Nghiên Cứu Tích Hợp Nhận Dạng Biển Số Xe Trên Camera Thông Minh Sử Dụng Công Nghệ SOC

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Một số nghiên cứu liên quan

1.2. Mục tiêu đề tài

1.3. Giới hạn đề tài

2. CHƯƠNG 2: FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA)

2.1. Kiến trúc tổng quát

2.2. Ưu nhược điểm của FPGA

2.3. System on Chip (SOC)

2.3.1. Định nghĩa SOC

2.3.2. Kiến trúc tổng quát của SOC

2.3.3. Ưu và nhược điểm của SOC

2.4. Deep learning Processor Unit (DPU)

2.4.1. Định nghĩa DPU

2.4.2. Kiến trúc tổng quát của DPUCZDX8G

2.4.3. Cấu hình khối IP DPUZDX8G

2.4.4. Smart Camera

2.4.5. Các thư viện và công cụ phổ biến trong thiết kế hệ thống smart camera trên FPGA

2.4.6. Thiết kế hệ thống phần cứng và hiện thực môi trường Smart Camera Run-Time trên board

2.4.6.1. Mô hình phần cứng và luồng xây dựng tổng quát

2.4.6.2. Một số đặc trưng cơ bản

2.4.6.3. Mục tiêu ứng dụng

2.4.6.4. Avnet board Support package

2.4.6.5. Cấu hình và tích hợp khối IP DPUCZDX8G vào thiết kế

2.4.6.6. Hệ điều hành Petalinux

2.4.6.7. Cấu hình và xây dựng core từ Vitis IDE

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN MỀM QUẢN LÝ LUỒNG, XÂY DỰNG MÔ HÌNH AI VÀ KIỂM SOÁT MÔI TRƯỜNG TRÊN MÔI TRƯỜNG RUN-TIME CỦA SMART CAMERA

4.1. Mô hình phần mềm và luồng xây dựng tổng quát

4.2. Mô hình AI nhận diện biển số xe và mô hình nhận dạng ký tự trên biển số xe

4.3. Training mô hình

4.4. Biên dịch mô hình

4.5. Xây dựng ứng dụng quản lý luồng

5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. Kết quả mô hình sau khi train trên máy

5.2. Đánh giá mô hình đã train trên máy tính

5.3. Kết quả biên dịch mô hình

5.4. Kết quả test thực tế của hệ thống

5.5. Kết quả trên hình mẫu

5.6. Kết quả chụp được từ camera trên board

5.7. Đóng gói hệ thống

5.8. Hướng phát triển của đề tài

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Giới thiệu về Nghiên Cứu Nhận Dạng Biển Số Xe Trên Camera Thông Minh

Nghiên cứu tích hợp nhận dạng biển số xe trên camera thông minh sử dụng công nghệ SOC đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực giám sát giao thông. Hệ thống này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý giao thông mà còn hỗ trợ trong việc phát hiện và xử lý vi phạm giao thông. Việc áp dụng công nghệ này mang lại nhiều lợi ích cho các cơ quan chức năng và người dân.

1.1. Tổng quan về công nghệ nhận dạng biển số xe

Công nghệ nhận dạng biển số xe (ANPR) sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh để nhận diện và đọc thông tin từ biển số xe. Hệ thống này thường được tích hợp vào các camera thông minh, giúp tự động hóa quá trình giám sát và quản lý giao thông.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng camera thông minh

Camera thông minh không chỉ giúp nhận diện biển số xe mà còn có khả năng phân tích hình ảnh, theo dõi hành vi giao thông và cung cấp dữ liệu cho các hệ thống quản lý giao thông. Điều này giúp nâng cao hiệu quả giám sát và giảm thiểu tình trạng ùn tắc giao thông.

II. Thách Thức Trong Nghiên Cứu Nhận Dạng Biển Số Xe

Mặc dù công nghệ nhận dạng biển số xe đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Độ chính xác trong việc nhận diện biển số xe phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện ánh sáng, góc chụp và chất lượng hình ảnh. Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

2.1. Vấn đề về độ chính xác trong nhận diện

Độ chính xác của hệ thống nhận dạng biển số xe thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như độ phân giải hình ảnh, điều kiện ánh sáng và tốc độ di chuyển của xe. Việc cải thiện độ chính xác là một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu này.

2.2. Thách thức về tốc độ xử lý

Tốc độ xử lý hình ảnh là một yếu tố quan trọng trong việc nhận diện biển số xe. Hệ thống cần phải xử lý hình ảnh trong thời gian thực để đảm bảo hiệu quả giám sát. Việc tối ưu hóa thuật toán và phần cứng là cần thiết để đạt được tốc độ xử lý mong muốn.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Nhận Dạng Biển Số Xe Trên Camera Thông Minh

Để giải quyết các thách thức trong việc nhận dạng biển số xe, nghiên cứu này áp dụng công nghệ SOC và các thuật toán học sâu. Việc tích hợp các công nghệ này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống.

3.1. Sử dụng công nghệ SOC trong nhận dạng

Công nghệ SOC (System on Chip) cho phép tích hợp nhiều chức năng vào một chip duy nhất, giúp giảm thiểu kích thước và chi phí sản xuất. Việc sử dụng SOC trong camera thông minh giúp tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.

3.2. Ứng dụng thuật toán học sâu

Thuật toán học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã được chứng minh là hiệu quả trong việc nhận diện hình ảnh. Việc áp dụng các mô hình học sâu giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện biển số xe.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Nhận Dạng Biển Số Xe

Hệ thống nhận dạng biển số xe có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc quản lý giao thông, an ninh và giám sát. Các cơ quan chức năng có thể sử dụng hệ thống này để theo dõi và xử lý vi phạm giao thông một cách hiệu quả.

4.1. Ứng dụng trong quản lý giao thông

Hệ thống nhận dạng biển số xe giúp các cơ quan chức năng theo dõi tình hình giao thông, phát hiện vi phạm và xử lý kịp thời. Điều này góp phần nâng cao an toàn giao thông và giảm thiểu tai nạn.

4.2. Ứng dụng trong an ninh

Hệ thống cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực an ninh, như giám sát khu vực công cộng và phát hiện các hành vi khả nghi. Việc tích hợp công nghệ nhận dạng biển số xe vào hệ thống an ninh giúp tăng cường hiệu quả giám sát.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu Nhận Dạng Biển Số Xe

Nghiên cứu tích hợp nhận dạng biển số xe trên camera thông minh sử dụng công nghệ SOC đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc quản lý giao thông và an ninh. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển với nhiều cải tiến về độ chính xác và tốc độ xử lý.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ nhận dạng biển số xe sẽ tiếp tục được cải tiến với sự phát triển của các thuật toán học sâu và phần cứng mạnh mẽ hơn. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống.

5.2. Tác động đến xã hội

Việc áp dụng công nghệ nhận dạng biển số xe sẽ có tác động tích cực đến xã hội, giúp nâng cao an toàn giao thông và cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân.