Tìm hiểu và xây dựng hệ thống giữ xe thông minh có nhận dạng biển số
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (4.34 MB, 81 trang )
BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP. HCM
KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
---------------------------
KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
TÌM HIỂU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIỮ XE
THƠNG MINH CĨ NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE
GVHD : Nguyễn Văn Tùng
SVTH:
MSSV
Lê Trọng Hiếu
2001160227 07DHTH5
Đỗ Cao Thịnh
2001160750 07DHTH4
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2020
Lớp
BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP. HCM
KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
---------------------------
KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
TÌM HIỂU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIỮ XE
THƠNG MINH CĨ NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE
GVHD : Nguyễn Văn Tùng
SVTH:
MSSV
Lê Trọng Hiếu
2001160227 07DHTH5
Đỗ Cao Thịnh
2001160750 07DHTH4
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2020
Lớp
i
LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong Khóa luận là trung thực và chưa từng được ai cơng bố trong bất kỳ
cơng trình nào khác.
Tơi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Khóa luận này
đã được cảm ơn và các thơng tin trích dẫn trong Khóa luận đã được chỉ rõ nguồn
gốc.
Sinh viên thực hiện Khóa luận
(Ký và ghi rõ họ tên)
ii
LỜI CẢM ƠN
Khóa luận tốt nghiệp một cơng trình nghiên cứu khoa học dành cho sinh viên
và cũng là một q trình giúp chúng em hệ thống hóa lại tồn bộ kiến thức đã được
học trong 4 năm tại giảng đường Đại học. Trong suốt q trình đó, nhóm chúng em
đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ của toàn thể giáo viên trường Đại Học Công
Nghiệp Thực Phẩm TP.HCM. Đến nay, nhóm đã hồn thành báo cáo Khóa luận tốt
nghiệp của mình, cùng với sự trân trọng, chúng em xin chân thành cảm ơn Trường
Đại Học Công Nghiệp Thực Phẩm TP.HCM, đặc biệt là Quý Thầy Cô Khoa Công
Nghệ Thơng Tin đã tạo điều kiện cho chúng em hồn thành báo cáo này.
Sau đó, chúng em xin chân thành cảm Thầy ThS.Nguyễn Văn Tùng giảng
viên Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Công Nghiệp Thực Phẩm
TP.HCM là người đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình
thực hiện báo cáo này.
Xin chân thành cảm ơn đến tất cả tác giả các bài viết, các tài liệu liên quan,
các nhà tài trợ đã góp phần khơng nhỏ vào việc hồn thành bài báo cáo.
Tuy báo cáo đã được hoàn thành nhưng do kinh nghiệm thực tiễn và kiến
thức cịn nhiều hạn chế khó tránh khỏi những sai sót, rất mong nhận được sự góp ý,
đánh giá, phê bình của Q Thầy Cơ và các bạn để bài báo cáo được hồn thiện
hơn.
Một lần nữa nhóm xin chân thành cảm ơn và kính chúc Ban Giám Hiệu nhà
trường cùng tồn thể Q Thầy Cơ được dồi dào sức khỏe.
Lê Trọng Hiếu
Đỗ Cao Thịnh
iii
TÓM TẮT
Trong những năm gần đây nhu cầu đi lại bằng các phương tiện giao thông
như xe máy ngày càng tăng cao, gây ra những khó khăn các cơng tác quản lý xe,
trong đó việc quản lý xe tại bãi giữ cũng gặp khơng ít khó khăn. Việc sử dụng
phương pháp thủ công, truyền thống trong việc giữ xe cần tốn nhiều nguồn nhân
lực, thời gian xử lý công việc chậm, đơi khi có sự sai sót trong q trình làm việc.
Ngoài các hạn chế trên thẻ giữ xe bằng giấy cũng mang lại rất nhiều khó khăn và
phiền phức cho khách hàng sử dụng như: dễ bị nhàu nát, dễ hư hại do các yếu tố từ
bên ngồi, khơng thể quản lý được người điều khiển xe khi ra vào, việc ghi thẻ có
thể ùn tắc giao thơng khi vào giờ cao điểm hay thậm chí thẻ cũng có thể được làm
giả để sử dụng cho mục đích xấu mà bảo vệ không phát hiện.
Nhằm đáp ứng các yêu cầu thực tế và khắc phục các tình trạng trên, nhóm
chúng em đã tiến hành “Tìm hiểu và xây dựng hệ thống giữ xe thơng minh có nhận
diện biển số xe” ứng dụng công nghệ RFID để quản lý bãi xe một cách tối ưu nhất
và đáp ứng một số yêu cầu:
Nhận diện và ghi nhận biển số xe qua hình ảnh chụp camera
Quy trình quản lý ra vào của xe.
Thống kê, tìm kiếm nhật ký xe ra vào.
Thống kê số lượng lần ra vào theo tháng.
Ghi nhận nhật ký vi phạm của từng xe ra vào.
Sao lưu, phục hồi hệ thống.
Xây dựng phương án năng lượng dự phòng cho hệ thống.
iv
Mục Lục
CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN ..................................................................................1
Giới thiệu .......................................................................................................1
Mục tiêu đề tài ...............................................................................................1
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................2
Đối tượng nghiên cứu .............................................................................2
Phạm vi nghiên cứu ................................................................................2
Giới thiệu tổng quan biển số xe .....................................................................2
Màu sắc và ký tự .....................................................................................3
Kích thước biển xe máy ..........................................................................4
Quy trình quản lý bãi xe ................................................................................4
Quy trình quản lý xe vào khách hàng tháng: ..........................................4
Quy trình quản lý xe ra khách hàng tháng: .............................................5
Công nghệ và bài tốn nhận dạng biển số .....................................................6
Xử lý ảnh là gì? .......................................................................................6
Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh .........................................................7
Bài tốn nhận dạng biển số. ....................................................................8
Những khó khăn trong vấn đề nhận dạng ...............................................8
Khử nhiễu cho một tấm ảnh ....................................................................9
Một số kĩ thuật lọc nhiễu ........................................................................9
Một số bộ lọc trong OpenCV ................................................................10
CHƯƠNG 2:
CƠ SỞ LÝ THUYẾT .....................................................................14
LBP cascade ................................................................................................14
Haar-like cascade classifier .........................................................................17
Support Vector Machines (SVM) ................................................................17
Bài toán phân 2 lớp với SVM ...............................................................19
Bài tốn nhiều phân lớp với SVM ........................................................19
Tìm hiểu về arduino .....................................................................................20
Arduino là gì? .......................................................................................20
v
Các loại arduino thông dụng hiện nay: .................................................20
Ứng dụng của arduino...........................................................................21
Tìm hiểu về RFID ........................................................................................22
RFID .....................................................................................................22
Cấu tạo của hệ thống RFID ..................................................................22
Nguyên lý hoạt động của thẻ ................................................................24
Các đặc tính kỹ thuật của thẻ ................................................................25
Các tần số thưởng được sử dụng trong hệ thống RFID: .......................26
Ứng dụng thẻ RFID: .............................................................................26
Kết nối và sử dụng thẻ RFID với arduino ...................................................26
CHƯƠNG 3:
PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ...................................27
Mơ hình thực thể kết hợp.............................................................................27
Mơ hình chức năng hệ thống .......................................................................28
Cơ sở dữ liệu hệ thống .................................................................................29
Xác định kiểu dữ liệu cho các bảng .............................................................30
Mơ hình dịng dữ liệu ..................................................................................35
Mơ hình dịng dữ liệu mức 0 ................................................................35
Mơ hình dịng dữ liệu mức 1 ................................................................36
Mơ hình hình dịng dữ liệu mức 2 ........................................................36
CHƯƠNG 4:
CÀI ĐẶT VÀ VẬN HÀNH ..........................................................38
Các bước để huấn luyện (LBP cascade). .....................................................38
Xây dựng Support Vector Machines (SVM) ...............................................43
Xây dựng hệ thống nhận dạng biển số với LBP cascade và SVM ..............44
Kết quả thực nghiệm .............................................................................46
Thiết kế giao diện ........................................................................................50
Giao diện hệ thống ................................................................................50
Giao diện màn hình chính .....................................................................51
Danh mục quản lý .................................................................................53
Nguồn năng lượng dự phòng UPS...............................................................64
CHƯƠNG 5:
TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .....................................65
Kết luận ........................................................................................................65
vi
Hạn chế của đề tài ........................................................................................65
Hướng phát triển của đề tài .........................................................................65
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................67
vii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
Diễn giải
RFID
Radio Frequency Identification
SVM
Support Vector Machines
SRM
Structural Risk Minimization
RTSP
Real Time Streaming Protocol
HTTP
HyperText Transfer Protocol
UPS
Uninterruptible Power Supplier
GPU
Graphics Processing Unit
viii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1: Table NhanVien ........................................................................................30
Bảng 3.2: Table KhachHang.....................................................................................30
Bảng 3.3: Table Xe ....................................................................................................30
Bảng 3.4: Table LoaiVe ............................................................................................31
Bảng 3.5: Table TheRFID .........................................................................................31
Bảng 3.6: Table VeThang .........................................................................................31
Bảng 3.8: Table MayTinh .........................................................................................32
Bảng 3.9: Table Xe_Vao ...........................................................................................32
Bảng 3.7: Table Cong ...............................................................................................33
Bảng 3.10: Table Xe_Ra ...........................................................................................33
Bảng 3.11: Table ViPham .........................................................................................33
Bảng 3.12: Table CauHinh_Camera ........................................................................34
Bảng 3.13: Table ChucVu .........................................................................................34
Bảng 3.14: Table NhanVien_ChucVu .......................................................................34
Bảng 3.15: Table NhomNguoiDung ..........................................................................34
Bảng 3.16: Table PhanQuyen ...................................................................................35
Bảng 3.17: Table PhanQuyen_NhomNguoiDung .....................................................35
Bảng 4.1: Cấu hình máy tính ....................................................................................46
Bảng 4.2: Thơng tin bộ ảnh.......................................................................................46
Bảng 4.3: Đánh giá độ chính xác..............................................................................47
ix
DANH MỤC BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH ẢNH
Biểu đồ 1: Tỉ lệ nhận dạng biển số ...........................................................................48
Hình 1.1: Hình biển số xe 4 số và 5 số. ......................................................................3
Hình 1.2: Hình kích thước biển số xe máy Việt Nam. .................................................4
Hình 1.3: Quy trình quản lý xe vào .............................................................................5
Hình 1.4: Quy trình quản lý xe ra ...............................................................................6
Hình 1.5: Hình quá trình xử lý ảnh .............................................................................7
Hình 1.6: Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh ................................................7
Hình 1.7: Các bước nhận dạng biển số xe ..................................................................8
Hình 1.8: Hình ảnh sử dụng bộ lọc blur ...................................................................11
Hình 1.9: Hình ảnh sử dụng bộ lọc sobel .................................................................12
Hình 1.10: Hình ảnh sử dụng bộ lọc Laplace ...........................................................13
Hình 2.1: Mơ hình LBP q trình trích xuất.............................................................15
Hình 2.2: (a) Ảnh gốc và (b) ảnh kết quả sau khi áp dụng tốn tử LBP ..................16
Hình 2.3: Mơ hình phân loại tầng (Cascade classifier) ...........................................16
Hình 2.4: Tính năng Haar-like features....................................................................17
Hình 2.5: Minh họa bài toán 2 phân lớp bằng phương pháp SVM ..........................19
Hình 2.6: Hình ảnh các loại arduino ........................................................................21
Hình 2.7: Hình ảnh thẻ cấu tạo thẻ RFID.................................................................23
Hình 2.8: Hình ảnh thẻ cấu tạo thẻ RFID.................................................................23
Hình 2.9: Hình ảnh đầu đọc thẻ RFID (reader) .......................................................24
Hình 2.10: Module đọc thẻ RFID-RC522 kết nối arduino .......................................24
Hình 2.11: Sơ đồ kết nối module RFID-RC522 với Arduino Uno ............................26
Hình 3.1: Mơ hình thực thể kết hợp ..........................................................................27
Hình 3.2: Mơ hình phân cấp chức năng ...................................................................28
Hình 3.3: Cơ sở dữ liệu hệ thống ..............................................................................29
Hình 3.4: Mơ hình dịng dữ liệu mức 0 .....................................................................35
Hình 3.5: Mơ hình dịng dữ liệu mức 1 .....................................................................36
Hình 3.6: Mơ hình dịng dữ liệu mức 2 : Cho xe vào ...............................................36
Hình 3.7: Mơ hình dịng dữ liệu mức 2 : Cho xe ra ..................................................37
Hình 3.8: Mơ hình dịng dữ liệu mức 2 : Gia hạn thẻ...............................................37
Hình 4.1: Giao diện đăng nhập hệ thống..................................................................50
Hình 4.2: Cấu hình hệ thống .....................................................................................50
Hình 4.3: Giao diện chính khi mở chương trình .......................................................51
Hình 4.4: Giao diện xe vào .......................................................................................52
Hình 4.5: Giao diện xe ra .........................................................................................52
Hình 4.6: Danh mục camera .....................................................................................53
Hình 4.7: Cấu hình thơng tin hệ thống .....................................................................54
Hình 4.8: Giao diện quản lý nhân viên .....................................................................55
x
Hình 4.9: Giao diện quản lý phân quyền ..................................................................56
Hình 4.10: Giao diện quản lý thơng tin khách hàng .................................................57
Hình 4.11: Giao diện quản lý thẻ ..............................................................................58
Hình 4.12: Giao diện quản lý vé tháng .....................................................................59
Hình 4.13: Giao diện quản lý xe ra vào ....................................................................60
Hình 4.14: Danh mục quản lý xe ..............................................................................61
Hình 4.15: Giao diện thống kê vi phạm ....................................................................62
Hình 4.16: Giao diện quản lý máy tính trong hệ thống ............................................63
Hình 4.17: Giao diện quản lý backup .......................................................................63
Hình 4.18: UPS Santak TG500 .................................................................................64
1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
Giới thiệu
Trong những năm gần đây nhu cầu đi lại bằng các phương tiện giao thông như
xe máy ngày càng tăng cao, gây ra những khó khăn các cơng tác quản lý xe, trong
đó việc quản lý xe tại bãi giữ cũng gặp khơng ít khó khăn. Việc sử dụng phương
pháp thủ công, truyền thống trong việc giữ xe cần tốn nhiều nguồn nhân lực, thời
gian xử lý cơng việc chậm, đơi khi có sự sai sót trong q trình làm việc. Ngồi các
hạn chế trên thẻ giữ xe bằng giấy cũng mang lại rất nhiều khó khăn và phiền phức
cho khách hàng sử dụng như: dễ bị nhàu nát, dễ hư hại do các yếu tố từ bên ngồi,
khơng thể quản lý được người điều khiển xe khi ra vào, việc ghi thẻ có thể ùn tắc
giao thơng khi vào giờ cao điểm hay thậm chí thẻ cũng có thể được làm giả để sử
dụng cho mục đích xấu mà bảo vệ khơng phát hiện.
Nhằm để khắc phục cho các yếu tố về nguồn nhân lực và thời gian cũng như
độ tin cậy trong công tác quản lý bãi xe, nhóm chúng em đã chọn đề tài “Tìm hiểu
và xây dựng hệ thống giữ xe thơng minh có nhận diện biển số xe” để xây dựng một
hệ thống hỗ trợ cho công tác quản lý, giảm khối lượng công việc của con người và
giảm thời gian ghi thẻ trong công tác quản lý.
Mục tiêu đề tài
- Tìm hiểu thơng tin về biển số xe Việt Nam.
- Tìm hiểu về xử lý ảnh và các kỹ thuật nhận diện biển số xe.
- Tìm hiểu về các phần mềm giữ xe thơng minh hiện có trên thị trường.
- Tìm hiểu các thuật tốn nhận dạng.
- Tìm hiểu thư viện OpenCv,…
- Xây dựng ứng dụng nhận dạng biển số xe.
- Nghiên cứu và cải thiện các thuật toán nhận diện hiện đang được sử dụng.
- Xây dựng hệ thống giữ xe thơng minh tích hợp nhận dạng biển số xe có các
tính năng sau:
Quản lý việc giữa xe có sử dụng thẻ RFID.
2
Giao tiếp giữa máy tính với camera.
Nhận dạng biển số từ ảnh chụp.
Quản lý lý thống kê, tìm kiếm nhật ký xe ra vào.
Sao lưu và phục hồi hệ thống.
Xây dựng các phương án dự phòng cho nguồn điện.
Quản trị hệ thống, phân quyền cho người dùng.
- Thử nghiệm hệ thống ngoài thực tế.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
- Các phương pháp tiền xử lý dữ liệu.
- Các phương pháp, thuật toán phục vụ cho việc phát hiện và nhận dạng ảnh.
- Bộ thư viện xử lý ảnh OpenCv,…
- Nguyên tắc hoạt động của hệ thống nhận dạng biển số xe ở bãi giữ xe.
- Cơ sở dữ liệu biển số xe.
- Ngơn ngữ lập trình C#, hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server.
Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu về biển số xe máy tại Việt Nam.
- Nghiên cứu vấn đề xử lý ảnh và nhận dạng ảnh biển số xe máy.
- Các phần mềm nhận diện biển số xe máy tại Việt Nam.
- Các ứng dụng hỗ trợ quản lý bãi xe tại Việt Nam.
Giới thiệu tổng quan biển số xe
Biển kiểm soát xe cơ giới hay cịn gọi là biển kiểm sốt, biển số xe là tấm biển
gắn trên mỗi xe cơ giới được cơ quan công an cấp (đối với xe quân sự do Bộ Quốc
Phòng cấp) nhằm dễ dạng quản lý các phương tiện giao thơng. Biển số xe có dạng
hình chữ nhật hoặc hơi vng, làm bằng hợp kim nhơm sắt, có sơn phản quang, trên
đó có in những con số và chữ cho biết: Vùng và địa chỉ quản lý, các con số cụ thể
khi tra trên máy tính cịn cho biết danh tính người chủ hay đơn vị đã mua nó, thời
3
gian mua nó phục vụ cho cơng tác an ninh, đặc biệt trên mỗi biển có hình Quốc huy
Việt Nam được dập nổi [29].
Hình 1.1: Hình biển số xe 4 số và 5 số.
Màu sắc và ký tự
Nền biển màu trắng, chữ màu đen là xe thuộc sở hữu cá nhân và xe của các
doanh nghiệp với 2 số đầu theo thứ tự các tỉnh, 4 hoặc 5 số cuối là số thứ tự cấp
ngẫu nhiên.
Nền biển màu đỏ, chữ màu trắng là dành riêng cho xe quân đội. Riêng xe của
các doanh nghiệp quân đội mang biển số 80 màu trắng. Bên cạnh đó, với biển số
quân đội, 2 chữ cái đầu tiên là viết tắt của đơn vị cụ thể quản lý chiếc xe như: A –
Quân đoàn, B – Bộ tư lệnh, H - Học Viện, K – Quân khu, T – Tổng cục, Q – Quân
chủng.
Nền biển màu xanh dương, chữ màu trắng là biển xe của các cơ quan hành
chính sự nghiệp (dân sự).
Nền biển màu vàng chữ trắng là xe thuộc Bộ tư lệnh Biên phòng.
Nền biển màu vàng chữ đen là xe cơ giới chun dụng làm cơng trình.
Nền biển màu vàng, chữ và số màu đỏ, có ký hiệu địa phương đăng ký và hai
chữ cái viết tắt của khu kinh tế - thương mại đặc biệt cấp cho xe của khu kinh tế -
4
thương mại đặc biệt hoặc khu kinh tế cửa khẩu quốc tế theo quy định của Chính
phủ.
Ngồi ra cịn có biển màu trắng với 2 chữ và năm số là biển cấp cho các đối
tượng có yếu tố nước ngồi. Trong đó, biển NG là xe ngoại giao, biển NN là xe của
tổ chức, cá nhân nước ngoài. Trong 5 chữ số trên biển số, 3 số ở giữa là mã quốc
gia, 2 số tiếp là số thứ tự.
Kích thước biển xe máy
Biển số của máy kéo, xe máy điện, gồm 1 biển gắn phía sau xe; kích thước:
Chiều cao 140mm, chiều dài 190mm.
Hình 1.2: Hình kích thước biển số xe máy Việt Nam.
Quy trình quản lý bãi xe
Quy trình quản lý xe vào khách hàng tháng:
Bước 1: Xe chạy vào làng vào hệ thống và tiến hành dừng trước vạch đã quy định
Bước 2: Khách hàng sẽ sử dụng thẻ đăng ký với hệ thống tiến hành quẹt thẻ.
Bước 2.1: Nếu thơng tin thẻ khơng chính xác khơng cho khách hàng vào
Bước 2.2: Nếu thông tin thẻ khách hàng đã hết hạn hiển thị thông báo cho
khách hàng
Bước 2.3: Nếu thông tin thẻ khách hợp lệ tiến hành xử lý chụp ảnh.
5
Bước 3: Khách hàng sẽ cho xe vào bãi đỗ.
Hình 1.3: Quy trình quản lý xe vào
Quy trình quản lý xe ra khách hàng tháng:
Bước 1: Xe chạy vào làng ra hệ thống và tiến hành dừng trước vạch đã quy định
Bước 2: Khách hàng sẽ sử dụng thẻ đăng ký với hệ thống và đã quẹt vào để tiến
hành quẹt ra.
Bước 2.1: Nếu thông tin thẻ không hợp lệ sẽ tiến hành thông báo cho khách
hàng.
Bước 2.2: Nếu thông tin thẻ hợp lệ tiến hành xử lý và hệ thống barrier sẽ mở
6
Bước 3: Khách hàng chạy xe ra khỏi bãi đỗ.
Hình 1.4: Quy trình quản lý xe ra
Cơng nghệ và bài tốn nhận dạng biển số
Xử lý ảnh là gì?
Xử lý ảnh là một phân ngành trong xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý là ảnh.
Đây là một phân ngành khoa học mới rất phát triển trong những năm gần đây. Xử lý
ảnh gồm 4 lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh
và truy vấn ảnh. Sự phát triển của xử lý ảnh đem lại rất nhiều lợi ích cho cuộc sống
của con người [21].
7
Một cách dễ hiểu hơn quá trình xử lý ảnh là q trình thao tác đưa một ảnh
vào máy tính xử lý nhằm đưa ra một kết quả có thể là ảnh tốt hơn hay có thể là một
kết luận nào đó.
Ảnh tốt hơn
Ảnh
Xử lý ảnh
Kết luận
Hình 1.5: Hình q trình xử lý ảnh[39]
Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
Trong quá trình nhận dạng và xử lý ảnh, không phải lúc nào chúng ta cũng
nhận được các ảnh rõ ràng hay ít bị tác động bởi nhiễu vì vậy để tiến hành xử lý
một bức ảnh cần phải thông qua rất nhiều bước sau khi nhận ảnh từ camera nhằm để
tiến hành xử lý ảnh trước khi đưa vào xử lý.
Thu nhận
hình ảnh
Tiền xử
lý ảnh
Chọn lọc các
đặc trưng
Hậu
xử lý
So sánh và
quyết định
Kết luận
Hình 1.6: Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh [39]
Thu nhận hình ảnh: Hình ảnh được thu nhận từ camera hay được đưa vào bằng file
ảnh.
Tiền xử lý ảnh: Nhiệm vụ của khối này dùng để nâng cao chất lượng ảnh như giảm
nhiễu, phân vùng, tìm biên,…
Chọn lọc các đặc điểm: chức năng khối này chọn ra các đặc trưng quan trọng của
một bức ảnh sau khi được tiền xử lý.
Hậu xử lý: xử lý các đặc điểm đặc trưng được chọn trên tấm ảnh, có thể sử dụng các
đặc trưng đó hay loại bỏ các đặc trưng để thực hiện cho bước tiếp theo.
So sánh và quyết định: Các dữ liệu đã được lưu trữ sẽ sử dụng dùng để so sánh với
các đặc trưng trên bức ảnh nhằm đưa ra quyết định phân loại cho một tấm ảnh.
8
Kết luận: khối hoạt động cuối dùng để kết luận dựa vào việc so sánh và quyết định
ở bước thực hiện trước đó.
Bài tốn nhận dạng biển số.
Khi xe vào hoặc ra xe dừng lại một vị trí đã định trước camera sẽ chụp ảnh sau
đó chuyển dữ liệu ảnh về máy tính xử lý, sau khi xử lý xong máy sẽ tiến hành đưa
ra các dữ liệu đã đọc được dựa trên ảnh biển số, các công việc sẽ thực hiện như sau:
Ảnh chụp từ Camera
Định vị biển số xe
Định vị ký tự biển số
Nhận dạng ký tự
Sắp xếp các ký tự
Trả về kết quả
Hình 1.7: Các bước nhận dạng biển số xe.[22]
Những khó khăn trong vấn đề nhận dạng
Để có thể nhận diện được tốt nhất là một vấn đề đang được nghiên cứu và cải
thiện, nhìn chung các vấn đề nhận dạng hiện nay vẫn chưa đạt kết quả tối ưu. Ngồi
các yếu tố về thuật tốn xử lý cịn có các yếu tố tác động từ bên ngoài như:
9
- Các điều kiện của ảnh vẫn chưa được tốt, ảnh được chụp từ các loại camera
có độ phân giải khác nhau sẽ cho các tỉ lệ nhận dạng khác nhau, các yếu tố từ
ánh sáng cũng làm cho việc nhận dạng trở nên sai sót.
- Các tư thế chụp ảnh, góc ảnh có thể mang đến độ sai trong q trình nhận
dạng hoặc có thể khơng nhận dạng được.
Khử nhiễu cho một tấm ảnh
Khử nhiễu hay lọc ảnh là một cơng đoạn vơ cùng quan trọng trong q trình
xử lý ảnh, mục đích của việc này nhằm nâng cao chất lượng ảnh đầu vào, nếu xử lý
tốt giai đoạn này sẽ giúp cho các bước sau thực hiện một cách dễ dàng hơn và quá
trình đưa ra kết luận cũng chính xác hơn.
“Trên thực tế tồn tại rất nhiều loại nhiễu, tuy nhiên người chia nhiễu thành 3 loại
nhiễu chính: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung” [39].
Một số bộ lọc làm mịn ảnh (có rất nhiều phương thức khác nhau do openCv hỗ trợ
cho việc làm mịn ảnh.
Một số kĩ thuật lọc nhiễu
1.6.6.1
Lọc trung bình
Đây là cách làm mịn ảnh đơn giản nhất và có thể khử nhiễu hạt.
Ý tưởng: Xây dựng một điểm ảnh dựa trên giá trị trung bình của tất cả điểm ảnh
xung quanh nó.
Tác dụng: Cách lọc này thường được áp dụng làm trơn ảnh khi chúng ta vẫn
muốn giữa lại biên ảnh không bị mờ.
1.6.6.2
Lọc trung vị (median filter)
Là một kĩ thuật lọc phi tuyến, trong q trình xử lý ảnh có các trường hợp ảnh
bị nhiễu muối tiêu người ta thường sử dụng bộ lọc này để khử nhiễu vì mức độ khử
nhiễu của nó hiệu quả hơn các bộ lọc khác, ngồi ra nó cịn được áp dụng để khử
nhiễu đốm.
10
Ý tưởng: sử dụng một cửa sổ lọc quét qua từng điểm ảnh, tiến hành lấy các
giá trị của các điểm ảnh tương ứng, tiếp theo sắp xếp các điểm ảnh này theo thứ tự
(tăng dần hay giảm dần) bước cuối cùng là gán điểm giữa là giá trị trung vị và hiệu
chỉnh.
Tác dụng: Loại bỏ các loại nhiễu muối tiêu và nhiễu đốm, loại bỏ các điểm ảnh
mà vẫn giữ được độ phân giải của một tấm ảnh.
1.6.6.3
Lọc Gauss
Một bộ lọc được thực hiện bằng cách nhân chập ảnh gốc với ma trận lọc Gauss
và cộng chúng lại để tạo ra một ảnh mới.
Ý tưởng: một bức ảnh bao gồm nhiều điểm ảnh, các giá trị điểm ảnh sẽ phụ
thuộc vào các điểm ảnh ở gần nó hơn là các điểm ở xa. Điểm ảnh càng gần trung
tâm sẽ có trọng số lớn nhất, các điểm lân cận sẽ có trọng số giảm và càng xa điểm
trung tâm thì các trọng số của các điểm ảnh càng giảm. Trọng số phụ thuộc của các
điểm ảnh sẽ được lấy theo hàm Gauss.
Tác dụng: có thể lọc các loại nhiễu cho chất lượng hình ảnh tốt hơn, khơng bị
nhịe so với phép lọc ảnh trung bình.
Một số bộ lọc trong OpenCV
1.6.7.1
Blur
Bộ lọc có tác dụng làm trơn ảnh và khử nhiễu hạt, nó là một bộ lọc trung bình.
Hàm sử dụng trong openCv có dạng:
Blur (Mat src, Mat dst, Size ksize, Point anchor, int borderType);
Trong đó:
Src: là ảnh đưa vào để xử lý.
Dst: là ảnh sau khi sử dụng blur.
Ksize: kích thước ma trận lọc.
11
Anchor: giá trị của ma trận lọc. Thường có giá trị mặc định là (-1, -1).
borderType: phương pháp để ước lượng và căn chỉnh các điểm ảnh khi phép lọc
vượt qua giới hạn của ảnh. Giá trị mặc định thường là 4
Ta sẽ tiến hành cài đặt hàm trên C++
Kết quả của hàm cài đặt là:
Hình 1.8: Hình ảnh sử dụng bộ lọc blur
1.6.7.2
Sobel
Một bộ lọc thường được áp dụng để tìm biên trong hình ảnh. Là một bộ lọc tính
xấp xỉ đạo hàm bậc nhất theo cả hai hướng x và y.
Để sử dụng phép lọc sử dụng hàm sau:
Sobel (Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double
delta, int borderType);
Phân tích:
Src và dst là ảnh đầu vào và ảnh đầu ra của phép lọc.
Ddepth: độ sâu của phép lọc như: CV_32F, CV_64F,…
12
Dx: là đạo hàm theo hướng x.
Dy: đạo hàm theo hướng y.
Ksize: kích thước của ma trận lọc, giá trị mặc định là 3.
Scale và delta: hai thông số tùy chọn cho việc tính giá trị đạo hàm, giá trị mặc định
của hai thông số này là 1 và 0.
borderType: phương pháp để ước lượng và căn chỉnh các điểm ảnh khi phép lọc
vượt qua giới hạn của ảnh. Giá trị mặc định thường là 4
Cài đặt hàm như sau:
Kết quả thu được:
Hình 1.9: Hình ảnh sử dụng bộ lọc sobel
1.6.7.3
Laplace
Xấp xỉ đạo hàm bậc hai của ảnh là cách tính cho phép lọc này, nó có thể thực
hiện cho việc tìm biên ảnh một cách cục bộ và phân tích ảnh hay ước lượng chuyển
động của các vật thể bên trong ảnh.
Hàm để cài đặt phép lọc:
13
Laplacian (Mat src, Mat dst, int ddepth, int ksize, double scale, double delta, int
borderType);
Phân tích
Src và dst là ảnh đầu vào và ảnh đầu ra của phép lọc.
Ddepth: độ sâu của phép lọc như: CV_32F, CV_64F,…
Ksize: kích thước của ma trận lọc, giá trị mặc định là 3.
Scale và delta: hai thơng số tùy chọn cho việc tính giá trị đạo hàm, giá trị mặc định
của hai thông số này là 1 và 0.
borderType: phương pháp để ước lượng và căn chỉnh các điểm ảnh khi phép lọc
vượt qua giới hạn của ảnh. Giá trị mặc định thường là 4
Xây dựng hàm laplacian
Sau khi thực hiện sẽ thu được
Hình 1.10: Hình ảnh sử dụng bộ lọc Laplace
