I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng chương trình nhận diện biển số xe sử dụng Deep Learning trên nền tảng Raspberry Pi. Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống nhúng có khả năng nhận diện biển số xe ô tô tại Việt Nam với độ chính xác cao. Hệ thống này hướng đến việc ứng dụng trong các lĩnh vực như quản lý giao thông, thu phí tự động và an ninh. Deep Learning được chọn làm phương pháp chính nhờ khả năng tự động hóa quá trình trích xuất đặc trưng và tăng hiệu quả nhận diện so với các phương pháp truyền thống.
1.1. Bối cảnh và động lực nghiên cứu
Với sự phát triển nhanh chóng của ngành giao thông, việc quản lý và giám sát phương tiện trở nên phức tạp. Hệ thống nhận diện biển số xe tự động là giải pháp hiệu quả để giải quyết các vấn đề này. Raspberry Pi được chọn làm nền tảng nhờ tính linh hoạt, chi phí thấp và khả năng xử lý các tác vụ Computer Vision cơ bản. Nghiên cứu này kết hợp Deep Learning và Raspberry Pi để tạo ra một hệ thống nhúng hiệu quả, phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.
1.2. Mục tiêu cụ thể
Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng một mô hình nhận diện biển số xe với độ chính xác tối thiểu 90% đối với hình ảnh tĩnh và 85% đối với hình ảnh từ camera. Hệ thống cần hoạt động ổn định trên Raspberry Pi, đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn trong các tình huống như quản lý bãi đỗ xe, thu phí tự động và giám sát giao thông.
II. Phương pháp và công nghệ sử dụng
Nghiên cứu sử dụng các phương pháp Deep Learning như Convolutional Neural Networks (CNN) và Faster RCNN để nhận diện biển số xe. CNN được áp dụng để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, trong khi Faster RCNN giúp cải thiện tốc độ và độ chính xác trong việc xác định vùng chứa biển số. Raspberry Pi được tích hợp với các thư viện như OpenCV và TensorFlow Lite để tối ưu hóa hiệu suất xử lý trên phần cứng nhúng.
2.1. Kiến trúc mạng Faster RCNN
Faster RCNN là một mạng cải tiến từ Fast RCNN, bao gồm ba phần chính: mạng trích xuất đặc trưng, Region Proposal Network (RPN) và lớp phân loại. RPN giúp đề xuất các vùng chứa đối tượng, giảm thiểu thời gian xử lý so với phương pháp tìm kiếm vét cạn. Kiến trúc này phù hợp với bài toán nhận diện biển số xe nhờ khả năng xử lý nhanh và độ chính xác cao.
2.2. Tích hợp trên Raspberry Pi
Raspberry Pi được sử dụng làm nền tảng phần cứng nhờ tính linh hoạt và chi phí thấp. Hệ thống được tích hợp với các thư viện OpenCV và TensorFlow Lite để tối ưu hóa hiệu suất xử lý. Quá trình huấn luyện mô hình được thực hiện trên máy tính có GPU, sau đó mô hình được chuyển đổi và triển khai trên Raspberry Pi để đảm bảo hiệu suất thời gian thực.
III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn
Hệ thống đạt độ chính xác 90% đối với hình ảnh tĩnh và 85% đối với hình ảnh từ camera. Kết quả này cho thấy tiềm năng ứng dụng của hệ thống trong các tình huống thực tế như quản lý bãi đỗ xe, thu phí tự động và giám sát giao thông. Raspberry Pi đã chứng minh khả năng xử lý các tác vụ Computer Vision cơ bản một cách hiệu quả, mở ra hướng phát triển cho các hệ thống nhúng thông minh.
3.1. Đánh giá hiệu suất
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác và thời gian xử lý. Kết quả cho thấy độ chính xác đạt 90% với hình ảnh tĩnh và 85% với hình ảnh từ camera. Thời gian xử lý trung bình là 1.5 giây mỗi ảnh, đáp ứng yêu cầu thời gian thực. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất bao gồm chất lượng hình ảnh, điều kiện ánh sáng và góc chụp.
3.2. Ứng dụng thực tiễn
Hệ thống có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như quản lý bãi đỗ xe, thu phí tự động và giám sát giao thông. Raspberry Pi giúp hệ thống trở nên linh hoạt và dễ triển khai, phù hợp với các yêu cầu thực tế tại Việt Nam. Nghiên cứu này mở ra hướng phát triển cho các hệ thống nhúng thông minh dựa trên Deep Learning.
