HỆ THỐNG QUẢN lý tải TRỌNG PHƯƠNG TIỆN RA vào CẢNG BIỂN dựa TRÊN kỹ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN số XE ĐỘNG

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


Lê Hữu Tài

HỆ THỐNG QUẢN LÝ TẢI TRỌNG
PHƯƠNG TIỆN RA VÀO CẢNG BIỂN DỰA TRÊN
KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE ĐỘNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số: 60 48 01 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. LÊ XUÂN TRƯỜNG

TP HỒ CHÍ MINH – 2018


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên tôi xin được gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy –
TS. Lê Xuân Trường – người đã tận tình giảng dạy, chỉ bảo và truyền đạt kiến thức
cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này.
Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến các Thầy Cô trong
khoa Khoa học máy tính, Phòng đào tạo Sau đại học trường Đại học Công nghệ
thông tin, Đại học Quốc gia TP.HCM đã tận tình quan tâm, tạo mọi điều kiện thuận
lợi cho tôi và các bạn học viên khác trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận
văn tại Trường.
Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn đến lãnh đạo Công ty TNHH MTV Cảng
Bến Nghé, Phòng Hành chánh Tổng hợp, Phòng An Ninh và Bộ phận Vi tính đã

không ngừng hỗ trợ và tạo điều kiện để tôi hoàn thành tốt công việc nghiên cứu
khoa học của mình.
Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè, các anh
chị đồng nghiệp, các bạn học viên lớp CH09 đã luôn động viên, khích lệ tinh thần
để tôi có đủ nghị lực hoàn thành luận văn thạc sỹ này.
TP. HCM, tháng 12 năm 2017
Tác giả đề tài

Lê Hữu Tài


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, các kết quả của luận
văn có được từ kết quả của quá trình nghiên cứu khoa học dưới sự hướng dẫn của
Thầy TS. Lê Xuân Trường. Nội dung của luận văn có tham khảo và sử dụng một số
thông tin, tài liệu từ các nguồn sách, các bài báo, tạp chí khoa học, các website được
liệt kê trong danh mục các tài liệu tham khảo.
TP. HCM, tháng 12 năm 2017
Tác giả đề tài

Lê Hữu Tài


MỤC LỤC

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ TỰ - CHỮ VIẾT TẮT .................................................................... 4
DANH MỤC CÁC BẢNG .................................................................................................... 5
DANH MỤC HÌNH ẢNH - BIỂU ĐỒ .................................................................................. 6
Chương 1.

MỞ ĐẦU ......................................................................................................... 7

1.1.

Đặt vấn đề ............................................................................................................... 7

1.2.

Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................................. 11

1.3.

Đối tượng nghiên cứu............................................................................................ 11

1.4.

Phạm vi nghiên cứu của đề tài .............................................................................. 12

1.5.

Tính khoa học của đề tài ....................................................................................... 12

1.6.

Tính mới của đề tài................................................................................................ 12

1.7.

Tính thực tiễn của đề tài ........................................................................................ 13

1.8.

Khả năng áp dụng thực tế của đề tài ..................................................................... 14

Chương 2.

TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU .......................................... 15

2.1.

Tình hình nghiên cứu thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe ngoài nước ... 15

2.2.

Tình hình nghiên cứu thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe trong nước .... 16

2.3.

Khảo sát thực nghiệm bài toán quản lý tải trọng phương tiện tại các cảng biển .. 17

2.4.

Những vấn đề đặt ra cần phải nguyên cứu giải quyết ........................................... 18

2.5.

Nội dung nghiên cứu ............................................................................................. 20

2.6.

Phương pháp dự định nghiên cứu ......................................................................... 20

Chương 3.
3.1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................................... 22

Tổng quan về hệ thống nhận dạng biển số xe ....................................................... 22

3.1.1. Nhóm 1: Giới hạn vùng nhìn ............................................................................. 22
3.1.2. Nhóm 2: Không giới hạn vùng nhìn .................................................................. 22
3.2.

Đặc trưng biển số xe tại Việt Nam ........................................................................ 22

3.2.1. Quy định về màu sắc: ........................................................................................ 23
3.2.2. Quy định về biển số cho các tỉnh thành phố ...................................................... 24
3.2.3. Xác định phạm vi nhận dạng biển số của đề tài ............................................... 24
3.2.4. Xây dựng hàm kiểm tra biển số hợp lệ ............................................................. 25
3.3.

Kỹ thuật nhận dạng biển số xe động ..................................................................... 26

3.3.1. Tóm tắt quy trình nhận dạng biển số xe động. .................................................. 26
3.3.2. Phát hiện phương tiện đang di chuyển .............................................................. 27
3.3.2.1. Ảnh đa mức xám ........................................................................................ 27

1

MỤC LỤC
3.3.2.2. Cập nhật ảnh nền ........................................................................................ 28
3.3.2.3. Bộ lọc điểm ảnh khác nhau và phương pháp phân ngưỡng ....................... 28
3.3.2.4. Bộ lọc điểm ảnh khác nhau ........................................................................ 29
3.3.2.5. Phương pháp phân ngưỡng ........................................................................ 29
3.3.2.6. Bộ lọc Erosion ............................................................................................ 30
3.3.2.7. Bộ lọc Dilation ........................................................................................... 32
3.3.2.8. Độ dịch chuyển trong vùng nhận dạng ...................................................... 34
3.3.3. Xác định vùng chứa biển số ............................................................................... 35
3.3.3.1. Nâng cao độ tương phản của ảnh ............................................................... 35
3.3.3.2. Loại bỏ khu vực không mong muốn .......................................................... 37
3.3.3.3. Nhị phân hóa ảnh ....................................................................................... 38
3.3.3.4. Xác định vùng chứa biển số ....................................................................... 38
3.3.3.5. Xoay thẳng biển số ..................................................................................... 41
3.3.4. Cắt sát biển số và phân tách các ký tự ............................................................... 43
3.3.4.1. Cắt sát biển số ............................................................................................ 43
3.3.4.2. Phân tách các ký tự dính liền ..................................................................... 45
3.3.5. Xác định ký tự ................................................................................................... 46
3.3.6. Nhận dạng ký tự bằng bộ nhận diện Tesseract OCR ......................................... 47
3.3.6.1. Tổng quan về Tesseract OCR .................................................................... 47
3.3.6.2. Quá trình huấn luyện .................................................................................. 48
3.3.6.3. Cơ chế nhận dạng của Tesseract ................................................................ 48
3.4.

Nghiệp vụ quản lý tải trọng phương tiện ra vào tại cảng biển .............................. 50

3.4.1. Tổng quan về quy trình quản lý ......................................................................... 50
3.4.2. Quy trình kiểm soát tải trọng tại cổng ra vào .................................................... 50
3.4.3. Quy trình kiểm soát tải trọng tại trạm cân điện tử ............................................. 52

Chương 4.

THỰC NGHIỆM HỆ THỐNG ...................................................................... 54

4.1.

Sơ lược về Cảng Bến Nghé ................................................................................... 54

4.2.

Xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe động .................................................... 55

4.2.1. Mô hình hoạt động của hệ thống ....................................................................... 55
4.2.2. Lắp đặt camera ................................................................................................... 57
4.2.3. Kết quả thực nghiệm .......................................................................................... 58
4.2.3.1. Thực nghiệm trên ảnh tĩnh ......................................................................... 58
4.2.3.2. Thực nghiệm trên ảnh động ....................................................................... 59
4.2.3.3. Tốc độ xử lý ............................................................................................... 60
2


MỤC LỤC
4.2.3.4. Độ phức tạp của dữ liệu ............................................................................. 60
4.3.

Cải tiến bài toán quản lý tải trọng tại phân hệ cổng ra vào ................................... 65

4.3.1. Mô tả bài toán .................................................................................................... 65
4.3.2. Đề xuất cải tiến quy trình................................................................................... 65
4.3.3. Sơ đồ vận hành của quy trình mới ..................................................................... 67

4.3.4. Tổ chức cở sở dữ liệu ........................................................................................ 71
4.3.4.1. Các thông tin cần quản lý........................................................................... 71
4.3.4.2. Mô hình quan hệ dữ liệu ............................................................................ 72
4.3.5. Ứng dụng phần mềm ......................................................................................... 75
4.3.5.1. Giới thiệu ứng dụng ................................................................................... 75
4.3.5.2. Giao diện chương trình kiểm soát phương tiện ra vào ............................... 76
4.3.5.3. Giao diện chức năng tra cứu thông tin lịch sử phương tiện ....................... 77
4.3.5.4. Giao diện chức năng tổng hợp báo cáo và cấm phương tiện ..................... 78
4.3.5.5. Xây dựng bộ quy tắc xử lý tình huống ....................................................... 79
4.4.

Cải tiến bài toán kiểm soát tải trọng tại trạm cân điện tử...................................... 82

4.4.1. Mô tả bài toán .................................................................................................... 82
4.4.2. Đề xuất cải tiến quy trình................................................................................... 82
4.4.3. Sơ đồ vận hành dựa trên đề xuất cải tiến quy trình cân ..................................... 83
4.4.4. Ứng dụng phần mềm ......................................................................................... 84
Chương 5.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ................................................................ 86

5.1.

Kết quả đạt được của luận văn .............................................................................. 86

5.2.

Kiến nghị ............................................................................................................... 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 87

3


DANH MỤC CÁC KÝ TỰ - CHỮ CÁI VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC KÝ TỰ - CHỮ VIẾT TẮT
#

Ký hiệu viết tắt

Ý nghĩa

1

ITS

Intelligent Transport System

2

TNHH

Trách nhiệm hữu hạn

3

MTV

Một thành viên

4

OCR

Optical Character Recognition

5

CCA

Connected Component Analysis

6

ALPR

Automated License Plate Recognition

7

KNN

K-nearest Neighbors

8

ANN

Artificial Neural Network

4


DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Tổng hợp quá trình triển khai và áp dụng kết quả của đề tài ...........................14

Bảng 2.1: Kết quả kiểm chứng của giải thuật mới ....................................................16
Bảng 3.1: Ký hiệu của các đơn vị trong quân đội .....................................................23
Bảng 3.2: Danh mục ký hiệu biển số xe theo tỉnh, thành phố ..................................24
Bảng 4.1: Tổng hợp độ đo theo thời gian nhận dạng biển số của đề tài ...................60
Bảng 4.2: Cấu trúc table PT_RAVAO ......................................................................73
Bảng 4.3: Cấu trúc table XEDAUKEO ....................................................................74
Bảng 4.4: Cấu trúc table XEROMOOC ....................................................................74
Bảng 4.5: Cấu trúc table TAIXE ...............................................................................75

5


DANH MỤC HÌNH ẢNH – BIỂU ĐỒ

DANH MỤC HÌNH ẢNH - BIỂU ĐỒ
Hình 3.1: Tóm tắt quy trình nhận dạng biển số xe động ..................................................... 26
Hình 3.2: Quy trình phát hiện phương tiện đang di chuyển ................................................ 27
Hình 3.3: Ảnh minh họa các trường hợp xét điểm ảnh với phần tử cấu trúc 3x3................ 31
Hình 3.4: Tác dụng của bộ lọc Erosion theo cấu trúc phần tử dạng hình vuông 3x3 .......... 32
Hình 3.5: Tác động của bộ lọc Dilation theo cấu trúc phần tử dạng hình vuông 3x3 ......... 33
Hình 3.6: Quy trình xác định vùng chứa biển số ................................................................. 35

Hình 3.7: Ảnh nhị phân trước (a) và sau (b) khi sử dụng phép Opening ............................ 36
Hình 3.8: Ảnh nhị phân trước (a) và sau (b) khi sử dụng phép Closing .............................. 36
Hình 3.9: Phần tử cấu trúc có hướng ................................................................................... 37
Hình 3.10: Kết nối 4 hướng ................................................................................................. 38
Hình 3.11: Kết nối 8 hướng ................................................................................................. 39
Hình 3.12: Mối quan hệ tương đương khi đánh dấu nhãn cho điểm ảnh ............................ 40
Hình 3.13: Kết thúc quá trình duyệt các điểm ảnh .............................................................. 40
Hình 3.14: Đánh dấu các vùng theo nhãn duy nhất ............................................................. 40
Hình 3.15: Đánh dấu các thành phần liên thông .................................................................. 41
Hình 3.16: Biển số sau khi tách biên dùng bộ lọc Canny .................................................... 42
Hình 3.17: Biến đổi Hough .................................................................................................. 42
Hình 3.18: Minh họa ảnh nhị phân biển số .......................................................................... 44
Hình 3.20: Minh họa cắt biển số theo phương dọc .............................................................. 45
Hình 3.21: Minh họa cắt dọc biển số và phân tích các ký tự dính liền ................................ 45
Hình 3.22: Đánh dấu các thành phần liên thông trong biên số xe ....................................... 46
Hình 3.23: Mô phỏng nhận dạng bằng Tesseract OCR ...................................................... 47
Hình 3.24: Giao diện Sunny Page 2,7 .................................................................................. 48
Hình 3.25: Mô phỏng nghiệp vụ quản lý tải trọng tại cảng biển ......................................... 50
Hình 3.26: Nghiệp vụ quản lý cổng ..................................................................................... 51
Hình 3.27: Nghiệp vụ cân xe đối với hàng nhập tại trạm cân ............................................. 52
Hình 4.2: Mô hình nhận dạng biển số xe động .................................................................... 55
Hình 4.3: Quy trình xác định biển số và phân tách kí tự ..................................................... 56
Hình 4.4: Nhận dạng biển số xe bằng Tesseract OCR......................................................... 57
Hình 4.5: Tiêu chuẩn lắp đặt camera ................................................................................... 57
Hình 4.6: Khung nhìn của camera quan sát trạm cân .......................................................... 58
Hình 4.11: Sơ đồ vận hành theo quy trình mới .................................................................... 62
Hình 4.12: Quy trình tiếp nhận, kiểm tra, đối chiếu thông tin đăng kiểm ........................... 69
Hình 4.14: Giao diện phần mềm quản lý cổng ra vào ......................................................... 76
Hình 4.15: Giao diện phần tra cứu thông tin lịch sử phương tiện ....................................... 77
Hình 4.21: Cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng cân hàng nhập ........................................ 83

Hình 4.23: Giao diện chương trình cân ............................................................................... 84
Hình 4.24: Giao diện tra cứu dữ liệu qua cân ...................................................................... 85
Hình 4.25: Cảnh báo vượt tải trọng cho phép ...................................................................... 85
6


MỞ ĐẦU

Chương 1. MỞ ĐẦU
1.1. Đặt vấn đề
Tại Việt Nam, trong những năm gần đây, hệ thống giao thông thông minh
(Intelligent Transport System, ITS) đã được nghiên cứu triển khai và áp dụng trong
nhiều dự án về quản lý giao thông, đặc biệt là trên các tuyến đường cao tốc. Một số
kết quả của đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước do Tiến sĩ Tạ Tuấn Anh cùng với các
cộng sự mang mã số KC.01.14/11-15 “Xây dựng cấu trúc hệ thống giao thông
thông minh và các quy chuẩn công nghệ thông tin, truyền thông, điều khiển áp dụng
trong hệ thống giao thông thông minh tại Việt Nam”, được nghiệm thu vào năm
2014 đã áp dụng vào thực tiễn, bước đầu có những kết quả tốt như: hệ thống quản
lý, giám sát điều hành giao thông thông minh trên đường cao tốc Cầu Giẽ - Ninh
Bình; hệ thống camera giám sát giao thông Thành phố Hà Nội; hệ thống kiểm soát
thu phí đường bộ trạm Hoàng Mai và Bãi Cháy, v.v… Tại Thành phố Hồ chí Minh,
đề án HCMC Smart City (2017 – 2020, tầm nhìn 2025) về xây dựng đô thị thông
minh sẽ trình UBND Thành phố Hồ Chí Minh vào cuối năm 2017. Trong đó, ITS là
trụ cột không thể thiếu để xây dựng thành phố trở thành đô thị thông minh trong
thời gian tới. ITS hướng đến việc giải quyết các bài toán về giao thông thông minh
dựa trên các kỹ thuật xử lý ảnh và thị giác máy tính như: điều khiển tín hiệu đèn
giao thông; phát hiện sự cố giao thông; phân loại và giám sát phương tiện; thu phí
tự động phương tiện tham gia giao thông,…
Một trong các thành phần chính của ITS là khả năng đáp ứng của cơ sở hạ
tầng giao thông. Tuy nhiên, hệ thống cơ sở hạ tầng giao thông trong nước, đặc biệt

là tại các đô thị lớn, dường như không theo kịp xu thế phát triển của đất nước. Tình
trạng kẹt xe, ùn tắc giao thông trở thành vấn nạn của xã hội. Bên cạnh đó, với sự
phát triển mạnh mẽ về số lượng các phương tiện vận tải đường bộ, đặc biệt là ôtô
chở hàng, xe tải, xe container đã tạo ra một áp lực lớn lên hệ thống giao thông trong
nước. Tình trạng các phương tiện chở hàng quá tải diễn ra phổ biến, dẫn đến phá vỡ
kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ, tiềm ẩn nguy cơ cao về tai nạn và gây bức xức
trong nhân dân. Do đó, bài toán kiểm soát phương tiện chở hàng quá tải là vấn đề
mang tính cấp bách của xã hội nhằm bảo vệ cơ sở hạ tầng giao thông đường bộ,
7


MỞ ĐẦU

đảm bảo an toàn cho người dân khi tham gia giao thông và góp phần vào sự thành
công trong việc phát triển ITS nói riêng và xây dựng đô thị thông minh nói chung
trong thời gian tới.
Trong thời gian qua, công tác kiểm soát phương tiện chở hàng quá tải được
thực hiện đồng bộ và quyết liệt, tuy nhiên bên cạnh các mặt đạt được, vẫn còn tồn
tại một số hạn chế cần khắc phục. Việc phát hiện, xử lý các phương tiện chở hàng
quá tải đang tham gia giao thông của các đơn vị chức năng còn gặp nhiều khó khăn
như: dễ gây ách tách giao thông; thiếu phương tiện và lực lượng xếp dỡ hàng hóa;
thiếu bến bãi, kho hàng và trong nhiều trường hợp, các xe container quá tải chở các
hàng xuất nhập khẩu nguyên đai, nguyên kiện đã kẹp “seal” chì của hải quan nên
không thể hạ tải dọc đường được,… Do đó, trách nhiệm của các cơ quan, đơn vị
quản lý các trạm trung chuyển hàng hóa, đặc biệt là vai trò của của doanh nghiệp
hoạt động trong lĩnh vực khai thác dịch vụ cảng biển có ý nghĩa rất quan trọng trong
công tác kiểm soát tải trọng phương tiện ngay tại khâu đầu tiên khi phương tiện
nhận hàng.
Tại các cảng biển, thông thường quy trình kiểm soát tải trọng phương tiện
được thực hiện chủ yếu tại 02 đơn vị chính là bộ phận quản lý cổng ra vào và trạm

cân điện tử. Tuy nhiên trước áp lực lớn về số lượng phương tiện ra vào nhận hàng
và thường xuyên, nên công tác kiểm soát tải trọng còn gặp nhiều khó khăn đòi hỏi
cần nghiên cứu, triển khai và xây dựng các hệ thống tin học hóa, tự động hóa để quá
trình kiểm soát tải trọng phương tiện được chặt chẽ và đồng bộ theo đúng quy định
của Bộ Giao thông Vận tải về kiểm soát tải trọng tại cảng biển.
Tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến Nghé, đơn vị hoạt động trong lĩnh vực
khai thác dịch vụ cảng biển đa năng, cung cấp các dịch vụ bốc xếp, giao nhận, lưu
kho bãi hàng rời, hàng container trong và ngoài nước, nơi học viên đang công tác,
trước khi áp dụng kết quả của đề tài, việc quản lý tải trọng phương tiện ra vào Cảng
được thực hiện như sau:
 Giai đoạn phương tiện vào cổng: Việc kiểm soát được thực hiện theo cơ chế
quản lý thủ công. Khi phương tiện vào Cổng, tài xế cung cấp sổ đăng kiểm
(số giấy) và bằng lái xe cho bộ phận quản lý cổng, nhân viên cổng dựa trên
sổ đăng kiểm hoặc dựa vào số trục của rơmooc để xác định và ghi tay tải
8


MỞ ĐẦU

trọng được phép chuyên chở hàng hóa của phương tiện vào phiếu đăng ký
nhận hàng và giao cho tài xế. Tài xế tiến hành cho phương tiện vào cổng và
làm các thủ tục nhập xuất hàng.
 Giai đoạn phương tiện lên cân: Việc kiểm soát tải trọng phương tiện được
thực hiện theo cơ chế bán thủ công. Khi phương tiện tiến hành lên bàn cân,
nhân viên trạm cân hoặc là thông qua hệ thống camera giám sát hoặc là chờ
tài xế trình báo biển số phương tiện để nhập tay vào phần mềm cân điện tử,
thực hiện các nghiệp vụ có liên quan và in phiếu cân cho tài xế.
 Giai đoạn phương tiện ra cổng: Việc kiểm soát được thực hiện theo cơ chế
thủ công, nhân viên cổng kiểm tra lại hàng hóa có đúng với phiếu giao nhận
do cảng cung cấp và có vượt quá tải trọng được phép chuyên chở của phương

tiện hay không?! Nếu hợp lệ, tiến hành cho phương tiện rời khỏi cảng.
Với hơn 700 lượt phương tiện ra vào Cảng Bến Nghé mỗi ngày để giao nhận
hàng hóa, việc quản lý theo cơ chế thủ công tại phân hệ cổng và bán thủ công tại
trạm cân điện tử đã phát sinh một số tồn tại sau:
 Bộ phận quản lý cổng: Quá trình kiểm soát tải trọng phương tiện được thực
hiện theo cơ chế thủ công, chưa có hệ thống phần mềm. Do đó, khó trích
xuất được thông tin khi cần thiết; thời gian lập thống kê, báo cáo, tra cứu dữ
liệu phương tiện ra vào Cảng còn nhiều khó khăn và tốn nhiều thời gian; khả
năng kết nối, chia sẻ dữ liệu với các phân hệ quản lý khác của Cảng còn hạn
chế. Đặc biệt công tác quản lý tải trọng phương tiện ra vào cổng còn chưa
chặt chẽ, phụ thuộc quá nhiều vào nhân viên quản lý cổng, mặc khác nhân
viên an ninh của Cảng cũng rất khó có thể phát hiện các trường hợp tài xế sử
dụng sổ đăng kiểm giả để vào cổng do thiếu các hệ thống phần mềm cảnh
báo về tải trọng phương tiện.
 Bộ phận quản lý trạm cân điện tử: Nghiệp vụ quản lý trạm cân đòi hỏi
chương trình cân phải có chức năng liên kết với phân hệ cổng để nhận dữ
liệu về tải trọng cho phép của phương tiện nhằm phát hiện các trường hợp
cân xe vượt quá tải trọng cho phép để yêu cầu tài xế hạ tải. Tuy nhiên do
phân hệ Cổng chưa có hệ thống phần mềm nên công tác kiểm soát tải trọng
phương tiện tại trạm cân còn nhiều khó khăn. Để có thể phát hiện các trường
9


MỞ ĐẦU

hợp phương tiện vượt quá tải trọng cho phép, nhân viên trạm cân phải yêu
cầu tài xế xuất trình sổ đăng kiểm (sổ giấy) dẫn đến tốn chi phí về thời gian
kiểm chứng thông tin, gây phiền hà cho tài xế; mặc khác khi phương tiện tiến
hành lên bàn cân, nhân viên trạm cân hoặc là thông qua hệ thống camera
giám sát hoặc là phải chờ tài xế trình báo biển số phương tiện dẫn dến việc

nhập liệu chậm nhưng đôi khi lại không chính xác, kết quả là khi in phiếu
cân có thể bị sai thông tin, buộc tài xế phải cân lại xe, và do đó đôi khi tạo
dựng mối quan hệ không tốt giữa tài xế và nhân viên trạm cân của Cảng.
Yêu cầu thực tế tại đơn vị công tác đòi hỏi phải tiến hành nghiên cứu, triển
khai và áp dụng các giải pháp về mặt công nghệ, thị giác máy tính để xây dựng, cải
tiến bài toán quản lý tải trọng phương tiện ra vào tại Cảng Bến Nghé được thông
suốt và liên tục từ phân hệ cổng đến trạm cân điện tử. Trong đó, chức năng tự động
nhận dạng biển số phương tiện được xem là thiết yếu, xuyên suốt trong toàn hệ
thống nhằm tăng khả năng tự động hóa, nâng cao độ chính xác và nâng tầm vị thế
của doanh nghiệp trong xu thế hội nhập và phát triển. Hơn nữa, với đặc thù của
nghiệp vụ quản lý cảng biển, quá trình phương tiện ra vào cảng và lên trạm cân rất
cần các hệ thống camera giám sát để đáp ứng khả năng truy xuất ngược thông tin
khi có yêu cầu nên có thể tận dụng hệ thống camera để phát hiện biển số phương
tiện; bên cạnh đó với đặc trưng giao nhận hàng hóa tại cảng biển, số lượng phương
tiện nhiều và chủ yếu là các xe đầu kéo, rơmooc, xe tải có kích thước lớn dễ gây ách
tắc giao thông tại khu vực cổng ra vào. Vì vậy, chức năng nhận dạng biển số xe tại
cảng biển phải có khả năng nhận dạng ảnh động từ video hoặc camera thay vì ảnh
tĩnh như các hệ thống nhận dạng thông thường.
Việc áp dụng thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe tự động (Automated
License Plate Recognition, ALPR) trong thời gian qua chủ yếu phục vụ cho các hệ
thống thu phí tự động trên đường cao tốc, chỉ có một số ít ALPR được áp dụng
trong việc quản lý phương tiện ra vào cổng. Tại nhiều đơn vị, cơ quan, doanh
nghiệp, trường học việc quản lý phương tiện ra vào cổng được thực hiện theo cơ
chế thủ công hoặc bán thủ công (nhân viên kiểm tra thủ công biển số phương tiện
dựa trên hình ảnh được ghi nhận). Hơn nữa, số lượng các công trình, luận văn Thạc
sĩ, Đại học trong nước về nhận dạng biển số xe là chưa nhiều và chủ yếu được thực
10


MỞ ĐẦU

hiện trên ảnh tĩnh. Do đó, lĩnh vực nhận dạng biển số xe động là lĩnh vực rất cần
thiết và có nhiều tiềm năng để nghiên cứu áp dụng trong thời gian tới, trong đó có
việc giải quyết bài toán kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào cảng biển.
Xuất phát từ yêu cầu thực tế tại đơn vị công tác, qua khảo sát tổng quan về
tình hình nghiên cứu thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe trong và ngoài
nước, đó là cơ sở để tác giả đề xuất luận văn với đề tài “Hệ thống quản lý tải trọng
phương tiện ra vào cảng biển dựa trên kỹ thuật nhận dạng biển số xe động”.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng hệ thống kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào cảng biển dựa trên
việc áp dụng thị giác máy tính dùng kỹ thuật nhận dạng biển số xe động (nhận dạng
trong giai đoạn xe đang di chuyển, xe không cần phải dừng lại).
Xây dựng thuật toán nhận dạng biển số xe động áp dụng vào đề tài đang
nghiên cứu trên cơ sở tổng hợp các thuật toán và các kiến thức có liên quan về lập
trình xử lý hình ảnh.
Cải tiến thuật toán cắt sát biển số và phân tách các ký tự dính liền.
Đề xuất cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào cảng biển
chặt chẽ từ phân hệ cổng đến trạm cân điện tử.
Áp dụng thực nghiệm kết quả của đề tài tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến
Nghé, đơn vị hoạt động trong lĩnh vực khai thác dịch vụ cảng biển đa năng, nơi học
viên đang công tác, để cải tiến bài toán quản lý tải trọng phương tiện ra vào Cảng
được liên tục từ phân hệ cổng đến trạm cân điện tử.

1.3. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu chính của đề tài là các kỹ thuật xử lý hình ảnh, các thuật
toán để nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng biển số xe động với đầu vào là
các video ghi nhận giai đoạn xe tải, xe containter ra vào cổng hoặc khi lên bàn cân
(nhận dạng lúc phương tiện đang di chuyển) và đầu ra là biển số phương tiện. Bên
cạnh đó, luận văn cũng tập trung nghiên cứu quy trình kiểm soát tải trọng phương

tiện tại cảng biển để đề xuất cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng sao cho được chặt
chẽ và phù hợp trong môi trường quản lý thực tế tại cảng biển.

11


MỞ ĐẦU

1.4. Phạm vi nghiên cứu của đề tài
Luận văn tập trung vào việc cải tiến công tác kiểm soát tải trọng phương tiện
ra vào cảng biển thông qua kỹ thuật nhận dạng biển số xe động. Kết quả của đề tài
được áp dụng thực nghiệm tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến Nghé.
Việc nhận dạng biển số xe động được nghiên cứu trong điều kiện ánh sáng ban
ngày bình thường, góc chụp thẳng và đã loại bỏ các yếu tố về thời tiết dẫn đến
không thể nhìn rõ biển số phương tiện, v.v…

1.5. Tính khoa học của đề tài
Yếu tố khoa học của luận văn tập trung trong phần nghiên cứu thị giác máy
tính dùng kỹ thuật nhận dạng biển số xe cho ảnh động (xe không cần dừng) thay vì
ảnh tĩnh, đây là tổ hợp nghiên cứu giải quyết 4 bài toán sau:
 Nghiên cứu áp dụng thuật toán phát hiện phương tiện trong đoạn video hoặc
camera dựa trên việc so sánh ảnh hiện tại với ảnh nền.
 Xây dựng thuật toán định vị vùng chứa biển số phương tiện bằng phương
pháp hình thái học.
 Xây dựng thuật toán tách kí tự biển số xe dựa trên các kỹ thuật phân tích
phép chiếu kết hợp với các đặc tính đặc trưng của biển số xe Việt Nam. Cải
tiến thuật toán cắt sát biển số và phân tách các ký tự biển số dính liền.
 Áp dụng phương pháp nhận dạng ảnh kí tự biển số bằng bộ công cụ nhận
dạng Tesseract OCR.

1.6. Tính mới của đề tài
Tính mới của luận văn thể hiện trong việc áp dụng thị giác máy tính dùng kỹ
thuật nhận dạng biển số xe động (xe đang di chuyển) để cải tiến hệ thống quản lý tải
trọng phương tiện ra vào tại cảng biển và thực nghiệm tại Công ty TNHH MTV
Cảng Bến Nghé.
Nghiên cứu cải tiến thuật toán cắt sát biển số và phân tách các ký tự biển số
dính liền góp phần nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng biển số xe.

12


MỞ ĐẦU

1.7. Tính thực tiễn của đề tài
Đề tài được đề xuất từ yêu cầu cấp bách tại đơn vị nơi học viên đang công tác,
hướng đến việc xây dựng một giải pháp đồng bộ cho bài toán quản lý tải trọng
phương tiện ra vào cảng biển với các lợi ích sau:
 Hiệu quả về mặt kỹ thuật: Cải tiến quy trình quản lý tải trọng phương tiện ra
vào Cảng thông qua hệ thống phần mềm máy tính nhằm đảm bảo công tác
kiểm soát tải trọng phương tiện được liên tục và đồng bộ từ phân hệ cổng
đến trạm cân điện tử. Bên cạnh đó, chức năng tự động nhận dạng biển số xe
(khi xe đang di chuyển) thay cho phương pháp nhập tay như trước đây giúp
tăng khả năng tự động hóa, tiết kiệm chi phí về mặt thời gian và nâng tầm vị
thế của doanh nghiệp trong xu thế hội nhập và phát triển.
 Hiệu quả về mặt kinh tế: Giúp kéo giảm nhân sự tại mỗi ca trực ở phân hệ
cổng và trạm cân so với phương pháp quản lý theo cơ chế thủ công hoặc bán
tự động như trước đây. Quá trình giao nhận hàng hóa tại Cảng được thuận lợi
và nhanh chóng góp phần đem đến sự hài lòng cho khách hàng khi đến làm
việc tại Cảng.
 Hiệu quả về mặt an ninh: Nâng cao công tác an ninh cảng biển. Dữ liệu

phương tiện ra vào Cảng đều được hệ thống ghi nhận và lưu trữ về server
trung tâm giúp việc tra cứu thông tin hoặc trích xuất hình ảnh, video của
phương tiện được nhanh chóng khi có yêu cầu của các cơ quan chức năng.
Kiểm soát chặt chẽ số lượng phương tiện hiện có trong Cảng, thời gian
phương tiện lưu lại Cảng góp phần đảm bảo an ninh, an toàn trật tự tại Cảng.
 Hiệu quả về mặt xã hội: Việc nghiên cứu và áp dụng đề tài sẽ góp phần kiểm
soát tốt được tải trọng phương tiện ra vào Cảng theo đúng quy định của Bộ
Giao thông Vận tải ngay tại khâu đầu tiên khi phương tiện nhận hàng. Do đó
sẽ góp nhần hạn chế tình trạng các phương tiện chở hàng quá khổ, quá tải
tham gia lưu thông. Điều này là hết sức cần thiết trong giai đoạn hiện nay khi
mà liên tiếp các sự việc phương tiện chở hàng quá tải, quá khổ gây tai nạn
hoặc phá vỡ kết cấu cơ sở hạ tầng trong thời gian vừa qua.

13


MỞ ĐẦU

1.8. Khả năng áp dụng thực tế của đề tài
Cùng với quá trình thực hiện luận văn, các kết quả của đề tài từng bước được
áp dụng tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến Nghé, nơi học viên đang công tác nhằm
đảm bảo việc kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào Cảng được chặt chẽ, thông suốt
và liên tục như sau:
Bảng 1.1: Tổng hợp quá trình triển khai và áp dụng kết quả của đề tài.

Thời gian

Nội dung

Đánh giá

12/2016

Cải tiến quy trình, xây dựng phần mềm
quản lý tải trọng phương tiện tại Cổng
ra vào.

Hội đồng sáng kiến
Công ty công nhận là
“Giải pháp mới năm
2016”.

03/2017

Cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng
tại Trạm cân, liên kết với chương trình
Cổng, tự động cảnh báo nếu hàng hóa
vượt tải trọng cho phép.

09/2017

Cải tiến quy trình, xây dựng hệ thống
tự động lấy thông tin đăng kiểm từ
Website Cục đăng kiểm tại Cổng ra
vào.

Hội đồng sáng kiến
Công ty công nhận là
“Giải pháp mới năm
2017”.

Giữa
12/2017

Thực nghiệm chức năng nhận dạng
biển số khi phương tiện di chuyển lên
bàn cân tại Trạm cân 100 tấn.

Lãnh đạo Công ty đã
duyệt, tiến tới áp dụng.

Quý I, II
/2018

Đưa vào áp dụng chức năng nhận dạng
biển số xe động tại Trạm cân và Cổng
ra vào.

14


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Chương 2. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Tình hình nghiên cứu thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe
ngoài nước
Tác giả Choo Kar Soon, Kueh Chiung Lin, Chung Ying Jeng, Shahrel A.
Suandi trong bài “Malaysian Car Number Plate Detection and Recognition System”
năm 2012 [1] đã trình bày phương pháp áp dụng thị giác máy tính vào nhận dạng
biển số xe ô tô tại Malaysia theo hướng tiếp cận: định vị biển số xe dựa trên sự kết

hợp của thuật toán AdaBoost với giải thuật phân tích các thành phần liên thông
(Connected Component Analysis, CCA), kết quả có độ chính xác khoảng 98%;
nhận dạng kí tự bằng phương pháp KNN (K-nearest Neighbors) với độ chính xác
95% trên nền ảnh tĩnh và video. Trong đề tài này, tác giả bài viết đã chỉ ra các điểm
mạnh của nghiên cứu đó là thời gian thực thi nhanh và phù hợp với việc nhận dạng
biển số xe trong môi trường thực. Bên cạnh đó, các tác giả cũng cân nhắc việc sử
dụng phương pháp mạng neural nhân tạo (Artificial Neural Network, ANN) thay
cho phương pháp KNN để nâng cao độ chính xác trong nhận dạng kí tự. Ngoài ra,
trong nghiên cứu này, bộ dữ liệu kiểm tra của tác giả cũng rất hạn chế, kết quả được
đánh giá với 100 ảnh tĩnh và 5 video nguồn.
Công trình nghiên cứu của các tác giả VinhDu Mai, Duoqian Miao, Ruizhi
Wang and Hongyun Zhang trong bài viết “Recognition of Characters and Numbers
in Vietnam License Plates based on Image Processing and Neural Network” năm
2012 [2] đã trình bày phương pháp nhận dạng chữ cái và chữ số từ biển số xe theo
hướng tiếp cận dựa trên công nghệ xử lý ảnh và mạng neural. Các tác giả đã thực
nghiệm với 600 ảnh biển số xe trong các điều kiện khác nhau liên quan đến độ
chiếu sáng, góc xoay của biển số, màu sắc, kích cỡ, chủng loại với kết quả đạt được
có độ chính xác 98,33% đối với biển số hình chữ nhật (biển số chỉ có một dòng) và
97,67 % đối với biển số hình vuông (biển số có hai dòng). Trong bài viết này, các
tác giả đã trình bày bài toán nhận dạng biển số xe gồm ba bước sau: 1) Nhận dạng
vùng chứa biển số, 2) Tách kí tự từ vùng chứa biển số xe, và 3) Nhận dạng kí tự
dạng text từ ảnh kí tự. Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu của công trình, các tác
giả đã tập trung vào việc cải thiện thuật toán nhận dạng kí tự ở bước 3 và không đề

15


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

cập đến các thuật toán nhận dạng ở bước 1 và bước 2 trong quy trình ba bước về

nhận dạng biển số xe.
Khảo sát về các phương pháp nhận dạng biển số xe của tập thể các tác giả
Chirag Patel, Dipti Shah, Atul Patel trong bài viết “Automatic Number Plate
Recognition System (ANPR): A Survey” năm 2013 [3] dựa trên các tiêu chí về kích
cỡ hình ảnh, độ chính xác và thời gian nhận dạng. Các tác giả đã điểm qua một số
các công trình nghiên cứu về nhận dạng biển số xe. Theo đó, định vị vùng chứa biển
số có thể được thực hiện bằng các phương pháp: nhận dạng cạnh biên, phân tích các
thành phần liên thông, phương pháp hình thái học,… ; tách kí tự biển số bằng các
phương pháp: sử dụng ảnh nhị phân và phân tích các thành phần liên thông,…; nhận
dạng kí tự biển số dựa trên các phương pháp: mạng nơ-rơn nhân tạo (ANN), gắn kết
các mẫu (Template Matching, TM), sử dụng công cụ nhận dạng kí tự có sẵn
(Optical Character Recognition, OCR tool).

2.2. Tình hình nghiên cứu thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe
trong nước
Tiến sĩ Trương Quốc Bảo và Võ Văn Phúc trong bài viết “Giải thuật mới cho
bài toán định vị và nhận dạng biển số xe ô tô” đăng trên tạp chí khoa học trường
Đại học Cần Thơ năm 2013 [6] đã đề xuất một phương pháp mới áp dụng thị giác
máy tính để phát hiện biển số xe ô tô. Theo đó, phương pháp được đề xuất bao gồm
các giải thuật: giải thuật đánh nhãn cho các thành phần liên thông, giải thuật loại bỏ
vùng không mong muốn, giải thuật định vị biển số xe ô tô cải tiến. Kết quả kiểm
chứng trên 600 ảnh đầu vào như sau:
Bảng 2.1: Kết quả kiểm chứng của giải thuật mới

Tên mẫu

Số lượng

Biển số ngang

450

Biển số vuông

150

Định vị

Tách kí tự

Nhận dạng

425 (94,4%) 420 (98,8%) 414 (98,6%)
135 (90%)

132 (97,8%) 129 (97,8%)

Tổng hợp
92,0%
86%

Bên cạnh những mặt đạt được, tác giả bài viết cũng chỉ ra một số vấn đề cần
được cải thiện trong tương lai như: giải thuật nhị phân hóa với ngưỡng động có thể
làm dư hoặc mất kí tự; lát cắt hẹp một pixel có thể làm mất nét kí tự đối với biển số
16


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

chữ nhỏ, nét mỏng và nghiêng, kí tự bị nhiễu biên có thể bị mất khi áp dụng giải

thuật đánh nhãn và nhị phân hóa,…
Luận văn Thạc sĩ công nghệ thông tin của tác giả Lê Thị Thu Hằng tại Đại học
Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội) với đề tài “Nghiên cứu về mạng neural tích
chập và ứng dụng cho bài toán nhận dạng biển số xe” năm 2016 [7] với kết quả
nhận dạng chung của ứng dụng từ khâu phát hiện vùng chứa biến số, tách kí tự đến
nhận dạng kí tự đạt xấp xỉ 65% với tập dữ liệu có nhiều ảnh không đạt tiêu chuẩn
như bóng mờ, dơ, nhòe…; với tập biển số xe rõ ràng, không chứa các phụ kiện gắn
trên biển số, kết quả nhận dạng có thể đạt 70%. Bên cạnh các ưu điểm đạt được, với
kết quả nhận dạng khoảng 70% là rất khiêm tốn để có thể áp dụng công trình nghiên
cứu của tác giả vào các dự án thực tế.
Dựa trên các khảo sát về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, nhận thấy
bài toán nhận dạng biển số xe được thực hiện dựa trên ba bước chính sau: 1) Định
vị vùng chứa biển số xe, 2) tách kí tự biển số xe, và 3) nhận dạng kí tự biển số xe.
Các công trình nghiên cứu đã tập trung vào việc cải thiện độ chính xác ở mỗi bước
theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau. Theo đó, (1) định vị biển số xe có thể tiếp cận
dựa trên phương pháp hình thái học, kỹ thuật phát hiện cạnh biên, thuật toán
Adaboost,…; (2) tách kí tự biển số xe có thể được thực hiện bằng việc phân tích các
phép chiếu, phương pháp peak-to-valley kết hợp với các đặc tính của biển số xe; (3)
nhận dạng kí tự biển số xe có thể tiếp cận theo hướng sử dụng mạng neural nhân tạo
và thuật toán lan truyền ngược, mạng neural tích chập, v.v…

2.3. Khảo sát thực nghiệm bài toán quản lý tải trọng phương tiện tại các
cảng biển
Trước khi thực hiện đề tài, vào tháng 08 năm 2016, tác giả đề tài đã tiến hành
khảo sát thực nghiệm quy trình kiểm soát tải trọng phương tiện tại 02 đơn vị là:
Cảng Bến Nghé, địa chỉ số 09 đường Bến Nghé, Quận 7, Thành phồ Hồ Chí Minh
và Cảng Tân Thuận Đông, địa chỉ đường Bến Nghé, Quận 7, Thành phố Hồ Chí
Minh. Công tác quản lý tải trọng phương tiện tại các đơn vị trên nói riêng và tại các
cảng biển nói chung chủ yếu được kiểm soát tại 02 bộ phận chính là: bộ phận quản
lý cổng ra vào và trạm cân điện tử. Khi phương tiện vào cổng nhận hàng, bộ phận

quản lý cổng căn cứ tải trọng cho phép của phương tiện dựa trên sổ đăng kiểm (sổ
17


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

giấy) do tài xế cung cấp, cấp phiếu tải trọng trong một khoảng thời gian (thường là
một tuần) để khi phương tiện quay trở lại cảng nhận hàng thì không cần phải đăng
ký lập phiếu cấp tải trọng. Khi phương tiện lên cân, việc phát hiện phương tiện vượt
quá tải trọng phụ thuộc nhiều vào nhân viên trạm cân, thiếu các chức năng cảnh báo
trên phần mềm. Nhìn chung công tác quản lý tải trọng phương tiện còn thực hiện
thủ công và bán tự động; các đơn vị đều chưa áp dụng thị giác máy tính vào nhận
dạng biển số xe nên khả năng tự động hóa còn thấp; việc cấp phiếu tải trọng trong
một khoảng thời gian với mục tiêu đơn giản hóa thời gian lập phiếu tải trọng cho tài
xế nhưng đồng thời cũng phát sinh một số vấn đề như: tài xế thay đổi biển số
rơmooc để nâng tải trọng được phép chở hàng, sử dụng sổ đăng kiểm giả để vào
cổng, v.v...

2.4. Những vấn đề đặt ra cần phải nguyên cứu giải quyết
Việc áp dụng thị giác máy tính vào nhận dạng biển số xe động (ALPR) trong
môi trường thực tế là rất khó khăn, phụ thuộc nhiều vào ánh sáng, hướng và góc
quay,… Do đó, luận văn cũng tập trung nghiên cứu để xác định rõ tiêu chuẩn lắp
đặt camera phù hợp với đề tài nghiên cứu, trường hợp thực nghiệm trong môi
trường ban đêm, đề tài đề xuất trang bị hệ thống camera có khả năng chống chói
sáng và có thể nhìn rõ vùng biển số nhằm cho ra kết quả nhận dạng tốt nhất.
Tập dữ liệu ảnh và video nguồn của các công trình nghiên cứu trong và ngoài
nước mà đề tài tham khảo chủ yếu được thực hiện trên phương tiện là xe ô tô. Biển
số xe ô tô phần lớn có đặc điểm kí tự rõ ràng, sạch và mang tính thẩm mỹ cao nên
thuận lợi trong quá trình nhận dạng. Trong khi đó, với đặc trưng giao nhận hàng hóa
tại cảng biển, các xe ra vào đa phần là xe đầu kéo, xe container, xe tải,… di chuyển

nhiều nên vùng biển số thường bị “bẩn”, kích thước đầu xe tương đối lớn, vùng biển
số thường được cố định bằng các đinh ốc lâu ngày rỉ sét tạo thành các đối tượng
nhiễu gây khó khăn trong quá trình nhận dạng ký tự. Vì vậy, luận văn đã tập trung
nghiên cứu cải tiến thuật toán cắt sát ký tự và phân tách các ký tự dính liền nhằm
tăng độ chính xác trong quá trình nhận dạng ký tự.
Đối với bài toán quản lý tải trọng phương tiện ra vào tại Cảng Bến Nghé, với
đặc thù về giao nhận hàng hóa tại các cảng biển, số lượng phương tiện ra vào nhiều
và thường xuyên nên đòi hỏi đề tài cần xây dựng các ứng dụng phần mềm không
18


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

chỉ đáp ứng đầy đủ các tính năng về nghiệp vụ quản lý mà còn phải thân thiện, dễ
sử dụng và hạn chế đến mức thấp nhất các thao tác nhập liệu của người dùng. Hơn
nữa, khi áp dụng đề tài sẽ chuyển mô hình quản lý từ thủ công sang thực hiện trên
phân hệ phần mềm, từ nhập liệu bằng tay sang tự động nhận dạng biển số xe, do đó
bên cạnh ứng dụng, luận văn cũng đã nghiên cứu cải tiến quy trình kiểm soát tải
trọng phương tiện để có thể xử lý các tình huống nghiệp vụ phát sinh trong môi
trường thực tiễn.
Trong việc xây dựng một ứng dụng kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào,
tính pháp lý về mặt dữ liệu đăng kiểm của phương tiện là một trong các yêu cầu tối
quan trọng đòi hỏi đề tài phải nghiên cứu giải quyết bởi các lý do sau:
 Dữ liệu đăng kiểm phương tiện phụ thuộc vào Sổ đăng kiểm (số giấy) do tài
xế cung cấp, do đó khó kiểm chứng được độ tin cậy của dữ liệu và khó nhận
biết khi tài xế sử dụng sổ đăng kiểm giả nhằm làm tăng tải trọng để vào cổng
nhận hàng.
 Trong các lần kiểm tra công tác kiểm soát tải trọng của các cơ quan chức
năng đều yêu cầu Cảng kết nối để lấy dữ liệu từ Cục đăng kiểm, tuy nhiên
đến thời điểm áp dụng kết quả của đề tài, Cục đăng kiểm vẫn chưa cung cấp

dịch vụ kết nối đến dữ liệu đăng kiểm của Cục mà chỉ hỗ trợ
việc tra cứu trực tuyến thông tin đăng kiểm của phương tiện tại địa chỉ:
Mặc khác, nếu để bộ

phận nghiệp vụ tra cứu thông tin phương tiện trên Website của Cục bằng
phương pháp thủ công cho mỗi lượt phương tiện ra vào thì rất tốn chi phí về
thời gian, dễ gây ách tách tại khu vực cổng ra vào và tạo phiền hà cho tài xế.
Trên cơ sở đó, đề tài hướng đến việc nghiên cứu chức năng tự động lấy thông
tin đăng kiểm từ Website của Cục đăng kiểm dựa trên các kỹ thuật lập trình và nhận
dạng hình ảnh captcha (recaptcha), bộ phận nghiệp vụ chỉ cần nhập biển số phương
tiện, ứng dụng của đề tài sẽ tự động gửi yêu cầu và nhận kết quả để trả về giao diện
chương trình cổng. Đây là một trong các thách thức bên cạnh việc nhận dạng biển
số xe động mà luận văn đã tập trung nghiên cứu.

19


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

2.5. Nội dung nghiên cứu
 Nghiên cứu tổng quan:
 Nghiên cứu bài toán quản lý tải trọng phương tiện ra vào cảng biển.
 Nghiên cứu nghiệp vụ quản lý phương tiện tại phân hệ cổng và trạm cân.
 Nghiên cứu các đặc tính đặc trưng của biển số xe Việt Nam.
 Nghiên cứu các kỹ thuật nhận dạng biển số xe động.
 Nghiên cứu của tác giả
 Nghiên cứu cải tiến thuật toán cắt sát biển số và phân tách các ký tự dính
liền góp phần nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng biển số xe
động.
 Nghiên cứu xây dựng phân hệ chức năng tự động lấy thông tin đăng kiểm

phương tiện từ Website của Cục đăng kiểm dựa trên các kỹ thuật lập trình
và nhận dạng mã captcha (recaptcha).
 Nghiên cứu cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào cảng
biển và áp dụng kết quả của đề tài tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến
Nghé.

2.6. Phương pháp dự định nghiên cứu
 Nghiên cứu lý thuyết về ảnh số: hệ màu, điểm ảnh, ảnh trắng đen,…
 Nghiên cứu thuật toán phát hiện phương tiện trong đoạn video hoặc camera
thông qua việc so sánh sự khác biệt giữa ảnh hiện tại và ảnh nền.
 Nghiên cứu kỹ thuật trích ảnh từ video.
 Nghiên cứu các phương pháp nâng cao độ tương phản của ảnh.
 Nghiên cứu áp dụng một số thuật giải đã có như lượt đồ xám (gray
histogram), phân ngưỡng Threshold, chuẩn hóa ảnh, các phương pháp lọc
(lọc trung bình, lọc trung vị,…), phương pháp chuyển ảnh xám sang ảnh nhị
phân,…
 Nghiên cứu phát triển kỹ thuật định vị vùng chứa biển số xe bằng phương
pháp hình thái học kết hợp với các đặc trưng của biển số xe Việt Nam.
 Nghiên cứu phương pháp tách kí tự biển số xe.
 Nghiên cứu cải tiến thuật toán cắt sát biển số và phân tách các ký tự dính
liền.
20


TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

 Nghiên cứu phương pháp nhận dạng ảnh kí tự biển số dựa trên bộ công cụ
Tesseract OCR.
 Nghiên cứu xây dựng thuật toán nhận dạng biển số xe động áp dụng vào đề
tài trên cơ sở tổng hợp các thuật toán và các kiến thức có liên quan về lập

trình xử lý ảnh.
 Nghiên cứu cải tiến quy trình kiểm soát tải trọng phương tiện ra vào tại cảng
biển và thực nghiệm kết quả của đề tài tại Công ty TNHH MTV Cảng Bến
Nghé.

21


CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.1. Tổng quan về hệ thống nhận dạng biển số xe
Hệ thống nhận dạng biển số xe (ALPR) là hệ thống có khả năng phân tích hình
ảnh hoặc video để phát hiện biển số phương tiện trong hình ảnh hoặc video đó.
Một hệ thống ALPR thường bao gồm phần cứng và phần mềm, trong đó phần
cứng là các camera để thu nhận hình ảnh chứa phương tiện và phần mềm có chức
năng nhận dạng biển số phương tiện từ ảnh chụp của camera đó.
Dựa trên mục đích sử dụng, đa phần hệ thống ALPR được phân làm 02 nhóm
chính sau:
3.1.1. Nhóm 1: Giới hạn vùng nhìn
Camera được đặt ở vị trí sao cho chỉ tập trung vào vùng chứa biển số phương
tiện. Để tiến hành nhận dạng, các phương tiện được yêu cầu di chuyển vào vùng đã
được ấn định để camera tiến hành thu nhận hình ảnh và gửi về phần mềm nhận
dạng. Các hệ thống này thường được áp dụng tại các trạm kiểm soát, các bãi giữ xe
tự động và các trạm gác cổng,…
3.1.2. Nhóm 2: Không giới hạn vùng nhìn
Ảnh đầu vào của hệ thống không phụ thuộc vào góc độ, có thể chứa thêm các
đối tượng ngoại cảnh xung quanh, ảnh thu nhận từ hệ thống camera không bắt buộc
chỉ chứa vùng biển số, miễn là vùng chứa biển số xe phải đủ rõ để hệ thống có thể
nhận dạng chính xác được kí tự. Các hệ thống ALPR thuộc nhóm này thường được

áp dụng trong các lĩnh vực về quản lý giao thông như: thu phí tự động trên đường
cao tốc, cảnh báo khu vực bị ách tách hoặc phát hiện hành vi vi phạm của phương
tiện khi tham gia giao thông,…

3.2. Đặc trưng biển số xe tại Việt Nam
Biển số xe tại Việt Nam là tấm biển gắn trên mỗi phương tiện, có dạng hình
chữ nhật hoặc hơi vuông, trên đó có các ký tự số và chữ, được cơ quan công an cấp
cho lái xe nhằm dễ dàng trong việc quản lý phương tiện tham gia giao thông.
Việc phân loại biển số xe được căn cứ dựa trên các quy định về màu sắc, ký tự
trên biển số và danh mục tỉnh thành phố như sau:

22