TÌM HIỂU về kỹ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN số XE

Thông th ng có 2 h ớng tiếp cận: • Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành • Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật 3.2.3

TÌM HI U V K THU T “NH N D NG BI N S XE”

Nguy n Hữu Nghĩa1 , Huỳnh Văn Được 2 , Ph m Qu c Toàn 3 và

Huỳnh Thị Ngọc Hân 4

Email:

1

nhnghia2211@gmail.com 2 duoc5991@gmail.com

3 quoctoan@gmail.com 4 ngochan@gmail.com

Tóm T ắt: Báo cáo nhằm mục đích tìm hiểu bài toán giám sát, quản lý

các phương tiện giao thông một cách tự động thông qua việc “Phát

hi ện và nhận dạng chữ, số trong biển số xe”

T ừ khóa: biển số xe, kỹ thuật nhận dạng, xử lý ảnh, tách kí tự, bộ lộc

1. GI I THI U:

Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng tr ng kinh tế là sự phát triển của các

ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các

ph ơng tiện giao thông là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh

đối với những ng i 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 Việt Nam Công tác quản lý ph ơng

phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, sẽ tốn nhiều th i gian và công

sức hơn

Để giảm nhân lực và xử lý trong việc công tác quản lý, kiểm soát ph ơng tiện

giao thông, trên thế giới đư nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối

tiêu giám sát Hệ thống này đư đ ợc sử dụng rộng rãi tuy nhiên Việt Nam đây

Do đó nhóm chúng tôi chọn đề tài “ Tìm hiểu hệ thống nhận dạng biển số xe”

bày kỹ thuật xử lý ảnh Phần 4 trình bày về tách lấy kí tự Tiếp theo là phần 5 trình

bày nhận dạng biển số xe Cuối cùng là phần 6 kết luận

2 TÌM HI U V BI N S XE:

2.1 Quy định v bi n s xe ở Vi t Nam:

trên mỗi xe cơ giới, đ ợc cơ quan công an cấp khi mua xe mới hoặc chuyển

nh ợng xe

vuông, trên đó có in những con số và chữ cho biết: Vùng và địa ph ơng quản lý,

các con số cụ thể khi tra trên máy tính còn cho biết danh tính ng i chủ hay đơn vị

đư mua nó, th i gian mua nó phục vụ cho công tác an ninh Đặc biệt trên đó còn

có hình quốc huy dập nổi của Việt Nam [1]

2.2 Phân lo i bi n s xe:

 Màu sắc:

 Nền biển màu trắng, chữ màu đen là thuộc s hữu cá nhân và xe của các

danh nghiệp

Hình 1: Bi n s xe n n tr ắng chữ đen.

 Nền biển màu xanh d ơng, chữ màu trắng là biển xe của các cơ quan

hành chính sự nghiệp (dân sự)

Hình 2: Bi n s xe n n xanh ch ữ trắng

 Nền biển màu đỏ, chữ màu trắng là xe quân đội, xe của các doanh

nghiệp quân đội

 Nền biển màu vàng chữ trắng là xe thuộc Bộ t lệnh Biên Phòng (ít

gặp)

 Nền biển màu vàng chữ đen là xe cơ giới chuyên dụng làm công trình

 Biển xe dân sự , thuộc s hữu của các tổ chức, cá nhân, cơ quan các tỉnh,

thành phố mang biển với số t ơng ứng tới quy định biển số của các tỉnh

thành

Hình 3: Bi n s xe quân đ i

Hình 4: Bi n s xe c ủa 64 tỉnh, thành ph

 Biển xe các cơ quan thuộc Bộ Quốc Phòng

Hình 5: Bi n s xe c ủa Tổng Cục H u Cần

 Theo quy định của thông t 36/2010/TT-BCA do Bộ Công An ban hành ngày 12 tháng 10 năm 2010, kể từ ngày 6 tháng 12 năm 2010 các biển số

3 K THU T X LÝ :

3.1 X lý nh là gì:

l ợng hình ảnh để cung cấp thông tin số liệu cho ứng dụng thị giác vào điều khiển

nâng cao chất l ợng ảnh để làm cơ s cho việc nhận dạng [4]

3.2 Phương pháp x lý nh:

3.2.1- Kh nhi u:

Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh:

• Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi

• Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các

phép lọc

3.2.2 Chỉnh mức xám:

Hình 6: Bi n s xe 5 s

Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra Thông th ng có 2

h ớng tiếp cận:

• Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành

• Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật

3.2.3 S d ụng các b lọc:

 Kỹ thuật lọc trung vị:

Ý t ng: sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần l ợt từng điểm ảnh

ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc sau đó sắp xếp các điểm ảnh

trong cửa sổ này theo thứ tự tăng dần, gán điểm ảnh nằm chính giữa (trung vị) của

dãy giá trị điểm ảnh đư đ ợc sắp xếp trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output Sơ l ợc ý t ng trên:

 Kỹ thuật lọc trung bình:

Ý t ng: T ơng tự nh kỹ thuật lọc trung vị, sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận

3x3) quét qua lần l ợt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh t ơng ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma

trong cửa sổ lọc

Quét cửa sổ lọc – điền

giá trị vào cửa sổ lọc

phần trong cửa sổ lọc

L u lại thành phần

gán cho output

Quét cửa sổ – điền

giá trị cửa sổ lọc

trong cửa sổ lọc

Tính giá trị trung

bình các thành phần

trong cửa sổ lọc

Gán giá trị trung

bình cho ảnh đầu ra

3.2.4 Trích ch ọn đặc đi m:

 Tuỳ theo mục đích nhận dạng mà chọn ra những đối t ợng phù hợp

 Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, xác suất, biên độ, điểm uốn v.v

 Đặc điểm biến đổi: Thực hiện lọc vùng (zonal filtering) Các bộ vùng

đ ợc gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) th ng là các khe hẹp với

hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v )

 Đặc điểm biên và đ ng biên: Đặc tr ng cho đ ng biên của đối t ợng

và do vậy rất hữu ích trong việc trích chọn các thuộc tính bất biến đ ợc

dùng khi nhận dạng đối t ợng Có thể đ ợc trích chọn nh toán tử

gradient, toán tử Laplace, toán tử “chéo không” (zero crossing) …v.v

t ợng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung l ợng nhớ l u trữ giảm

xuống

4 Tách lấy kí tự :

4.1 Khái ni m:

Tách thành các ảnh đơn chứa các kí tự từ ảnh vùng biển số đư thu đ ợc [2]

4.2 Các k thu t tách l ấy kí tự:

 Có nhiều kỹ thuật tách lấy kí tự :

 Tách tĩnh

 L ợng tử hóa vecto (vector quantization)

 L ợc đồ chiếu ngang và dọc (vertical and horizontal projection)

 Mạng noron (neural network)

 Trí tuệ nhân tạo (AI)

 Hình thái học (Morphology)

4.3 Phương pháp hình thái học:

Ph ơng pháp hình thái học: mỗi 1 ký tự trên biển số sẽ là 1 đối t ợng có đặc điểm hình thái học cụ thể nh là chiều cao, chiều rộng, tỉ lệ 2 chiều…Biến đổi

t ơng đối ít (nếu ảnh biển số đ ợc đ a về cùng một kích cỡ) mà dựa vào đó ta có

thể tách ra đ ợc cụ thể từng ký tự một Từ đó ta có thuật toán tách kí tự từ ảnh

xám biển số sau đây:

Đ a ảnh xám biển số về cùng độ phân giải 160x210 sau đó thực hiện xóa biên ảnh biển số

Xác định ng ỡng xám để nhị phân bức ảnh biển số Khâu này rất quan trọng

quyết định tính chính xác của việc nhận dạng kí tự

 Nghiên cứu đư chọn ng ỡng xám theo các b ớc sau:

 Nâng cao tính t ơng phản của ảnh biển số bằng thuật toán cân bằng hóa

l ợc đồ xám (histogram equalization)

 Dùng thuật toán Otsu để xác định ng ỡng xám của bức ảnh mới này, đây là ng ỡng xám cần tìm

Tách ra các ký tự thông qua đặc tính về hình thái học, cụ thể là: 8 pixel ≤ chiều

 u điểm:

 Không phụ thuộc vào độ nghiêng của biển số

 Không phụ thuộc vào nhiễu

 Biển số có thể không làm sạch đ ợc nh ng vẫn nhận dạng chính xác

 Nh ợc điểm: Phụ thuộc vào độ chính xác của ảnh nhị phân có lấy hết

đ ợc ảnh ký tự từ ảnh xám

5 Nh n d ng bi n s xe:

5.1 Khái ni m:

cũng nh là “đọc” và “hiểu” các biển số xe một cách tự động [3]

5.2 Các phương pháp nh n d ng:

Có khá nhiều ph ơng pháp nhận dạng:

 Tách tĩnh

 L ợng từ hóa vecto

 L ợc đồ chiếu ngang và dọc

 Mạng noron

 Trí tuệ nhân tạo

 Hình thái học…

5.3 Phương pháp nh n d ng s dụng m ng noron:

Ph ơng pháp phổ biến nhất để nhận dạng ký tự là sử dụng mạng noron tức là

Tuy nhiên do số l ợng ký tự trên biển số là không nhiều nên để đảm bảo tốc

độ xử lý nghiên cứu đã sử dụng ph ơng pháp Hình thái học để giải quyết khâu

này b i vì các ký tự đều có những đặc điểm hình thái đặc biệt có thể phân biệt

với nhau chẳng hạn nh “0” có lỗ trống giữa, “8” có 2 lỗ trống hay “X” đối

và tính chính xác cao Từ thực tế thực hiện, nghiên cứu đ a ra thuật toán của

khâu này nh sau:

 Quan sát chọn ra các đặc tính phân biệt ký tự để xây dựng ma trận đặc tính

 Xây dựng cây nhị phân tối u từ ma trận đặc tính và tập ký tự thu

đ ợc từ b ớc tách ký tự

 Quan sát cây nhị phân và kiểm tra xem số đặc tính nh vậy đư đủ để

đầu tiên

 Tiến hành nhận dạng các ký tự trên cơ s cây nhị phân tối u tìm

đ ợc

 Qua tiến hành các b ớc của thuật toán trên, nghiên cứu đư sử dụng nhóm

các đặc tính để phân biệt các ký tự là chữ số và các ký tự là chữ cái

 Đối với chữ số: số điểm cắt dọc ½, tục dọc, trục ngang, số lỗ tròn,

vị trí lỗ tròn

 Đối với chữ cái: số lỗ tròn, m trên hay đóng trên, m d ới hay đ

ang ½

6 K t lu n:

Báo cáo đư trình bày một cách hệ thống về bài toán nhận dạng biển số xe và các

h ớng giải quyết trên cơ s các bài toán cơ bản: Phát hiện vùng chứa biển số xe và

bài toán nhận dạng chữ và số trong vùng đ ợc phát hiện

Chúng tôi hy vọng rằng Việt Nam không xa, thì các hệ thống này đ ợc sử

thông một cách hiệu quả hơn

TÀI LI U THAM KH O

[1] Bi ển xe cơ giới Việt Nam Đ ợc Truy Lục Từ:

https://vi.wikipedia.org/wiki/Bi%E1%BB%83n_xe_c%C6%A1_gi% E1%BB%9Bi_Vi%E1%BB%87t_Nam [25-12-2015]

[2] T ự động nhận dạng biển số đăng ký xe trong ảnh chụp từ camera Đ ợc

Truy L ục Từ:

http://luanvan.co/luan-van/tu-dong-nhan-dang-bien-so-dang-ky-xe-trong-anh-chup-tu-camera-17900/ [01-12-2015]

[3] Tìm hi ểu bài toán nhận dạng biển số xe Đ ợc Truy Lục Từ:

http://doan.edu.vn/do-an/do-an-tim-hieu-bai-toan-nhan-dang-bien-so-xe-31943/ [04-12-2015]

[4] X ử lý ảnh Đ ợc Truy Lục Từ:

http://pdaotao.duytan.edu.vn/uploads/Mark/giao%20trinh%20xu%20 ly%20anh.pdf [04-12-2015]