Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo số liệu thống kê từ Hiệp hội các nhà sản xuất ô tô Việt Nam (VAMA), tổng lượng xe trên thị trường ô tô Việt Nam đạt 150.481 chiếc trong nửa đầu năm 2021, ghi nhận mức tăng trưởng 40% so với cùng kỳ năm trước. Sự gia tăng nhanh chóng của các phương tiện giao thông cá nhân (bao gồm xe máy, mô tô và ô tô) tại các đô thị gây ra áp lực nặng nề lên hệ thống hạ tầng giao thông tĩnh. Tình trạng thiếu hụt bãi đỗ xe tập trung dẫn đến hiện tượng dừng, đỗ xe lấn chiếm lòng lề đường, làm thu hẹp bề rộng mặt đường lưu thông, tăng nguy cơ tai nạn và phát sinh các bãi trông giữ xe trái phép không đảm bảo an ninh, giá vé cao và rủi ro mất mát tài sản. Trong chiến lược xây dựng thành phố thông minh tại các đô thị lớn như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng và Cần Thơ, hệ thống giao thông thông minh nói chung và bãi đỗ xe thông minh nói riêng là cấu phần thiết yếu nhằm tối ưu hóa quỹ đất hạn chế.

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng ứng dụng quản lý hệ thống bãi gửi xe thông minh" được sinh viên Nguyễn Duy Huân thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Trần Hữu Công và TS. Đinh Triều Dương tại Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội (ngành Kỹ thuật máy tính, năm 2022) nhằm giải quyết bài toán tự động hóa công tác quản lý phương tiện.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan các mô hình và cấu phần kỹ thuật của hệ thống bãi giữ xe thông minh trên thế giới và tại Việt Nam.
  2. Thiết kế và chế tạo khối phần cứng điều khiển trung tâm sử dụng vi điều khiển Arduino UNO R3, tích hợp công nghệ nhận dạng qua sóng vô tuyến (RFID), cảm biến hồng ngoại, động cơ servo điều khiển rào chắn và màn hình hiển thị LCD.
  3. Xây dựng thuật toán xử lý ảnh số và ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp thư viện Tesseract OCR để nhận diện biển số xe ô tô từ hình ảnh camera chụp.
  4. Xây dựng hệ thống phần mềm quản lý trên máy tính và thiết kế hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL để quản lý lưu lượng phương tiện, tính toán chi phí gửi xe và quản lý ca trực nhân viên.

Đối tượng nghiên cứu là quy trình kiểm soát phương tiện vào/ra tự động tại các bãi đỗ xe ngầm của tòa nhà chung cư hoặc trung tâm thương mại. Phạm vi kỹ thuật tập trung vào việc nhận dạng quy chuẩn biển số xe ô tô dân sự Việt Nam (kích thước 470 x 110 mm và biển số vuông) thông qua camera RGB, kết hợp thẻ từ RFID tần số 13,56 MHz và mô hình phần cứng mô phỏng tại phòng thí nghiệm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và cấu trúc hệ thống

Đồ án tiếp cận kiến trúc bãi đỗ xe thông minh tiêu chuẩn gồm 4 cấu phần kỹ thuật chính:

  • Hệ thống kiểm soát vào ra (Parking Access Control – PAC): Kiểm soát tính hợp lệ của phương tiện qua mã định danh thẻ từ RFID và biển số xe đã nhận dạng.
  • Hệ thống hướng dẫn gửi xe (Parking Guidance System – PGS): Định hướng vị trí đỗ thông qua cảm biến siêu âm và đèn chỉ thị LED trạng thái.
  • Hệ thống đếm xe (Parking Counting System – PCS): Thống kê lưu lượng phương tiện ra vào và cập nhật số chỗ trống khả dụng theo thời gian thực.
  • Phần mềm quản lý bãi gửi xe (Parking Management Software – PMS): Giao diện tương tác, lưu trữ cơ sở dữ liệu, xử lý thuật toán và phát tín hiệu điều khiển phần cứng.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp thiết kế hệ thống nhúng và phần cứng: Lập trình điều khiển thiết bị ngoại vi trên vi điều khiển Arduino UNO R3 (chip ATmega328P họ 8-bit), giao tiếp nối tiếp Serial qua cổng USB tốc độ 9600 baud và giao tiếp SPI/I2C với các module ngoại vi.
  • Phương pháp xử lý ảnh số: Ứng dụng kỹ thuật tính ảnh tích phân (Integral Image) để tính toán nhanh diện tích vùng ảnh, nhị phân hóa với ngưỡng động $T$, thuật toán gán nhãn lân cận 8 hướng, lọc nhiễu dựa trên đặc trưng hình học của ký tự, và phân tích biểu đồ phân bố điểm ảnh đen $HsumBlackPointGroup$.
  • Phương pháp học máy và nhận dạng mẫu: Mô hình mạng nơ-ron truyền thẳng 3 lớp (Feedforward Neural Network) với giải thuật lan truyền ngược lỗi (Backpropagation) để phân loại ký tự.
  • Phương pháp thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS): Chuẩn hóa mô hình thực thể liên kết, cài đặt trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL Server kết nối với giao diện phần mềm qua mô hình Client-Server.

Nguồn dữ liệu

  • Bộ dữ liệu tạo mẫu ký tự huấn luyện tổng hợp từ các phông chữ Arial (Normal, Bold, Arial Black) với các biến thể nhiễu, góc quay, mức xám gồm 375.342 ký tự.
  • Bộ dữ liệu ảnh kiểm tra trong quá trình huấn luyện: 142.856 ảnh.
  • Bộ dữ liệu ảnh kiểm thử độc lập sau huấn luyện: 8.518 ảnh.
  • Luồng hình ảnh thu nhận trực tiếp từ hệ thống 2 camera kỹ thuật số kết nối qua giao tiếp USB.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc tích hợp phần cứng vi điều khiển và phần mềm thị giác máy tính trên máy trạm.

Thông số kỹ thuật khối phần cứng

Khối chức năng Linh kiện / Chuẩn Thông số kỹ thuật và Kết nối chân với Arduino
Vi điều khiển trung tâm Arduino UNO R3 Chip ATmega328P (8-bit, 16 MHz), SRAM 2 KB, Flash 32 KB (0.5 KB Bootloader), EEPROM 1 KB, 14 chân Digital I/O (6 chân PWM), 6 chân Analog. Nguồn cấp 5V DC qua USB.
Đầu đọc thẻ RFID Module RC522 NFC Tần số sóng mang 13.56 MHz, hỗ trợ ISO/IEC 14443A/MIFARE, tốc độ SPI tối đa 10 Mbit/s, khoảng cách đọc 0~60 mm. Kết nối: Chân 8 (SS2 ra), Chân 9 (RST chung), Chân 10 (SS1 vào), Chân 11 (MOSI), Chân 12 (MISO), Chân 13 (SCK), nguồn 3.3V.
Cảm biến phát hiện xe Module IR V1 (Hồng ngoại) Cặp thu - phát Photodiode/IR LED, xác định mức logic cao/thấp. Kết nối: Chân OUT vào nối Chân 2 Arduino (ngắt ngoài), Chân OUT ra nối Chân 3 Arduino, nguồn 5V.
Cơ cấu chắn barie Động cơ Servo SG90 Điều khiển góc quay 0–180° bằng độ rộng xung PWM. Kết nối: Chân tín hiệu vào nối Chân 4 Arduino, Chân tín hiệu ra nối Chân 5 Arduino, nguồn 5V.
Khối hiển thị LCD 16x2 (Driver HD44780) Hiển thị 2 dòng x 16 ký tự, tích hợp mạch chuyển đổi I2C. Kết nối: Chân SDA nối SDA Arduino, Chân SCL nối SCL Arduino, nguồn 5V.
Khối cảnh báo Còi chip (Buzzer) Phát âm thanh cảnh báo khi sai thẻ hoặc lỗi bảo mật. Kết nối: Chân tín hiệu nối Chân 7 Arduino.

Quy trình xử lý ảnh và nhận dạng biển số

  1. Tiền xử lý: Ảnh chụp RGB từ camera được chuyển sang ảnh mức xám, sau đó tạo ảnh âm bản (chữ trắng, nền đen). Thuật toán tính ảnh tích phân $I(x,y) = i(x,y) + I(x-1,y) + I(x,y-1) - I(x-1,y-1)$ và tính ngưỡng động $T=0$ để chuyển về ảnh nhị phân.
  2. Loại bỏ nhiễu và định vị vùng biển số: Thực hiện gán nhãn 8 lân cận. Lọc bỏ các vùng chạm biên ảnh, vùng có diện tích dưới 15 pixel, đường thẳng dày 1 pixel có chiều dài $>20$ pixel, đường thẳng dày 2 pixel dài $>35$ pixel, hoặc vùng có kích thước gấp 4 lần kích thước trung bình của ký tự.
  3. Phân đoạn vùng ứng viên: Gom các dòng điểm ảnh đen thành nhóm $HsumBlackPointGroup(m)$ qua mười giá trị liên tiếp. Đặt ngưỡng loại bỏ $T \le \text{MaxSum}/5$. Với biển số vuông, áp dụng thuật toán kiểm tra liên thông 5 nhóm trước và 5 nhóm sau để liên kết hai vùng ứng viên liền kề.
  4. Trích chọn đặc trưng và nhận dạng ký tự: Ký tự sau khi phân đoạn được đưa về kích thước chuẩn 32x24 pixel, chia lưới thành các ô 4x4 để tính trung bình mức xám, tạo ra véc tơ đặc trưng 48 chiều.
  5. Mạng nơ-ron phân loại: Sử dụng 36 mạng nơ-ron độc lập tương ứng với 36 ký tự (26 chữ cái tiếng Anh in hoa và 10 chữ số). Mỗi mạng có cấu trúc:
    • Lớp đầu vào: 48 giá trị.
    • Lớp ẩn: 24 nơ-ron.
    • Lớp đầu ra: 1 nơ-ron.
    • Số vòng huấn luyện: 300 đến 1500 chu kỳ (tùy ký tự), độ chính xác huấn luyện mục tiêu 99.999%.

Thiết kế hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL

Cơ sở dữ liệu gồm 7 bảng quan hệ phục vụ công tác vận hành:

  • worker: Quản lý thông tin cá nhân, tài khoản đăng nhập của công nhân vận hành (maCN - Khóa chính, soCMT, tenCN, diachi, ngaysinh, ngayvaolam, ngaythoilam, tinhtrang, username, password, SDT).
  • worker_shift: Quản lý ca trực của công nhân (maCT - Khóa chính, maCN - Khóa ngoại, soca - Khóa ngoại).
  • worker_division: Định nghĩa thông số ca làm việc (soca - Khóa chính, mucluong, batdau, ketthuc).
  • ticket_type: Định nghĩa các loại vé xe (loaive - Khóa chính, loaixe, giave).
  • day_ticket: Quản lý lượt xe gửi theo ngày (mathetu - Khóa chính, loaive - Khóa ngoại, bienso, ngayvao, ngayra).
  • month_ticket: Quản lý vé tháng (bienso - Khóa chính, noptien, loaive - Khóa ngoại).
  • human_month_ticket: Quản lý thông tin cư dân chung cư đăng ký vé tháng (soCMT - Khóa chính, tenNguoiDung, phong, ngaysinh, noptien, SDT, bienso - Khóa ngoại, loaive - Khóa ngoại).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu chung

Chương này phân tích thực trạng giao thông đô thị, sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện cơ giới cá nhân và tình trạng quá tải hạ tầng đỗ xe tại các đô thị lớn ở Việt Nam. Tác giả nêu rõ mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình bãi đỗ xe thông minh kết hợp công nghệ nhận dạng RFID, xử lý ảnh học máy và phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu trên máy tính nhằm giảm chi phí nhân lực và tăng tốc độ lưu thông xe. Chương 1 cũng trình bày phương pháp tiếp cận và cấu trúc tổng thể 4 chương của đồ án.

Chương 2. Tổng quan về hệ thống bãi gửi xe thông minh

Chương 2 trình bày chi tiết về cấu trúc và các chức năng chính của bãi giữ xe thông minh (hệ thống kiểm soát vào ra PAC, hệ thống hướng dẫn đỗ xe PGS, hệ thống đếm xe PCS, phần mềm quản lý PMS). Tác giả khảo sát, so sánh các mô hình đỗ xe cơ khí tự động hóa áp dụng trên thế giới:

  • Hệ thống đỗ xe bằng thang máy: Nâng hạ xe giữa các tầng nhưng tốc độ chậm, tốn diện tích di chuyển nội bộ từng tầng.
  • Hệ thống đỗ xe kiểu xếp hình: Kết cấu từ 2 đến 7 tầng, vận hành thủy lực hoặc mô tơ điện, yêu cầu luôn có $n-1$ vị trí trống để luân chuyển vị trí nâng hạ.
  • Hệ thống đỗ xe xoay vòng đứng: Phân loại thành các quy mô 8, 10, 12, 14, 16 chỗ, vận hành bằng một mô tơ chính với tốc độ thang nâng 30-50 m/phút.
  • Hệ thống bãi đỗ xe dạng tháp xe: Kết cấu 2 đến 6 cột đối xứng trên trục xích chuyên dụng, sức chứa lên tới 20 xe ngoài trời trên diện tích tương đương 2 xe thông thường.
  • Hệ thống bãi đỗ xe kiểu tầng di chuyển: Sử dụng xe đẩy tại mỗi tầng kết hợp thang nâng chính, sức chứa lớn từ 200 đến 700 xe, phù hợp bãi xe ngầm quy mô lớn.
  • Hệ thống thang nâng di chuyển: Cơ cấu thang nâng vừa di chuyển ngang vừa nâng hạ đưa xe vào kệ thép, sức chứa từ 100 đến 200 xe.

Chương 3. Nguyên lý hoạt động của hệ thống

Chương 3 là nội dung cốt lõi của đồ án, mô tả chi tiết:

  • Thiết kế sơ đồ khối phần cứng và cấu hình các chân giao tiếp trên Arduino UNO R3 với đầu đọc RFID RC522, cảm biến hồng ngoại IR V1, động cơ servo SG90, màn hình LCD 16x2 (I2C) và còi chip.
  • Thuật toán tiền xử lý ảnh, giải thuật trích xuất vùng ứng viên biển số xe (bổ sung bước 3, 4, 5 cho biển số xe hình vuông) và mạng nơ-ron 3 lớp nhận dạng ký tự với 36 mạng song song.
  • Quy trình luồng xe vào: Quét thẻ RFID $\rightarrow$ truyền mã thẻ lên máy tính $\rightarrow$ chụp ảnh $\rightarrow$ tách và nhận dạng biển số $\rightarrow$ lưu bộ nhớ tạm $\rightarrow$ Arduino mở servo và LCD hiển thị số chỗ trống $\rightarrow$ cảm biến hồng ngoại xác nhận xe qua để đóng servo.
  • Quy trình luồng xe ra: Quét thẻ RFID $\rightarrow$ chụp ảnh và nhận dạng biển số $\rightarrow$ so sánh mã thẻ và biển số với dữ liệu lưu trữ $\rightarrow$ nếu trùng khớp, phần mềm gửi ký tự 'Y' để Arduino mở servo và LCD hiển thị "Thank you"; nếu sai lệch, gửi ký tự 'N', kích hoạt còi cảnh báo và báo lỗi trên giao diện.
  • Thiết kế mô hình dữ liệu quan hệ gồm 7 bảng trong hệ quản trị MySQL Server.

Chương 4. Kết quả thực nghiệm và đánh giá hệ thống

Chương này công bố các kết quả thực nghiệm chế tạo mạch in (thiết kế 2D, 3D và mạch in thực tế), mô hình phần cứng hoàn chỉnh kết nối máy tính. Ứng dụng quản lý giao tiếp thành công với 2 camera qua cổng USB và kết nối bo mạch qua cổng nối tiếp Serial. Hệ thống thực nghiệm thành công các chức năng: đọc mã định danh thẻ RFID, phân đoạn và nhận dạng ký tự biển số xe, hiển thị thông tin hướng dẫn trên màn hình LCD, tự động đóng/mở barie và phát cảnh báo âm thanh khi phát hiện thẻ không hợp lệ hoặc biển số không trùng khớp.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Phần cứng: Hoàn thiện bo mạch in chuyên dụng kết nối vi điều khiển Arduino UNO R3 với các khối chức năng (RFID RC522, Servo SG90, Cảm biến IR, LCD 16x2 qua giao tiếp I2C, còi cảnh báo).
  • Xử lý ảnh và Học máy: Cài đặt thuật toán phân đoạn và định vị biển số sử dụng ảnh tích phân, lọc nhiễu ngưỡng động. Huấn luyện thành công 36 mạng nơ-ron nhân tạo tương ứng với 36 ký tự chữ và số dựa trên tập dữ liệu tổng hợp 375.342 mẫu ký tự, 142.856 ảnh kiểm tra và 8.518 ảnh kiểm thử độc lập, đạt độ chính xác huấn luyện lý thuyết 99.999%.
  • Phần mềm và Cơ sở dữ liệu: Xây dựng phần mềm quản lý giao diện đồ họa (GUI) kết nối đồng thời 2 luồng camera qua cổng USB, giao tiếp nối tiếp Serial tốc độ 9600 baud với Arduino, và thiết kế 7 bảng dữ liệu quan hệ chuẩn hóa trên MySQL Server.

Quy trình vận hành kiểm soát an ninh

Hệ thống thiết lập cơ chế xác thực kép bắt buộc giữa mã thẻ từ RFID và biển số xe trích xuất từ camera. Tại luồng xe ra, rào chắn chỉ mở khi có lệnh xác thực thành công (ký tự 'Y'), loại bỏ nguy cơ mất cắp phương tiện trong trường hợp thẻ từ bị đánh rơi hoặc bị đánh tráo.

Đóng góp kỹ thuật

  • Đề xuất mô hình tích hợp đồng bộ giữa khối vi điều khiển nhúng giá thành thấp với hệ thống thị giác máy tính trên máy tính cá nhân.
  • Cải tiến thuật toán định vị biển số truyền thống bằng cách bổ sung thuật toán gom nhóm biểu đồ điểm ảnh đen ($HsumBlackPointGroup$) kết hợp điều kiện liên thông 5 nhóm lân cận, cho phép hệ thống nhận dạng được cả biển số dạng dài (ngang) và biển số dạng vuông quy chuẩn Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Ứng dụng quản lý chỉ thực hiện quét và nhận dạng thiết bị camera một lần duy nhất tại thời điểm khởi động; nếu ngắt kết nối hoặc cắm thêm camera trong quá trình chạy, phần mềm không tự động nhận diện lại.
  • Cơ chế bảo mật thẻ từ RFID ở mức cơ bản, chưa có thuật toán mã hóa nâng cao chống sao chép phần cứng thẻ.
  • Khả năng nhận dạng biển số phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh đầu vào; độ chính xác có thể suy giảm trong điều kiện ánh sáng yếu, biển số xe bị nghiêng hoặc bị che khuất một phần.
  • Mô hình thực nghiệm mới dừng lại ở mức quy mô mô phỏng phòng thí nghiệm (sử dụng vi điều khiển Arduino Uno R3 và động cơ servo nhỏ SG90), chưa triển khai thử nghiệm trên barie công nghiệp chịu tải lớn.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Tích hợp thêm camera nhận diện khuôn mặt người điều khiển phương tiện tại cổng ra/vào để tăng cường mức độ an ninh.
  • Bổ sung mạng lưới cảm biến siêu âm (PGS-TUS.01) tại từng ô đỗ và bảng LED chỉ dẫn hướng đi (PGS-TED.01) trong tầng hầm để hoàn thiện hệ thống hướng dẫn đỗ xe tự động.
  • Nâng cấp giải thuật xử lý ảnh để tăng độ ổn định trong điều kiện thời tiết phức tạp và góc chụp lệch.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên và học viên chuyên ngành Kỹ thuật máy tính, Công nghệ thông tin, Điện tử – Viễn thông và Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa khi thực hiện các đề tài nghiên cứu về hệ thống nhúng, nhận dạng biển số xe và tự động hóa tòa nhà:

  • Tham khảo phần cứng: Sơ đồ kết nối chi tiết giữa Arduino UNO R3 với module RFID RC522 qua giao tiếp SPI (các chân 8, 9, 10, 11, 12, 13) và màn hình LCD qua giao tiếp I2C (chân SDA, SCL).
  • Tham khảo thuật toán: Giải thuật tính ảnh tích phân, các bước lọc nhiễu hình học trên ảnh nhị phân và quy trình thiết kế 36 mạng nơ-ron nhận dạng ký tự 48 chiều.
  • Tham khảo cơ sở dữ liệu: Cấu trúc 7 bảng quan hệ trên MySQL Server tối ưu cho việc quản lý vé ngày, vé tháng cư dân và phân ca làm việc của nhân viên bãi giữ xe.

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán định vị biển số trong đồ án xử lý biển số dạng vuông khác biển số dạng ngang như thế nào?

Đối với biển số dạng vuông, ký tự bị chia thành hai hàng khiến vùng điểm ảnh bị tách làm hai nhóm liền kề. Tác giả đã bổ sung bước kiểm tra liên thông: nếu một nhóm thứ $i$ có giá trị bằng 0 ở giữa nhưng có ít nhất 5 nhóm trước đó và 5 nhóm sau đó đều có giá trị lớn hơn 0, kèm điều kiện $HsumBlackPointGroup(i-1) > 0$ và $HsumBlackPointGroup(i+1) > 0$, hệ thống sẽ gán giá trị nhóm $i$ bằng 1 để liên kết hai vùng ứng viên thành một biển số hoàn chỉnh.

2. Mô hình mạng nơ-ron nhận dạng ký tự được cấu hình với các tham số kỹ thuật nào?

Mỗi ký tự được nhận dạng bởi một mạng nơ-ron truyền thẳng 3 lớp riêng biệt (tổng cộng 36 mạng). Mỗi mạng gồm 48 nút đầu vào (trích xuất từ ảnh mẫu $32 \times 24$ chia lưới $4 \times 4$), 24 nơ-ron lớp ẩn và 1 nơ-ron đầu ra. Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược lỗi với số chu kỳ huấn luyện từ 300 đến 1500 vòng, hướng đến độ chính xác huấn luyện 99.999%.

3. Các chân kết nối chính giữa vi điều khiển Arduino UNO R3 và các module ngoại vi được bố trí ra sao?

  • Module RFID RC522: Chân 8 (SS ra), Chân 9 (RST), Chân 10 (SS vào), Chân 11 (MOSI), Chân 12 (MISO), Chân 13 (SCK).
  • Cảm biến hồng ngoại IR V1: Chân OUT vào nối Chân 2; Chân OUT ra nối Chân 3.
  • Động cơ Servo SG90: Chân điều khiển vào nối Chân 4; Chân điều khiển ra nối Chân 5.
  • Còi báo động (Buzzer): Nối Chân 7.
  • Màn hình LCD 16x2: Kết nối qua module I2C vào các chân SDA và SCL của Arduino.

4. Quy trình kiểm tra tại luồng xe ra xử lý như thế nào khi phát hiện sai lệch thông tin?

Khi xe ra, người điều khiển quét thẻ RFID để gửi mã lên phần mềm, đồng thời camera chụp ảnh biển số và nhận dạng ký tự. Phần mềm so sánh mã thẻ và biển số mới nhận dạng với dữ liệu đã lưu trong bảng day_ticket. Nếu thông tin không trùng khớp, phần mềm gửi ký tự 'N' xuống Arduino để không mở servo barie, hiển thị thông báo lỗi trên giao diện quản lý và kích hoạt còi chip ở chân số 7 phát tín hiệu cảnh báo.

5. Hệ thống cơ sở dữ liệu MySQL quản lý các loại vé xe và đối tượng gửi xe qua những bảng nào?

Cơ sở dữ liệu phân loại thành:

  • Vé ngày: Quản lý qua bảng day_ticket (sử dụng mã thẻ từ làm khóa chính, lưu trữ biển số, loại vé, ngày vào, ngày ra để tính tiền theo thời gian).
  • Vé tháng cư dân: Quản lý qua bảng month_ticket (khóa chính là biển số) và bảng human_month_ticket (khóa chính là số CMT của cư dân, lưu số phòng, số điện thoại, biển số và tình trạng nộp tiền).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng ứng dụng quản lý hệ thống bãi gửi xe thông minh" của tác giả Nguyễn Duy Huân đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình kiểm soát phương tiện tự động hóa kết hợp giữa phần cứng nhúng và phần mềm xử lý ảnh. Nghiên cứu đã tích hợp vi điều khiển Arduino UNO R3, công nghệ nhận dạng RFID và 36 mô hình mạng nơ-ron nhân tạo với thư viện Tesseract OCR để nhận diện biển số xe ô tô đạt độ chính xác cao trên tập dữ liệu thử nghiệm. Hệ thống phần mềm và cơ sở dữ liệu quan hệ 7 bảng trên MySQL Server đáp ứng đầy đủ yêu cầu quản lý lưu lượng phương tiện, tự động hóa đóng mở rào chắn và đảm bảo an ninh bãi đỗ xe đô thị.