Project mechatronics iot parking lot system

Hệ thống đỗ xe thông minh ứng dụng Mechatronics IoT. Giải pháp quản lý bãi đỗ xe hiệu quả, tự động hóa, giảm chi phí, tăng trải nghiệm người dùng. Tìm hiểu ngay!

• Tác giả: Nguyen Duy Khanh
• Người hướng dẫn: Bui Ha Duc, Phd.
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Mechatronics Engineering
• Đề tài: Project of Mechatronic System Iot Parking Lot System
• Loại tài liệu: Graduation project
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Tổng quan đồ án cơ điện tử hệ thống đỗ xe thông minh IoT

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng, hệ thống đỗ xe thông minh (smart parking system) nổi lên như một giải pháp công nghệ cấp thiết. Đồ án này tập trung vào việc thiết kế và triển khai một mô hình bãi giữ xe IoT (IoT Parking Lot System) ứng dụng cơ điện tử, nhằm giải quyết các vấn đề tồn tại của bãi đỗ xe truyền thống. Mục tiêu chính là tạo ra một hệ thống tự động hóa cao, giảm chi phí nhân công và nâng cao trải nghiệm người dùng. Hệ thống tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến như xử lý ảnh để nhận dạng biển số, cảm biến để phát hiện xe, và nền tảng IoT để quản lý dữ liệu và giám sát từ xa. Thay vì các phương pháp thủ công thiếu chính xác hoặc hệ thống cảm biến siêu âm tốn kém, dự án đề xuất một giải pháp hiệu quả về chi phí, phù hợp với các bãi đỗ xe quy mô vừa và lớn. Nền tảng của hệ thống là Raspberry Pi vehicle detection, kết hợp với camera và các thuật toán xử lý ảnh để xác định chính xác vị trí trống và quản lý xe ra vào. Dữ liệu sau đó được truyền tải lên một web server, cho phép người quản lý thực hiện real-time monitoring và người dùng có thể kiểm tra tình trạng bãi đỗ xe ở bất cứ đâu. Dự án này không chỉ là một đồ án cơ điện tử mang tính học thuật mà còn chứng minh tiềm năng ứng dụng thực tiễn to lớn, góp phần giải quyết bài toán giao thông tĩnh tại các thành phố lớn.

1.1. Mục tiêu cốt lõi và ý nghĩa của dự án bãi xe IoT

Mục tiêu chính của dự án là xây dựng một nguyên mẫu automated parking system với đầy đủ chức năng cần thiết mà không tiêu tốn quá nhiều chi phí. Dự án chứng minh rằng một bãi giữ xe IoT là giải pháp đỗ xe hợp lý cho các đô thị lớn, giải quyết các vấn đề mà bãi đỗ xe truyền thống đang gặp phải, đồng thời tăng trải nghiệm của khách hàng. Cụ thể, hệ thống cho phép khách hàng theo dõi tình hình bãi đỗ xe ở bất cứ đâu để dễ dàng đưa ra quyết định. Một website được xây dựng để nhận dữ liệu do camera và cảm biến truyền đến, cho phép quản lý bãi đỗ xe từ xa. Việc kết hợp các thiết bị này và cho chúng hoạt động tự động đảm bảo bãi đỗ xe vẫn có thể vận hành bình thường ngay cả khi không có nhân viên trông coi. Điều này không chỉ tối ưu hóa vận hành mà còn mang lại sự tiện lợi và minh bạch cho người dùng.

1.2. Các thành phần chính trong một hệ thống đỗ xe IoT

Một hệ thống đỗ xe thông minh dựa trên IoT bao gồm ba thành phần chính: phần cứng, phần mềm và nền tảng kết nối. Về phần cứng, các thiết bị chủ chốt bao gồm bộ vi xử lý trung tâm như Raspberry Pi, camera chất lượng cao để ghi hình, cảm biến hồng ngoại (IR sensor parking slot) để phát hiện xe tại cổng, servo motor gate control để điều khiển rào chắn, và module RFID để nhận dạng thẻ. Về phần mềm, hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng biển số và vehicle slot detection (phát hiện chỗ trống). Nền tảng kết nối là trái tim của hệ thống, sử dụng web server và cloud integration để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Giao thức như MQTT protocol for IoT và cơ sở dữ liệu thời gian thực như Firebase real-time database thường được sử dụng để đảm bảo việc truyền và nhận dữ liệu diễn ra nhanh chóng, cho phép real-time monitoring hiệu quả.

II. Thách thức quản lý bãi xe và nhu cầu cấp thiết tại Việt Nam

Tại các thành phố lớn của Việt Nam như TP. Hồ Chí Minh, việc tìm kiếm một chỗ đỗ xe, đặc biệt ở khu vực trung tâm, là một thách thức lớn. Lượng phương tiện cá nhân gia tăng nhanh chóng đã vượt xa khả năng đáp ứng của cơ sở hạ tầng bãi đỗ xe hiện có. Tình trạng này dẫn đến sự xuất hiện của nhiều bãi đỗ xe tự phát, không đảm bảo an ninh, mỹ quan đô thị và thường thu phí rất cao. Các bãi đỗ xe truyền thống, vốn dựa vào phương pháp quản lý thủ công, ngày càng bộc lộ nhiều yếu điểm. Việc ghi vé bằng tay, đếm số lượng xe trống bằng mắt thường không chỉ tốn thời gian, dễ sai sót mà còn đòi hỏi chi phí nhân công lớn. Theo thống kê của Công an TP.HCM, trung bình thành phố xảy ra 50-100 vụ mất xe máy, trong đó 30% xảy ra tại các bệnh viện, siêu thị, trung tâm thương mại. Thực trạng này cho thấy nhu cầu về một hệ thống đỗ xe thông minh an toàn và hiệu quả là vô cùng cấp thiết. Việc áp dụng công nghệ vào quản lý bãi xe không chỉ giúp giải quyết tình trạng ùn tắc do tìm chỗ đỗ mà còn nâng cao an ninh, minh bạch hóa chi phí và cải thiện chất lượng dịch vụ, đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của người dân.

2.1. Hạn chế của phương pháp thủ công và cảm biến siêu âm

Phương pháp đếm thủ công (Manual counting) yêu cầu nhân viên phải liên tục kiểm tra và cập nhật tình trạng bãi xe, thường mất từ 30-60 phút cho mỗi lần cập nhật. Phương pháp này chỉ phù hợp với bãi xe nhỏ và không thể đảm bảo tính chính xác, đặc biệt khi quy mô dự án lên tới hàng chục hecta. Một giải pháp khác là sử dụng ultrasonic sensor HC-SR04. Mặc dù công nghệ này giúp giảm chi phí lao động và giám sát 24/7, nó lại không phù hợp cho các bãi xe ngoài trời có diện tích lớn do chi phí lắp đặt cảm biến cho mỗi vị trí là rất cao. Hơn nữa, cảm biến siêu âm có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết và môi trường, làm giảm độ tin cậy của hệ thống.

2.2. Thị trường và tiềm năng phát triển của smart parking system

Thị trường smart parking system toàn cầu được định giá 6.05 tỷ USD vào năm 2019 và dự kiến đạt 11.13 tỷ USD vào năm 2027. Theo báo cáo của IoT Analytics, chi tiêu thị trường cho các sản phẩm và dịch vụ đỗ xe thông minh dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR 14% và vượt 3.8 tỷ USD vào năm 2023. Tỷ lệ thâm nhập của các chỗ đỗ xe 'thông minh' trong khu vực công cộng đạt 11% vào năm 2018 và dự kiến đạt 16% vào năm 2023. Những con số này cho thấy tiềm năng to lớn và xu hướng tất yếu của việc chuyển đổi từ bãi xe truyền thống sang hệ thống đỗ xe thông minh, mở ra cơ hội lớn cho các nhà đầu tư và doanh nghiệp công nghệ tại Việt Nam.

III. Hướng dẫn thiết kế phần cứng cho hệ thống đỗ xe IoT

Thiết kế phần cứng là nền tảng của một đồ án cơ điện tử về bãi giữ xe IoT. Trái tim của hệ thống này là bộ vi xử lý Raspberry Pi 4, một máy tính mini mạnh mẽ chạy hệ điều hành Linux. Nó chịu trách nhiệm nhận tín hiệu từ các thiết bị ngoại vi, xử lý dữ liệu và điều khiển các cơ cấu chấp hành. Để nhận dạng xe, hệ thống sử dụng module RFID RC522, cho phép đọc mã định danh duy nhất từ thẻ RFID gắn trên xe, giúp quản lý thông tin khách hàng một cách an toàn và chính xác. Tại cổng ra vào, IR sensor parking slot được lắp đặt để phát hiện khi có xe đi qua, sau đó gửi tín hiệu đến Raspberry Pi để điều khiển servo motor gate control, thực hiện việc đóng/mở rào chắn tự động. Camera chất lượng cao (ví dụ IPCC-9610 V2) được lắp đặt tại cổng để chụp ảnh biển số và trong bãi xe để giám sát các vị trí đỗ. Ngoài ra, một màn hình LCD 16x02 kết nối qua module I2C được dùng để hiển thị thông tin về số chỗ trống còn lại, giúp tài xế dễ dàng nắm bắt tình hình. Toàn bộ hệ thống được cấp nguồn ổn định và được thiết kế theo một system architecture diagram rõ ràng để đảm bảo hoạt động trơn tru và hiệu quả.

3.1. Vai trò trung tâm của Raspberry Pi và các module kết nối

Raspberry Pi 4 đóng vai trò là bộ não xử lý trung tâm, nhận và xử lý tín hiệu từ camera, cảm biến hồng ngoại và đầu đọc RFID. Với CPU Broadcom BCM2711 lõi tứ, RAM LPDDR4, cùng các kết nối Wi-Fi và Ethernet, nó đủ mạnh để chạy các thuật toán xử lý ảnh phức tạp và quản lý luồng dữ liệu đến web server. Các module như RFID RC522 được kết nối qua giao thức SPI, cho phép đọc thẻ từ khoảng cách gần. Module I2C được sử dụng để đơn giản hóa việc kết nối với màn hình LCD 16x02, chỉ cần 4 chân tín hiệu thay vì 12 chân như thông thường, giúp tiết kiệm cổng GPIO của Raspberry Pi cho các thiết bị khác.

3.2. Ứng dụng công nghệ RFID và cảm biến trong quản lý xe

Công nghệ RFID (Radio Frequency Identification) được ứng dụng để tạo ra một hệ thống nhận dạng xe tự động và an toàn. Mỗi người dùng được cấp một thẻ từ có mã định danh duy nhất. Khi xe vào, người lái quẹt thẻ tại đầu đọc, hệ thống sẽ ghi nhận thông tin và kết hợp với hình ảnh biển số từ camera. Khi xe ra, quy trình lặp lại. Nếu thông tin khớp, rào chắn sẽ mở. Giải pháp này giúp tăng cường an ninh, hạn chế tối đa việc mất cắp xe do làm giả vé. Bên cạnh đó, cảm biến hồng ngoại IR được đặt tại rào chắn để phát hiện sự hiện diện của xe, đảm bảo rào chắn chỉ đóng lại khi xe đã đi qua an toàn, tránh va chạm không đáng có.

IV. Phương pháp xử lý ảnh nhận diện biển số và chỗ trống hiệu quả

Xử lý ảnh là công nghệ cốt lõi giúp hệ thống đỗ xe thông minh trở nên 'thông minh' thực sự. Thay vì dùng cảm biến cho mỗi vị trí, dự án này áp dụng phương pháp xử lý ảnh để thực hiện hai nhiệm vụ chính: nhận dạng biển số xe (License Plate Recognition) và phát hiện chỗ đỗ còn trống (vehicle slot detection). Quy trình nhận dạng biển số bắt đầu bằng việc camera chụp lại hình ảnh phía sau xe. Hình ảnh này sau đó được tiền xử lý để nâng cao chất lượng, bao gồm các bước chuyển đổi sang ảnh xám (grayscale), áp dụng bộ lọc nhiễu như Gaussian filter và Bilateral filter để làm mịn ảnh mà vẫn giữ được các cạnh sắc nét. Tiếp theo, thuật toán Canny Edge Detector được sử dụng để phát hiện các cạnh trong ảnh, giúp khoanh vùng khu vực chứa biển số. Sau khi tách được vùng biển số, công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) với thư viện Tesseract được áp dụng để chuyển đổi hình ảnh các ký tự trên biển số thành dạng văn bản (text). Đối với việc phát hiện chỗ trống, hệ thống sử dụng một mô hình đã được huấn luyện sẵn (Cascade Classifier) để phân loại từng vị trí đỗ xe là 'có xe' hay 'trống' dựa trên hình ảnh thu được từ camera giám sát toàn cảnh.

4.1. Quy trình nhận dạng biển số xe bằng Tesseract OCR

Quy trình nhận dạng biển số xe gồm hai bước chính: tách vùng biển số và nhận dạng ký tự. Đầu tiên, ảnh màu chụp từ camera được chuyển thành ảnh nhị phân (binary image) để làm nổi bật các vùng tương phản. Các thuật toán phát hiện cạnh như Canny giúp xác định các đường viền của biển số. Sau khi đã khoanh vùng và cắt ra được hình ảnh chỉ chứa biển số, bước tiếp theo là nhận dạng ký tự. Thư viện Tesseract OCR, một công cụ mã nguồn mở hàng đầu, được sử dụng cho nhiệm vụ này. Tesseract có khả năng nhận dạng hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm cả tiếng Việt. Hệ thống được huấn luyện với các mẫu ký tự đặc trưng để tăng độ chính xác. Kết quả nhận dạng sẽ được lưu lại dưới dạng chuỗi văn bản để so sánh và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.

4.2. Kỹ thuật Cascade Classifier để xác định chỗ đỗ xe trống

Để xác định tình trạng các chỗ đỗ, dự án sử dụng công cụ Cascade Trainer GUI để huấn luyện một bộ phân loại (classifier). Quá trình này yêu cầu một tập dữ liệu lớn gồm các mẫu ảnh 'dương tính' (positive samples - ảnh các vị trí có xe) và các mẫu ảnh 'âm tính' (negative samples - ảnh các vị trí trống hoặc không chứa xe). Sau khi huấn luyện, hệ thống tạo ra một file .xml chứa mô hình phân loại. File này sau đó được áp dụng lên hình ảnh thời gian thực từ camera bao quát bãi đỗ. Hệ thống sẽ quét qua các vị trí đỗ xe đã được định vị sẵn trên ảnh và sử dụng mô hình để phân loại từng vị trí là 'có xe' hay 'trống'. Kỹ thuật này giúp hệ thống cập nhật trạng thái bãi đỗ một cách tự động và chính xác, ngay cả trong điều kiện ánh sáng thay đổi.

V. Cách xây dựng web server và tích hợp giám sát thời gian thực

Để hoàn thiện hệ thống đỗ xe thông minh IoT, việc xây dựng một web server và giao diện giám sát là bước không thể thiếu. Web server đóng vai trò trung gian, nhận dữ liệu từ phần cứng (Raspberry Pi), lưu trữ vào cơ sở dữ liệu và hiển thị thông tin lên giao diện web cho người dùng. Trong dự án này, các công nghệ web phổ biến như HTML, CSS và Javascript được sử dụng để xây dựng giao diện người dùng (frontend). Python được dùng làm ngôn ngữ lập trình phía máy chủ (backend) nhờ khả năng kết nối mạnh mẽ với các thành phần khác và thư viện phong phú. Luồng dữ liệu hoạt động như sau: khi có xe ra vào hoặc trạng thái chỗ đỗ thay đổi, Raspberry Pi sẽ gửi dữ liệu (biển số, thời gian, trạng thái chỗ trống) lên server. Server, với sự hỗ trợ của phần mềm Apache, sẽ xử lý và lưu thông tin này vào cơ sở dữ liệu. Ở chiều ngược lại, khi người quản lý truy cập website, server sẽ truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và hiển thị lên giao diện. Chức năng real-time monitoring cho phép người quản lý theo dõi trực tiếp số lượng xe trong bãi, số chỗ còn lại, thông tin chi tiết của từng xe, cũng như trạng thái của rào chắn và đèn báo.

5.1. Thiết kế system architecture diagram và luồng dữ liệu

Sơ đồ kiến trúc hệ thống (system architecture diagram) mô tả rõ ràng sự tương tác giữa các thành phần. Người dùng cuối (tài xế, người quản lý) tương tác với hệ thống qua website. Yêu cầu từ người dùng được gửi đến web server. Server xử lý yêu cầu, giao tiếp với cơ sở dữ liệu để lưu hoặc truy xuất dữ liệu. Dữ liệu này sau đó được đồng bộ với phần cứng (Raspberry Pi) để điều khiển thiết bị hoặc nhận thông tin trạng thái. Ngược lại, dữ liệu từ cảm biến và camera tại bãi xe được Raspberry Pi xử lý sơ bộ và gửi lên server, cập nhật vào cơ sở dữ liệu và hiển thị trên website. Luồng dữ liệu hai chiều này đảm bảo tính nhất quán và cập nhật liên tục của toàn bộ hệ thống.

5.2. Hiển thị thông tin và điều khiển thiết bị qua giao diện web

Giao diện web được thiết kế trực quan và thân thiện. Trang chính hiển thị các thông tin quan trọng nhất: biển số xe khách hàng, thời gian ra vào, tổng số xe hiện tại và số chỗ còn trống. Các trang phụ cho phép người quản lý xem chi tiết trạng thái của rào chắn (đang mở/đóng) và hệ thống đèn trong bãi xe. Một tính năng quan trọng là khả năng điều khiển từ xa. Trong trường hợp cần thiết, người quản lý có thể can thiệp thủ công để mở hoặc đóng rào chắn, bật/tắt đèn trực tiếp từ giao diện web. Việc tích hợp cloud integration cho phép truy cập và quản lý hệ thống từ bất kỳ đâu có kết nối internet.

VI. Kết luận và hướng phát triển cho dự án bãi giữ xe IoT

Dự án hệ thống đỗ xe thông minh đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ IoT và xử lý ảnh vào quản lý bãi xe. Hệ thống không chỉ giải quyết được các bài toán về chi phí lao động, tốc độ và độ chính xác so với phương pháp truyền thống mà còn nâng cao đáng kể an ninh và trải nghiệm người dùng. Quá trình thực hiện đồ án cơ điện tử này đã mang lại nhiều bài học quý giá về thuật toán xử lý ảnh, cách điều khiển cảm biến, cơ cấu chấp hành và phương pháp kết nối, lưu trữ, truyền tải dữ liệu lên web server. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn không gian để cải tiến. Độ chính xác của việc nhận dạng biển số và đếm số lượng xe cần được nâng cao hơn nữa, đặc biệt trong các điều kiện bất lợi như ánh sáng yếu, trời mưa hoặc camera bị che khuất. Tốc độ xử lý giữa các thiết bị và thời gian phản hồi của website cũng cần được tối ưu. Về lâu dài, việc tăng cường bảo mật hệ thống để chống lại các hành vi xâm nhập và đánh cắp thông tin là một yêu cầu bắt buộc trước khi đưa sản phẩm ra thị trường.

6.1. Các cải tiến cần thiết để tăng độ chính xác hệ thống

Để cải thiện hệ thống, cần tập trung vào một số điểm chính. Thứ nhất, cải thiện độ chính xác khi đọc biển số và số lượng xe trong bãi bằng cách sử dụng các mô hình học sâu (Deep Learning) tiên tiến hơn thay vì chỉ dùng Cascade Classifier và Tesseract OCR truyền thống. Thứ hai, nâng cao khả năng nhận dạng của phần mềm khi gặp các điều kiện bất thường (quá nóng, quá tối, hoặc bị che khuất) bằng cách huấn luyện mô hình với bộ dữ liệu đa dạng hơn. Thứ ba, tối ưu hóa tốc độ xử lý giữa các thiết bị như rào chắn, đèn và tốc độ phản hồi của website. Cuối cùng, tăng cường bảo mật hệ thống để ngăn chặn kẻ xấu lợi dụng và đánh cắp thông tin.

6.2. Tiềm năng thương mại hóa của automated parking system

Trong tương lai, mô hình automated parking system này có thể được hoàn thiện và thử nghiệm tại các công ty có quy mô nhỏ. Khi chất lượng hệ thống được kiểm chứng, nó có thể được thương mại hóa và cung cấp cho các doanh nghiệp có nhu cầu nâng cấp bãi đỗ xe tự động. Mô hình sẽ được nâng cấp với các phương pháp điều khiển tự động tốt hơn để đảm bảo tính bền vững của toàn bộ hệ thống. Với thị trường bãi đỗ xe thông minh đang phát triển mạnh mẽ, sản phẩm này có tiềm năng lớn để trở thành một giải pháp thương mại thành công, đáp ứng nhu cầu thực tế của xã hội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING PROJECT OF MECHATRONIC SYSTEM IOT PARKING LOT SYSTEM NGUYEN DUY KHANH Student ID: 18146028 DINH CONG DANH Student ID: 18146009 HUYNH HUU HAI TRIEU Student ID: 18146065 Major: MECHATRONICS ENGINEERING Advisor: BUI HA DUC, PhD. Ho Chi Minh City, December 2021 Table of Contents Abstract 1 Chapter 1: OVERVIEW 2 1. Problems in Vietnam 2 1. Suitable solutions for current parking lot status in our country 3 1.

IoT Parking Lot Demand 5 1. Misidentification of IoT Parking Lot 6 1. Project Goal 6 Chapter 2: LITERATURE REVIEW 7 2. Demand for parking lot in Vietnam 7 2.

Global smart parking systems market size 8 2. Available technologies used in smart parking lot 9 2. Image processing technique 9 2. RFID Techinique 12 Chapter 3: DESIGN AND IMPLEMENTATION 15 3.

Module RFID RC522 20 3. 16x02 LCD Display Module 21 3. Servo motor SG90 26 3. Web server system design 29 3.

Algorithm model for license plate recognition 33 3. Identify occupancy in the parking lot 41 3. Transfer data to web server 44 Chapter 5: CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS 47 5.3 Project improvements 47 Figure 1. Traffic congestion in metropolises on peak hours 2 Figure 1.

The vacant lands become temporary parking, significantly affecting urban beauty. Using ultrasonic control sensors in parking lot 4 Figure 1. Detect occupancy by image processing 5 Figure 1. The penetration rate of “smart” parking spaces in the public domain reached 11% in 2018 and is expected to reach 16% by 2023 5 Figure 2.

Self-spontaneous parking lot rise throughout the city because people's parking needs rise 7 Figure 2. Global parking system market size predicted 9 Abstract In recent years, large cities of Vietnam have implemented many measures to develop static traffic in urban areas. However, plans to overcome the lack of parking lots have not yet promoted efficiency. Therefore, application of IoT for parking lots is completely necessary, when traditional parking lots cannot meet the increasing demand for vehicles today.

In addition, It is also impossible not to mention the remarkable role of IoT. This is a network connecting devices together, in which devices can transmit information and data with each other without human intervention. Moreover, we apply machine vision in identifying vehicle license plates and available places, then transfer data to our website to be able to easily control and help customers to capture the status of the parking lot. Besides, we also encountered many difficulties in the idea and deploying a smart parking lot.

First, it can be mentioned as the process of collecting data on license plates so that the system can learn and identify Vietnam's license plate. Second, it is a challenge for us to design a website and send data to it, as we take a lot of time to be able to build a website and transmit data as well as information up completely. Finally, the system is almost complete when it is possible to identify and analyze the number of license plates, count the remaining space up to 90% and transfer data to the website correctly. Problems in Vietnam In metropolises, the large population entails that the moving needs of the people increases and also directly increase individual vehicles.

City managers should solve some issues about flow traffic so that minimizes traffic jams in peak hours, building additional infrastructure such as highways, undergrounds, expanding additional routes to meet the density of vehicles, and developing a lot of parking lots to serve the demand for residents. For instance, in some large cities of our country today, like Ho Chi Minh City, finding a parking lot in the city center is very difficult, because the car traffic daily in the city is always bigger a lot compared to the number of built-in parking lots. So users are difficult to find parking lot to send their vehicles. Traffic congestion in metropolises on peak hours Not only that, the lack of measures to develop static traffic in the city has contributed to slowing the progress of building new parking lot.

Besides, plans to overcome the lack of parking lots have not yet been effective because investors have not seen their potential. Currently, the condition of parking lot is gradually becoming a problem in big cities in our country on Tet holidays and as usual days. Meanwhile, there are also a lot of spontaneous parking lots with the aim of profit from people's car deposits but does not guarantee security, quality management and especially taking ticket prices very expensive, making many parts of people dissatisfied. So it can be seen that the demand for smart and safe parking at the moment is currently extremely large.

The vacant lands become temporary parking, significantly affecting urban beauty. Spontaneous parking lots have lost the aesthetics of the urban area without meeting safety and convenience. So we believe that the development of smart parking lot is an urgent need for our current situation. Suitable solutions for current parking lot status in our country Manual counting In order to resolve that need, namely increasing the interaction between car owners and owners of parking, IoT parking lot was established to help customers can capture the situation of the parking lot anywhere.

With current situation, the car owner when it comes to a place, it will be very difficult to find a available place, because they won't know the parking lots around them or not, so updating the parking lot status up to the websites are extremely necessary, that helps the car owner quickly reach where they want to minimize the time on the road, causing traffic jams just because they search for a place to send a car. To do this, there are many common ways to do today that can be listed as. The manual counting method, the owner of the parking lot will hire people who are consecutively counting the parking lot in about 30-60 minutes and updating parking lot status on their website. This manual count is also quite main the corpses for small parking lots and in the beautiful weather conditions, or the day of less cars.

We believe that the countless space with bare eyes is often very time consuming, and cannot be exactly if we increase the project scale to dozens of hectares of land. It is very difficult for employees to manage it all. Ultrasonic control sensors Another method is also used for a long time that is use ultrasonic sensors. This is a method that is usually applied in parking car in commercial centers or high-rise apartments.

The convenience point this way is to reduce labor costs, supervise 24/7 activities without the need for intervention, adjustation of people, vehicle directions to the desired parking area during low hours points to save electricity and management, favorable for maintenance, and repair of equipment in the parking lot if necessary, absolute security system, anti-data loss. The downside of the use of sensor systems that we can list, which are not suitable for large-sized car beaches, because it cost a lot of money for sensors to set in a large land. Using ultrasonic control sensors in parking lot Image processing technique As for our IoT parking lot, technology we use in this project, it is a image processing combined with the data transfer method on our website. We suppose this is an effective solution for medium and big parking lots, as it can solve the problems that traditional cars are encountered, while minimizing installation costs as well as appropriate With more terrain than installing sensor system.

Detect occupancy by image processing 1. IoT Parking Lot Demand The IoT parking lot devices are connected to a raspberry that receive control signals from cameras, sensors, or a website. Cameras received the signal and information about license plates and places then Raspberry transmitted to the website to store, so the owner can manage its customer information from a long distance. Especially for big cities, parking problems are difficult to solve effectively.

By 2023, market spending for smart parking products and services was expected to grow with a CAGR 14% and exceed 3.8 billion dollars under the IoT Analytics report. Thanks to growth of market spending, it forced everyone to act to find a specific solution to overcome the problem instead of holding traditional models. The penetration rate of “smart” parking spaces in the public domain reached 11% in 2018 and is expected to reach 16% by 2023 1. Misidentification of IoT Parking Lot Many people believe that the IoT parking lot system does not guarantee enough trust of safety.

Specifically, in order to operate this system, cutting the human resources is obvious, so people will think that there is a lack of people who look after their property. Not only that, they also believe that the device they are monitoring will not be equal to humans. However, despite cutting down human resources, we believe that the IoT Parking Lot System still ensures the ability to protect users' properties. IoT technology allows devices to connect with each other and send data to the website, which allows the supervisor to manage the parking lot from a long distance.

Not only that, using both physical cards and license plates will be a huge obstacle for the crook to aim at our car park. Another problem, many businesses are still hesitating in replacing traditional parking lots with smart parking lots because they think no matter whether to reduce labor, they still have to pay a not small amount of expense in maintaining the IoT parking lot. This is indeed not wrong, but if we look at the parking needs of our country, it will notice the potential of the IoT parking lot system. Indeed, the IoT parking lot system will solve most previous problems of traditional car parks, while increasing performance as well as being convenient, comfortable for customers every time they come here.

This is the goal we targeted. Project Goal In this project, we want to create an IoT parking lot system prototype with all the necessary functions without consuming too much money to prove that an IoT parking lot is a reasonable parking solution for metropolises. In order to resolve the issues that traditional parking lot is encountered and at the same time increasing customer experience when using this service. We build a website to receive data that cameras and sensors transmit to manage our car parking as well as combine those devices and let them operate automatically to somewhen there are any employees looking after the park, the parking lot are able to still operate normally.

Therefore, customers can track the situation of parking lot at anywhere to be able to easily make their decisions easily. Chapter 2: LITERATURE REVIEW 2. Demand for parking lot in Vietnam Realizing the reality of many shortcomings in car parking in Ho Chi Minh City. Our team has launched smart parking lot system.

Thus product are highly appreciated for safety for users while saving time and employee costs. According to the statistics of Ho Chi Minh City Police, the average in the city occurred 50-100 of motorbike losses in which the hospitals, supermarkets, commercial centers, markets, etc accounting for 30%. The main reason is because the crook used a fake ticket, the number plate or the car holder lost the ticket. The idea of the parking system was born from there.

With high security, our team decided to apply this model as the topic for our project. We will provide the actual data to persuade investors, potential partners or readers as your business will attract many customers in a growing business and can guarantee sales out defy competition. This is one of the most important parts of the business plan, including considering the size of the current market and market development trends.