Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Tại các trung tâm dịch vụ và xưởng sửa chữa ô tô (garage), công tác quản lý lưu thông xe ra vào đóng vai trò then chốt trong chuỗi vận hành dịch vụ kỹ thuật. Tuy nhiên, phần lớn các garage hiện nay vẫn duy trì phương thức tiếp nhận và theo dõi thủ công bằng sổ sách, giấy tờ hoặc các công cụ phân tán. Quy trình này bộc lộ nhiều điểm nghẽn: tốn thời gian xử lý thủ tục, tiềm ẩn rủi ro sai sót trong nhập liệu, nguy cơ thất lạc thông tin lịch sử sửa chữa, cũng như thiếu tính nhất quán khi lưu trữ hình ảnh hiện trạng xe trên các thiết bị cá nhân.

Trước thực tế đó, đề tài đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống quản lý xe ra vào sử dụng phần mềm Python" được thực hiện bởi sinh viên Lê Vũ Đức Thịnh và Nguyễn Anh Thi, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trọng Thức tại Bộ môn Điện tử ô tô, Khoa Cơ khí Động lực, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán số hóa toàn diện quy trình tiếp nhận xe thông qua việc xây dựng một hệ thống phần mềm chuyên dụng, ứng dụng xử lý ảnh nhận diện biển số xe tự động và quản lý luồng dữ liệu tác nghiệp giữa các bộ phận chuyên môn.

Mục tiêu tổng quát của đề tài là xây dựng ứng dụng hỗ trợ quy trình tiếp nhận và quản lý dịch vụ bảo dưỡng, sửa chữa ô tô; tự động hóa việc truy xuất thông tin khách hàng và lịch sử phương tiện bằng nhận dạng biển số; số hóa quá trình ghi nhận hiện trạng hư hỏng; đồng thời hỗ trợ điều phối và phân bổ lệnh sửa chữa đến kỹ thuật viên, theo dõi tiến độ và thông báo kết quả bảo dưỡng đến khách hàng.

Để đạt được mục tiêu nêu trên, nhiệm vụ nghiên cứu được phân định thành 7 nội dung cụ thể theo văn bản đề tài:

  1. Nghiên cứu về hệ thống quản lý xe ra vào;
  2. Nghiên cứu về xử lý ảnh biển số xe;
  3. Nghiên cứu xây dựng website bằng framework Python;
  4. Nghiên cứu kết nối với các đám mây để lưu trữ thông tin;
  5. Nghiên cứu xây dựng API giữa các website giao tiếp với nhau;
  6. Lập trình hệ thống quản lý xe ra vào;
  7. Viết thuyết minh đề tài.

Về đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình tiếp nhận, quản lý thông tin xe ra vào, dữ liệu hiện trạng phương tiện và luồng giao tiếp tác nghiệp giữa Cố vấn dịch vụ (CVDV) và Kỹ thuật viên (KTV) trong xưởng dịch vụ ô tô.
  • Phạm vi không gian: Khảo sát thực tế được giới hạn tại đại lý nơi sinh viên tham gia thực tập tốt nghiệp.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được triển khai thực hiện từ ngày 21/02/2024 đến ngày 20/05/2024 (bảo vệ tháng 06/2024).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích, tổng hợp tài liệu kỹ thuật kết hợp với phương pháp thiết kế, xây dựng và thực nghiệm hệ thống phần mềm. Trước khi đi vào thiết kế kỹ thuật, tác giả đã tiến hành khảo sát và phân tích ba nhóm giải pháp quản lý xe ra vào tại các xưởng sửa chữa nhằm xác định hướng tiếp cận phù hợp:

Phương án quản lý Đặc điểm vận hành Ưu điểm Nhược điểm và hạn chế
Hệ thống ghi nhận thủ công Sử dụng phiếu kiểm tra giấy, chụp ảnh hiện trạng bằng điện thoại cá nhân, xuất lệnh sửa chữa bằng giấy tờ. Chi phí đầu tư ban đầu thấp, không yêu cầu kỹ năng công nghệ thông tin phức tạp. Tốn thời gian ghi chép; dễ sai sót; khó tra cứu; hình ảnh lưu trữ phân tán, thiếu đồng bộ; nguy cơ mất dữ liệu khi nhân viên nghỉ việc; giấy tờ dễ thất lạc.
Hệ thống tự động hóa với cảm biến và máy tính Sử dụng cảm biến và camera gắn tại cổng hoặc thiết bị chụp ảnh gửi dữ liệu về máy tính trung tâm xử lý bằng phần mềm. Tăng tính chính xác, giảm thiểu sự can thiệp của con người, hạn chế thất lạc dữ liệu khách hàng. Chi phí đầu tư phần cứng ban đầu cao; yêu cầu năng lực kỹ thuật duy trì hệ thống; vẫn cần nhân sự trực cố định tại máy tính trung tâm.
Hệ thống thông minh dựa trên AI và IoT thương mại Các ứng dụng quốc tế (AutoRepair Cloud, Shopmonkey, Mitchell Repair) hoặc nội địa (CarCRM). Tính năng quản trị khách hàng, nhắc lịch bảo dưỡng, tích hợp đa kênh và báo cáo trực quan. Phần mềm quốc tế gặp rào cản ngôn ngữ và chi phí bản quyền cao; các phần mềm CRM nội địa tập trung nhiều vào tư vấn, kinh doanh, gây lãng phí tài nguyên đối với quy trình phân tách chuyên môn của xưởng lớn.

Trên cơ sở phân tích trên, đề tài xác định xây dựng một hệ thống phần mềm chuyên biệt, phân tách rõ ràng giao diện cho hai vị trí công việc chính là CVDV và KTV. Về nền tảng lý thuyết và công nghệ, hệ thống sử dụng các thành phần kỹ thuật sau:

  • Ngôn ngữ lập trình cốt lõi: Python (do Guido van Rossum phát triển), được lựa chọn nhờ cú pháp trực quan, khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ và hệ sinh thái thư viện phong phú phục vụ cho cả phát triển web lẫn thị giác máy tính.
  • Web Framework: Nhóm nghiên cứu tiến hành khảo sát các framework phổ biến của Python bao gồm Django, Web2Py, Flask, CherryPy và Pyramid. Flask được lựa chọn do đặc tính micro-framework nhẹ, linh hoạt, không áp đặt cấu trúc cứng nhắc, dễ dàng tùy biến định tuyến (routing), xử lý yêu cầu HTTP và tích hợp các module chức năng.
  • Giải thuật thị giác máy tính (Computer Vision): Sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Quy trình xử lý ảnh nhận diện biển số xe được xây dựng qua 6 bước tuần tự:
    1. Chuyển đổi ảnh sang ảnh xám (Grayscale): Loại bỏ thông tin màu sắc, giữ lại cường độ sáng nhằm giảm tải khối lượng dữ liệu tính toán.
    2. Tăng cường độ tương phản: Làm nổi bật các chi tiết đường viền và ký tự biển số.
    3. Giảm nhiễu bằng bộ lọc Gauss (Gaussian Filter): Làm mịn ảnh, triệt tiêu nhiễu ngẫu nhiên trước khi phát hiện cạnh.
    4. Nhị phân hóa ảnh với ngưỡng động (Adaptive Thresholding): Phân tách các điểm ảnh thành hai giá trị đen/trắng dựa trên ngưỡng biến thiên theo từng vùng ảnh.
    5. Phát hiện cạnh Canny (Canny Edge Detection): Xác định các đường biên bao quanh biển số.
    6. Tìm vị trí và lọc biển số bằng Contour: Phân tích hình học và tỷ lệ khung bao để định vị chính xác khu vực chứa biển số xe.
  • Lưu trữ đám mây và truyền thông dữ liệu:
    • Cloudinary: Nền tảng điện toán đám mây cùng thư viện Cloudinary trong Python được ứng dụng để tải lên, lưu trữ, tối ưu hóa kích thước và phân phối hình ảnh hiện trạng xe qua mạng phân phối nội dung (CDN).
    • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL: Lưu trữ thông tin khách hàng, biển số xe và hồ sơ sửa chữa, kết nối với Python thông qua thư viện chính thức mysql-connector-python (hỗ trợ giao thức X DevAPI và chuẩn Python Database API Specification v2.0).
    • Thư viện smtplib: Tích hợp giao thức SMTP với cơ chế mã hóa kết nối TLS/SSL nhằm gửi email tự động xác nhận hoàn thành dịch vụ kèm hồ sơ bảo dưỡng tới khách hàng.
    • Giao diện và giao thức mạng: Ứng dụng HTML, CSS, JavaScript cho phía client; kết hợp công nghệ truyền phát dữ liệu thời gian thực WebRTC, chuẩn bảo mật SSL và giao thức HTTPS nhằm bảo vệ dữ liệu truyền tải.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống quản lý xe ra vào được thiết kế dưới dạng ứng dụng web tích hợp, phân tách module chức năng theo quy trình tiếp nhận dịch vụ thực tế tại garage:

                  [Truy vấn CSDL MySQL]                             [CVDV nhập biển số thủ công]
                                      [Chụp ảnh hiện trạng & yêu cầu]
                                            [Xuất phiếu sửa chữa]
                                         [Website KTV tiếp nhận]
                                          [KTV xác nhận hoàn thành]
                                         [smtplib: Gửi email tự động]

Kiến trúc phân hệ và giao diện người dùng

  1. Phân hệ dành cho Cố vấn dịch vụ (CVDV):

    • Giao diện Trang chủ - Chụp ảnh: Tích hợp camera trực tiếp trên nền tảng web, cho phép CVDV chụp ảnh biển số xe khi xe tiến vào xưởng dịch vụ hoặc tải ảnh sẵn có từ bộ nhớ thiết bị.
    • Module nhận dạng và xử lý ngoại lệ: Ảnh chụp được truyền lên Cloudinary và đưa vào module OpenCV. Trường hợp nhận dạng thành công, hệ thống tự động đối soát với cơ sở dữ liệu MySQL: nếu là khách hàng cũ, thông tin cá nhân và lịch sử xe sẽ tự động hiển thị; nếu là khách hàng mới, hệ thống mở giao diện tiếp nhận thông tin mới. Trường hợp xử lý ảnh không thành công do biển số mờ hoặc góc chụp, giao diện cung cấp form nhập biển số thủ công.
    • Giao diện ghi nhận hiện trạng xe: Cho phép chụp và lưu trữ ảnh chụp thực tế tình trạng hư hỏng, trầy xước quanh thân xe trước khi bàn giao vào xưởng, ghi chú yêu cầu bảo dưỡng của khách hàng.
    • Module xuất phiếu dịch vụ: Sau khi tổng hợp thông tin, CVDV nhấn nút xuất phiếu; dữ liệu lập tức được đồng bộ và chuyển tiếp sang phân hệ xưởng.

  2. Phân hệ dành cho Kỹ thuật viên (KTV):

    • Giao diện tiếp nhận phiếu công việc: KTV đăng nhập hệ thống để theo dõi danh sách phương tiện đang chờ và phiếu sửa chữa được phân công từ CVDV, bao gồm toàn bộ ghi chú hư hỏng và hình ảnh hiện trạng.
    • Module xác nhận hoàn thành và phát hành báo cáo: Khi công việc sửa chữa hoàn tất, KTV thao tác bấm nút "Đã hoàn thành" trên giao diện web. Thao tác này kích hoạt dịch vụ nền của hệ thống.

  3. Cơ chế truyền thông và thông báo tự động:

    • Hệ thống backend sử dụng thư viện smtplib để tự động tạo email thông báo, đính kèm tệp văn bản định dạng Word ghi nhận chi tiết nội dung bảo dưỡng đã thực hiện và gửi trực tiếp đến địa chỉ email đã đăng ký của khách hàng. Đồng thời, giao diện phía CVDV nhận được thông báo trạng thái xe đã hoàn thành.

Môi trường triển khai và thử nghiệm

Hệ thống được phát triển và vận hành thử nghiệm trên môi trường kỹ thuật:

  • Môi trường lập trình: Python IDLE cho mã nguồn Python trung tâm; công cụ Notepad hỗ trợ biên tập mã nguồn giao diện HTML, CSS, JavaScript.
  • Cơ sở dữ liệu: Máy chủ cục bộ MySQL Server, cấu hình bảng dữ liệu lưu trữ các trường thông tin khách hàng, biển số xe, mã số phiếu và đường dẫn hình ảnh.
  • Dịch vụ tích hợp: Cấu hình API Cloudinary để quản lý tải lên tài nguyên hình ảnh; thiết lập thông số xác thực SMTP của máy chủ thư điện tử để vận hành tác vụ gửi thư tự động.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Đặt vấn đề

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thực tiễn trong công tác quản lý lưu thông xe ra vào tại các garage sửa chữa ô tô. Nội dung chương phân tích tính ưu việt của ngôn ngữ Python về độ linh hoạt, khả năng mở rộng tích hợp thị giác máy tính và máy học để tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ. Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, 7 nhiệm vụ cụ thể, phạm vi giới hạn thực hiện tại đại lý thực tập trong khung thời gian từ 21/02/2024 đến 20/05/2024, cùng kết cấu bố cục 4 chương của toàn bộ khóa luận.

Chương 2: Phân tích các phương án quản lý xe ra vào ở các xưởng sửa chữa và cơ sở lý thuyết

Nội dung chương 2 chia làm hai phần chính:

  • Phần phân tích phương án: Đánh giá chi tiết ưu, nhược điểm của hệ thống ghi nhận thủ công bằng giấy tờ, hệ thống tự động hóa bằng cảm biến/máy tính và hệ thống thông minh AI/IoT (như CarCRM, AutoRepair Cloud, Shopmonkey, Mitchell Repair Information Software). Từ đó, xác định hướng phát triển phần mềm tối ưu riêng biệt cho vai trò của CVDV và KTV.
  • Phần cơ sở lý thuyết: Giới thiệu tổng quan về ngôn ngữ Python; so sánh 5 framework web phổ biến và luận giải việc lựa chọn Flask; trình bày cơ chế hoạt động của thư viện OpenCV cùng quy trình 6 bước xử lý ảnh nhận diện biển số xe (ảnh xám, cân bằng tương phản, lọc Gauss, nhị phân hóa ngưỡng động, tách cạnh Canny, phân tích Contour). Đồng thời, chương 2 thuyết minh nguyên lý của thư viện lưu trữ đám mây Cloudinary, giao thức gửi email smtplib, hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL và thư viện mysql-connector-python, các ngôn ngữ thiết kế web (HTML, CSS, JavaScript), cùng các tiêu chuẩn bảo mật và truyền thông mạng (WebRTC, SSL, HTTPS).

Chương 3: Thiết kế và thử nghiệm hệ thống quản lý xe

Chương 3 là chương trọng tâm mô tả chi tiết quá trình thiết kế kỹ thuật và thử nghiệm ứng dụng. Tác giả trình bày lưu đồ xử lý toàn bộ hệ thống từ khâu tiếp nhận ảnh chụp đến xuất phiếu và gửi mail. Nội dung thuyết minh chi tiết cấu trúc giao diện website dành cho CVDV (chụp ảnh biển số, xử lý ngoại lệ nhập tay, tra cứu dữ liệu khách hàng cũ/mới, ghi nhận hiện trạng xe) và website dành cho KTV (tiếp nhận thông tin, xem nội dung sửa chữa, xác nhận hoàn thành). Chương này cũng ghi nhận toàn bộ quá trình cài đặt thư viện (flask, cloudinary), cấu hình API, khởi tạo bảng cơ sở dữ liệu MySQL, khởi chạy server và kết quả thử nghiệm thực tế các chức năng tác nghiệp trên giao diện web.

Chương 4: Kết luận và hướng phát triển

Chương 4 đúc kết các kết quả đạt được sau quá trình thiết kế, lập trình và thử nghiệm hệ thống quản lý xe ra vào. Trên cơ sở đối chiếu với mục tiêu ban đầu, tác giả chỉ ra các mặt hạn chế còn tồn đọng trong quá trình thử nghiệm thực tế và đề xuất các định hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo nhằm hoàn thiện giải pháp phần mềm.

Kết quả và đóng góp

Kết quả đạt được

  • Xây dựng thành công hệ thống phần mềm quản lý xe ra vào xưởng dịch vụ ô tô trên nền tảng web sử dụng ngôn ngữ Python và framework Flask.
  • Hiện thực hóa quy trình tiếp nhận xe số hóa với hai giao diện chuyên biệt cho Cố vấn dịch vụ và Kỹ thuật viên, liên kết thông suốt qua cơ sở dữ liệu trung tâm MySQL.
  • Triển khai thành công module xử lý ảnh với OpenCV áp dụng giải thuật nhị phân hóa ngưỡng động và lọc đường bao Contour để trích xuất biển số xe, đồng thời tích hợp cơ chế nhập liệu thủ công dự phòng khi nhận dạng thất bại.
  • Tích hợp thành công API Cloudinary để quản lý và lưu trữ hình ảnh hiện trạng xe trực tuyến, giảm tải dung lượng cho máy chủ cục bộ.
  • Xây dựng module tự động hóa gửi email kèm tệp văn bản Word báo cáo nội dung bảo dưỡng đến khách hàng thông qua thư viện smtplib ngay sau khi KTV hoàn tất công việc.

Giải pháp và đóng góp của đề tài

  • Khắc phục các nhược điểm cố hữu của phương pháp ghi chép giấy truyền thống: loại bỏ tình trạng thất lạc phiếu kiểm tra, giải quyết vấn đề phân tán hình ảnh phương tiện trên thiết bị cá nhân của nhân viên, rút ngắn thời gian tra cứu hồ sơ khách hàng.
  • So với các giải pháp CRM thương mại trên thị trường (như CarCRM), đề tài đóng góp một mô hình thiết kế tối ưu hóa riêng biệt cho quy trình nghiệp vụ kỹ thuật của hãng garage: tập trung chính xác vào tương tác hai chiều giữa CVDV và KTV, loại bỏ các module kinh doanh/bán hàng cồng kềnh, từ đó tiết kiệm tài nguyên vận hành và đơn giản hóa thao tác cho nhân sự xưởng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Phạm vi khảo sát hẹp: Khảo sát thực tế chỉ được thực hiện tại một đại lý nơi sinh viên tham gia thực tập, chưa bao quát được sự đa dạng về quy mô, loại hình dịch vụ và đặc thù tổ chức của các xưởng sửa chữa khác nhau trên thị trường.
  • Nguồn dữ liệu thực nghiệm: Dữ liệu thu thập phục vụ thiết kế chủ yếu dựa trên khảo sát từ góc độ sinh viên thực tập, kinh nghiệm thực tế về toàn bộ chuỗi quy trình tiếp nhận xe chuyên sâu tại đại lý còn mức độ nhất định.
  • Thời gian thực hiện: Thời gian nghiên cứu ngắn (3 tháng, từ tháng 2/2024 đến tháng 5/2024), chưa cho phép theo dõi và đánh giá hệ thống dưới sự thay đổi quy trình vận hành dài hạn của xưởng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Nâng cao độ chính xác và tính thích nghi của giải thuật nhận diện biển số xe trong các điều kiện môi trường bất lợi (thiếu sáng, góc chụp nghiêng lớn, biển số bám bẩn hoặc biến dạng).
  • Mở rộng tích hợp phần cứng với hệ thống camera giám sát cố định và cảm biến tự động tại cổng ra vào để nhận diện phương tiện mà không phụ thuộc vào thao tác chụp thủ công của CVDV.
  • Mở rộng quy mô thử nghiệm tại nhiều đại lý và xưởng sửa chữa ô tô có quy mô khác nhau để hoàn thiện tính năng quản trị luồng dịch vụ đa trạm.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Ô tô, Điện tử ô tô, Kỹ thuật Cơ điện tử, cũng như sinh viên ngành Công nghệ thông tin muốn tiếp cận bài toán số hóa quy trình công nghiệp ô tô.

Các nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao bao gồm:

  • Quy trình phân tích nghiệp vụ tiếp nhận và phân phối lệnh dịch vụ sửa chữa trong xưởng ô tô thực tế.
  • Chuỗi thuật toán 6 bước xử lý ảnh biển số xe sử dụng thư viện OpenCV.
  • Mô hình tích hợp liên kết giữa ứng dụng web nhẹ Flask với cơ sở dữ liệu MySQL, dịch vụ đám mây Cloudinary và hệ thống thông báo email qua giao thức SMTP.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý như thế nào trong trường hợp giải thuật OpenCV không nhận dạng được biển số xe?

Khi hệ thống không thể xử lý ảnh hoặc nhận dạng thất bại (do ánh sáng yếu, góc chụp hoặc biển số mờ), giao diện website của CVDV sẽ tự động xuất hiện ô nhập liệu thủ công. CVDV có thể gõ trực tiếp biển số xe bằng tay và gửi lên hệ thống kèm theo hình ảnh đã chụp để tiếp tục chu trình tiếp nhận mà không làm gián đoạn quy trình nghiệp vụ.

2. Vì sao nhóm tác giả lựa chọn framework Flask thay vì Django hay các framework Python khác?

Trong 5 framework được khảo sát (Django, Web2Py, Flask, CherryPy, Pyramid), nhóm tác giả chọn Flask vì đây là micro-framework có cấu trúc nhẹ, linh hoạt, cú pháp đơn giản, không áp đặt các quy tắc cứng nhắc về cấu trúc thư mục dự án. Điều này giúp nhóm tự do tổ chức mã nguồn, nhanh chóng tích hợp các module xử lý ảnh OpenCV, giao tiếp API đám mây và tối ưu hóa hệ thống cho một ứng dụng có quy mô chuyên biệt.

3. Dữ liệu hình ảnh biển số và hiện trạng xe được lưu trữ tại đâu trong hệ thống?

Hình ảnh chụp biển số xe và các bức ảnh ghi nhận hiện trạng hư hỏng phương tiện không lưu trực tiếp trong máy chủ cơ sở dữ liệu nhằm tránh quá tải bộ nhớ. Thay vào đó, toàn bộ tệp hình ảnh được tải lên và lưu trữ trên nền tảng điện toán đám mây Cloudinary thông qua API. Cơ sở dữ liệu MySQL chỉ lưu trữ các thông tin văn bản và đường dẫn liên kết (URL) của hình ảnh tương ứng.

4. Luồng phân phối công việc giữa Cố vấn dịch vụ và Kỹ thuật viên được thực hiện như thế nào?

CVDV sau khi chụp ảnh, kiểm tra thông tin khách hàng, ghi nhận hiện trạng và các yêu cầu sửa chữa sẽ bấm nút xuất phiếu trên website dành riêng cho CVDV. Dữ liệu này lập tức được đẩy về cơ sở dữ liệu và hiển thị trực tiếp trên giao diện website dành riêng cho KTV. KTV xem xét nội dung phiếu, tiến hành kiểm tra, sửa chữa và xác nhận hoàn thành ngay trên giao diện của mình.

5. Khách hàng nhận được thông tin bảo dưỡng sau khi sửa chữa xe xong bằng hình thức nào?

Khi KTV hoàn thành công việc và nhấn nút "Đã hoàn thành" trên website kỹ thuật, hệ thống backend Python sẽ tự động kích hoạt thư viện smtplib. Thư viện này thiết lập kết nối mã hóa TLS/SSL qua giao thức SMTP để gửi một email tự động đến hòm thư của khách hàng, đính kèm tệp văn bản định dạng Word trình bày chi tiết toàn bộ nội dung bảo dưỡng, sửa chữa đã thực hiện.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống quản lý xe ra vào sử dụng phần mềm Python" của nhóm tác giả Lê Vũ Đức Thịnh và Nguyễn Anh Thi đã giải quyết thành công bài toán số hóa quy trình tiếp nhận và quản lý sửa chữa tại garage ô tô. Bằng cách kết hợp linh hoạt framework Flask, thư viện thị giác máy tính OpenCV, cơ sở dữ liệu MySQL và đám mây Cloudinary, đề tài đã xây dựng một phần mềm vận hành thực nghiệm hoàn chỉnh, tối ưu hóa sự phối hợp giữa Cố vấn dịch vụ và Kỹ thuật viên. Công trình không chỉ cung cấp một giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cho các xưởng dịch vụ ô tô mà còn là tài liệu tham khảo giá trị cho các nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin trong ngành công nghệ ô tô.