Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam, mật độ dân cư và lưu lượng phương tiện cá nhân (ô tô, xe máy) tại các đô thị lớn gia tăng nhanh chóng. Thực trạng này dẫn đến tình trạng quá tải nghiêm trọng tại các điểm đỗ xe, gây ùn tắc giao thông cục bộ và làm phát sinh nhiều bất cập trong công tác quản lý bãi đỗ.

Theo tác giả, mô hình bãi giữ xe truyền thống (sử dụng vé giấy hoặc ghi phấn trực tiếp lên xe) bộc lộ nhiều hạn chế lớn:

  • Vé giấy chỉ sử dụng được một lần, dễ rách, nhòe mực khi gặp trời mưa, làm tăng lượng rác thải ra môi trường và gây khó khăn cho nhân viên trong khâu đối chiếu.
  • Tình trạng ghi phấn gây mất thẩm mỹ và phiền toái cho chủ phương tiện.
  • Quy trình kiểm soát thủ công tốn thời gian, dễ gây ùn ứ vào giờ cao điểm, tiềm ẩn nguy cơ thất thoát tài chính và khó kiểm soát an ninh trước các hành vi trộm cắp, làm giả vé.

Xuất phát từ thực tế đó, nhóm tác giả thực hiện đề tài nhằm xây dựng giải pháp tự động hóa công tác giữ xe bằng cách tích hợp công nghệ nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID) và kỹ thuật xử lý ảnh biển số xe.

Mục tiêu của đề tài: Thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình hệ thống bãi giữ xe thông minh, bao gồm mô hình phần cứng vật lý, phần mềm quản lý phương tiện ra/vào trên máy tính (kết hợp công nghệ RFID và xử lý ảnh nhận dạng biển số) và hệ thống đặt chỗ trực tuyến qua trang web.

Nhiệm vụ của đề tài (được xác định cụ thể trong văn bản):

  1. Tiết kiệm thời gian xử lý và giảm thiểu chi phí vận hành.
  2. Không gây hư hại cho phương tiện của người dân trong quá trình gửi và lấy xe.
  3. Điều khiển các thiết bị phần cứng trong hệ thống hoạt động ổn định và chính xác.
  4. Hiển thị trực quan trạng thái vị trí đỗ (vị trí còn trống hay đã có phương tiện đỗ).
  5. Cập nhật và lưu trữ dữ liệu ra/vào (thời gian, mã thẻ, biển số xe) lên hệ thống cơ sở dữ liệu và hỗ trợ xuất dữ liệu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các cơ chế truyền thông phần cứng (UART, I2C, SPI); nguyên lý hoạt động của vi điều khiển Arduino UNO R3 và module ESP32 DEVKIT V1; các linh kiện ngoại vi gồm đầu đọc thẻ RFID RC522, thẻ NFC 13.56MHz, cảm biến hồng ngoại FC-51, động cơ Servo SG90, màn hình LCD 16x2 I2C, buzzer, camera ghi hình; các ngôn ngữ lập trình C/C++, C#, HTML/CSS/JavaScript; thư viện xử lý ảnh EmguCV; hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server và dịch vụ đám mây Firebase Realtime Database.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế và thi công mô hình bãi đỗ xe quy mô nhỏ trong phòng thí nghiệm; truyền nhận dữ liệu giữa phần cứng với phần mềm quản lý trên máy tính (PC) và nền tảng Web; giao tiếp giữa các khối vi điều khiển; quản lý tối đa 6 vị trí đỗ mô phỏng trong mô hình.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án tổng hợp các nền tảng lý thuyết kỹ thuật điện tử, viễn thông, mạng truyền thông và công nghệ phần mềm:

1. Chuẩn giao tiếp và công nghệ nhận dạng

  • Chuẩn UART: Giao thức truyền thông nối tiếp bất đồng bộ điểm - điểm giữa CPU và các module ngoại vi, hoạt động theo các chế độ Full-duplex, Half-duplex hoặc Simplex, sử dụng hai đường truyền tín hiệu TX và RX.
  • Chuẩn I2C: Giao thức truyền thông nối tiếp đồng bộ phát triển bởi Philips Semiconductors, sử dụng 2 đường tín hiệu (SDA cho dữ liệu và SCL cho xung nhịp đồng hồ), hỗ trợ định địa chỉ 7-bit cho phép kết nối nhiều thiết bị Master - Slave trên cùng một bus.
  • Chuẩn SPI: Giao thức truyền thông nối tiếp đồng bộ bốn dây (MOSI, MISO, SCLK, SS/CS) ở chế độ song công toàn phần (Full-duplex), tốc độ truyền dữ liệu cao hơn I2C.
  • Công nghệ RFID: Hệ thống nhận dạng đối tượng tự động qua sóng vô tuyến không tiếp xúc. Đồ án sử dụng RFID thụ động tần số 13.56MHz qua IC MFRC522, hỗ trợ khoảng cách đọc từ 0 đến 60mm với chuẩn truyền thông SPI tốc độ 10 Mbit/s.

2. Thuật toán xử lý và nhận dạng ảnh

  • Thuật toán dò biên Canny: Phương pháp phát hiện biên trực tiếp tối ưu hóa cho ảnh có nhiễu, dựa trên ba tiêu chí: tỷ lệ lỗi thấp, định vị chính xác vị trí biên và đáp ứng đơn lẻ cho mỗi biên. Quy trình gồm lọc mịn ảnh bằng bộ lọc đạo hàm bậc nhất Gaussian theo hai hướng $x, y$ ($G_x, G_y$), nhân xoắn ma trận ảnh để tìm gradient và xác định các điểm biên cục bộ.
  • Thuật toán OCR (Optical Character Recognition): Thuật toán nhận dạng ký tự quang học dùng để phân đoạn và chuyển đổi các ký tự trên biển số xe từ định dạng ảnh nhị phân sang định dạng văn bản (text).

3. Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp khảo sát: Phân tích thực trạng bãi đỗ xe trong nước và các giải pháp bãi xe thông minh tự động cao tầng, ngầm trên thế giới (Nhật Bản, Hàn Quốc).
  • Phương pháp phân tích - tổng hợp: Nghiên cứu tài liệu kỹ thuật, datasheet linh kiện, giáo trình lập trình hệ thống (C/C++, C#) và thiết kế giao diện web.
  • Phương pháp mô phỏng và thực nghiệm: Thiết kế, kiểm thử mạch nguyên lý trên phần mềm Proteus; sau đó gia công mạch in, lắp ráp phần cứng thực tế và kiểm thử hoạt động phối hợp giữa phần cứng, phần mềm máy tính và cơ sở dữ liệu.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module phân tầng, kết hợp giữa phần cứng nhúng, phần mềm điều khiển trên máy tính và nền tảng đám mây.

       [Khối Hiển Thị: LCD 16x2]
                               [Khối Động Cơ: 2x Servo SG90]

1. Phân chia chức năng các khối phần cứng

  • Khối xử lý chính (Arduino Uno R3): Sử dụng vi điều khiển ATmega328P (8-bit, 16MHz, Flash 32KB, SRAM 2KB), đảm nhiệm việc giao tiếp với module RFID RC522 để đọc mã thẻ UID qua giao thức SPI và gửi dữ liệu lên PC.
  • Khối xử lý phụ (NodeMCU ESP32 DEVKIT V1): Trang bị chip ESP32 2 nhân (80-240MHz, RAM 520KB, ROM 448KB), tích hợp Wi-Fi, đảm nhiệm việc thu thập tín hiệu từ 6 cảm biến hồng ngoại FC-51, tiếp nhận tín hiệu điều khiển 2 động cơ Servo SG90 (mở/đóng barrier), điều khiển màn hình LCD 16x2 và đồng bộ trạng thái đặt chỗ với cơ sở dữ liệu Firebase.
  • Khối cảm biến vật cản (FC-51): 6 module cảm biến hồng ngoại ngõ ra digital, góc quét 35°, khoảng cách nhận biết 1–7cm, dùng để giám sát 6 vị trí đỗ trong mô hình.
  • Khối chấp hành (Servo SG90): Động cơ điều khiển góc 0°–180°, momen xoắn 1.8 kg/cm, điện áp 4.8–5V, dùng làm thanh chắn barrier cổng vào và cổng ra.
  • Khối hiển thị (LCD 16x2 kết hợp module chuyển đổi I2C): Hiển thị số lượng chỗ trống và thông báo trạng thái "Full Slot" hoặc "Slot Available".

2. Sơ đồ đấu nối chân phần cứng

Module ngoại vi Thiết bị điều khiển Chân kết nối phần cứng
LCD 16x2 (I2C) ESP32 VCC → 5V, GND → GND, SDA → GPIO21, SCL → GPIO22
RFID RC522 Arduino Uno R3 3.3V → 3.3V, RST → Pin 9, GND → GND, MISO → Pin 11, MOSI → Pin 12, SCK → Pin 13, SDA (SS) → Pin 10
2 Động cơ Servo ESP32 Tín hiệu điều khiển → GPIO5, GPIO15
2 Nút nhấn PLC ESP32 Tín hiệu vào → GPIO2, GPIO4
6 Cảm biến FC-51 ESP32 Tín hiệu ngõ ra (OUT) → GPIO16, GPIO17, GPIO18, GPIO19, GPIO26, GPIO27

3. Tính toán phụ tải nguồn toàn hệ thống

Tác giả thiết lập bảng tính toán công suất tiêu thụ điện của các linh kiện để đảm bảo hệ thống vận hành an toàn qua nguồn USB và adapter 5V:

STT Thiết bị Số lượng Điện áp hoạt động Dòng điện định mức (1 thiết bị) Tổng dòng điện tiêu thụ
1 Arduino Uno R3 2 5V 30 mA 60 mA
2 Module ESP32 1 5V 240 – 790 mA 240 – 790 mA
3 Module RC522 2 3.3V 13 – 26 mA 26 – 52 mA
4 Servo Mini SG90 2 5V 550 mA 1100 mA
5 Còi báo (Buzzer) 2 5V 25 mA 50 mA
6 LCD 16x2 1 5V 25 mA 25 mA
7 Cảm biến FC-51 6 5V 43 mA 258 mA
8 Nút nhấn (Button) 2 5V 0.5 mA 1 mA
Tổng Toàn hệ thống - - - ~2.3 A

4. Thiết kế phần mềm và quy trình vận hành

Phần mềm máy tính được viết bằng ngôn ngữ C# trên nền tảng .NET (Visual Studio), sử dụng thư viện xử lý ảnh EmguCV:

  • Quy trình xe vào: Khi xe đến cổng vào, thẻ RFID được quét qua đầu đọc RC522. Buzzer phát âm thanh xác nhận, mã UID được gửi lên PC. Đồng thời, camera cổng vào chụp ảnh xe, thuật toán Canny và OCR tiến hành tách vùng biển số và nhận dạng ký tự. Nếu mã thẻ hợp lệ, thông tin (mã UID, biển số nhận dạng, thời gian vào) được ghi vào SQL Server; ESP32 điều khiển Servo mở barrier, xe đi qua và barrier tự động đóng lại sau thời gian trễ 4 giây.
  • Quy trình xe ra: Khách quét thẻ tại cổng ra. Camera chụp ảnh biển số thực tế và so sánh với biển số đã lưu trong SQL Server theo mã thẻ tương ứng. Nếu trùng khớp, hệ thống tính toán thời gian gửi, hiển thị phí giữ xe, mở barrier cho xe ra và cập nhật giải phóng thẻ. Nếu dữ liệu không trùng khớp, hệ thống phát cảnh báo sai biển số.
  • Xử lý sự cố mất thẻ: Trường hợp khách làm mất thẻ, nhân viên quản trị đối chiếu giấy tờ tùy thân với thông tin biển số và hình ảnh lưu trong cơ sở dữ liệu; sau đó sử dụng nút bấm vật lý (nối với chân GPIO2/GPIO4) để điều khiển cưỡng bức barrier mở cổng.
  • Chức năng đặt chỗ trực tuyến (Web Booking): Trang web viết bằng HTML/CSS/JavaScript kết nối cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database. Người dùng xem vị trí bãi đỗ thời gian thực và đặt trước chỗ; dữ liệu được đồng bộ hóa tức thì về hệ thống quản trị trung tâm.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương này phân tích bối cảnh đô thị hóa tại Việt Nam và tính cấp thiết của việc tự động hóa bãi giữ xe. Tác giả tổng thuật các nghiên cứu trong nước (như đề xuất xây dựng 4 bãi đỗ xe thông minh cao tầng lắp ghép tại TP.HCM gồm Công trường Lam Sơn rộng 1.048 $m^2$, Công viên Lê Văn Tám rộng 1.416 $m^2$, Công viên Tao Đàn rộng 570 $m^2$ với sức chứa khoảng 500 ô tô) và công nghệ đỗ xe tự động ngầm/cao tầng ở Nhật Bản, Hàn Quốc. Từ đó, xác định rõ ràng mục tiêu, đối tượng, phạm vi, nhiệm vụ và phương pháp thực hiện đề tài.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Tác giả trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết kỹ thuật:

  • Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các chuẩn giao tiếp truyền thông nối tiếp (UART, I2C, SPI).
  • Nguyên lý nhận dạng sóng vô tuyến RFID và cấu tạo module RC522 tần số 13.56MHz.
  • Đặc tính kỹ thuật của các linh kiện phần cứng: vi điều khiển Atmega328P trên board Arduino Uno R3, module ESP32-WROOM-32, động cơ Servo SG90, module cảm biến hồng ngoại FC-51 và LCD 16x2.
  • Công cụ phần mềm và giao diện lập trình: Arduino IDE, Microsoft Visual Studio (ngôn ngữ C#), nền tảng web (HTML, CSS, JavaScript), hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server Management Studio (SSMS) và Google Firebase.
  • Cơ sở lý thuyết xử lý ảnh: Thư viện EmguCV trên C#, giải thuật dò biên Canny (các bước tạo mặt nạ Gaussian, nhân xoắn gradient) và thuật toán nhận dạng ký tự quang học OCR.

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG

Nội dung chương tập trung vào giải pháp kỹ thuật:

  • Xây dựng sơ đồ khối chức năng tổng quát và giải thích chi tiết mối liên kết giữa 11 khối chức năng.
  • Tính toán lựa chọn phần cứng, thiết lập bảng tổng hợp dòng áp cho toàn mạch (~2.3A).
  • Lập bảng sơ đồ nguyên lý đấu nối chân cụ thể cho LCD I2C, module RC522, cảm biến hồng ngoại, nút nhấn và động cơ Servo với các vi điều khiển.
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật cho chương trình chính trên PC (C# Winform) và các lưu đồ chương trình con: điều khiển Servo mở/đóng (delay 4 giây), thuật toán đếm xe qua cảm biến và hiển thị lên LCD (kiểm tra giới hạn biến đếm $DEM = 6$ để xuất thông báo "Full Slot").

CHƯƠNG 4: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE

Chương này mô tả chi tiết quy trình xử lý ảnh biển số:

  • Quy trình 5 bước: (1) Tiền xử lý ảnh gốc; (2) Nhị phân hóa ảnh biển số; (3) Chuẩn hóa kích thước và tìm đường bao ký tự; (4) Tạo tập mẫu ký tự; (5) So sánh đối sánh mẫu và xuất chuỗi ký tự dạng text.
  • Thi công phần cứng: Hoàn thiện mạch in hệ thống, lắp ráp board mạch và thi công mô hình bãi giữ xe vật lý.
  • Thiết kế giao diện phần mềm: Giao diện đăng nhập, kết nối cổng COM cho Camera và Arduino, tính năng "SET THẺ" để đăng ký hoặc từ chối thẻ lạ, màn hình kiểm tra biển số đúng/sai, giao diện hiển thị trạng thái ô đỗ trên Realtime Database và giao diện trang Web booking.

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tổng kết các hạng mục đã hoàn thành của đồ án, chỉ ra các điểm còn tồn tại của mô hình và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao tính khả thi trong thực tiễn.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm

  • Thi công hoàn chỉnh mô hình bãi giữ xe vật lý kết hợp mạch điều khiển nhúng với phần mềm quản lý trên máy tính, được giảng viên hướng dẫn đánh giá đạt kết quả bảo vệ với mức điểm 8,5 (xếp loại Khá).
  • Phần mềm C# giao tiếp ổn định với 2 cổng camera và khối vi điều khiển qua cổng COM nối tiếp, thực hiện chức năng chụp ảnh, trích xuất biển số và đối chiếu tự động khi xe ra vào.
  • Tính năng "SET THẺ" cho phép thêm, sửa, xóa mã thẻ RFID trực tiếp trên giao diện quản trị, ngăn chặn thẻ lạ quẹt vào hệ thống.
  • Hệ thống cơ sở dữ liệu kép hoạt động đúng thiết kế: SQL Server lưu trữ lịch sử phương tiện (mã thẻ, hình ảnh, biển số, thời gian) và Firebase Realtime Database đồng bộ dữ liệu vị trí trống phục vụ người dùng đặt chỗ qua giao diện Web booking.
  • Màn hình LCD 16x2 và cụm 6 cảm biến FC-51 cập nhật chính xác trạng thái từng ô đỗ trong mô hình 6 vị trí.

2. Đóng góp và giải pháp kỹ thuật của tác giả

  • Đề xuất kiến trúc phần cứng phân tán kết hợp giữa Arduino Uno (chuyên trách giao tiếp ngoại vi đọc thẻ nhanh) và ESP32 (xử lý cảm biến, điều khiển barrier và kết nối mạng), giúp giảm tải tính toán cho từng vi điều khiển.
  • Ứng dụng thư viện EmguCV trên C# giúp loại bỏ sự phức tạp khi phải viết wrapper kết nối giữa C++ (OpenCV) và giao diện Winforms.
  • Thiết kế quy trình xử lý dự phòng khi mất thẻ bằng nút bấm can thiệp thủ công dựa trên cơ sở dữ liệu đối soát hình ảnh, giải quyết điểm nghẽn thực tế tại các bãi xe.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

Dựa trên nhận xét của giảng viên hướng dẫn và các nội dung trình bày trong đồ án:

  • Báo cáo kết quả thử nghiệm và đánh giá định lượng (tỷ lệ nhận diện biển số chính xác, thời gian đáp ứng trung bình của thuật toán) chưa được thống kê chi tiết trong văn bản.
  • Cảm biến hồng ngoại FC-51 có khả năng chống nhiễu quang học chưa cao, dễ bị ảnh hưởng bởi ánh sáng môi trường bên ngoài.
  • Thuật toán OCR bị suy giảm độ chính xác khi ảnh đầu vào bị mờ, góc chụp nghiêng hoặc màu nền và màu chữ ít chênh lệch.
  • Mô hình thi công phần cứng còn mang tính chất thử nghiệm trong phòng lab, tính hoàn thiện công nghiệp chưa cao; phạm vi thử nghiệm mới dừng ở quy mô mô hình nhỏ 6 vị trí đỗ.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp và tối ưu hóa giải thuật xử lý ảnh để nhận dạng biển số chính xác trong các điều kiện thời tiết phức tạp hoặc ban đêm.
  • Hoàn thiện kết cấu cơ khí, đóng vỏ bảo vệ chuyên nghiệp cho toàn bộ hệ thống phần cứng và module điều khiển.
  • Mở rộng quy mô quản lý bãi đỗ với số lượng ô đỗ lớn hơn, tích hợp thêm các công nghệ thanh toán điện tử tự động và nhận diện khuôn mặt người điều khiển phương tiện để nâng cao an ninh.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Đối tượng: Sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Kỹ thuật Máy tính và Công nghệ Thông tin đang thực hiện đồ án tốt nghiệp, đề tài nghiên cứu về hệ thống nhúng, Internet of Things (IoT) và thị giác máy tính ứng dụng.
  • Nội dung giá trị:
    • Cách thức phối hợp nhiều chuẩn truyền thông nối tiếp (UART, I2C, SPI) trong cùng một hệ thống điều khiển nhúng.
    • Phương pháp tính toán công suất tiêu thụ dòng/áp và phối ghép nguồn cho hệ thống tích hợp nhiều cảm biến và cơ cấu chấp hành.
    • Quy trình xây dựng ứng dụng Windows Forms bằng C# kết nối trực tiếp với camera, vi điều khiển và tích hợp thư viện EmguCV để nhận dạng ký tự quang học.
    • Kỹ thuật đồng bộ trạng thái thiết bị phần cứng lên nền tảng đám mây Firebase Realtime Database để phục vụ ứng dụng web thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng những chuẩn giao tiếp phần cứng nào và chức năng của từng chuẩn là gì?
Hệ thống sử dụng ba chuẩn giao tiếp chính: SPI dùng để kết nối vi điều khiển Arduino Uno với đầu đọc thẻ RFID RC522 nhằm đạt tốc độ truyền dữ liệu cao (10 Mbit/s); I2C dùng để giao tiếp giữa ESP32 với màn hình LCD 16x2 (qua module chuyển đổi) nhằm tiết kiệm chân GPIO; UART dùng để truyền nhận dữ liệu bất đồng bộ giữa máy tính (phần mềm C#) với các vi điều khiển qua cổng COM nối tiếp.

2. Tổng dòng điện tính toán tiêu thụ của toàn bộ mô hình là bao nhiêu và hệ thống được cấp nguồn như thế nào?
Theo bảng tính toán phụ tải của nhóm tác giả, tổng dòng điện định mức tối đa của toàn bộ thiết bị (gồm 2 Arduino Uno, 1 ESP32, 2 RC522, 2 Servo SG90, 2 Buzzer, 1 LCD 16x2, 6 cảm biến FC-51 và 2 nút nhấn) là khoảng ~2.3 A ở mức điện áp 5V. Hệ thống sử dụng kết hợp nguồn cấp từ cổng USB máy tính cho các mạch vi điều khiển và đường nguồn phụ cho các cơ cấu tiêu thụ dòng lớn.

3. Cơ chế xử lý của hệ thống trong trường hợp người gửi xe làm mất thẻ từ là gì?
Khi mất thẻ, quy trình quẹt thẻ tự động không thể thực hiện. Nhân viên quản trị sẽ yêu cầu khách xuất trình giấy tờ tùy thân, sau đó truy vấn biển số xe trên phần mềm máy tính để đối chiếu hình ảnh chụp lúc vào lưu trong SQL Server. Nếu dữ liệu xác thực chính xác, nhân viên sẽ bấm nút nhấn vật lý (nối với chân GPIO2/GPIO4 của ESP32) để điều khiển cưỡng bức mở barrier cho xe ra.

4. Vì sao nhóm tác giả lựa chọn thư viện EmguCV thay vì OpenCV thuần trên nền C++?
Do toàn bộ phần mềm quản trị và giao diện điều khiển trên máy tính được nhóm xây dựng bằng ngôn ngữ C# trên nền tảng .NET (Visual Studio). Việc sử dụng thư viện EmguCV (bản bọc .NET của OpenCV) cho phép gọi trực tiếp các hàm xử lý ảnh trong mã nguồn C# một cách đồng bộ mà không cần tốn thời gian xây dựng thêm lớp wrapper trung gian để kết nối với mã C++ của OpenCV.

5. Hệ thống sử dụng các loại cơ sở dữ liệu nào để quản lý hoạt động bãi xe?
Hệ thống kết hợp hai nền tảng cơ sở dữ liệu: SQL Server (quản lý qua SSMS) chạy cục bộ trên máy tính để lưu trữ dữ liệu nhật ký xe ra vào (mã thẻ UID, ảnh biển số, ngày giờ vào/ra, tính tiền); và Google Firebase Realtime Database lưu trữ trên nền tảng đám mây để đồng bộ trạng thái các vị trí đỗ xe và tiếp nhận dữ liệu đặt chỗ trực tuyến từ trang Web booking.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công mô hình hệ thống bãi giữ xe ứng dụng RFID và xử lý ảnh" của sinh viên Nguyễn Thanh Hào và Trần Vĩnh Khang (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã hiện thực hóa thành công giải pháp tự động hóa bãi đỗ xe thông minh. Công trình kết hợp chặt chẽ giữa hệ thống phần cứng nhúng (Arduino Uno, ESP32, RFID RC522, cảm biến hồng ngoại), thuật toán thị giác máy tính nhận dạng biển số (Canny, OCR qua EmguCV) và cơ sở dữ liệu kép (SQL Server, Firebase). Mặc dù còn một số hạn chế về độ chống nhiễu cảm biến và quy mô thử nghiệm, mô hình đã vận hành ổn định các tính năng cốt lõi và cung cấp tài liệu tham khảo kỹ thuật có giá trị cho các nghiên cứu ứng dụng IoT và nhận dạng tự động.