TÌM HIỂU về kỹ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN số XE

TÌM HI U V K

THU T “NH N D NG BI N S

XE”

n Hữu Nghĩa1, Huỳnh Văn Được2, Ph m Qu c Tồn3 và

Nguy

Huỳnh Thị Ngọc Hân4
Email:
1



3



2



4



Tóm Tắt: Báo cáo nhằm mục đích tìm hiểu bài tốn giám sát, quản lý
các phương tiện giao thông một cách tự động thông qua việc “Phát
hiện và nhận dạng chữ, số trong biển số xe”.

Từ khóa: biển số xe, kỹ thuật nhận dạng, xử lý ảnh, tách kí tự, bộ lộc.
1. GI I THI U:
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng tr ng kinh tế là sự phát triển của các
ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các
ph ơng tiện giao thông là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh.
Sự phát triển ấy đ ợc thể hiện rõ nhất thông qua những năm gần đây, các ph ơng
tiện giao thông ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên điều đó lại gây ra áp lực
đối với những ng i và cơ quan các cấp quản lý, làm cho cơng tác quản lý và giám
sát sẽ khó khăn hơn...
Và đây cũng là một trong những vấn nạn Việt Nam. Cơng tác quản lý ph ơng
tiện giao thơng nói chung và quản lý ôtô, xe máy là vô cùng phức tạp, cũng nh
phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, sẽ tốn nhiều th i gian và công
sức hơn.
Để giảm nhân lực và xử lý trong việc cơng tác quản lý, kiểm sốt ph ơng tiện
giao thơng, trên thế giới đư nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối
với các ph ơng tiện giao thông. Và các hệ thống giám sát và lấy biển số xe là mục
tiêu giám sát. Hệ thống này đư đ ợc sử dụng rộng rãi tuy nhiên Việt Nam đây
vẫn là một lĩnh vực mới mẻ.
Do đó nhóm chúng tơi chọn đề tài “ Tìm hiểu hệ thống nhận dạng biển số xe”
với mục đích trợ giúp cho cơng tác giám sát, quản lý các ph ơng tiện giao thơng
một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng hơn.
Phần cịn lại của bài báo nh sau: Phần 2 tìm hiều về biển số xe. Phần 3 trình
bày kỹ thuật xử lý ảnh. Phần 4 trình bày về tách lấy kí tự. Tiếp theo là phần 5 trình
bày nhận dạng biển số xe. Cuối cùng là phần 6 kết luận.
2. TÌM HI U V BI N S

XE:

1

2.1 Quy định v bi n s xe ở Vi t Nam:
Việt Nam, biển kiểm sốt xe cơ giới (cịn gọi là biển số xe) là tấm biển gắn
trên mỗi xe cơ giới, đ ợc cơ quan công an cấp khi mua xe mới hoặc chuyển
nh ợng xe.
Biển số xe đ ợc làm bằng hợp kim nhơm sắt, có dạng hình chữ nhật hoặc hơi
vng, trên đó có in những con số và chữ cho biết: Vùng và địa ph ơng quản lý,
các con số cụ thể khi tra trên máy tính cịn cho biết danh tính ng i chủ hay đơn vị
đư mua nó, th i gian mua nó phục vụ cho công tác an ninh... Đặc biệt trên đó cịn
có hình quốc huy dập nổi của Việt Nam. [1]
2.2 Phân lo i bi n s xe:

 Màu sắc:
 Nền biển màu trắng, chữ màu đen là thuộc s hữu cá nhân và xe của các
danh nghiệp.

Hình 1: Bi n s xe n n trắng chữ đen.

 Nền biển màu xanh d ơng, chữ màu trắng là biển xe của các cơ quan
hành chính sự nghiệp (dân sự).

Hình 2: Bi n s xe n n xanh chữ trắng.

2


 Nền biển màu đỏ, chữ màu trắng là xe quân đội, xe của các doanh
nghiệp quân đội.

Hình 3: Bi n s xe quân đ i.

 Nền biển màu vàng chữ trắng là xe thuộc Bộ t lệnh Biên Phòng (ít
gặp).
 Nền biển màu vàng chữ đen là xe cơ giới chun dụng làm cơng trình.
 Biển xe dân sự , thuộc s hữu của các tổ chức, cá nhân, cơ quan các tỉnh,
thành phố mang biển với số t ơng ứng tới quy định biển số của các tỉnh
thành.

3


Hình 4: Bi n s xe của 64 tỉnh, thành ph

 Biển xe các cơ quan thuộc Bộ Quốc Phòng .

Hình 5: Bi n s xe của Tổng Cục H u Cần.

4


 Theo quy định của thông t 36/2010/TT-BCA do Bộ Công An ban hành
ngày 12 tháng 10 năm 2010, kể từ ngày 6 tháng 12 năm 2010 các biển số
xe tại Việt Nam sẽ tăng từ bốn số lên năm số.

Hình 6: Bi n s xe 5 s .

3. K THU T X LÝ :
3.1 X lý nh là gì:
Xử lý ảnh là b ớc cơ bản tiền đề cho nghiên cứu, thật chất là nâng cao chất
l ợng hình ảnh để cung cấp thông tin số liệu cho ứng dụng thị giác vào điều khiển.

Bắt đầu từ việc thu nhận hình ảnh từ các thiết bị chuyên dụng và gửi đến dữ
liệu máy tính. Dữ liệu sẽ đ ợc tác động thơng qua các thuật tốn t ơng ứng nhằm
nâng cao chất l ợng ảnh để làm cơ s cho việc nhận dạng. [4]

3.2 Phương pháp x lý nh:
3.2.1- Kh

nhi u:

Có 2 loại nhiễu cơ bản trong q trình thu nhận ảnh:
• Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi.
• Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các
phép lọc.
3.2.2 Chỉnh mức xám:

5


Nhằm khắc phục tính khơng đồng đều của hệ thống gây ra. Thơng th
h ớng tiếp cận:

ng có 2

• Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành
một bó. Tr ng hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng.
• Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật
nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng c ng độ mịn cho ảnh.
3.2.3 S dụng các b lọc:

 Kỹ thuật lọc trung vị:

Ý t ng: sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần l ợt từng điểm ảnh
của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh t ơng
ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc. sau đó sắp xếp các điểm ảnh
trong cửa sổ này theo thứ tự tăng dần, gán điểm ảnh nằm chính giữa (trung vị) của
dãy giá trị điểm ảnh đư đ ợc sắp xếp trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh
đầu ra output. Sơ l ợc ý t ng trên:

Quét cửa sổ lọc – điền
giá trị vào cửa sổ lọc

Xử lý thành phần
trong cửa sổ lọc

L u lại thành phần
gán cho output

Sắp xếp tăng các thành
phần trong cửa sổ lọc

 Kỹ thuật lọc trung bình:
Ý t ng: T ơng tự nh kỹ thuật lọc trung vị, sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận
3x3) quét qua lần l ợt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm
ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh t ơng ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma
trận lọc. Với hai b ớc: tính tổng các thành phần trong cửa sổ lọc và sau đó lấy
tổng chia cho các phần tử của cửa sổ lọc. Sơ l ợc ý t ng trên:

Quét cửa sổ – điền
giá trị cửa sổ lọc

Gán giá trị trung
bình cho ảnh đầu ra

6

Xử lý thành phần
trong cửa sổ lọc
Tính giá trị trung
bình các thành phần
trong cửa sổ lọc


3.2.4 Trích chọn đặc đi m:

 Tuỳ theo mục đích nhận dạng mà chọn ra những đối t ợng phù hợp.
 Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, xác suất, biên độ, điểm uốn .v.v
 Đặc điểm biến đổi: Thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng
đ ợc gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) th ng là các khe hẹp với
hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v..)
 Đặc điểm biên và đ ng biên: Đặc tr ng cho đ ng biên của đối t ợng
và do vậy rất hữu ích trong việc trích chọn các thuộc tính bất biến đ ợc
dùng khi nhận dạng đối t ợng. Có thể đ ợc trích chọn nh toán tử
gradient, toán tử Laplace, toán tử “chéo khơng” (zero crossing) …v.v..
Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối
t ợng ảnh chính xác, với tốc độ tính tốn cao và dung l ợng nhớ l u trữ giảm
xuống.

4. Tách lấy kí tự :
4.1 Khái ni m:
Tách thành các ảnh đơn chứa các kí tự từ ảnh vùng biển số đư thu đ ợc. [2]

4.2 Các k thu t tách lấy kí tự:

 Có nhiều kỹ thuật tách lấy kí tự :
 Tách tĩnh.
 L ợng tử hóa vecto (vector quantization).
 L ợc đồ chiếu ngang và dọc (vertical and horizontal projection).
 Mạng noron (neural network).
 Trí tuệ nhân tạo (AI).
 Hình thái học (Morphology).

4.3 Phương pháp hình thái học:
Ph ơng pháp hình thái học: mỗi 1 ký tự trên biển số sẽ là 1 đối t ợng có đặc
điểm hình thái học cụ thể nh là chiều cao, chiều rộng, tỉ lệ 2 chiều…Biến đổi
t ơng đối ít (nếu ảnh biển số đ ợc đ a về cùng một kích cỡ) mà dựa vào đó ta có
thể tách ra đ ợc cụ thể từng ký tự một. Từ đó ta có thuật tốn tách kí tự từ ảnh
xám biển số sau đây:
Đ a ảnh xám biển số về cùng độ phân giải 160x210 sau đó thực hiện xóa biên
ảnh biển số.
Xác định ng ỡng xám để nhị phân bức ảnh biển số. Khâu này rất quan trọng
quyết định tính chính xác của việc nhận dạng kí tự.

 Nghiên cứu đư chọn ng ỡng xám theo các b ớc sau:
 Nâng cao tính t ơng phản của ảnh biển số bằng thuật tốn cân bằng hóa
l ợc đồ xám (histogram equalization).

7




Dùng thuật toán Otsu để xác định ng ỡng xám của bức ảnh mới này,
đây là ng ỡng xám cần tìm.

Lọc nhiễu để loại bỏ bớt các đối t ợng và gán nhưn cho các đối t ợng còn lại.
Tách ra các ký tự thơng qua đặc tính về hình thái học, cụ thể là: 8 pixel ≤ chiều
rộng ≤ 45 pixel 45 pixel ≤ chiều cao ≤ 85 pixel


u điểm:
 Không phụ thuộc vào độ nghiêng của biển số.
 Khơng phụ thuộc vào nhiễu.
 Biển số có thể khơng làm sạch đ ợc nh ng vẫn nhận dạng chính xác.
 Nh ợc điểm: Phụ thuộc vào độ chính xác của ảnh nhị phân có lấy hết
đ ợc ảnh ký tự từ ảnh xám.
5. Nh n d ng bi n s xe:
5.1 Khái ni m:
Kỹ thuật nhận dạng biển số xe là một hệ thống có khả năng thu nhận hình ảnh
cũng nh là “đọc” và “hiểu” các biển số xe một cách tự động. [3]
5.2 Các phương pháp nh n d ng:
Có khá nhiều ph ơng pháp nhận dạng:







Tách tĩnh.
L ợng từ hóa vecto.
L ợc đồ chiếu ngang và dọc.

Mạng noron.
Trí tuệ nhân tạo.
Hình thái học….

5.3 Phương pháp nh n d ng s dụng m ng noron:
Ph ơng pháp phổ biến nhất để nhận dạng ký tự là sử dụng mạng noron tức là
huấn luyện cho máy tính để nhận dạng các ký tự.
Tuy nhiên do số l ợng ký tự trên biển số là không nhiều nên để đảm bảo tốc
độ xử lý nghiên cứu đã sử dụng ph ơng pháp Hình thái học để giải quyết khâu
này b i vì các ký tự đều có những đặc điểm hình thái đặc biệt có thể phân biệt
với nhau chẳng hạn nh “0” có lỗ trống giữa, “8” có 2 lỗ trống hay “X” đối
xứng 2 trục dọc và ngang… Đặc biệt khâu này đ ợc thực hiện trên cơ s xây
dựng cây nhị phân tối u của các đặc điểm hình thái nên đảm bảo tính khoa học
và tính chính xác cao. Từ thực tế thực hiện, nghiên cứu đ a ra thuật toán của
khâu này nh sau:

8




Quan sát chọn ra các đặc tính phân biệt ký tự để xây dựng ma trận
đặc tính.
 Xây dựng cây nhị phân tối u từ ma trận đặc tính và tập ký tự thu
đ ợc từ b ớc tách ký tự.
 Quan sát cây nhị phân và kiểm tra xem số đặc tính nh vậy đư đủ để
nhận dạng ch a, thiếu (d ) thì phải bổ sung (bỏ đi) và quay lại b ớc
đầu tiên.
 Tiến hành nhận dạng các ký tự trên cơ s cây nhị phân tối u tìm
đ ợc.

 Qua tiến hành các b ớc của thuật tốn trên, nghiên cứu đư sử dụng nhóm
các đặc tính để phân biệt các ký tự là chữ số và các ký tự là chữ cái.
 Đối với chữ số: số điểm cắt dọc ½, tục dọc, trục ngang, số lỗ trịn,
vị trí lỗ trịn.
 Đối với chữ cái: số lỗ trịn, m trên hay đóng trên, m d ới hay đ
óng d ới,trục dọc, trục ngang, số điểm cắt dọc ½và số điểm cắt ng
ang ½.
6. K t lu n:
Báo cáo đư trình bày một cách hệ thống về bài toán nhận dạng biển số xe và các
h ớng giải quyết trên cơ s các bài toán cơ bản: Phát hiện vùng chứa biển số xe và
bài toán nhận dạng chữ và số trong vùng đ ợc phát hiện.
Chúng tơi hy vọng rằng Việt Nam khơng xa, thì các hệ thống này đ ợc sử
dụng nhiều, để hỗ trợ một phần công tác giám sát, quản lý các ph ơng tiện giao
thông một cách hiệu quả hơn.
TÀI LI U THAM KH O

[1]. Biển xe cơ giới Việt Nam. Đ ợc Truy Lục Từ:
/>E1%BB%9Bi_Vi%E1%BB%87t_Nam [25-12-2015].
[2]. Tự động nhận dạng biển số đăng ký xe trong ảnh chụp từ camera. Đ ợc
Truy Lục Từ: [01-12-2015].
[3]. Tìm hiểu bài tốn nhận dạng biển số xe. Đ ợc Truy Lục Từ:
[04-12-2015].

9


[4]. Xử lý ảnh. Đ ợc Truy Lục Từ:
/>ly%20anh.pdf [04-12-2015].

10