nhận dạng biển số xe máy trên kit friendly arm tiny210 vơi hệ điều hành android

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH


ĐẶNG VĂN HÙNG – 10520070
NGÔ THANH TUẤN – 10520456

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY
ARM TINY210 VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID


KỸ SƢ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN
THS. LÊ HOÀI NGHĨA



TP. HỒ CHÍ MINH, 2015


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH


ĐẶNG VĂN HÙNG – 10520070

NGÔ THANH TUẤN - 10520456

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY
ARM TINY210 VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID


KỸ SƢ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN
THS. LÊ HOÀI NGHĨA



TP. HỒ CHÍ MINH, 2015


DANH SÁCH HỘI ĐỒNG BẢO VỆ KHÓA LUẬN

Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số ……………………
ngày ………………… của Hiệu trƣởng Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin.
1. …………………………………………. – Chủ tịch.
2. …………………………………………. – Thƣ ký.
3. …………………………………………. – Ủy viên.
4. …………………………………………. – Ủy viên.



NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP. HCM, ngày… tháng… năm……

NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Tên khóa luận:
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY ARM TINY210
VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ hƣớng dẫn/phản biện:
Đặng Văn Hùng
10520070
Ths. Lê Hoài Nghĩa
Ngô Thanh Tuấn
10520456

Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang _______ Số chƣơng _______
Số bảng số liệu _______ Số hình vẽ _______
Số tài liệu tham khảo _______ Sản phẩm _______
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:

2. Về nội dung nghiên cứu:
1.
3. Về chƣơng trình ứng dụng:
4. Về thái độ làm việc của sinh viên:

Đánh giá chung:


Điểm từng sinh viên:
Đặng Văn Hùng :……… /10
Ngô Thanh Tuấn:……… /10


1
Ngƣời nhận xét
(Ký tên và ghi rõ họ tên)








NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP. HCM, ngày… tháng… năm……

NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Tên khóa luận:
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY ARM TINY210
VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ hƣớng dẫn/phản biện:
Đặng Văn Hùng
10520070
Ths. Lê Hoài Nghĩa
Ngô Thanh Tuấn
10520456

Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang _______ Số chƣơng _______
Số bảng số liệu _______ Số hình vẽ _______
Số tài liệu tham khảo _______ Sản phẩm _______
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:



2. Về nội dung nghiên cứu:

3. Về chƣơng trình ứng dụng:
4.
5.

4. Về thái độ làm việc của sinh viên:

Đánh giá chung:


Điểm từng sinh viên:
Đặng Văn Hùng :……… /10
Ngô Thanh Tuấn:……… /10


2
Ngƣời nhận xét
(Ký tên và ghi rõ họ tên)







LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian dài học tập và nghiên cứu tại trƣờng, chúng em cũng đã hoàn
thành khóa luận tốt nghiệp này.
Lời đầu tiên chúng em xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới ThS. Lê Hoài
Nghĩa, khoa Kỹ Thuật Máy Tính trƣờng Đại Học Công Nghệ Thông Tin –
ĐHQGTPHCM, ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn chúng em trong suốt thời gian làm
khóa luận.
Chúng em xin cảm ơn khoa Kỹ Thuật Máy Tính trƣờng Đại Học Công Nghệ Thông
Tin – ĐHQGTPHCM, cảm ơn các thầy cô trong khoa đã tận tình giảng dạy, truyền
đạt kiến thức quý báu trong những năm học vừa qua, giúp chúng em có một nền

tảng kiến thức vững chắc để thực hiện khóa luận cũng nhƣ nghiên cứu học tập sau
này.
TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2014
Đặng Văn Hùng
Ngô Thanh Tuấn



Mục lục
CHƢƠNG 1 : MỞ ĐẦU 1
1.1 Tên khóa luận 1
1.2 Lí Do Và Mục Đích Chọn Đề Tài 1
1.3 Đối Tƣợng Và Phạm Vi Nghiên Cứu 2
CHƢƠNG 2:TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 3
Lịch Sử Phát Triển 3 2.1
Trên Thế Giới 3 2.2
Trong nƣớc. 5 2.3
Tổng kết chƣơng 8 2.4
CHƢƠNG 3 : XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID TRÊN KIT FRIENDLY
ARM 10
3.1. Giới thiệu KIT Friendly Arm Tiny 210 10
3.2. Hệ điều hành nhúng Linux 12
3.3. Cài đặt Android trên KIT Friendly Arm Tiny210 V2 15
3.3.1 Sơ lƣợc hệ điều hành Android 15
3.3.2 Tải Superboot vào SD Card 17
3.3.3 Restore TF Card 23
3.3.4 Cấu hình file FriendlyARM.ini 24
CHƢƠNG 4: HỆ THỐNG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ VÀ THÔNG TIN NGƢỜI
DÙNG TRÊN ANDROID 28
4.1 Phát Hiện Và Định Vị Vùng Chứa Biển Số Xe 28

4.1.1 Đặc Trƣng Haar Like 28
4.1.2 Thuật toán AdaBoost 31


4.1.3 Mô hình phân tầng Cascade 32
4.1.4 Hệ thống xác định vùng chứa biển số xe 34
4.1.5 Huấn luyện bộ phân loại 35
4.2 Tách Ký Tự 39
4.2.1 Tiền Xử Lý Vùng Ảnh Chứa Biển Số 40
4.2.2 Xác Định Ngƣởng, Nhị phân hóa ảnh 41
4.2.3 Tách kí tự dựa trên đặc tính hình thái học 43
4.3 Nhận Dạng Ký Tự 45
4.3.1 Lịch sử phát triển mạng neural 45
4.3.2 Sơ lƣợc về neural sinh học 48
4.3.3 So sánh mạng neural với máy tính truyền thống 50
4.3.4 Mạng Neural Nhân Tạo 50
4.3.5 Mạng neural Kohonen 55
4.3.6 Huấn Luyện Nhận Dạng Ký Tự 60
CHƢƠNG 5 : HIỆN THỰC HỆ THỐNG TRÊN KIT FRIENDLY ARM 64
5.1 Tính năng của ứng dụng 64
5.2 Cấu trúc ứng dụng 65
5.2.1 Phần Java Error! Bookmark not defined.
5.2.2 Phần thƣ viện 66
5.2.3 Phần máy chủ - web service Error! Bookmark not defined.
5.3 Các lớp trong ứng dụng 66
5.4 Chƣơng trình huấn luyện mạng Kohonen Error! Bookmark not defined.
5.5 Hiệu chỉnh két quả dựa trên cú pháp Error! Bookmark not defined.
5.6 Kết quả thực nghiệm 71

5.7 Tổng kết chƣơng 71
CHƢƠNG 6 : TỔNG KẾT VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN KHÓA LUẬN 73
6.1 Tổng kết 73
6.2 Những kết quả đạt đƣợc 73
6.3 Hƣớng phát triển 74
TÀI LIỆU THAM KHẢO 75




Danh mục hình ảnh
Hình 2.1 Cụm Closed-circuit television cameras dùng cho hệ thống nhận diện biển
số cố định ở úc 4
Hình 2.2 Hệ thống nhận dạng trên xe tuần tra New South Wales Police Force
Highway Patrol 4
Hình 2.3 Hệ Thống Nhận Diện Biển Số Xe Đƣợc Trang Bị Cho Xe Cảnh Sát Ở Hoa
Kỳ 5
Hình 2.4. Ứng dụng nhận dạng của Biển Bạc ANPR. 6
Hình 2.5. Ứng dụng nhận dạng trên máy bắn tốc độ. 7
Hình 2.6. Giao diện của ứng dụng MT-BSX. 8
Hình 3.1 : KIT Friendly Arm Tiny210 11
Hình 3.2 : Quá trình boot hệ thống linux trên PC 14
Hình 3.3 : Quá trình boot hệ thống Linux nhúng 15
Hình 3.4 : File SD-Flasher.exe 17
Hình 3.5 : Hộp thoại “Select your Machine” 18
Hình 3.6 : Giao diện của SD-Flasher.exe 18
Hình 3.7 : Đƣờng dẫn file superboot 19
Hình 3.8 : Trạng thái Available “No” 20
Hình 3.9 : Relayout 20
Hình 3.10 : Scan Card 21

Hình 3.11 : Fuse superboot 22
Hình 3.12 : Restore TF Card 23
Hình 3.13 : Restore hoàn thành 24
Hình 3.14 : Chi tiết file FriendlyARM.ini 25
Hình 4.1 : Đặc trƣng haar like cơ bản 29
Hình 4.2. Đặc Trƣng haar like, đặc trƣng cạnh 29
Hình 4.3 Đặc Trƣng Haar like, đặc trƣng đƣờng 29
Hình 4.4 Đặc trƣng Haar like, đặc trƣng xung quanh tâm 29
Hình 4.5 Tính giá trị ảnh tích phân tại điểm có tọa độ (x, y) 30
Hình 4.6. Ví dụ cách tính nhanh các giá trị mức xám của vùng D trên ảnh 30
Hình 4.7: Mô hình phân tầng kết hợp các bộ phân loại yếu để xác định biển số 33
Hình 4.8 Kết hợp các bộ phận phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh 34
Hình 4.9. Hệ thống xác định vùng chứa biển số xe 34
Hình 4.10: File miêu tả mẫu negative 36
Hình 4.11: File miêu tả mẫu positive 37
Hình 4.12: Cú pháp tạo file vector plate_vector.vec 37
Hình 4.13:Cú pháp tạo file cascade.xml 38


Hình 4.10. Chuyển ảnh màu sang ảnh trắng đen 41
Hình 4.11. Tăng tính tƣơng phản bằng phƣơng pháp lọc trung vị 41
Hình 4.12. Cách xác định ngƣỡng động 42
Hình 4.13. Nhị phân hóa ảnh bằng phƣơng pháp tìm ngƣỡng 43
Hình 4.14 Tìm Đƣờng Viền Trong Ảnh 44
Hình 4.15 các ký tự đã đƣợc tách riêng rẽ 45
Hình 4.16 Dữ liệu ảnh ký tự thu đƣợc 45
Hình 4.17 Cấu trúc của một neural sinh học điển hình 49
Hình 4.18. Biểu diễn một neural nhân tạo. 53
Hình 4.19. Một dạng mạng neural Kohonen. 57
Hình 4.21. Sơ đồ khối biểu diễn huấn luyện mạng neural Kohonen 63

Hình 5.1 : Giao diện Login của ứng dụng 64
Hình 5.2 : Phát hiện vùng chứa biển số xe 65
Hình 5.3 : Trích xuất thông tin vùng miền và ngƣời dùng 65
Hình 5.4 Kiểm tra trạng thái kết nối của thiết bị 67
Hình 5.5: Sơ đồ lớp loginActivity và các lớp liên quan 67
Hình 5.6: Sơ đồ lớp MainActivity và các lớp liên quan 69
Hình 5.7: sơ đồ các lớp của mạng kohonen 70




DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1: Thông số kỹ thuật của KIT Friendly ARM Tiny210 12
Bảng 3.3: Kiến trúc hệ điều hành Linux 13
Bảng 3.4 : Giải thích các đối tƣợng trong file 27
Bảng 4.1. Mẫu đầu vào của mạng Kohonen. 57
Bảng 4.2. Trọng số kết nối giữa các neuron trong mạng. 57
Bảng 5.1: Kết quả thử nghiệm 1 71


1

CHƢƠNG 1 : MỞ ĐẦU
1.1 Tên khóa luận
Nghiên cứu xây dựng chƣơng trình nhận dạng biển số xe trên KIT FRIENDLY
TINY210
1.2 Lí Do Và Mục Đích Chọn Đề Tài
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng trƣởng kinh tế là sự phát triển của các
ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các
phƣơng tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh.

Sự phát triển ấy, đƣợc thể hiện rõ ràng nhất thông qua hình ảnh các phƣơng tiện
giao thông trên thế giới ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên,điều đó lại gây ra
một áp lực đối với những ngƣời và cơ quan các cấp quản lý,làm cho công tác quản
lý và giám sát sẽ khó khăn hơn, Và đây cũng là một trong những vấn nạn ở Việt
Nam. Công tác quản lý phƣơng tiện giao thông nói chung và quản lý ôtô, xe máy là
vô cùng phức tạp cũng nhƣ công tác phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao
thông, chống trộm, sẽ tốn nhiều thời gian và công sức hơn. Để làm giảm lƣợng nhân
lực trong việc công tác quản lý, kiểm soát phƣơng tiện giao thông, trên thế giới đã
nhanh chóng xây dựng hệ thống giám đối với các phƣơng tiện giao thông. Một yêu
cầu đặt ra các hệ thống này phải tự động giám sát. Một trong những hệ thống tự
động nhƣ vậy là hệ thống tự động nhận dạng biển số xe, đặc trƣng của nó là có khả
năng thu nhận hình ảnh cũng nhƣ đọc và hiểu các biển số xe một cách tự động.
Hệ thống nhƣ vậy có thể đƣợc sử dụng trong rất nhiều ứng dụng nhƣ. trạm cân trạm
kiểm tra an ninh của cơ quan hay trạm kiểm dịch của các xe chở thực phẩm khi vào
trung tâm thành phố, các bãi giữ xe tự động, các hệ thống kiểm soát vi phạm giao
thông hay trong các ứng dụng về an ninh nhƣ tìm kiếm xe mất cắp . . .
Hiện nay với việc bùng nổ các thiết bị di dộng thông minh cũng nhƣ sức mạnh phần
cứng hổ trợ trên nó và sự phổ cập của internet tốc độ cao tại việt nam (wifi miễn phí
đã có mặt trên 5 thành phố lớn của cả nƣớc). Kit tiny friend arm là 1 kit nhúng đƣợc
2

hỗ trợ các đặc tính tƣơng tự nhƣ một điện thoại thông minh, kit có khả năng chạy
đƣợc 3 hệ điều hành WINCE, LINUX và android.
Qua những tìm hiểu trên nhóm đã hƣớng tới nghiên cứu và phát triển phần
mềm nhận dạng biển số xe trên KIT Friendly Arm Tiny210 với hệ điều hành
Android.
1.3 Đối Tƣợng Và Phạm Vi Nghiên Cứu
Việc nhận dạng kí tự trên thiết bị di động không phải mới, nhiều ứng dụng hoạt
động rất tốt,có độ chính xác cao ở trong và ngoài nƣớc. Nhiều mã nguồn mở hỗ trợ
mạnh mẽ trong việc xử lý hình ảnh cũng nhƣ nhận dạng. Nhƣng việc nhận dạng mới

thực hiện trên văn bản, chƣa xuất hiện nhận dạng trên biển số xe. Đặc biệt các kí tự
trên biển số khác so với các kí tự trênvăn bản, nên muốn nhận dạng đƣợc ta phải
làm cho ứng dụng hiểu đƣợc các kí tự này.
Khóa luận sử dụng sự hỗ trợ khá mạnh trong việc xử lí hình ảnh của mã nguồn
OpenCV để nhận dạng vùng biển số cũng nhƣ thao tác trên nó, trong giai đoạn nhận
dạng kí tự có sử dụng mạng neural network cơ bản Kohonen để nhận dạng. Việc kết
hợp này bƣớc đầu giúp quá trình phát triển ứng dụng linh hoạt hơn, mang lại hiệu
quả khá cao.
Khóa luận sẽ làm những việc sau:
1. Tổng hợp dữ liệu cho quá trình huấn luyện hệ thống.
2. Tiền xử lý ảnh thu đƣợc từ Camera của thiết bị.
3. Huấn luyện hệ thống nhằm phát hiện vùng chứa biển số.
4. Tách các kí tự có trên biển số.
5. Nhận dạng các kí tự.
6. Xây dựng database và webservice để lƣu trữ thông tin biển số
3

CHƢƠNG 2:TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Lịch Sử Phát Triển 2.1
Kỹ thuật nhận dạng biển số (Automatic number plate recognition) đã đƣợc nghiên
cứu từ năm 1976 tại chi nhánh phát triển khoa học Cảnh sát ở Anh. Hệ thống kiểm
thử lần đầu tiên vào năm 1979. Ca phát hiện trộm xe đầu tiên sử dụng hệ thống này
là vào 1981.Các hệ thống thử nghiệm ban đầu đƣợc triển khai trên các đƣờng A1 và
ở Dartford Tunnel. Hệ thống này đã đƣợc áp dụng để hỗ trợ kiểm soát lƣu lƣợng,
thu thập thông tin, xử lí vi phạm cho cảnh sát giao thông. Hệ thống thu thập hình
ảnh đòi hỏi phải có tầm nhìn rộng, thu nhận ảnh nhanh và cho chất lƣợng ảnh tốt.
Tuy nhiên do còn nhiều mặt giới hạn về công nghệ hệ thống này còn chƣa đƣợc sử
dụng rộng rãi cho đến những năm 1990.
Kỹ Thuật này phát triển trên khía cạnh phần mềm của hệ thống máy tính. Sử dụng
các kỹ thuật sử lý ảnh sơ khai đầu tiên để nhận dạng ký tự các chử cái và biển số.

Hệ thống đƣợc triển khai bằng phƣơng pháp tiếp cận cơ bản. Toàn bộ quá trình
đƣợc thực hiện tại vị trí nhận dữ liệu ảnh hay truyền dữ liệu về một máy tính từ xa
để thực hiện quá trình nhận dạng.
Trên Thế Giới 2.2
Australia
Cảnh Sát và sở tƣ pháp quốc gia này sử dụng cả hai hệ thống ALPR(Automatic
License Plate Regconition) cố định và di động. The New South Wales Police Force
Highway Patrol là cơ quan đầu tƣ pháp đầu tiên thử nghiệm và sử dụng một hệ
thống camera ALPR cố định ở Úc vào năm 2005 hệ thống sử dụng các camera có
tên là Closed-circuit television đƣợc đặt trên các trục đƣờng chính đễ thu nhận hình
ảnh các xe vi phạm và xe tội phạm.

4


Hình 2.1 Cụm Closed-circuit television cameras dùng cho hệ thống nhận diện biển
số cố định ở úc
Đến năm 2009 họ có 1 bƣớc tiến trong công ngệ nhận diện biển số đó là sử dụng hệ
thống nhận diện di động đƣợc trang bị 3 máy ảnh hồng ngoại hệ thống này có chức
năng xác định xe không đăng ký, đánh cắp cũng nhƣ điểu khiển xe cá nhân khi bị
mất cắp.

Hình 2.2 Hệ thống nhận dạng trên xe tuần tra New South Wales Police Force
Highway Patrol

United States
5

Tại hoa kỳ hệ thống nhận diện biển số xe di dộng phổ biến trong các cơ quan thực
thi pháp luật của nƣớc này theo báo cáo của diễn đàn Police Executive khoảng xấp

xỉ 71% tất cả các sở cảnh sát của Hoa Kỳ sử dụng hệ thống này. Hệ thống nhận diện
biển số xe đang trở thành 1 phần quan trọng của chiến lƣợc bảo an các thành phố
lớn của mỹ. thu thập các thông tin tình báo. Phát hiện tội phạm, các xe nhập lậu
không đăng ký, truy tìm xe bị mất cắp, và phát hiện các lỗi vi phạm giao thông. Vì
đƣợc giám sát 24/24 nên ý thức giao thông của ngƣời dân của các quốc gia sử dụng
công nghệ này rất cao. Vì nếu họ vi phạm thì sẽ có giấy phạt đƣợc gũi tới họ vào
hàng tháng. Theo dõi giám sát các nghi phạm, phát hiện khủng bố, toàn bộ thông tin
về thời gian, tốc độ, vị trí (tọa độ GPS) đƣợc lƣu trữ lại không giới hạn phục vụ cho
việc sữ dụng làm bằng chứng sau này.

Hình 2.3 Hệ Thống Nhận Diện Biển Số Xe Được Trang Bị Cho Xe Cảnh Sát Ở Hoa
Kỳ
Trong nƣớc. 2.3
Ngoài các đồ án nhận diện ký tự biển số xe của các sinh viên trƣờng đại học thì
trong lĩnh vực này các sản phẩm của công ty mắt thần đang là tiên phong ở việt nam.
Nhiều năm liền đạt giải thƣơng nhân tài đất việt các ứng dụng của công ty có mặt
đầy đủ trong cuộc sống thƣờng ngày : bãi giữ xe thông minh MA MT-BSX2.0 và
mới nhất là MT-BSX3.5. Trong ngành tƣ pháp việt nam : Biển BạcANPR hay MT-
ATGT2012
6

Ứng dụng của Biển Bạc ANPR dựa trên mã nguồn mở OpenCV,thu nhận ảnh thông
qua các Camera có chất lƣợng cao, đƣợc đặt cố định. Quá trình nhận dạng đƣợc xử
lí trên máy tính.Nhận dạng các kí tự nhanh, cho kết quả trong thời gian ngắn.

Hình 2.4. Ứng dụng nhận dạng của Biển Bạc ANPR.

MT-ATGT2012. nhận dạng biển số xe từ ảnh chụp của máy bắn tốc độ.
Trong hệ thống giám sát trật tự an toàn giao thông, một yêu cầu chức năng không
thể thiếu đó là việc truy tìm và chặn bắt một phƣơng tiện vi phạm luật giao thông.

Mỗi phƣơng tiện vi phạm luật giao thông bị phát hiện bởi các thiết bị (máy bắn tốc
độ, camera giám sát lỗi vi phạm…) sẽ đƣợc thiết lập thành một hồ sơ xe vi phạm
dƣới dạng một bản ghi cơ sở dữ liệu (CSDL) gửi về máy chủ đặt tại trung tâm chỉ
huy. Từ trung tâm chỉ huy, để biết các xe vi phạm hiện tại đang lƣu thông tại địa
điểm nào, có thể thiết lập một danh sách xe vi phạm (gọi là “danh sách đen”) và gửi
yêu cầu cho một số camera lắp đặt ở các địa điểm khác nhau nhằm phát hiện xe vi
phạm có đi qua điểm đặt camera đó hay không. Một khi camera nào phát hiện đƣợc
xe vi phạm đang đi qua thì ngay lập tức sẽ báo về trung tâm và đến trạm kiểm soát
gần nhất để lực lƣợng CSGT kịp thời chặn bắt xe vi phạm đó.
Các loại máy bắn tốc độ của CSGT đều đã đƣợc trang bị chức năng ghi lại hình ảnh
của phƣơng tiện bị bắn tốc độ. Mọi thông tin về ngày giờ, địa điểm, hƣớng di
7

chuyển, vận tốc,vận tốc giới hạn trên đoạn đƣờng đó (để so sánh) và làn đƣờng
chiếc xe đang chạy đều đƣợc hiển thị trên hình ảnh máy bắn tốc độ thu nhận đƣợc.
Vấn đề nhận dạng biển số đƣợc tích hợp trên máy giải quyết vấn đề nhận dạng biển
số xe vi phạm, khoanh vùng xác định chính xác xe bị bắn tốc độ. Hình ảnh xe vi
phạm vƣợt tốc độ sau khi đã đƣợc nhận dạng biển số và khoanh vùng phƣơng tiện,
đƣợc thiết lập thành bản ghi cơ sở dữ liệu xe vi phạm vƣợt tốc độ.Khảo sát độ chính
xác của phần mềm với các ảnh bắn tốc độ kích thƣớc 4008x3092 (pixels) tốc độ
nhận dạng biển số trung bình của Mắt Thần là 1-2 giây (trên cấu hình máy tính
thông thƣờng), hiệu suất nhận dạng biển số đạt đến 98%.

Hình 2.5. Ứng dụng nhận dạng trên máy bắn tốc độ.
MT-BSX3.5 ứng dụng nhận dạng biển số thông qua camera ghi hình và xử lý nhận
dạng trên máy tính tại các điểm giữ xe.
8

Phiên bản mới nhất của ứng dụng này có nhiều cải tiến theo chiều hƣớng tích cực,
chức năng nâng cao chất lƣợng hình ảnh biển số, cắt vùng biển số nâng cao và

chồng hình ảnh biển số lên hình ảnh camera thu nhận đƣợc, cho phép nhân viên
trông giữ xe dễ dàng quan sát đƣợc cảnh biển số và thao tác nhanh hơn và tính an
ninh hơn. Hiệu suất nhận dạng biển số xe máy đƣợc cải thiện. Trong phiên bản này,
độ chính xác nhận dạng biển số đƣợc cải thiện, các tình huống độ sáng của các ký tự
trên biển số phân bố không đều, các ký tự hàng trên bị bắn đinh ốc, hàng ký tự dính
mép biển số . . . đều đƣợc xử lý triệt để.


Hình 2.6. Giao diện của ứng dụng MT-BSX.

Tổng kết chƣơng 2.4
Qua khảo sát ở trên về nhận diện biển số xe, thì các quốc gia trên thế giới đã gần
nhƣ là hoàn thiện về tốc độ nhận diện, tính cơ động. Riêng ở việt nam các ứng dụng
này còn dừng lại ở mức là camera chỉ đặt cố định. Tức là không trang bị cho xe
cảnh sát, có thể là do cơ sở vật chất trang bị cho cảnh sát giao thông còn thua kém,
rồi vấn đề về kinh phí khi lắp đặt camera cho xe moto cảnh sát, bảo trì, điều kiện
khí hậu. nhƣng vần đề về tài chính là quan trọng hơn cả.
9

Nhận thấy điều này, hệ thống chúng tôi phát triển các thiết bị giá rẽ, có sự kết hợp
giữa OpenCV, hỗ trợ tốt trong việc xử lí hình ảnh, nhận diện các vùng chứa biển số
và tách kí tự. Nhận diện kí tự áp dụng mô hình mạng neural nhân tạo để cải thiện
kết quả nhận dạng. Ứng dụng phát triển trên KIT Friendly Arm sử dụng hệ điều
hành Android qua module camera cho thấy đƣợc tính linh hoạt trong quá trình nhận
dạng.
10

CHƢƠNG 3 : XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID TRÊN KIT
FRIENDLY ARM
3.1. Giới thiệu KIT Friendly Arm Tiny 210

Friendly Arm Tiny 210 với bộ vi xử lý 1GHz Samsung S5PV210 ARM Cortex-A8.

11

Hình 3.1 : KIT Friendly Arm Tiny210
Khối chức năng
Thông số kỹ thuật
CPU
Samsung S5PV210, based CortexTM-A8 1GHz
SD RAM
 512 SD RAM
 32bit DataBus
 SDRAM clock 200MHz
Flash
 SLC NAND Flash: 512MB (standard) / 1GB (optional)
Màn hình LCD
 Màn hình S70 – 7 inch
 Hỗ trợ xem phim 2D, 3D lên tới 1080p
Các thiết bị ngoại vi
 1 khối 10/100M Ethernet RJ-45(DM9000)
 4 Serial Port
 1 USB Host
 1 USB Slave Type B
 1 giao tiếp SD Card
 1 Stereo Audio out, 1Micro out
 1 20-pin JTAG (kết nối với mạch nạp. debug)
 4 đèn LED đơn xanh
 1 đèn nguồn đỏ
 9 nút bấm
 1 còi điều khiển sử dụng PWM

 1 biến trở sử dụng kiểm tra bộ chuyển đổi số/tƣơng
tự (A/D converter)
 1 EEPROM giao tiếp chuẩn I2C
 1 giao tiếp với cảm biến ảnh (20-chân)
 1 pin cho đồng hồ thời gian thực
 Nguồn 5V