I. Giới thiệu đề tài
Luận văn tập trung vào phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe sử dụng phương pháp học sâu, một hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực khoa học máy tính. Với sự phát triển của công nghệ nhận diện, đặc biệt là deep learning, bài toán này đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể. Luận văn đề xuất các cải tiến trong việc áp dụng mạng nơ-ron để tăng độ chính xác và hiệu quả trong việc nhận diện biển số xe, đặc biệt là trong bối cảnh giao thông phức tạp tại Việt Nam.
1.1. Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của luận văn là đề xuất một phương pháp phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe hiệu quả, sử dụng phương pháp học sâu. Yêu cầu cụ thể là đạt độ chính xác trên 90% trong phát hiện và trên 80% trong nhận diện chuỗi ký tự. Luận văn cũng chú trọng đến việc tối ưu thời gian thực thi của mô hình.
1.2. Ý nghĩa thực tiễn
Phương pháp đề xuất có thể ứng dụng trong các hệ thống giám sát giao thông tự động, bãi giữ xe thông minh, và trạm thu phí tự động. Điều này giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người, tăng hiệu quả quản lý và giảm tình trạng kẹt xe.
II. Công trình liên quan
Luận văn khảo sát các công trình nghiên cứu trước đây về phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe, đặc biệt là các phương pháp sử dụng học sâu trong nhận diện. Các phương pháp truyền thống như trích đặc trưng thủ công đã được thay thế bằng các mô hình deep learning như CNN và RNN, mang lại độ chính xác cao hơn và khả năng xử lý tốt hơn trong các điều kiện phức tạp.
2.1. Phương pháp học sâu
Các mô hình deep learning như Faster R-CNN và SSD được sử dụng để phát hiện biển số xe, trong khi CRNN và LSTM được áp dụng cho nhận diện ký tự. Các phương pháp này loại bỏ được bước phân đoạn ký tự, giúp giảm thời gian xử lý và tăng độ chính xác.
2.2. Thách thức trong nghiên cứu
Một trong những thách thức lớn là việc thu thập và gán nhãn dữ liệu, đặc biệt là trong điều kiện thực tế tại Việt Nam. Ngoài ra, các yếu tố môi trường như ánh sáng, độ mờ, và góc quay của biển số cũng ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình.
III. Mô hình đề xuất
Luận văn đề xuất một mô hình kết hợp giữa phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN). Mô hình này được thiết kế để xử lý đồng thời hai nhiệm vụ, giúp tăng tốc độ xử lý và độ chính xác.
3.1. Phát hiện biển số xe
Mô hình sử dụng Faster R-CNN để phát hiện vị trí biển số xe trong ảnh. Phương pháp này cho phép xác định chính xác vị trí biển số ngay cả trong các điều kiện phức tạp như ánh sáng yếu hoặc góc quay lớn.
3.2. Nhận diện biển số xe
Sau khi phát hiện, mô hình sử dụng CRNN để nhận diện chuỗi ký tự trên biển số. Phương pháp này loại bỏ được bước phân đoạn ký tự, giúp giảm thời gian xử lý và tăng độ chính xác.
IV. Kết quả thí nghiệm
Luận văn đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất thông qua các thí nghiệm trên tập dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong cả phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe, đồng thời đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực thi.
4.1. Đánh giá độ chính xác
Mô hình đạt độ chính xác trên 90% trong phát hiện biển số và trên 80% trong nhận diện chuỗi ký tự. Kết quả này cho thấy sự hiệu quả của phương pháp đề xuất so với các phương pháp truyền thống.
4.2. Đánh giá thời gian thực thi
Thời gian xử lý của mô hình được tối ưu hóa, đáp ứng được yêu cầu thời gian thực trong các ứng dụng thực tế như giám sát giao thông và thu phí tự động.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã đề xuất một phương pháp hiệu quả cho phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe sử dụng phương pháp học sâu. Mô hình đề xuất đạt được độ chính xác cao và thời gian xử lý tối ưu, phù hợp với các ứng dụng thực tế. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác trong các điều kiện phức tạp hơn và mở rộng ứng dụng cho các loại biển số khác nhau.
5.1. Đóng góp của luận văn
Luận văn đã đóng góp một phương pháp mới trong việc phát hiện biển số xe và nhận diện biển số xe, đồng thời xây dựng được một tập dữ liệu đa dạng và sát với thực tế tại Việt Nam.
5.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác trong các điều kiện ánh sáng yếu, góc quay lớn, và mở rộng ứng dụng cho các loại biển số xe quốc tế.
