Thiết kế bãi gửi xe thông minh

Đồ án thiết kế bãi gửi xe thông minh - ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM - Trương Văn Cao

• Tác giả: Trương Văn Cao
• Người hướng dẫn: TS. Phan Học
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Thiết kế bãi gửi xe thông minh
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về thiết kế bãi gửi xe thông minh tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP

Bãi gửi xe thông minh là hệ thống tích hợp công nghệ hiện đại nhằm tự động hóa quá trình gửi và nhận xe. Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Trương Văn Cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hoàn thành tháng 12/2024, tập trung xây dựng mô hình bãi đỗ xe thông minh ứng dụng trong môi trường đại học. Hệ thống giải quyết bài toán thực tiễn: số lượng xe cá nhân tại các trường đại học lớn ngày càng tăng, trong khi diện tích bãi đỗ xe bị giới hạn. Mô hình đề xuất sử dụng nhận dạng biển số xe tự động, kết hợp với hệ thống quản lý vị trí đỗ xe theo thời gian thực. Các giao thức truyền thông như UART và I2C được ứng dụng để kết nối các thiết bị phần cứng trong hệ thống. Toàn bộ quá trình từ khi xe vào đến khi xe ra đều được giám sát và ghi nhận tự động. Đây là hướng nghiên cứu phù hợp với xu thế phát triển đô thị thông minh tại Việt Nam, đồng thời mang lại giá trị ứng dụng thực tiễn cao trong môi trường học thuật và các khu dân cư đông đúc.

1.1. Bối cảnh và sự cần thiết của hệ thống bãi gửi xe thông minh

Tại Việt Nam, tình trạng quá tải bãi đỗ xe tại các trường đại học là vấn đề phổ biến. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM với hàng chục nghìn sinh viên và cán bộ giảng viên, nhu cầu gửi xe hàng ngày rất lớn. Các bãi xe truyền thống phụ thuộc hoàn toàn vào nhân lực, dẫn đến tình trạng ùn tắc giờ cao điểm, mất thời gian và khó kiểm soát an ninh. Hệ thống bãi gửi xe thông minh ra đời nhằm khắc phục những hạn chế này, nâng cao hiệu quả quản lý và trải nghiệm người dùng.

1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đồ án tốt nghiệp

Đồ án được thực hiện từ ngày 09/09/2024 đến ngày 20/12/2024, dưới sự hướng dẫn của TS. Phan Học, Bộ môn Kỹ thuật Máy tính – Viễn thông. Mục tiêu chính là thiết kế và hiện thực hóa mô hình bãi gửi xe thông minh có khả năng nhận dạng biển số xe tự động, theo dõi trạng thái chỗ đỗ theo thời gian thực và tự động hóa quy trình vào/ra. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào phần cứng nhúng, xử lý ảnh và giao thức truyền thông, phù hợp với chương trình ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính.

II. Phân tích vấn đề và thách thức trong quản lý bãi đỗ xe tại trường đại học

Bãi đỗ xe truyền thống tại các trường đại học lớn tồn tại nhiều vấn đề cốt lõi. Thứ nhất, quản lý thủ công gây lãng phí nhân lực và dễ xảy ra sai sót. Thứ hai, không có hệ thống theo dõi trạng thái chỗ đỗ theo thời gian thực, người dùng phải tự tìm kiếm chỗ trống, tốn nhiều thời gian. Thứ ba, an ninh kém hiệu quả do không có cơ chế xác thực xe vào/ra tự động. Thách thức kỹ thuật cũng không nhỏ: nhận dạng biển số xe chính xác trong điều kiện ánh sáng thay đổi, góc chụp không chuẩn hoặc biển số bị mờ là bài toán khó. Quá trình tách ký tự trên biển số đòi hỏi độ chính xác cao, vì sai sót ở bước này ảnh hưởng trực tiếp đến toàn bộ hệ thống. Ngoài ra, việc tích hợp nhiều thiết bị phần cứng thông qua các giao thức truyền thông như UART và I2C đòi hỏi đồng bộ hóa tốc độ baud chính xác, sai lệch không quá 10% để tránh lỗi dữ liệu. Đây là những thách thức thực tiễn mà đồ án phải giải quyết một cách hệ thống.

2.1. Vấn đề nhận dạng biển số xe và tách ký tự tự động

Nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) là lõi công nghệ của hệ thống. Quá trình tách ký tự gặp nhiều thách thức: các ký tự quá gần nhau có thể dính liền, gây nhầm lẫn cho hệ thống. Phương pháp chiếu (projection method) được ứng dụng, dựa trên tính tổng điểm ảnh theo hàng hoặc cột để xác định vị trí từng ký tự. Phương pháp này có thể thực hiện trên ảnh nhị phân hoặc ảnh phát hiện biên. Các đỉnh trong biểu đồ chiếu tương ứng vị trí ký tự, giúp hệ thống phân đoạn chính xác từng ký tự trước khi đưa vào nhận dạng.

2.2. Thách thức trong giao tiếp phần cứng và truyền thông dữ liệu

Hệ thống bãi xe thông minh yêu cầu nhiều thiết bị phần cứng hoạt động đồng bộ. Giao thức UART được dùng cho giao tiếp điểm-điểm, nhưng có giới hạn: khung dữ liệu tối đa 9 bit, không hỗ trợ nhiều thiết bị Master/Slave trên cùng đường truyền. Tốc độ baud giữa thiết bị gửi và nhận phải khớp nhau với sai lệch không quá 10%; nếu vượt ngưỡng này, dữ liệu sẽ bị giải mã sai. Giao thức I2C (Inter-Integrated Circuit) được bổ sung để kết nối nhiều thiết bị ngoại vi, giải quyết hạn chế của UART trong các hệ thống phức tạp.

III. Giải pháp và phương pháp thiết kế hệ thống bãi gửi xe thông minh

Hệ thống bãi gửi xe thông minh được thiết kế theo kiến trúc phân lớp, kết hợp phần cứng nhúng với phần mềm xử lý ảnh. Lớp nhận diện sử dụng camera để chụp biển số xe khi xe vào/ra cổng. Ảnh được tiền xử lý qua nhị phân hóa, phát hiện biên, sau đó áp dụng phương pháp chiếu để tách từng ký tự. Mô hình học sâu (deep learning) được ứng dụng để nhận dạng ký tự với độ chính xác cao. Lớp điều khiển sử dụng vi điều khiển kết nối với các cảm biến phát hiện chỗ đỗ xe trống thông qua giao thức I2C. Giao thức UART đảm nhiệm truyền dữ liệu giữa module camera và vi điều khiển trung tâm. Lớp quản lý hiển thị trạng thái chỗ đỗ xe theo thời gian thực trên màn hình hoặc ứng dụng. Toàn bộ luồng xử lý từ nhận dạng biển số đến phân bổ chỗ đỗ được tự động hóa, giảm thiểu can thiệp của con người và tăng tốc độ xử lý đáng kể so với mô hình truyền thống.

3.1. Ứng dụng xử lý ảnh và học sâu trong nhận dạng biển số xe

Quy trình xử lý ảnh biển số xe gồm nhiều bước tuần tự. Đầu tiên, ảnh đầu vào được chuyển sang ảnh nhị phân để tách vùng ký tự khỏi nền. Tiếp theo, phương pháp chiếu ngang và chiếu dọc xác định ranh giới từng ký tự. Trên ảnh đã phát hiện biên, tổng điểm biên theo từng cột giúp xây dựng biểu đồ phân bổ ký tự. Các thuật toán tìm đỉnh và thung lũng trong biểu đồ xác định vị trí tách chính xác. Mô hình học sâu cuối cùng nhận dạng từng ký tự đã được tách, đảm bảo độ chính xác cao trong điều kiện thực tế.

3.2. Tích hợp giao thức UART và I2C trong hệ thống nhúng

Kiến trúc truyền thông của hệ thống sử dụng song song hai giao thức. UART kết nối module nhận dạng biển số với bộ điều khiển trung tâm, đảm bảo truyền dữ liệu tuần tự tin cậy với tốc độ baud được cấu hình đồng bộ ở cả hai phía. I2C được chọn để kết nối nhiều cảm biến phát hiện chỗ đỗ xe do hỗ trợ đa thiết bị trên cùng bus dữ liệu. Sự kết hợp này tận dụng ưu điểm của từng giao thức: UART cho truyền dữ liệu lớn điểm-điểm, I2C cho quản lý mạng cảm biến phân tán, tạo nên hệ thống nhúng ổn định và mở rộng dễ dàng.

IV. Kết quả ứng dụng thực tiễn và hướng phát triển của bãi gửi xe thông minh

Mô hình bãi gửi xe thông minh được hoàn thiện và bảo vệ trước hội đồng ngày 03/01/2025, đạt các mục tiêu đề ra ban đầu. Hệ thống thực hiện được nhận dạng biển số xe tự động, quản lý trạng thái chỗ đỗ theo thời gian thực và tự động hóa quy trình vào/ra. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện ánh sáng bình thường, với độ chính xác nhận dạng ký tự đạt mức chấp nhận được cho môi trường thực tế. Ứng dụng thực tiễn không chỉ giới hạn ở phạm vi trường đại học. Mô hình có thể triển khai tại các tòa nhà văn phòng, khu chung cư, trung tâm thương mại. Hướng phát triển tiếp theo bao gồm: tích hợp thanh toán không tiền mặt, nâng cấp mô hình học sâu để nhận dạng chính xác hơn trong điều kiện ánh sáng kém, mở rộng hỗ trợ biển số nhiều tỉnh thành. Nghiên cứu này đặt nền tảng vững chắc cho các đề tài tiếp theo về hạ tầng thông minh trong khuôn viên đại học.

4.1. Đánh giá hiệu quả và tiềm năng ứng dụng tại Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Hệ thống bãi gửi xe thông minh giải quyết trực tiếp bài toán quản lý bãi xe tại các trường đại học lớn. Tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, việc triển khai hệ thống có thể giảm đáng kể thời gian chờ đợi của sinh viên, giảm tải cho nhân viên trông xe và nâng cao an ninh khuôn viên. Dữ liệu xe ra/vào được lưu trữ tự động phục vụ công tác thống kê và hoạch định hạ tầng. Đây là bước đi cụ thể hướng đến mục tiêu xây dựng đại học thông minh, phù hợp với chiến lược chuyển đổi số của ngành giáo dục Việt Nam.

4.2. Hướng phát triển và mở rộng hệ thống trong tương lai

Hướng phát triển ưu tiên là nâng cao độ chính xác nhận dạng biển số trong điều kiện phức tạp: ánh sáng yếu, biển số bẩn hoặc mờ, góc chụp lệch. Ứng dụng các kiến trúc học sâu tiên tiến như YOLO hoặc Transformer sẽ cải thiện đáng kể hiệu năng. Tích hợp hệ thống thanh toán điện tử giúp hoàn thiện vòng lặp dịch vụ. Mở rộng giao thức kết nối sang WiFi hoặc LoRa cho phép quản lý từ xa và giám sát qua di động. Đây là nền tảng cho các nghiên cứu về đô thị thông minh và hạ tầng giao thông tự động tại Việt Nam.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong quá trình đô thị hóa và sự gia tăng nhanh chóng của các phương tiện giao thông cá nhân tại các khu vực đông dân cư, công tác quản lý bãi đỗ xe đã trở thành một bài toán nan giải đối với các nhà quản lý đô thị, trường học, bệnh viện và doanh nghiệp. Phương thức quản lý bãi giữ xe truyền thống sử dụng vé giấy hoặc kiểm soát thủ công bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng: thời gian ghi vé và đối soát kéo dài gây ùn tắc tại các cổng ra vào trong giờ cao điểm, nguy cơ mất an toàn phương tiện do gian lận vé, và sự thiếu hụt khả năng giám sát vị trí chỗ đỗ theo thời gian thực. Xuất phát từ thực tế đó, đề tài "Thiết kế bãi gửi xe thông minh" được sinh viên Trương Văn Cao thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Phan Học tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh nhằm ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh kết hợp công nghệ Internet vạn vật (IoT) vào quy trình tự động hóa bãi xe.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể theo các nhiệm vụ sau:

1. Tự động hóa các quy trình vận hành: Phát hiện và hướng dẫn người dùng di chuyển đến các vị trí đỗ xe còn trống trong bãi; tự động nhận diện biển số xe qua camera và đối soát thẻ từ RFID để kiểm soát việc đóng/mở thanh chắn barrier tự động cho xe ra/vào.
2. Quản lý hệ thống hiệu quả: Giám sát trạng thái chỗ đỗ xe (trống hoặc đã sử dụng) theo thời gian thực; tính toán và quản lý thông tin xe lưu trữ trong hệ thống một cách minh bạch; cung cấp chức năng tìm kiếm vị trí xe trong bãi thông qua biển số.
3. Tăng cường an toàn và bảo mật: Kết hợp camera giám sát và thuật toán nhận diện ký tự quang học (OCR) để đối chiếu thông tin biển số xe lúc vào và lúc ra, phòng ngừa các hành vi trộm cắp và gian lận.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài bao gồm:

• Đối tượng nghiên cứu: Các linh kiện điện tử phần cứng (vi điều khiển ESP32, mô-đun đọc thẻ RFID RC522, webcam Rapoo XW180, cảm biến hồng ngoại, màn hình LCD 16x2, động cơ servo SG90); các chuẩn giao tiếp dữ liệu (UART, I2C, SPI, Wi-Fi); các thuật toán xử lý ảnh số và nhận dạng ký tự quang học; nền tảng phần mềm quản lý và giao diện giám sát web.
• Phạm vi không gian: Mô hình bãi đỗ xe thông minh quy mô phòng thí nghiệm, mô phỏng các luồng xe vào, xe ra và các ô đỗ xe.
• Phạm vi thời gian thực hiện: Từ ngày 09/09/2024 đến ngày 20/12/2024; bảo vệ trước hội đồng chuyên môn vào ngày 03/01/2025.
• Giới hạn kỹ thuật: Hệ thống chỉ tập trung vào nhận dạng biển số xe nền trắng chữ đen tiêu chuẩn tại Việt Nam; góc nghiêng của biển số trong ảnh chụp không vượt quá 4 độ; không thực hiện nhận diện khuôn mặt tài xế hay phân loại dòng xe; không tích hợp cổng thanh toán phí tự động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài được xây dựng trên hai trụ cột chính: hệ thống nhúng điều khiển IoT và hệ thống nhận dạng biển số xe tự động (Automatic License Plate Recognition - ALPR).

• Khung lý thuyết ALPR: Quy trình xử lý ảnh nhận dạng biển số bao gồm 4 giai đoạn tuần tự: Thu nhận ảnh đầu vào từ thiết bị ghi hình; Xác định vị trí và trích xuất vùng biển số (License Plate Localization and Extraction); Tách các ký tự riêng lẻ trên biển số (Character Segmentation); Nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition - OCR) để chuyển đổi ảnh ký tự sang chuỗi văn bản (text). Tác giả lựa chọn hướng tiếp cận ảnh đầu vào có giới hạn vùng nhìn (camera đặt cố định, góc chụp cận cảnh) để tối ưu hóa độ chính xác xử lý.
• Công nghệ RFID: Ứng dụng công nghệ nhận dạng qua tần số vô tuyến ở dải tần 13.56 MHz, kết hợp thẻ thông minh Mifare để định danh phương tiện và liên kết dữ liệu biển số xe.
• Lý thuyết truyền thông nhúng: Khảo sát và vận hành các chuẩn giao tiếp phần cứng bao gồm UART (truyền nhận nối tiếp không đồng bộ với các cấu hình baudrate, bit start, data frame, parity, stop bit), I2C (truyền thông 2 dây SDA/SCL hỗ trợ định địa chỉ master-slave), SPI (chuẩn nối tiếp 4 dây đồng bộ tốc độ cao gồm MOSI, MISO, SCK, CS), và Wi-Fi (chuẩn IEEE 802.11) để truyền dữ liệu lên nền tảng web.

Phương pháp nghiên cứu được triển khai đồng bộ qua các bước:

• Phương pháp phân tích và tổng hợp tài liệu lý thuyết: Thu thập tài liệu chuyên ngành về vi điều khiển, thư viện thị giác máy tính OpenCV, công cụ Tesseract OCR, các phương pháp phát hiện biên (Sobel, Canny), biến đổi Hough, và các phép toán hình thái học (morphological operations).
• Phương pháp phân tích và thiết kế hệ thống: Phân rã hệ thống thành các khối chức năng độc lập (khối xử lý trung tâm, khối cảm biến, khối nhận diện hình ảnh, khối hiển thị, khối chấp hành barrier và khối nguồn); thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điện tử trên phần mềm EasyEDA.
• Phương pháp thực nghiệm và phát triển phần mềm: Lập trình nhúng cho vi điều khiển trên Arduino IDE; xây dựng phần mềm quản lý và xử lý thuật toán ALPR trên máy tính bằng ngôn ngữ C# trong môi trường Microsoft Visual Studio; kết nối dữ liệu giữa phần cứng và phần mềm máy tính qua giao tiếp nối tiếp và giao thức mạng không dây.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu ảnh thực nghiệm thu nhận trực tiếp từ webcam Full HD đặt tại cổng mô hình bãi xe; tín hiệu kích hoạt từ cảm biến hồng ngoại dò vật cản; mã UID đọc từ thẻ từ RFID RC522.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa phân tầng, kết hợp chặt chẽ giữa thiết bị phần cứng tại cổng kiểm soát và phần mềm xử lý trung tâm trên máy tính.

Thành phần phần cứng	Model / Thông số kỹ thuật chính từ văn bản	Vai trò chức năng trong hệ thống
Vi điều khiển	ESP32-WROOM-32 (Chip ESP32-D0WDQ6, Dual-core Xtensa LX6, xung nhịp 80–240 MHz, 520 KB SRAM, Flash 4MB, Wi-Fi 802.11, BLE & Bluetooth V4.2)	Thu nhận tín hiệu cảm biến, điều khiển động cơ servo, giao tiếp máy tính và phát web server giám sát
Mạch đọc thẻ	RFID-RC522 (IC MFRC522, tần số 13.56 MHz, nguồn 3.3V, dòng 13–26 mA, chuẩn giao tiếp SPI, tốc độ tối đa 10 Mbit/s, cự ly đọc 0–60 mm)	Đọc và ghi dữ liệu mã định danh thẻ RFID Mifare 1 cấp cho phương tiện ra/vào
Thiết bị ghi hình	Rapoo XW180 (Độ phân giải Full HD 1080p - 1920x1080, góc nhìn rộng 80 độ, micro kép chống ồn, giao diện USB 2.0)	Chụp ảnh phương tiện tại cổng kiểm soát để phục vụ nhận dạng biển số
Thanh chắn Barrier	Động cơ Micro Servo SG90 (Điện áp 4.8V–6V, tốc độ 0.12 s/60°, mô-men xoắn 1.6 kg·cm tại 4.8V, góc quay 180 độ, trọng lượng 9g)	Đóng/mở thanh chắn cho phép phương tiện lưu thông sau khi thông tin hợp lệ
Cảm biến phát hiện xe	Cảm biến hồng ngoại (IC so sánh LM393, nguồn 3.3V–5V, góc phát hiện 90°–120°, khoảng cách phát hiện 3m–12m, dòng tiêu thụ ~2mA)	Phát hiện phương tiện tiếp cận cổng vào/ra và các vị trí ô đỗ, gửi tín hiệu kích hoạt
Màn hình hiển thị	LCD 16x2 (Hiển thị 16 ký tự x 2 dòng, nguồn 5V, kích thước hiển thị 66x16 mm, giao tiếp song song 4-bit/8-bit, 16 chân)	Hiển thị thông báo trạng thái tại chỗ cho tài xế (mời quẹt thẻ, biển số hợp lệ/sai)

Về mặt phần mềm và thuật toán:

• Phần mềm điều khiển được lập trình bằng C# trên nền tảng .NET Framework, tích hợp thư viện OpenCV để xử lý ảnh và Tesseract OCR để nhận dạng ký tự.
• Giai đoạn định vị biển số: Tác giả nghiên cứu hai hướng tiếp cận chính:
  1. Hướng tiếp cận dò biên và biến đổi Hough: Sử dụng thuật toán Canny/Sobel phát hiện các đường biên hình học, sau đó áp dụng biến đổi Hough tìm các đoạn thẳng giao nhau để xác định 4 góc của khung biển số. Phương pháp này có độ chính xác cao nhưng đòi hỏi khối lượng tính toán lớn khi nền ảnh phức tạp.
  2. Hướng tiếp cận dò biên Sobel kết hợp phép chiếu: Sử dụng bộ lọc Sobel bắt các cạnh thẳng đứng của ký tự, sau đó chiếu đồ thị theo trục ngang và trục dọc để tìm dải ảnh có mật độ điểm biên cao tương ứng với vùng biển số. Phương pháp này tính toán nhanh hơn.
• Giai đoạn tách ký tự và OCR: Áp dụng phương pháp chiếu trên ảnh nhị phân kết hợp các phép toán hình thái học (co, giãn, đóng, mở) để khắc phục tình trạng dính ký tự, dính viền hoặc đinh ốc che lấp. Các ký tự sau khi phân đoạn được đưa vào Tesseract OCR để chuyển đổi thành chuỗi text.
• Giao diện web được triển khai qua kết nối Wi-Fi của ESP32, cho phép theo dõi trực quan vị trí các xe đang đỗ trong bãi và hỗ trợ truy vấn tìm kiếm xe theo biển số.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 trình bày tổng quan về tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh quản lý đô thị hiện đại. Tác giả phân tích nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ IoT nhằm giải quyết tình trạng quá tải và mất an toàn tại các bãi giữ xe truyền thống. Chương này xác định rõ ràng mục tiêu nghiên cứu (tự động hóa nhận diện, quản lý vị trí thời gian thực, nâng cao bảo mật), phương pháp nghiên cứu (kết hợp lý thuyết và thực nghiệm chế tạo), nội dung nghiên cứu chi tiết và các giới hạn kỹ thuật của hệ thống. Bố cục toàn văn khóa luận gồm 5 chương cũng được tóm lược tại phần kết của chương.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tập trung phân tích sâu về lý thuyết phần cứng, các chuẩn giao tiếp truyền thông và kỹ thuật thị giác máy tính:

• Phần cứng: Cung cấp thông số kỹ thuật chi tiết của vi điều khiển ESP32-WROOM-32, đầu đọc RFID-RC522, màn hình LCD 16x2, webcam Rapoo XW180, servo SG90 và cảm biến hồng ngoại dùng IC so sánh LM393.
• Chuẩn giao tiếp: Phân tích nguyên lý truyền nhận, ưu điểm và hạn chế của các giao thức UART, I2C, SPI, USB và Wi-Fi. Đáng chú ý, tác giả chỉ ra các giới hạn kỹ thuật của UART (khung dữ liệu giới hạn 5-9 bit, chỉ hỗ trợ kết nối điểm-điểm, sai lệch baudrate cho phép không quá 10%) và I2C (tốc độ hạn chế, khoảng cách truyền ngắn, xung đồng hồ SCL dùng chung dễ gây xung đột toàn bus).
• Ứng dụng xử lý ảnh: Phân loại hệ thống ALPR thành hai nhóm (ảnh đầu vào có giới hạn vùng nhìn và không giới hạn vùng nhìn); phân tích chi tiết quy trình nhận diện ký tự quang học qua Tesseract OCR (4 bước: tiền xử lý, phân tích bố cục, nhận diện ký tự, hậu xử lý); so sánh các phương pháp tách biển số (biến đổi Hough so với phép chiếu Sobel) và các kỹ thuật tách ký tự giải quyết bài toán đinh ốc, dính viền tại Việt Nam.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 trình bày toàn bộ quá trình tính toán và thiết kế kỹ thuật cho mô hình bãi giữ xe:

• Phân tích yêu cầu chức năng và phi chức năng của hệ thống.
• Thiết kế sơ đồ khối phần cứng gồm: khối nguồn, khối vi điều khiển trung tâm ESP32, khối cảm biến hồng ngoại, khối nhận diện hình ảnh (webcam), khối hiển thị (LCD và web), và khối cơ cấu chấp hành (động cơ servo điều khiển thanh chắn barrier).
• Thiết kế sơ đồ nguyên lý chi tiết trên phần mềm EasyEDA cho từng khối chức năng.
• Xây dựng các lưu đồ thuật toán điều khiển: lưu đồ thuật toán tổng thể khi xe vào bãi, lưu đồ thuật toán khi xe ra bãi, lưu đồ thuật toán xử lý ảnh nhận diện biển số và sơ đồ chức năng phần mềm điều khiển trên máy tính.

Chương 4: Thi công hệ thống và kết quả

Chương 4 mô tả quá trình gia công, lắp ráp mô hình thực tế và thử nghiệm vận hành hệ thống:

• Thi công phần cứng: Lắp ráp các bảng mạch điều khiển, bố trí vị trí đặt webcam, cảm biến hồng ngoại tại cổng ra/vào và các ô đỗ xe, lắp đặt cơ cấu barrier tự động sử dụng động cơ servo SG90.
• Thi công phần mềm: Lập trình firmware cho ESP32 trên Arduino IDE; hoàn thiện giao diện điều khiển trung tâm bằng C# trên Visual Studio; tích hợp Tesseract OCR và OpenCV để xử lý chuỗi hình ảnh.
• Kết quả thực nghiệm: Hệ thống ghi nhận và thực thi chính xác các kịch bản: nhận diện biển số khi xe vào và lưu trữ thẻ RFID; kiểm tra so khớp biển số khi xe ra (mở barrier khi trùng khớp biển số và từ chối mở khi sai biển số); hiển thị dữ liệu trực quan trên giao diện ứng dụng và giao diện web server ESP32; thực hiện tìm kiếm vị trí xe thông qua biển số nhập vào hệ thống.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu. Tác giả đánh giá mô hình đã vận hành tương đối ổn định các chức năng nhận diện biển số, quản lý thẻ từ, điều khiển barrier và định vị vị trí xe trong bãi. Đồng thời, tác giả chỉ ra các điểm tồn tại về mặt phần cứng lẫn phần mềm và vạch ra các định hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao tính khả thi khi triển khai vào môi trường thực tế.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm của đồ án được thể hiện qua các hạng mục kỹ thuật cụ thể:

• Chế tạo thành công mô hình bãi đỗ xe thông minh hoàn chỉnh về phần cứng: Tích hợp vi điều khiển ESP32-WROOM-32 với mô-đun RFID-RC522 (tần số 13.56 MHz, cự ly đọc 0–60 mm), cảm biến hồng ngoại LM393, màn hình LCD 16x2 và cơ cấu barrier sử dụng động cơ servo SG90 quay góc 180 độ.
• Xây dựng phần mềm quản lý trên máy tính (C#) và giao diện Web Server trên ESP32: Hệ thống ghi nhận trạng thái chỗ đỗ, lưu trữ cơ sở dữ liệu xe ra/vào, và hỗ trợ chức năng tìm kiếm vị trí ô đỗ theo biển số xe.
• Vận hành thành công thuật toán nhận dạng ALPR: Phối hợp OpenCV và Tesseract OCR để nhận diện biển số tiêu chuẩn (nền trắng chữ đen, góc nghiêng <= 4 độ).
• Xây dựng cơ chế kiểm soát an ninh hai lớp: Khi xe vào, mã thẻ RFID và chuỗi ký tự biển số được liên kết và lưu trữ; khi xe ra, hệ thống tự động so sánh biển số nhận diện thực tế với thông tin đã lưu gắn với thẻ. Nếu trùng khớp, barrier tự động mở; nếu sai lệch, barrier giữ nguyên trạng thái đóng và cảnh báo lỗi trên giao diện.

Đóng góp của đồ án:

• Hiện thực hóa thành công một mô hình tích hợp đa công nghệ (IoT, RFID, Computer Vision và Web Server) với chi phí thấp, sử dụng các linh kiện phần cứng nhúng phổ biến.
• Đề xuất và hiện thực hóa quy trình kiểm soát bãi đỗ xe khép kín, giải quyết đồng thời bài toán giảm thiểu thời gian chờ tại cổng kiểm soát và bài toán định vị vị trí đỗ xe trong bãi.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế được tác giả tự xác định trong văn bản bao gồm:

• Hạn chế phần cứng thu nhận ảnh: Hệ thống sử dụng mô-đun webcam phổ thông (Rapoo XW180) nên việc bắt nét và thu nhận hình ảnh trong điều kiện xe chuyển động hoặc môi trường ánh sáng phức tạp còn gặp nhiều khó khăn.
• Sự phụ thuộc vào điều kiện ngoại cảnh: Yếu tố môi trường (ánh sáng yếu, chói sáng, góc đặt) có ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của quá trình nhận diện biển số.
• Phạm vi nhận dạng giới hạn: Thuật toán chỉ hỗ trợ biển số tiêu chuẩn còn mới (không bị mờ, trầy xước, cong vênh) với góc nghiêng không vượt quá 4 độ; chưa mở rộng nhận diện khuôn mặt tài xế, loại phương tiện hay hành vi bất thường.
• Chưa tích hợp tính năng thanh toán: Hệ thống mới chỉ dừng lại ở chức năng kiểm soát an ninh và quản lý vị trí, chưa tích hợp mô-đun tính phí và thanh toán tự động cho người dùng.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo:

• Nâng cấp thiết bị camera chuyên dụng có độ phân giải và tốc độ màn trập cao hơn để cải thiện chất lượng ảnh đầu vào.
• Tối ưu hóa thuật toán xử lý ảnh và áp dụng các mô hình học sâu (như YOLO, CNN cải tiến) để nhận dạng chính xác hơn trong điều kiện thiếu sáng hoặc biển số bị che khuất một phần.
• Hoàn thiện và tích hợp hệ thống thanh toán tự động không dùng tiền mặt (qua mã QR, ví điện tử hoặc cổng thanh toán trực tuyến).
• Mở rộng thêm các dịch vụ giá trị gia tăng trong bãi đỗ xe như tự động hóa dịch vụ rửa xe và bảo dưỡng phương tiện.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thiết thực cho:

• Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa đang thực hiện đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp về hệ thống nhúng, IoT và thị giác máy tính.
• Các kỹ sư và nhà phát triển nghiên cứu thiết kế mô hình bãi giữ xe tự động, trạm thu phí không dừng hoặc các hệ thống kiểm soát ra vào thông minh.

Các nội dung đặc biệt đáng tham khảo trong tài liệu:

• Bảng thông số kỹ thuật chi tiết của các module phần cứng (ESP32-WROOM-32, RC522, LCD, SG90, Rapoo XW180, cảm biến LM393).
• Phần phân tích so sánh chuyên sâu về nguyên lý hoạt động, cấu trúc khung truyền và nhược điểm của các chuẩn truyền thông nhúng (UART, I2C, SPI).
• Tổng hợp cơ sở lý thuyết và các bước thực hiện của các phương pháp tách biển số xe (biến đổi Hough so với phép chiếu Sobel) và kỹ thuật phân đoạn ký tự phục vụ OCR.

Câu hỏi thường gặp

1. Vi điều khiển trung tâm được sử dụng trong hệ thống bãi xe là gì và sở hữu những đặc tính kỹ thuật nào?
Vi điều khiển trung tâm là module ESP32-WROOM-32 (sử dụng chip ESP32-D0WDQ6 của Espressif Systems). Module này trang bị bộ xử lý 2 lõi Tensilica Xtensa LX6 với xung nhịp điều chỉnh linh hoạt từ 80 MHz đến 240 MHz (hiệu năng đạt 600 DMIPS), bộ nhớ RAM 520 KB SRAM, bộ nhớ Flash tích hợp 4MB, tích hợp sẵn kết nối Wi-Fi 802.11 và Bluetooth V4.2/BLE, cùng hơn 30 chân GPIO hỗ trợ các giao tiếp ADC, DAC, UART, I2C, SPI và PWM.

2. Hệ thống kiểm soát việc xe ra/vào và đóng mở thanh chắn barrier theo cơ chế nào?
Hệ thống kết hợp kiểm soát hai lớp bằng cảm biến hồng ngoại, camera nhận dạng biển số và thẻ từ RFID RC522. Khi xe vào, cảm biến phát hiện xe, camera chụp ảnh nhận dạng biển số và lưu trữ liên kết với mã thẻ RFID được quẹt, sau đó servo điều khiển mở barrier. Khi xe ra, người dùng quẹt lại thẻ RFID, camera chụp lại biển số để đối chiếu với thông tin đã lưu trữ lúc vào: nếu chuỗi ký tự biển số trùng khớp hoàn toàn, barrier tự động mở cho xe qua; nếu sai biển số, hệ thống sẽ cảnh báo và giữ nguyên trạng thái đóng thanh chắn.

3. Tại sao tác giả đánh giá chuẩn truyền thông UART và I2C có những hạn chế khi áp dụng vào hệ thống nhúng?
Theo phân tích trong Chương 2 của văn bản:

• Giao thức UART bị giới hạn độ dài khung dữ liệu từ 5 đến 9 bit, chủ yếu cấu hình giao tiếp điểm-điểm (1 Master - 1 Slave) nên không phù hợp cho mạng nhiều thiết bị; đồng thời yêu cầu sai lệch tốc độ baud giữa hai bên không được vượt quá 10% để tránh lỗi giải mã.
• Giao thức I2C có tốc độ truyền dữ liệu kém hơn SPI, cự ly truyền thông ngắn do suy hao tín hiệu trên đường dây bus, số lượng thiết bị bị giới hạn bởi không gian địa chỉ, và việc dùng chung xung clock (SCL) khiến toàn bộ mạng có thể bị gián đoạn nếu một thiết bị không tuân thủ đồng bộ.

4. Trong bài toán xử lý ảnh biển số xe tại Việt Nam, những thách thức cụ thể nào đối với khâu tách ký tự được văn bản nêu ra?
Văn bản nêu rõ các thách thức lớn trong khâu tách ký tự bao gồm: các ký tự bị dính vào nhau do chất lượng ảnh kém hoặc biển số cũ; ký tự ở rìa bị dính vào viền biển số; biển số bị mờ, phai màu hoặc dính bẩn; nhiễu điểm ảnh không mong muốn; và đặc biệt là đinh ốc bắt vít biển số (rất phổ biến tại Việt Nam) che lấp một phần ký tự làm biến dạng đường bao ký tự.

5. Hệ thống hỗ trợ chức năng tìm kiếm vị trí xe trong bãi đỗ xe như thế nào?
Người quản lý hoặc người dùng có thể nhập trực tiếp biển số xe cần tìm vào giao diện phần mềm quản lý hoặc giao diện web. Hệ thống sẽ phát tín hiệu truy vấn dữ liệu từ các camera và cảm biến trong bãi; khi phát hiện được thông tin biển số tương ứng, hệ thống sẽ trích xuất và hiển thị trực quan thông tin chi tiết của xe cùng vị trí ô đỗ hiện tại lên màn hình quản trị.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế bãi gửi xe thông minh" của sinh viên Trương Văn Cao đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh, kết hợp vi điều khiển ESP32, công nghệ RFID và kỹ thuật xử lý ảnh ALPR để tự động hóa quy trình quản lý bãi đỗ xe. Nghiên cứu đã cung cấp những phân tích lý thuyết kỹ lưỡng về các giao thức truyền thông nhúng (UART, I2C, SPI) cùng các thuật toán tách biển số và ký tự quang học phục vụ nhận dạng phương tiện. Mặc dù còn một số giới hạn về khả năng hoạt động dưới điều kiện chiếu sáng biến đổi và chưa tích hợp phân hệ thanh toán tự động, đồ án đã hoàn thành tốt các mục tiêu kỹ thuật đề ra và là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho sinh viên các chuyên ngành kỹ thuật liên quan.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Giới thiệu tổng quan về đề tài, mục tiêu, phương pháp, nội dung, giới hạn và bố cục khóa luận tốt nghiệp. Chương 2: Cơ sở lý thuyết: Trình bày tổng quan về xử lý ảnh, các thư viện,phần mềm,cảm biến được sử dụng ở trong đề tài. Chương 3: Thiết kế hệ thống: Dựa trên cơ sở lý thuyết từ chương 2, chương này sẽ trình bày thiết kế chức năng cho từng khối. Chương 4: Thi công hệ thống và kết quả: Dựa trên phần được thiết kế, ở phần này sẽ trình bày các quá trình thực hiện thi công phần cứng và phát triển phần mềm cho hệ thống.

Trình bày kết quả thử nghiệm thực tế và từ đó rút ra nhận xét và đánh giá. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển: Tổng kết lại việc hoàn thành mục tiêu ban đầu và đề cập đến hướng phát triển tiếp theo của đề tài. 5 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ PHẦN CỨNG 2.1 ESP32-Wroom-32 Là một module vi điều khiển đa dụng của Espressif Systems, được tích hợp Wi-Fi và Bluetooth, thích hợp với các ứng dụng cho hệ thống IoT. Đây là một trong số module phổ biến nhất trong dòng ESP32, cung cấp hiệu suất cao với mức sử dụng điện năng nhỏ.

ESP32-D0WDQ6 là một con chip nhúng vô cùng linh hoạt và mạnh mẽ. Với thiết kế hai lõi CPU hoạt động độc lập, bạn có thể dễ dàng kiểm soát và điều chỉnh chúng thích hợp với mọi nhu cầu sử dụng. Với các Tính năng nổi bật: • Tần số linh hoạt: Tùy chỉnh tốc độ làm việc của chip từ 80MHz đến 240MHz để cải thiện vấn đề tốn năng lượng và tăng hiệu suất. [1] • Tiết kiệm năng lượng: Tính năng tắt CPU giúp thiết bị hoạt động ở chế độ siêu tiết kiệm, phù hợp với các dự án cần theo dõi các sự kiện và thông báo.

• Kết nối đa dạng: Với nhiều giao tiếp ngoại vi như cảm biến Hall, cảm biến điện dung, SD card, SPI, I2S và I2C, ESP32 mở ra vô vàn tiềm năng tích hợp khác. • Mở rộng: Khả năng tùy biến cao giúp bạn tạo ra những sản phẩm thông minh ,sáng tạo và phù hợp với nhu cầu của dự án. • Hiệu suất: Hai lõi CPU mạnh mẽ cùng với khả năng điều chỉnh tần số linh hoạt để công việc đạt hiệu suất cao. • Tiết kiệm năng lượng: Với thiết kế phù hợp tăng độ bền khi thiết bị hoạt động , kết hợp hoàn hảo với các ứng dụng sử dụng nguồn nhỏ.

Với những tính năng ưu việt, ESP32-D0WDQ6 được ứng dụng rộng rãi trong đời sống như tạo ra các thiết bị thông minh điều khiển từ xa qua mạng. Xây dựng các robot tự động hóa với khả năng giao tiếp tốt với môi trường. Thu thập và xử 6 lý dữ liệu từ các cảm biến để giám sát các thông số môi trường và nhiều ứng dụng khác.1 ESP32-WROOM-32 Bảng 2.1 Thông số kĩ thuật của ESP32-WROOM-32 Thông số Chi tiết Bộ xử lý trung tâm Lõi dual-core Tensilica Xtensa LX6. Tốc độ xung nhịp Tối đa 240 MHz.

Hiệu năng 600 DMIPS. Bộ nhớ RAM: 520 KB SRAM. Tích hợp Flash 4MB Công suất tiêu thụ Hoạt động ở: ~160-240 mA. Chế độ ngủ sâu: ~10 μA.

Kích thước ~18 mm x 25. Kết nối • Wi-Fi: Chuẩn 802. • Bluetooth: BLE và Bluetooth V4. • GPIO: Hơn 30 chân GPIO có thể lập trình, hỗ trợ ADC, DAC, UART, I2C, SPI, 7 PWM.2 Mạch RFID RC522 Mạch RFID NFC 13.56MHz RC522 với IC MFRC522 dùng để đọc và ghi dữ liệu cho thẻ RFID có tần số 13.56MHz, với thiết kế gọn gàng được ứng dụng rất rộng rãi ở ngoài với Esp hoặc các loại Vi điều khiển khác trong các mô hình hệ thống ứng dụng cần ghi, đọc thẻ RFID.2 Mạch RFID RC522 Bảng 2.