ĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI

Đồ án tôt nghiệp 20182

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

ĐỒ ÁN

TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Đề tài:

TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG
BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI

Sinh viên thực hiên:

Nguyễn Văn Chuyên
Lớp Điện tử 03 – K59

Giảng viên hướng dẫn:

TS Nguyễn Thị Kim Thoa
ThS Vũ Song Tùng

Hà Nội, 06 - 2019


Đồ án tôt nghiệp 20182


Đồ án tôt nghiệp 20182

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

ĐỒ ÁN

TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Đề tài:

TRẠM GỬI XE TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG
BIỂN SỐ NGƯỜI GỬI

Sinh viên thực hiên:

Nguyễn Văn Chuyên
Lớp Điện tử 03 – K59

Giảng viên hướng dẫn:

TS Nguyễn Thị Kim Thoa
ThS Vũ Song Tùng

Cán bộ phản biện:

Hà Nội, 06 – 2019


Đồ án tôt nghiệp 20182
ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

(Dùng cho giảng viên hướng dẫn)
Tên giảng viên đánh giá:…………………………………………………………….
Họ tên:……………………………MSSV:………………………………………….
Tên đồ án:……………………………………………………………………............
……………………………………………………………………………………….
Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:
Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và các giả thuyết
(bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như phạm vi ứng dụng của đồ
1
án
2
Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc tế)
3
Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề
4
Có kết quả mơ phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết quả đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)
Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu và phương pháp thực hiện
5
dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết một cách có hệ thống
Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết quả đều được
6
phân tích và đánh giá thỏa đáng.
Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa kết quả đạt
7
được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất
hướng giải quyết có thể thực hiện trong tương lai.
Kỹ năng viết quyển đồ án (10)

Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương logic và đẹp
mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, được đánh số thứ tự và được
giải thích hay đề cập đến trong đồ án, có căn lề, dấu cách sau dấu chấm,
8
dấu phẩy v.v), có mở đầu chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu
tham khảo và có trích dẫn đúng quy định
Kỹ năng viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận
9
logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)
Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)
Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa
10a học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước)
từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký bằng phát minh sáng chế
Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh viên nghiên cứu
10b khoa học nhưng không đạt giải từ giải 3 trở lên/Đạt giải khuyến khích
trong các kỳ thi quốc gia và quốc tế khác về chuyên ngành như TI contest.
10c Khơng có thành tích về nghiên cứu khoa học
Điểm tổng

1

2

3

4

5

1

1
1

2
2
2

3
3
3

4
4
4

5
5
5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

5

2
0
/50

Điểm tổng quy đổi về thang 10

Nhận xét khác (về thái độ và tinh thần làm việc của sinh viên)
vi


Đồ án tôt nghiệp 20182
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
Ngày: … / … / 20…
Người nhận xét

(Ký và ghi rõ họ tên)

iii


Đồ án tôt nghiệp 20182

ĐÁNH GIÁ QUYỂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
(Dùng cho cán bộ phản biện)
Tên giảng viên đánh giá:………………………………………………………………
Họ tên:……………………………MSSV:…………………………………………...
Tên đồ án:…………………………………………………………………….............
………………………………………………………………………………………..
Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:
Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và các giả thuyết
1
(bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như phạm vi ứng dụng của đồ
án
2
Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc tế)
3
Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề
4
Có kết quả mơ phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết quả đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)
Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu và phương pháp thực hiện
5
dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết một cách có hệ thống

Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết quả đều được
6
phân tích và đánh giá thỏa đáng.
Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa kết quả đạt
được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất
7
hướng giải quyết có thể thực hiện trong tương lai.
Kỹ năng viết quyển đồ án (10)
Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương logic và đẹp
mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, được đánh số thứ tự và được
8
giải thích hay đề cập đến trong đồ án, có căn lề, dấu cách sau dấu chấm,
dấu phẩy v.v), có mở đầu chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu
tham khảo và có trích dẫn đúng quy định
Kỹ năng viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận
9
logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)
Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)
Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt giải SVNC khoa
10a học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước)
từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký bằng phát minh sáng chế
Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh viên nghiên cứu
10b khoa học nhưng không đạt giải từ giải 3 trở lên/Đạt giải khuyến khích
trong các kỳ thi quốc gia và quốc tế khác về chuyên ngành như TI contest.
10c Khơng có thành tích về nghiên cứu khoa học
Điểm tổng

1

2

3

4

5

1
1
1

2
2
2

3
3
3

4
4
4

5
5
5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

5

2
0
/50

Điểm tổng quy đổi về thang 10

iv


Đồ án tôt nghiệp 20182

Nhận xét khác của cán bộ phản biện
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
Ngày: … / … / 20…
Người nhận xét
(Ký và ghi rõ họ tên)

v


Đồ án tơt nghiệp 20182

LỜI NĨI Đ ẦU
Trong thời kỳ cơng nghiệp hóa hiện nay cùng với sự phát triển của rất nhiều cơng
nghệ kèm theo đó là nhưng ứng dụng của nó vào phục vụ mục đích hàng ngày của
con người, giúp giảm bớt sức lao động tăng hiệu quả công việc cũng như đời sống
của con người, một trong những ứng dụng đó đang ngày được sửa dụng rộng dãi là
những công việc liên quan đến xử lý ảnh như trong việc gửi xe giúp con người tiết
kiệm được thời gian cũng như là chi phí khi gửi xe.
Với nhu cầu thực tế đó em đã chọn đề tài: “ Trạm gửi xe tự động nhận dạng biển
số xe người gửi” làm mục đích nghiên cứu, ứng dụng những kiến thức đã học giúp
làm sản phẩm vào dự án thực tế ứng dụng vào đời sống con người.
Trong quá trình thực tập hơn một tháng vừa qua em cũng xin cảm ơn Ths.Vũ Song
Tùng đã tận tình chỉ bảo giúp em có thể tìm hiểu đề tài này trên cơ sở lý thuyết và
kèm theo đó là trải nghiệm tiếp xúc khách hàng thực tế để từ đó có những kinh nghiệm
quý báu chuẩn bị cho hành trang ra trường.

Em xin trân thành cảm ơn!

vi


Đồ án tôt nghiệp 20182

LỜI CAM ĐOAN
Tôi là Nguyễn Văn Chuyên, mã số sinh viên 20140487, sinh viên lớp Điện tử 03,
khóa K59. Người hướng dẫn là Th.s Vũ Song Tùng và T.S Nguyễn Thị Kim Thoa.
Tôi xin cam đoan tồn bộ nội dung được trình bày trong đồ án “Trạm gửi xe tự động
nhận dạng biển số người gửi” là kết quả quá trình tìm hiểu và nghiên cứu của tôi.
Các dữ liệu được nêu trong đồ án là hồn tồn trung thực. Mọi thơng tin trích dẫn đều
tn thủ các quy định về sở hữu trí tuệ, các tài liệu tham khảo được liệt kê rõ ràng.
Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với những nội dung được viết trong đồ án này.
Hà nội, ngày … tháng … năm 2019
Người cam đoan

vii


Đồ án tơt nghiệp 20182

MỤC LỤC
LỜI NĨI ĐẦU .................................................................................................... vi
LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. vii
MỤC LỤC ........................................................................................................ viii
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT ...................................................... x
DANH MỤC HÌNH ẢNH .................................................................................. xi
DANH MỤC BẢN BIỂU ................................................................................. xiii

TÓM TẮT ĐỒ ÁN ........................................................................................... xiv
ABSTRACT ...................................................................................................... xv
PHẦN MỞ ĐẦU ................................................................................................. 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRẠM GỬI XE ........................ 3
1.1 Tổng quan về hệ thống .................................................................. 3
1.2 Đánh giá raspberry pi .................................................................... 5
1.2.1 Mơ hình trạm máy tính cây ................................................... 5
1.2.2 Mơ hình áp dụng raspberry ................................................... 6
1.3 Mộ số thuật tốn xử lý ảnh ............................................................ 9
1.3.1 Thư viện OpenCV ................................................................. 9
1.3.2 Thư viện EmguCV .............................................................. 10
1.3.3 Thuật toán Haar Cascade .................................................... 11
1.3.4 Thuật toán Support Vector Machine (SVM) ...................... 11
1.3.5 Dùng mơ hình YOLO ......................................................... 12
CHƯƠNG 2. MƠ HÌNH LÝ THUYẾT ÁP DỤNG TRÊN TRẠM GỬI XE... 14
2.1 Lý thuyết mô hình neural network .......................................................... 14
2.1.1 Mơ hình neural network ...................................................... 14
2.1.2 Convolution neural network............................................... 15
2.2 Mơ hình mạng YOLO ................................................................. 20
2.2.1 Thuật toán YOLO1 ............................................................. 21
2.2.2 Thuật toán YOLO2 .............................................................................21
viii


Đồ án tôt nghiệp 20182
2.3.3 loss function ........................................................................................24
2.3 Giao thức truyền thơng TCP .................................................. 26
2.3.1 Mơ hình socket....................................................................................26
2.3.2 TCP Socket .........................................................................................29
CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ VÀ THỰC THI HỆ DỰ ÁN TRẠM GỬI XE ..........33

3.1 Mơ hình hệ thống ................................................................... 33
3.2 Luồng xử lý dữ chi tiết ........................................................... 34
3.2.1 Xử lý luồng xe vào ..............................................................................34
3.2.2 Xử lý luồng dữ liệu xe ra ....................................................................35
3.3.3 Thiết kế giao thức truyền thông ..........................................................36
3.2.3 Tạo dữ liệu huấn luyện mạng .............................................................38
3.2.4 Xử lý nhận dạng ảnh biển số ..............................................................39
KẾT LUẬN ........................................................................................................44
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ...........................................................45

ix


Đồ án tôt nghiệp 20182

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ T Ừ VIẾT TẮT

STT

Viết tắt

Từ viết tắt

1

CNN

Convolutional Neural Network

2

YOLO

You Only Look Once

3

SVM

Support Vector Machine

4

OCR

Optical Character Recognition

5

FPGA

Field Programmable Gate Array

6

RFID

Radio Frequency Identification

7

ReLU

Rectified Linear Unit

8

CONV

Convolution

9

FC

Fully-Connected

10

RCNN

Region-bassed Convolutional Neural Network

x


Đồ án tơt nghiệp 20182

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình1.1 Mơ hình tổng quan hệ thống trạm gửi xe thơng minh ............................3

Hình 1.2 Ảnh minh họa giải pháp nhận dạng biển số xe ......................................5
Hình 1.3 Mơ hình nhận dạng biển số xe áp dụng máy tính cây[1] ......................5
Hình 1.4 Thiết kế mơ hình tổng quan hệ thống áp dụng raspberry ......................7
Hình 1.5 Hình ảnh raspberry pi ............................................................................8
Hình 1.6 Hệ điều hành cho raspberry ...................................................................9
Hình 1.7 Phân cách các điểm dữ liệu trong thuật tốn SVM .............................11
Hình 2.1 Cấu trúc mạng neuron thần kinh [3] ....................................................14
Hình 2.2 Mơ hình mạng neural network ............................................................15
Hình 2.3 Minh họa các ứng dụng của Convolutional Layer .............................17
Hình 2.4 Minh hoa ứng dụng dùng 2 lớp Full-Connected Layer .......................18
Hình 2.5 Kiến trúc mơ hình CNN nhận dạng xe [7] ..........................................19
Hình 2.6 Kiến trúc mạng YOLO cơ bản[9] ........................................................20
Hình 2.7 Mơ hình YOLO chia thành 7x7 grid cell[10] ......................................21
Hình 2.8 Hình ảnh minh hoa các đối tượng dự đốn trong YOLO[11] .............22
Hình 2.9 Kiến trúc mơ hình YOLO2 loại bỏ hai lớp fully-connnected..............22
Hình 2.10 Hình ảnh với anchor box là 5 ............................................................23
Hình 2.11 Hình ảnh biên giới hạn và tâm của kết quả Direct location prediction
(dự đoán trực tiếp)[11] ..............................................................................................24
Hình 2.12 Kiến trúc Tesseract OCR[12] ............................................................26
Hình 2.13 Mơ hình truyền nhận file gữi client-server bằng socket ....................27
Hình 2.14 Cấu trúc gói tin TCP/IP .....................................................................30
Hình 3.1 Mơ hình hệ thống.................................................................................33
Hình 3.2 Sơ đồ hoạt động xử lý xe vào ..............................................................35
Hình 3.3 Sơ đồ luồng xử lý xe ra ........................................................................36
Hình 3.4 Các trường bản tin truyền lên server ...................................................36
Hình 3.5 Ảnh dữ liệu đầu vào huấn luyến ..........................................................38
xi


Đồ án tơt nghiệp 20182

Hình 3.6 Trainning ký tự nhận dạng trong ảnh ................................................. 39
Hình 3.7 Mơ hình xử nhận dạng ảnh thực tế ..................................................... 40
Hình 3.8 Ảnh biển số xe đưa vào xử lý ............................................................. 40
Hình 3.9 Ảnh đã được cắt bằng mơ hình YOLO............................................... 41
Hình 3.10 Ảnh biển số xử lý về ảnh xám .......................................................... 41
Hình 3.11 Cắt ra các đường viền biển số ......................................................... 42
Hình 3.12 Kết quả sau khi nhận dạng biển số ................................................... 42

xii


Đồ án tơt nghiệp 20182

DANH MỤC BẢN BIỂU
Bảng 3.1 Gói tin gửi lên server khi xe vào .........................................................37
Bảng 3.2 Gói tin gửi lên server yêu cầu xác nhận thẻ (vé xe) ............................37
Bảng 3.3 Gói tin phản hồi từ server khi xe ra .....................................................37

xiii


Đồ án tơt nghiệp 20182

TĨM TẮT ĐỒ ÁN
Mục đích giảm chi trong việc xây dựng các trạm gửi xe nhận dạng biển số dựa
trên các board nhúng hiện nay. Để tìm hiểu và vận dụng lý thuyết làm đề tài “Trạm
gửi xe tự động nhận dạng biển số xe người gửi” báo cáo đã chia báo cáo gồm ba
nội dung chính:
• Đưa ra nhiệm vụ hệ thống nhận dạng biển số xe người gửi nếu ra các thực
trạng và một số cách giải quết vấn đề.

• Đưa ra lý thuyết để thực nhiệm vụ trên bao gồm các mơ hình mạng neural
network, Convolution neural network, mơ hình YOLO, YOLO2, Tessecract.
• Thực hiện dự án bao gồm các bước thiết kế về tổng quan hệ thống, các khối
top-block, thực thi cũng với xử lý việc huấn luyện (training) dữ liệu để đưa ra
các hệ số vào mạng cùng với đó là luồng thực hiện của các phương pháp thực
hiện và kết quả thu được từ các bước.

xiv


Đồ án tôt nghiệp 20182

ABSTRACT

The purpose of reducing spending in building parking stations with number plate
identification is based on the embedded board now. I have learned and applied the
theory as the topic "Auto parking station recognizes the number plate of the sender"
The report has been divided into three main contents:
• Provide the task of the sender license plate identification system if the status
and some solutions are solved.
• Giving theory to accomplish this task including models of neural network,
Convolution neural network, models YOLO, YOLO2, Tessecract.
• Implementation of the project includes design steps for system overview,
top-block blocks, implementation also with processing data training to bring
coefficients into the network along with flow Implementation of the
implementation method and results obtained from the step.

xv

Đồ án tôt nghiệp 20182

PHẦN M Ở ĐẦU
Thực trạng hiện nay
Việc gửi xe tại các tòa nhà trung hoặc nhà trung cư và tạ các trạm gửi xe hiện nay
đa số đều được được ghi số thủ công bằng tay việc đó tốn nhiều thời gian, rất khó để
quản lý tồn bộ việc ra vào của tịa nhà, với tình trạng trên hiện nay một số trạm gửi
xe đã được áp dụng công nghệ nhận dạng biển số xe tự động tuy nhiên các hệ thơng
đó đều được áp dụng dựa trên một máy tính lớn, tốn nhiều diện tích, giá thành cao.
Đòi hỏi phải giảm giá thành sản phẩm cũng như tiết kiệm không gian khi lắp đặt hệ
thống.
Một số phương pháp hiện có
• Dùng ghi vé tay: là phương pháp truyền thống gây ra tốn nhiều nhân công
trong việc thực hiện, khơng mang lại hiệu quả cao.
• Dùng thẻ RFID để làm vé + dùng máy tính trạm để nhận dạng biển số xe gửi:
khá công kềnh trong việc xây dựng các trạm, thêm vào đó là chi phí khá cao,
khơng thích hợp áp dụng ở các khu vực nhỏ.
Mục đích đồ án
Với mục đích thực hiện nhiệm vụ xử lý nhận dạng biển số xe ở tầng thiết bị và
truyền chuỗi văn bản đã xử lý lên cloud để lưu trữ giúp giảm gánh nặng cho cloud
mà vẫn đảm bảo được thời gian thực để làm được điều đó em đã thực hiện dự án bằng
cách:
• Đọc các tài liệu sách báo cộng thêm vào các web.
• Tham khảo thêm các dự án từ các mơ hình hình hiện có trên mạng.
• Áp dụng các kiến thức đã học vào để xử lý bài toán như các bước thiết kế và
thực thi dự án đã được học nhờ các thầy trên lớp
• Thực nghiệm rút các các kiến thức liên quan về xử lý ảnh kèm theo là xử lý
nhiễu trong quá trình nhận dạng ký tự tương tự bị sai.
Với nhiệm vụ được giao của hệ thống là nhận dạng biển số xe người gửi bằng

raspberry, đề tãi đã nghiên cứu xoay quanh lý thuyết về CNN và áp dụng các mơ hình
thuật tốn đã có sẵn như YOLO vào để giải quết các nhiệm vụ được đặt ra.
Nội dung đồ án gồm 3 chương:
Chương 1. Nêu tổng quan về hệ thống trạm gửi xe bao gồm mơ hình hệ thống lớn và
các lý thuyết hiện nay đã và đang được áp dụng kèm theo đó là ưu và nhược điểm
của từng phương pháp để có cách đánh giá tổng quan nhất về hệ thống.
1


Đồ án tôt nghiệp 20182
Chương 2. Nêu ra các cơ sở lý thuyết về mạng neural network, mơ hình mạng YOLO
và thư viện Tesseract đã được áp dụng trong việc thực thi giải quết nhiệm vụ làm
trạm gửi xe bằng raspberry.
Chương 3. Từ cơ sở lý thuyết bên trên và những kiến thức đã học đưa ra các thiết kế
tổng quan, luồng xử lý dữ liệu kèm theo là cách áp dụng vào bài tốn đặt ra để từ đó
đưa ra kết quả đầu ra.

2


Đồ án tôt nghiệp 20182

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN V Ề HỆ THỐNG TRẠM GỬI
XE
1.1 Tổng quan về hệ thống
Với mục đích nêu ra tổng quan về hệ thống từ đó xác định được nhiệm vụ cần
thực hiện trong hệ thống giúp xác định được rõ cầu ra cũng như đầu vào cần một cách
chính xác nhất. Hình 1.1 thể hiện một cách nhìn tổng quan nhất về hệ thống bao gồm
xử lý bên phía client, truyền lên lưu trữ trên server.

client1

client2

Clientn-1

clientn

Hình1.1 Mơ hình tổng quan hệ thống trạm gửi xe thông minh

Hệ thống được thực hiện bao gồm hai phần xử lý bên trên cloud và xử lý bên dưới
các tầng thiết bị (client):
➢ Client:
• Hệ thống bao gồm nhân viên, camera, thiết bị xử lý nhận dạng và đầu
đọc thẻ từ
• Máy trạm có vai trị xử lý nhận dạng và kiểm soát xe ra vào trong bãi
đỗ.
3


Đồ án tơt nghiệp 20182
• Mỗi trạm được bố trí vao gồm hai luồn vào và ra.
• Truyền các dữ liệu xử lý ra được lên server để lưu trữ và xử lý.
• Dị điều kiện có thể xẩy những trường hợp ngoại lệ khơng chính xác
hoặc khơng nhận dạng được nên cần có chức năng nhập biển số bằng
tay.
➢ Server:
• Quản lý vé tháng, quản lý nhân viên.
• Thống kê doanh thu, thống kê vé tháng…
Ưu điểm sửa dụng hệ thống

• Nhanh chóng thuận tiện đỡ tốn nhân cơng hơn so với phương pháp ghi vé bằng
tay.
• Tự động lưu các thông tin liên qua đến vé xe, loại xe, thời điểm khách ra vào…
• Tự động tính tốn ra các số liêu về doanh thu, vé xe, nhân viên, số lượng xe
vào ra theo công thức đã thiết lập sẵn
Với nhiệm vụ đề ra là chụp hình ảnh xe của người vào gửi xe để nhận dạng ra
biển số cho ra kết quả là dạng văn bản đề gửi lên server xử lý, có thể áp dụng các
phương xử lý ảnh trên nền tảng máy tính lớn nhưng nhằm mục đích giảm bớt chi phí
và cơng kềnh đề tài đã thực hiện trên một số nền tảng nhúng.
Mô hình bên phía client
Hình 1.2 là ảnh minh họa cho dải pháp nhận dạng biển số xe đang được áp
dụng phổ biển hiện nay bên phía client ở các trạm gửi xe có nhận dạng biển số tự
động. Dưới dây là quy trình vận dụng hệ thống được thể hiện trên hình 1.2 sẽ bao
gồm cả các thiết bị phần cứng, phần mền, cơ khí sẽ bao gồm các bước sau đây.
1. Xe vào camera chụp ảnh biển số xe nhận được thông tin.
2. Raspberry xử lý file ảnh chụp được nhận dạng biển số ảnh nếu có biển số cho
ra chuỗi xác nhập cùng với thẻ RFID.
3. Truyền file lên máy chủ để lưu trữ biển số theo cả text và kèm theo ảnh nhị
phân (đen trăng) của phương tiện đi vào.

4


Đồ án tôt nghiệp 20182
4. Mở tấm chắn cho xe đi vào bến gửi trong trường hợp nhận dạng được biển số
nếu khơng nhận dạng được thì người trực phải nhập bằng tay biển số người
gửi.

Hình 1.2 Ảnh minh họa giải pháp nhận dạng biển số xe

1.2 Đánh giá raspberry pi
1.2.1 Mơ hình trạm máy tính cây
1.2.1.1 Tổng quan

Hình 1.3 Mơ hình nhận dạng biển số xe áp dụng máy tính cây[1]

5


Đồ án tơt nghiệp 20182
Tổng quan từ các mơ hình áp dụng máy tính cây được thể hiện trên hình 1.3 đã
được áp dụng phổ biến trên các mơ hình thực tế hiện nay. Để có thể làm một trạm gửi
xe có thể tự động chụp ảnh và nhận dạng biển số các mơ hình hiện nay vẫn đang áp
dụng trên chủ yếu là các máy tính cây để nhận dạng biển số, các máy tính cây này sẽ
trải qua các bước chụp ảnh từ camera và nhận dạng biển số, dựa trên kết quả nhận
dạng biển số, phần mền sẽ đếm, thống kê lượt xe, cảnh báo khi biển số đó khơng khớp
với thẻ (vé xe) hoặc tự động mở barrier khi biển số trùng khớp với vé gửi xe.
1.2.1.2 Ưu điểm của phương pháp
• Giảm bớt nhân cơng do sửa dụng phương pháp tự động chụp ảnh và nhận dạng
biển số xe từ camera.
• Biển số và thời gian về xe ra vào được tự động lưu trữ tự động.
• Thơng tin xe vào ra được hiển thị ngay trên màn hình.
1.2.1.3 Nhược điểm của phương pháp
Có hộp lớn và cồng kềnh gây tốn diện tích như hình 1.3, bên cạnh đó những máy
tính này trong khi chạy địi hỏi phải có nguồn điện cung cấp đủ lớn như điện lưới,
nếu cơng xuất tiêu thu trung bình của mơt máy tính cậy trung bình là 200W nếu bật
liên tục một ngày liên tục 10h có thể tiêu thu 2KW.h gây tốn điện nếu sửa dụng với
thời gian dài và nhiều chạm.
1.2.2 Mơ hình áp dụng raspberry
1.2.2.1 Sơ đồ khối

Với nhiệm vụ bao gồm xử lý ảnh chụp được từ camera chụp được nhận dạng biển
số có trong hình, cho ra văn bản text và chuyển file nhận dạng đó lên server để lưu
trữ và xử lý giúp quản lý cũng như giám sát các phương tiện đi ra vào trong tại nơi
đặt thiết bị một cách rễ dàng theo mơ hình áp dụng được thể hiện trên hình 1.4, hình
1.4 là mơ hình tổng quan về xử lý ảnh trên raspberry. Mơ hình bao gồm các khối được
thể hiện sau đây.
• Đầu vào xử nhận dữ liệu tương tự từ ngồi vào camera là một ảnh vào có
độ phân giải 640x480.
• Khối xử lý: là một module xử lý chạy trên nên tảng hệ thống nhúng như
rasberry pi, BeagleBone Black, FPGA….
• Khối truyền tín hiệu lên server có chức nhân truyền các dữ liệu thu được
từ các thiết bị truyền lên server để rễ quản lý và xử lý do mặt hạn chế về
dung lượng bộ nhớ cũng như các tài nguyên về tốc độ CPU của thiết bị
tầng dưới.

6


Đồ án tơt nghiệp 20182
• Khối nguồn có chức năng cung cấp nguồn đầu vào cho khối đâu vào, khối
xử lý. Có thể dùng nguồn hạ áp từ adapter hoặc pin cung cấp phịng trường
hợp tại các nơi có thể xẩy ra mất điện thường xuyên gây ảnh hưởng tới
thiết bị.

UDP/
TCP
Đâu vào

Xử lý

Truyền
lên server

nguồn
Hình 1.4 Thiết kế mơ hình tổng quan hệ thống áp dụng raspberry

1.2.2.2 Ưu điểm khi áp dụng raspberry
• Giá thành: So với áp dụng máy tính cây raspberry có giá thành rẻ hơn do nếu
mua một bộ xử lý chỉ có giá hơn 1 triệu trong khi đó áp dụng máy tính để xây
dựng nên hệ thống máy tính cây ước tính giá cho mỗi máy tính để có thể xửa
dụng được vào 8 triệu.
• Diện tích: Khi áp dụng máy tính cây có kích thước khoảng 300 x 170 x 350
cm gấp tầm khoảng 350 lần kích thước raspberry => dụng raspberry phù hợp
hơn khi áp dụng với các khơng gian có kích thước nhỏ và có thể rễ dàng lưu
động.
• Tiêu thu điện: raspberry do tiêu tụ điện năng thấp chưa đến 10w nên có thể
tích hợp được pin dự phịng tránh tìn trạng mất điên, một điều mà với các máy
tính cây hầu như là điều khơng thể thực hiện.
1.2.2.3 Tính khả thi của rasspberry
➢ Khối xử lý – Rasberry Pi3:
• Tổng quan

7