Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN VĂN LÂM ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON TRONG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ Ô TÔ Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: 60.52.70 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 Footer Page of 126 Header Page of 126 Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS Phạm Văn Tuấn Phản biện 1: Phản biện 2: Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ Thuật ñiện tử họp Đại học Đà Nẵng vào ngày … … tháng … … năm … … Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Footer Page of 126 Header Page of 126 MỞ ĐẦU Với phát triển nhanh công nghiệp sản xuất phương tiện ñã làm cho số lượng phương tiện giao thông phát triển nhanh chóng số lượng Tại Việt Nam theo thống kê từ TRUNG TÂM ĐĂNG KIỂM 50-07V Số lượng ô tô ñang lưu hành Việt nam tính ñến hết 31/01/2010 1.147.765 Một số ñáng kể so với tình hình giao thông phức tạp nước ta Điều ñòi hỏi nhiều nguồn nhân lực từ quan quản lý ñể ñảm bảo trình giao thông diễn an toàn thuận lợi Xuất phát từ nhu cầu có nhiều giải pháp ñã ñược ñưa ñể kiểm soát phương tiện giao thông sử dụng Chip chuyên dụng ñể gắn lên phương tiện, sử dụng ñịnh vị toàn cầu GPS Nhưng giải pháp lại tốn kém, khó triển khai nâng cấp, ñòi hỏi thiết bị kỹ thuật phức tạp Khi kỹ thuật Xử Lý Ảnh ñời phát triển mạnh mẽ việc sử dụng kỹ thuật vào hệ thống kiểm soát phương tiện dựa sở nhận dạng biển số phương tiện tỏ nhiều ưu ñiểm vượt trội chi phí triển khai thấp Các thiết bị ñơn giản dễ lắp ñặt, dễ mở rộng cho nhiều ứng dụng khác xây dựng trạm thu thuế, nhà giữ xe tự ñộng, kiểm soát vi phạm nút giao thông phức tạp Cùng với phát triển trí tuệ nhân tạo, việc ứng dụng mạng nơ-ron vào việc nhận dạng mẫu ký tự kỹ thuật xử lý ảnh trở nên hiệu nhanh chóng Như việc kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng mạng Nơ-ron ñể xây dựng hệ ñịnh nhận dạng biển số phương tiện mà cụ thể ñây biển số Ô tô giải pháp tối ưu Với phát triển nhanh tốc ñộ chụp, ñộ Footer Page of 126 Header Page of 126 phân giải thiết bị thu nhận ảnh, tốc ñộ tính toán vi xử lý giá thành làm cho việc triển khai ứng dụng xử lý ảnh trở nên dễ dàng, tin cậy chi phí thấp tốc ñộ nhanh Mục ñích nghiên cứu : • Nghiên cứu giải pháp nhận dạng biển số ô tô mạng nơ-ron Nội dung nghiên cứu • Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng biển số ô tô dùng kỹ thuật xử lý ảnh mạng nơ-ron Đặt tiền ñề nghiên cứu sâu ñể ñưa ứng dụng cụ thể • Xây dựng phương pháp thuật toán ñể thực nhận dạng, qua ñó nghiên cứu hạn chế nhược ñiểm hệ thống ñể tiến hành tối ưu • Viết phần mềm mô trình nhận dạng biển số ảnh ñược thu thập thực tế ñể tạo tiền ñề cho việc xây dựng phần mềm nhận dạng trực tiếp qua Camera Đối tượng nghiên cứu Tập trung vào ñối tượng nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh mạng nơ-ron sở nghiên cứu: • Thuật Toán nhận dạng biển số Phạm vi nghiên cứu Do hạn chế thời gian thiết bị, ñề tài tập trung nghiên cứu tập ảnh số ñược thu thập theo nguyên tắc sau : Các ảnh ñược thu thập theo thể loại : Footer Page of 126 Header Page of 126 - Tập gồm ảnh xe Ô tô có biển số rõ nét, ảnh chất lượng cao vùng biển số không bị nhiễu hay che khuất - Tập gồm xe ñược chụp với góc lệnh ±200 so với máy ảnh - Tập gồm ảnh xe có biển số bị nhòe ñược chụp khoảng cách xa hay bị mờ trình di chuyển - Đề tài tiến hành nghiên cứu xây dựng thuật toán dựa tiêu chí ảnh ñầu vào ñược thu thập qua ba tập ảnh Phương pháp nghiên cứu • Thu thập số lượng hữu hạn ảnh xe ô tô từ máy ảnh • Tiến hành phân tích, xây dựng giải pháp nhận dạng gồm có : - Tiền xử lý - Trích ñặc trưng - Huấn luyện mô hình - Kiểm thử sở liệu thu thập ñược gồm sở liệu chuẩn ảnh tự chụp thực tế Ý nghĩa khoa học ñề tài Kiểm chứng tính khả thi khả ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh mạng nơ-ron vào toán nhận dạng biển số Đặt tảng nghiên cứu sâu nhằm phát triển ứng dụng thực tiễn Ý nghĩa thực tiễn ñề tài Footer Page of 126 Header Page of 126 Kỹ thuật xử lý ảnh ñã ñang ñược ứng dụng rộng rãi thiết bị từ dân dụng ñến chuyên dụng Việc sử dụng xử lý ảnh ñể nhận dạng biển số Ô tô góp phần giải ñược phần toán tắt nghẽn giao thông tự ñộng hóa số công việc liên quan ñến quản lý Ô tô Tạo tiền ñề cho việc phát triển triển khai giải pháp nhận dạng khác biển số xe máy, nhận dạng tài liệu CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC HƯỚNG NHẬN DẠNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH Như ñã biết hệ thống nhận dạng biển số xe ô tô thực tế Chương tiến hành phân tích sâu hệ thống này, trình phát triển nghiên cứu, ưu nhược ñiểm hệ thống nhận dạng biển số xe ô tô 1.1 Sơ lượt hệ thống nhận dạng biển số 1.2 Kiến trúc tổng quan hệ thống nhận dạng biển số ô tô Hệ thống nhận dạng biển số thường có bước sau : - Thu nhận ảnh ( Có thể chụp từ Camera thường hay camera hồng ngoại) - Tách biển số có ảnh, chỉnh sửa góc lệnh - Phân ñoạn ký tự [10] - Nhận dạng - Kiểm tra cú pháp Footer Page of 126 Header Page of 126 1.3 Các ứng dụng liên quan ñến hệ thống nhận dạng biển số Ô tô Bài toán nhận dạng biển số ô tô ñược áp dụng rộng rãi nhiều ứng dụng thực tế khác : - Hệ thống tự ñộng thu thuế xe - Hệ thống bãi giữ xe thông minh - Kiểm soát quản lý xe ñiểm giao thông - Nhiều ứng dụng khác 1.4 Những khó khăn nhận dạng biển số ô tô - Độ phân giải ảnh thấp - Ảnh tối hay bị che khuất vật khác, chói sáng hay phản chiếu ñối với ánh sáng biển số Biển số bị dính bẩn hay biến dạng - Các kiểu Font khác ký tự khác Footer Page of 126 Header Page of 126 Các giải pháp công nghệ 1.5 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TIỀN XỬ LÝ, TÁCH VÙNG VÀ KÝ TỰ CỦA BIỂN SỐ 2.1 Sơ ñồ khối hệ thống 2.2 Tách vùng biển số Ở bước ta ñịnh nghĩa khu vực biển số dựa ñặc tính xuất nhiều cạnh ngang cạnh dọc biên ký tự biển số gây diện tích nhỏ quanh biển số 2.2.1 Các phép biến ñổi dùng ñể tách vùng biển số a Ma trận tích chập phát biên theo chiều ngang chiều dọc b Ma trận tích − 1  1    − − − 1    mhe =  0  mve =  − −1   1Sobel   ; chập tìm biên  − − − 1   0 Gx =  1   ;  − 1   G ve =  − 2   − 1   c Bộ Phép lọc làm trơn theo chiều ngang chiều dọc Bộ lọc dùng ñể làm trơn cụm ñiểm ảnh có ñộ sáng cao giống biển số ñể nhóm chúng lại ñược với ñể thực bước phát vùng biển số Footer Page of 126 Header Page of 126 (a) Ảnh Gốc (d) Ảnh phát biên Sobel 2.2.2 (b) Ảnh làm trơn phương x (c) Ảnh làm trơn phương y (e) Ảnh phát biên theo phương y (f) Ảnh phát biên theo phương x Tìm biển số dựa vào ñồ thị hình chiếu theo chiều ngang chiều dọc Khi chiếu theo chiều ngang, có ñồ thị biểu diễn cường ñộ tổng thể ảnh ta thấy hình bên Hình 2.1 Hình chiếu theo phương y ảnh Footer Page of 126 Header Page 10 of 126 10 Phương pháp tìm khu vực biển số dựa phương pháp thông kê gồm có giai ñoạn: - Giai ñoạn ñầu ta phải tìm ñược “dải ngang chứa biển số” có kích thước lớn kích thước biển số thật Sau ñó vùng ñược tìm góc lệch vị trí Camera gây Chỉnh sửa góc lệch Kết bước cho ta ñược vùng chứa biển số có kích thước lớn kích thước biển số thật vùng ñó - Giai ñoạn hai trình ta phải tinh chỉnh vị trí biển số, ñể vùng ảnh ta nhận ñược có vùng giới hạn ñường biên biển số với ký tự mà a Tìm dải ngang chứa biển số Hình 2.3 Phân tích hình chiếu tìm dải ngang chứa biển số Giá trị lớn py(y) cho ta vị trí “dải chứa biển số” ñược tính sau: ybm = arg max {p y ( y )} y0 ≤ y≤ y1 Ta gọi yb0 yb1 tọa ñộ tọa ñộ “dải ngang chứa biển số” yb0 yb1 ñược tính sau: Footer Page 10 of 126 Header Page 12 of 126 12 Hình 2.4 Phân tích hình chiếu tìm biển số c Phân tích ñặc tính ñể trích chọn biển số Để lựa chọn ñược ñối tượng ảnh biển số ta phải xác ñịnh trọng số mô tả ñặc tính Và ñể làm ñiều ta phải xác ñịnh ñược biểu thức ñể tính toán trọng số mô tả ñặc tính ñối tượng Có nhiều ñặc tính ràng buộc ñể ñánh giá Nhưng ta dựa số ñặc tính ñược tính sau: α = 0.15.α1 + 0.25.α2 + 0.4.α + 0.4.α4 Footer Page 12 of 126 Header Page 13 of 126 13 Bảng 2.3 Bảng thông tin trích chọn ñặc tính Đặc tính Ảnh minh họa Mô tả α1 = yb0 − yb1 Chiều cao dải Các dải có chiều cao nhỏ ñược xem xét tiếp α2 = p y ( ybm ) py(ybm): Giá trị ñỉnh ñồ thị hình chiếu theo trục y Các dải có giá trị lớn lớn giá trị ñược xem xét α3 = Đặc tính tương tự ñặc tính Tuy nhiên ñây không xét giá trị ñỉnh mà xét vùng ñược giới hạn bỏi yb0 yb1 yb1 ∑p y = yb y ( y) ` α4 = x p − x p1 yb − yb1 − Footer Page 13 of 126 Trên hầu hết quốc gia biển số hàng có tỉ số chiều rộng chiều cao Nên ta lấy tỉ số làm ñặc tính ñể ñánh giá 14 Header Page 14 of 126 2.3 Giải thuật tìm góc lệnh 2.3.1 Phát góc lệch Thực tách biên ảnh, sau ñó dùng biến ñổi Hough ñể tìm ñường thẳng có mật ñộ cao : Hình 2.11 Tìm góc lệnh cho biển số 2.3.2 Chỉnh góc lệch Dùng ma trận tích chập Shear ñể chỉnh góc lệch 1 A = S x  Sy 0 1 − tan(θ ) 0 0 = 0 0  0  Hình 2.13 Ảnh biển số ñược xoay Footer Page 14 of 126 Header Page 15 of 126 15 2.4 Phân ñoạn ñối tượng biển số 2.4.1 Phân ñoạn dùng hình chiếu dọc 2.4.2 Tách ñối tượng ký tự phân ñoạn theo chiều dọc Dựa vào ñồ thị hình chiếu biển số khoảng cách trống ký tự giúp ta phân ñoạn ký tự cách dễ dàng Hình 2.14 Phân ñoạn biển số Sau biển số ñược phân ñoạn dựa vào ñồ thị hình chiếu phân ñoạn ta thu ñược chứa thêm phần tử không mong muốn nhiễu hay biên biển số, phân ñoạn không chứa ký tự…Vì ta phải tiền hành loại bỏ ñối tượng Bước Tách khối dùng thuật toán kết nối nhãn Footer Page 15 of 126 16 Header Page 16 of 126 Mẫu Mẫu Mẫu Mẫu Hình 2.15 Phân ñoạn ký tự 2.4.3 Phân tích ñặc tính ñối tượng ñược tách ñể tìm ký tự Nếu giả thiết mẫu ký tự khác biệt ñộ chói ñộ tương phản nhiều ta loại bỏ ñối tượng có ñộ chói ñộ tương phản giá trị dải cho phép Với f(x,y) ñối tượng thứ i mẫu ñược phân ñoạn ñịnh nghĩa ñặc tính tĩnh sau: Độ sáng toàn cục: wi hi pb(i ) = ∑∑ f ( x, y ) x =0 y =0 Độ tương phản toàn cục ñược tính ñộ lệch chuẩn ñộ sáng toàn cục: wi hi ∑∑ ( p pc( i ) = Footer Page 16 of 126 x =0 y =o (i) b − f ( x, y )) wi h i 17 Header Page 17 of 126 Thường ảnh ñược chụp lưu trữ không gian màu RGB ta chuyển RGB sang không gian HSV[13] xem Hue ñặc tính ñể lựa chọn Chúng ta tính Hue, Saturation toàn cục công thức: wi hi ph( i ) = ∑∑ h( x, y ) x =0 y =0 wi hi ps(i ) = ∑∑ s( x, y ) x =0 y = Để xác ñịnh giá trị ngưỡng hợp lệ ñối tượng ta phải tiến hành tính trung bình giá trị tìm ñược tập mẫu _ thực tế Ví dụ pb = n −1 ∑p (i ) b i =0 , với n số mẫu Một ñối tượng không ñược có sai số 16% so với giá trị pb trung bình Theo ñó ta có giá trị ngưỡng ñể loại bỏ ñối tượng là: _ - Độ sáng: pb(i ) − pb < 0.16 _ pb - Tương phản (CON): _ pc(i ) − pc _ < 0.1 pc _ - HUE: ph(i ) − ph < 0.1 45 _ ph - Saturation(SAT): _ ps( i ) − ps _ < 0.24 ps - Chiều Cao (HEI): _ hi( i ) − h _ h Footer Page 17 of 126 < 0.2 Header Page 18 of 126 18 - Tỉ số Chiều Rộng vào Cao(WHR): 0.1 < wi < 0.92 hi Nếu ñối tượng ñược tách không thỏa ñiều kiện ñược xem không hợp lệ 2.5 Phân ngưỡng thích nghi chuẩn hóa ký tự\ 2.5.1 Chuẩn hóa ñộ sáng ñộ tương phản 2.5.2 Chuẩn hóa kích thước phương pháp thay ñổi kích thước ảnh 2.5.3 Phân Tích ñặc tính ñể tiến hành lựa chọn ký tự CHƯƠNG ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON ĐỂ NHẬN DẠNG KÝ TỰ 3.1 Trích chọn ñặc tính ảnh ký tự ñể ñưa vào mạng Nơ-ron 3.1.1 Trích chọn trực tiếp Cách ñơn giản ñể trích chọn ñặc tính từ ảnh bitmap dựa vào ñộ sáng ảnh Ta biến ma trận ñiểm ảnh thành vectơ mô tả ảnh ñể ñưa vào mạng nơ-ron Hình 3.1 Trích chọn trực tiếp Footer Page 18 of 126 19 Header Page 19 of 126 3.1.2 Hình thành vectơ ñầu vào phát kiểu biên ký tự Cấu trúc vectơ ñặc tính ñược mô tả biểu thức sau: x = ( h0 @ r0 , h1 @ r0 , hη −1 @ r0 , h0 @ r1 , h1 @ r1 , hη −1 @ r1 , h0 @ rρ −1 , h1 @ rρ −1 , hη −1 @ rρ −1 ) 14444244443 1444424444 1444442444443 vùng r0 vùng r1 vùng rρ −1 h j @ ri có nghĩa số lần xảy kiểu biên hj vùng ri 3.2 Tìm xương ảnh ký tự phân loại ảnh ký tự dựa vào cấu trúc xưng 3.2.1 Khái niệm xương ảnh 3.2.2 Thuật toán tìm xương 3.2.3 Hình thành vectơ ñặc tính dựa vào phân tích cấu trúc xương ký tự Bảng 3.1 Bảng thống kê cấu trúc ký tự dựa ñặc tính xương SL Điểm cuối BDO08 PQ69 ADOPQR09 EFKPQTXY469 ACGIJLMNRSUV WZ123457 B8 ABHR8 Footer Page 19 of 126 Vòng kép kín Điểm giao CEFGHIJKLMNSTUVWX CDGIJLMNOSUVWZ YZ123457 012357 Header Page 20 of 126 EFTY HKX 20 3.3 Mạng Nơ-ron 3.4 Thuật toán Lan truyền ngược (Back-propagation) 3.5 Cách tổ chức mạng thông tin huấn luyện 3.5.1 Số lớp mạng Mạng nơ-ron ñược chọn ñây gồm có lớp: Lớp 1: Với ảnh 8*13 số nơ-ron ñầu vào ( Lớp 1) 8*13=104 nơ-ron Lớp 3: Ta thấy toán nhận dạng ta gồm có ký tự: 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz Ta thiết kế cho nơ-ron ñầu mang giá trị ký tự Vì ta có 36 nơ-ron ñầu Khi huấn luyện mạng, ñầu mong muốn cho ký tự có giá trị 3.5.2 Chọn thông số mạng Tại số Nơ-ron ẩn 20 cho lỗi phản hồi thấp so với vùng lân cận Vì ta chọn số lớp ẩn 20 lớp Ta lựa chọn mức ngưỡng lớp ñầu Với ñầu vào ta thấy ảnh ảnh nhị phân nên ñầu vào Mạng ñược huấn luyện với thông số: Footer Page 20 of 126 21 Header Page 21 of 126 - Số vòng lặp = 8000, - Mức lỗi 0.01, - Số Nơ-ron ẩn 50 - Tốc ñộ học 0.8Tập mẫu huấn luyện 3.6 Phân tích cú pháp biển số CHƯƠNG KIỂM TRA VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.1 Xây dựng tập ảnh 4.2 Tính toán ñộ xác phép nhận dạng 4.2.1 Hàm ñánh giá theo kiểu ñúng sai 4.2.2 Hàm ñánh giá theo kiểu trọng số 4.3 Sơ ñồ khối trình nhận dạng 4.4 Kết nhận dạng ñánh giá Từ thuật toán nhận dạng ñã ñưa mục ñây ta kiểm tra tính ổn ñịnh ưu nhược ñiểm thuật toán ñể nâng cao tính ổn ñịnh vào hướng phát triển ñề tài 4.4.1 Độ xác thuật toán Khi thực tập ảnh mẫu ñược thu thập trên, ta có ñược kết theo ñánh giá R(S) sau: Bảng 4.1 Bảng kết kiểm thử Số biển Footer Page 21 of 126 Tổng số ký R(S) theo R(S) theo 22 Header Page 22 of 126 số tự Gtf(P) Gw(P) Tập 68 470 69.21% 87.2% Tập 52 352 41,32% 46.87% Tập 40 279 48,53% 51.64% Trung bình 177 1254 53.02% 73.02% Từ bảng kết kiểm thử ta thấy hệ thống nhận dạng tốt ñối với ảnh rõ nhiên môi trường ảnh bị mờ bị xoay tỉ lệ nhận dạng không tốt yếu tố môi trường tác ñộng làm cho hệ thống dễ sai nhầm 4.4.2 Phân tích lỗi nhận dạng a Lỗi mạng Nơ-ron Việc cấu hình mạng nơ-ron ñạt kết tốt ñặt nhiều yêu cầu Từ [7] ta thấy cấu hình mạng cần số lượng mẫu nhận dạng lớn.Tổ chức huấn luyện tốt Tuy nhiên từ yêu cầu thời gian, ñiều kiện khách quan mà việc huấn luyện mạng chưa ñạt ñược kết tốt b Lỗi tìm vị trí biển số Thuật toán tìm biển số ta ñã ñưa ban ñầu có ưu ñiểm tìm hết tất biển số ảnh Tuy nhiên lại Footer Page 22 of 126 Header Page 23 of 126 23 làm cho thuật toán chiếm nhiều thời gian ñồ thị hình chiếu ảnh có nhiều ñỉnh.( Hình 4.4) Hình 4.4 Đồ thị hình chiếu có nhiều ñỉnh Ở ñây ta thấy vị trí biển số ñỉnh có giá trị cao ñồ thị hình chiếu Nếu ñỉnh biển số gây ñỉnh có giá trị ñứng sau ñỉnh khác, ñỉnh cao nhiều việc phân tích ñỉnh cao tốn nhiều thời gian a Lỗi tìm góc nghiêng Đối với toán nhận dạng biển số xe, xe ta chụp phải tuân theo tiêu chuẩn ñầu Tuy nhiên với ảnh ñược chụp có kích thước biển số lớn biển số bị lệch làm cho biển số ta tách ñược có ñường biên nhỏ Footer Page 23 of 126 24 Header Page 24 of 126 Hình 4.2 Ảnh bị nghiêng Ở ñây kích thước ảnh lớn Các thông số tách dải ngang chứa biển số biển số không phù hợp làm biển số ta tách ñược chứa biên: Số ño góc lệch : -0.14288194 Hình 4.6 Tìm góc lệch lỗi Footer Page 24 of 126 Header Page 25 of 126 25 Ta thấy góc lệch tìm ñược -0.14288194 Đây góc lệch sai Nhìn vào hình ta nhận thông tin ký tự ñậm rõ nét cộng thêm ñường biên bị ñứt gây lỗi b Lỗi vít cố ñịnh biển số Với biển số ñược cố ñịnh vít mà vị trí làm cho ký tự biển số bị dính liền gây lỗi Ví dụ ta có hình sau: Hình 4.7 Lỗi vít ñịnh vị biển số Từ ảnh ta thấy ký tự dính với Chính ñiều làm cho thuật toán phân ñoạn dựa vào ñồ thị hình chiếu bị lỗi KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Sau thời gian thực ñề tài, luận văn ñã hoàn thành ñược công việc sau ñây: - Nghiên cứu lý thuyết hệ thống nhận dạng biển số, trình bày ứng dụng khó khăn gặp phải áp dụng hệ thống nhận dạng biển số vào thực tế Footer Page 25 of 126 Header Page 26 of 126 26 - Nghiên cứu lý thuyết mạng nơ-ron Xây dựng mô hình thuật toán nhận dạng mạng lan truyền ngược nhiều lớp Thực huấn luyện mạng ñể kiểm thử - Nghiên cứu thuật toán tách biển số khỏi ảnh thiết lập ràng buộc ñể lựa chọn biển số - Phân tích thành công khác biệt ký tự dựa cấu trúc xương ký tự Qua ñó làm cho việc nhận dạng trở nên dễ dàng cách phân loại ñược nhóm ký tự cần nhận dạng - Xây dựng ñược thuật toán thích nghi với thay ñổi môi trường nhiễu nhỏ Góc nghiêng so với camera khoảng ±200 Đề tài ñã giải ñược vấn ñề toán nhận dạng biển số ô tô Tuy nhiên việc xử lý vấn ñề xảy thực tế nhận dạng nhiều nhiều Do ñó cần nghiên cứu phát triển thêm: - Tổng hợp sở liệu lớn hơn, thu thập mẫu ký tự tất trường hợp - Xem xét tất trường hợp ghi nhận biển số xấu hỏng, dính liền ký tự, biển số bị mờ…ñể xây dựng thuật toán nhận dạng phù hợp - Nghiên cứu sử dụng thêm thuật toán vào công nghệ nhận dạng ảnh - Thực camera hồng ngoại thay camera bình thường ñề tài Footer Page 26 of 126 ... tự [10] - Nhận dạng - Kiểm tra cú pháp Footer Page of 126 Header Page of 126 1.3 Các ứng dụng liên quan ñến hệ thống nhận dạng biển số Ô tô Bài toán nhận dạng biển số ô tô ñược áp dụng rộng... pháp nhận dạng biển số ô tô mạng nơ-ron Nội dung nghiên cứu • Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng biển số ô tô dùng kỹ thuật xử lý ảnh mạng nơ-ron Đặt tiền ñề nghiên cứu sâu ñể ñưa ứng dụng cụ thể •... thống nhận dạng biển số xe ô tô thực tế Chương tiến hành phân tích sâu hệ thống này, trình phát triển nghiên cứu, ưu nhược ñiểm hệ thống nhận dạng biển số xe ô tô 1.1 Sơ lượt hệ thống nhận dạng biển