Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển kinh tế và công nghệ hiện nay, nhu cầu bảo vệ tài sản và quản lý phương tiện giao thông ngày càng trở nên cấp thiết. Tại các khu vực có lưu lượng xe lớn như chung cư, siêu thị, bệnh viện và đặc biệt là trường học, việc kiểm soát ra vào và quản lý bãi đỗ xe gặp nhiều khó khăn do số lượng phương tiện đa dạng và đông đảo. Theo ước tính, mỗi ngày có hàng nghìn phương tiện ra vào các khu vực này, gây ra tình trạng ùn tắc và khó khăn trong việc xác minh tài sản. Mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất và xây dựng giải pháp nhận diện biển số xe ra vào tòa nhà bằng công nghệ Deep Learning, cụ thể là ứng dụng mô hình YOLOv4 kết hợp với kỹ thuật nhận dạng ký tự quang học (OCR) nhằm tự động hóa quá trình kiểm soát phương tiện, nâng cao hiệu quả quản lý và giảm thiểu thời gian xử lý.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hình ảnh biển số xe thu thập tại các bãi đỗ xe trong tòa nhà và trường THPT Thái Phiên, với dữ liệu thu thập trong năm 2023. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc phát triển các hệ thống giám sát, kiểm soát ra vào tự động, góp phần giảm thiểu ùn tắc, tăng cường an ninh và hỗ trợ tìm kiếm phương tiện nhanh chóng. Các chỉ số hiệu quả được đánh giá qua độ chính xác nhận diện biển số, tốc độ xử lý hình ảnh và khả năng áp dụng trong môi trường thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: Deep Learning và nhận dạng ký tự quang học (OCR). Deep Learning, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), được sử dụng để phát hiện và phân loại đối tượng trong ảnh. CNN gồm các lớp tích chập (Convolutional Layer), lớp tổng hợp (Pooling Layer) và lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer), giúp trích xuất đặc trưng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao. Mô hình YOLOv4 (You Only Look Once version 4) được lựa chọn làm backbone cho bài toán nhận diện biển số xe nhờ khả năng phát hiện đối tượng nhanh và chính xác trong thời gian thực, với kiến trúc gồm ba phần: Backbone (CSPDarknet53), Neck (kết hợp SPP và PAN) và Head (dự đoán bounding box và phân lớp).

Phương pháp nhận dạng ký tự quang học (OCR) sử dụng phần mềm Tesseract, một công cụ mã nguồn mở, để chuyển đổi hình ảnh ký tự biển số thành dạng văn bản có thể xử lý. Tesseract thực hiện các bước xử lý ảnh nhị phân, phân tích thành phần liên thông, xác định dòng và từ, nhận dạng ký tự dựa trên bộ phân loại thích ứng.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
  • Mô hình YOLOv4 và các thành phần CSPDarknet53, SPP, PAN
  • Nhận dạng ký tự quang học (OCR)
  • Hàm mất mát (loss function) trong YOLOv4 gồm localization loss và confidence loss
  • Non-max suppression để loại bỏ các bounding box trùng lặp

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp lý thuyết và thực nghiệm. Về lý thuyết, thu thập và phân tích các tài liệu liên quan đến Deep Learning, CNN, YOLO và OCR. Về thực nghiệm, dữ liệu hình ảnh biển số xe được thu thập từ camera tại bãi đỗ xe trong tòa nhà và trường THPT Thái Phiên, với tổng dung lượng khoảng 500MB, gồm 1774 hình ảnh đã được gán nhãn đầy đủ.

Phân chia dữ liệu theo tỷ lệ: 70% cho tập huấn luyện (Training Set), 20% cho tập kiểm tra chéo (Validation Set) và 10% cho tập kiểm thử (Testing Set). Công cụ gán nhãn sử dụng LabelImg hỗ trợ định dạng YOLO. Mô hình YOLOv4 được huấn luyện trên nền tảng Google Colab với GPU hỗ trợ CUDA và cuDNN để tăng tốc quá trình xử lý. Kết quả được đánh giá dựa trên độ chính xác nhận diện, tốc độ xử lý và khả năng nhận dạng ký tự biển số.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2023, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ chính xác nhận diện biển số xe: Mô hình YOLOv4 đạt độ chính xác trung bình (Average Precision - AP) trên tập dữ liệu thử nghiệm khoảng 98%, vượt trội hơn so với các phiên bản YOLO trước đó như YOLOv3 với AP khoảng 95%. Tốc độ xử lý đạt 45 khung hình trên giây, phù hợp với ứng dụng thời gian thực.

  2. Hiệu quả nhận dạng ký tự bằng Tesseract: Tỷ lệ nhận dạng ký tự chính xác đạt khoảng 92% trên các ảnh biển số thu thập trong điều kiện ánh sáng không đồng đều và kích thước biển số đa dạng. Việc áp dụng kỹ thuật tiền xử lý ảnh giúp cải thiện đáng kể kết quả nhận dạng.

  3. Tăng cường đa dạng dữ liệu: Qua các phương pháp tăng cường dữ liệu như crop ngẫu nhiên và thay đổi kích thước biển số, mô hình được huấn luyện với bộ dữ liệu phong phú hơn, giúp tăng khả năng nhận diện trong các điều kiện thực tế khác nhau.

  4. So sánh với các phương pháp truyền thống: So với các phương pháp nhận dạng biển số xe dựa trên kỹ thuật phân loại KNN hay xử lý hình thái học, giải pháp Deep Learning kết hợp YOLOv4 và OCR cho kết quả vượt trội về độ chính xác và tốc độ xử lý.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến hiệu quả cao của mô hình là nhờ kiến trúc CSPDarknet53 trong YOLOv4 giúp trích xuất đặc trưng hiệu quả, kết hợp với các kỹ thuật SPP và PAN trong phần Neck giúp giữ lại thông tin chi tiết của các vật thể nhỏ như ký tự biển số. Việc sử dụng non-max suppression giúp loại bỏ các dự đoán trùng lặp, nâng cao độ chính xác.

Kết quả phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực nhận dạng biển số xe sử dụng Deep Learning, đồng thời khẳng định tính ứng dụng thực tiễn trong môi trường có điều kiện ánh sáng và kích thước biển số đa dạng như tại Việt Nam. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các phiên bản YOLO và bảng thống kê tỷ lệ nhận dạng ký tự thành công theo từng điều kiện ánh sáng.

Việc áp dụng Tesseract cho nhận dạng ký tự giúp giảm thiểu thời gian xử lý so với các phương pháp thủ công, đồng thời có thể mở rộng cho các loại biển số khác nhau nhờ khả năng học thích ứng của bộ phân loại.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống nhận diện tự động tại các bãi đỗ xe: Áp dụng mô hình YOLOv4 kết hợp OCR để tự động hóa việc kiểm soát ra vào, giảm thiểu nhân lực và tăng tốc độ xử lý. Thời gian thực hiện trong vòng 6 tháng, chủ thể thực hiện là các đơn vị quản lý tòa nhà và trường học.

  2. Phát triển ứng dụng hỗ trợ tìm kiếm vị trí đỗ xe: Tích hợp chức năng xác định vị trí đỗ xe dựa trên biển số đã nhận diện, giúp người dùng nhanh chóng tìm lại phương tiện. Mục tiêu giảm thời gian tìm xe xuống dưới 5 phút, triển khai trong 1 năm.

  3. Nâng cao chất lượng dữ liệu huấn luyện: Thu thập thêm dữ liệu biển số xe trong các điều kiện ánh sáng và thời tiết khác nhau để tăng độ chính xác và khả năng tổng quát của mô hình. Chủ thể thực hiện là nhóm nghiên cứu và các đơn vị quản lý bãi xe.

  4. Tối ưu hóa phần mềm nhận dạng ký tự: Cải tiến thuật toán tiền xử lý ảnh và cấu hình Tesseract để nâng cao tỷ lệ nhận dạng ký tự chính xác trên biển số bị mờ hoặc bị che khuất. Thời gian thực hiện 3-6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý tòa nhà và bãi đỗ xe: Nghiên cứu cung cấp giải pháp công nghệ giúp tự động hóa kiểm soát phương tiện, giảm thiểu ùn tắc và tăng cường an ninh.

  2. Các trường học và cơ sở giáo dục: Hỗ trợ quản lý phương tiện ra vào, đảm bảo an toàn cho học sinh, sinh viên và cán bộ giáo viên.

  3. Nhà phát triển phần mềm và công nghệ AI: Tham khảo kiến thức về ứng dụng Deep Learning, YOLOv4 và OCR trong bài toán nhận dạng biển số xe, từ đó phát triển các sản phẩm tương tự.

  4. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh: Tài liệu cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm chi tiết về mô hình CNN, YOLOv4 và kỹ thuật nhận dạng ký tự, phục vụ cho các nghiên cứu chuyên sâu.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình YOLOv4 có thể nhận diện biển số xe trong điều kiện ánh sáng yếu không?
    Có, YOLOv4 được thiết kế với các kỹ thuật tăng cường đặc trưng và xử lý đa cấp độ giúp nhận diện hiệu quả trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau. Tuy nhiên, độ chính xác có thể giảm nhẹ khi ánh sáng quá yếu hoặc bị phản chiếu mạnh.

  2. Tesseract có thể nhận dạng chính xác các ký tự biển số bị mờ hoặc bị che khuất không?
    Tesseract hoạt động tốt với ảnh có chất lượng đủ rõ ràng. Đối với ký tự bị mờ hoặc che khuất, cần áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý ảnh như làm sắc nét, tăng tương phản để cải thiện kết quả nhận dạng.

  3. Thời gian xử lý một ảnh biển số xe trung bình là bao lâu?
    Trên nền tảng GPU hỗ trợ CUDA, thời gian xử lý một ảnh với mô hình YOLOv4 và OCR khoảng vài chục mili giây, đủ nhanh để áp dụng trong các hệ thống giám sát thời gian thực.

  4. Giải pháp này có thể áp dụng cho các loại biển số xe khác nhau không?
    Có, với việc huấn luyện mô hình trên dữ liệu đa dạng và cấu hình Tesseract phù hợp, hệ thống có thể nhận diện nhiều loại biển số xe khác nhau, bao gồm cả xe máy và ô tô.

  5. Làm thế nào để nâng cao độ chính xác của mô hình trong thực tế?
    Cần thu thập thêm dữ liệu thực tế đa dạng, áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, tối ưu tham số mô hình và cải tiến thuật toán tiền xử lý ảnh để giảm thiểu ảnh hưởng của điều kiện môi trường.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã đề xuất và xây dựng thành công hệ thống nhận diện biển số xe ra vào tòa nhà sử dụng mô hình YOLOv4 kết hợp OCR, đạt độ chính xác nhận diện trên 98%.
  • Bộ dữ liệu gồm 1774 ảnh biển số xe được thu thập và gán nhãn đầy đủ, phân chia hợp lý cho huấn luyện và kiểm thử.
  • Mô hình xử lý nhanh, phù hợp với ứng dụng thời gian thực tại các bãi đỗ xe và trường học.
  • Giải pháp góp phần nâng cao hiệu quả quản lý phương tiện, giảm thiểu ùn tắc và tăng cường an ninh.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng dữ liệu, tối ưu thuật toán nhận dạng ký tự và triển khai thực tế tại các địa điểm có lưu lượng xe lớn.

Khuyến khích các đơn vị quản lý tòa nhà, trường học và nhà phát triển công nghệ tiếp cận và ứng dụng giải pháp để nâng cao hiệu quả quản lý phương tiện.