java cho hệ điều hành Android, kết nối với Firebase Realtime Database. Ứng dụng cung cấp các chức năng: Đăng nhập, đăng ký tài khoản, xem số lượng chỗ đỗ còn trống theo thời gian thực, đặt chỗ trước và hủy đặt chỗ.

5. Hệ thống xử lý như thế nào trong trường hợp camera nhận diện sai hoặc thiếu ký tự biển số xe?
Trả lời: Trên giao diện phần mềm quản lý bằng Python, tác giả đã thiết kế sẵn nút nhấn "Sửa BSX" kèm khung điều chỉnh, cho phép nhân viên vận hành bãi xe can thiệp thủ công để chỉnh sửa lại đúng biển số thực tế trước khi lưu thông tin vào cơ sở dữ liệu và xuất file Excel.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình quản lý bãi đỗ xe ô tô" của sinh viên Phạm Bảo Lộc và Hồ Minh Nhựt đã giải quyết thành công bài toán quản lý bãi đỗ xe thông minh thông qua việc tích hợp mã QR từ thẻ CCCD gắn chip và công nghệ học sâu YOLOv3-Tiny. Hệ thống được triển khai đồng bộ từ phần cứng nhúng, phần mềm nhận diện trung tâm đến ứng dụng di động quản trị chỗ đỗ trên nền tảng dữ liệu thời gian thực. Kết quả thực nghiệm trên mô hình khẳng định tính khả thi của giải pháp trong việc nâng cao độ an toàn dữ liệu, giảm thiểu ùn tắc và giải quyết triệt để tình trạng phương tiện quá hạn vô chủ tại các đô thị hiện đại.