BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TIỂU LUẬN MÔN HỌC

Nghiên cứu mạng nơron cho bài toán nhận diện biển số xe máy

Giảng viên hướng dẫn: ThS. VƯƠNG XUÂN CHÍ
Sinh viên thực hiện:
MSSV:
Chuyên ngành:
Mơn học:
Khóa:

TRẦN QUỐC HÀO
2000001910
Khoa Học Dữ Liệu
Đồ Án Cơ Sở
2020

Tp.HCM, tháng 9 năm 2022


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TIỂU LUẬN MÔN HỌC

Nghiên cứu mạng nơron cho bài toán nhận diện biển số xe máy

Giảng viên hướng dẫn: ThS. VƯƠNG XUÂN CHÍ
Sinh viên thực hiện:
MSSV:
Chuyên ngành:
Mơn học:
Khóa:

Trần Quốc Hào
2000000634
Khoa Học Dữ Liệu
Đồ Án Cơ Sở
2020

Tp.HCM, tháng 9 năm 2022


LỜI CẢM ƠN

Em xin bày tỏ lịng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới Thầy ThS.Vương Xuân Chí đã
tận tình hướng dẫn và động viên chúng em rất nhiều trong quá trình làm đồ án
cơ sở
thầy hướng dẫn rất tận tình dễ hiểu hổ trợ chúng em điều kiện tốt nhất để làm
đồ án
Tuy nhiên, do thời gian có hạn, mặc dù đã nỗ lực hết sức mình nhưng chắc rằng
báo cáo khó tránh khỏi sai sót. Em rất mong nhận được sự thơng cảm, những lời
góp ý, chỉ bảo tận tình của q thầy cơ và các bạn để em có thể đồ án trở nên
hồn thiện hơn.
……………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………

Họ và tên sinh viên
Trần Quốc Hào
Đặng Quốc Phong


LỜI MỞ ĐẦU
1.lý do chọn đề tài


Hiện nay, số lượng xe cộ tham gia giao thông trên đường là rất lớn dẫn đến
tiêu tốn rất nhiều nhân lực và vật lực cho việc quản lý phương tiện cá nhân trong bãi
gửi xe. Nếu khơng có một cơng cụ thuận tiện thì việc quản lý phương tiện cá nhân
rất mất thời gian, dễ gây nhầm lẫn, thiệt hay cho người sử dụng dịch vụ tại các bãi
đỗ xe.


Để giảm tải cho các công việc như thu tiền, bảo hiểm xe, tìm xe cộ trong bãi
đỗ xe, trên thế giới đã phát triển công nghệ giám sát tự động đối với các phương
tiện giao thơng, chính nhờ tính cá nhân của biển số xe mà nó đã trở thành đối tượng
chính được sử dụng để nghiên cứu, phát triển trong công nghệ này.


Do đó em muốn chọn đề tài này như bước căn bản trong việc tìm hiểu các
cơng cụ giám sát mạnh hơn như kiểm sốt xe lưu thơng trên đường hay nhận dạng
khuôn mặt ... đang được thế giới rất chú trọng lúc này.

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………


…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT
KỲ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
THÀNH
HỌC KỲ …..… NĂM HỌC …….. - ….…
TRUNG TÂM KHẢO THÍ
PHIẾU CHẤM THI TIỂU LUẬN/ĐỒ ÁN


Mơn thi:
Lớp học phần:
Nhóm sinh viên thực hiện :
1. Tham gia đóng góp: Trần Quốc Hào
2. Tham gia đóng góp: Đặng Quốc Phong

Ngày thi: Phịng thi:
Đề tài tiểu luận/báo cáo của sinh viên :Nghiên cứu mạng nơron cho bài toán nhận
diện biển số xe máy
Phần đánh giá của giảng viên (căn cứ trên thang rubrics của mơn học):
Tiêu chí (theo CĐR HP)
Đánh giá của GV Điểm tối đa Điểm đạt được


Cấu trúc của báo cáo
Nội dung
● Các nội dung thành phần
●

Lập luận

●

Kết luận

Trình bày
TỔNG ĐIỂM
Giảng viên
chấm thi
(ký, ghi rõ họ

tên)


THÀNH VIÊN NHÓM
STT

Họ tên

MSSV

1

TRẦN QUỐC HÀO

2000001910

2

ĐẶNG QUỐC PHONG

2000000634


Mục Lục



DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

……………………………………………………………………………………………………………………

……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
………………………………………………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
………………………………………………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….
……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….


……………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………….


DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

ảnh 1.1 cấu trúc thần kinh của não

người và máy tính

ảnh 1.2 ví dụ về kiến trúc 1 mạng nơron
cơ bản

ảnh The Step Activation Function

ảnh The Linear Activation Function


ảnh The Rectified Linear Activation
Function

ảnh sau khi đã được làm mờ và nhiễu

ảnh mạng LeNet-5

ảnh mạng AlexNet
ảnh của VGG-16
ảnh mạng GoogleNet - Inception version 1.

ảnh kiến trúc mạng
Kiến trúc GoogleNet - Inception version 3


ảnh mạng ResNet


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT


Chữ viết tắt
CNN
NN

Ý nghĩa
Convolutional Neural Network
Neural network


Chương 1 Tổng quan về bài toán nhận diện
biển số xe
1. vấn đề và hướng giải quyết
những vấn đề mắc phải trong lúc tiến hành làm :

19


-tập dữ liệu: hầu như khơng thể tìm ra tập dữ liệu về biển số xe đã
được labels sẳn vấn đề về dữ liệu là vấn đề lớn nhất gặp phải

20


-xác định vùng chứa biển số xe : cần phải lọc ra vùng chứa biển số xe
tránh những tác nhân gây nhiễu.
Hướng giải quyết từng vấn đề : thật sự vấn đề 1 là vấn đề rất lớn gây khó
khăn trong quá trình em làm bài vì tìm ra cách để labels hay tìm tập dữ liệu đã được
labels là rất tốn thời gian nên em quyết định sẽ train cho mạng nhận biết từng ký tự
của biển số xe thay vì nhận biết tồn bộ biển số.
Đối với vấn đề thứ 2 là lọc ra vùng có chứa biển số xe chia vấn đề thành 3 bước để

tiến hành xữ lí
Bước 1: phát hiện vị trí và tách biển số xe từ ảnh
Bước 2:phân đoạn các ký tự có trên biển số xe
Bước 3:nhận diện ký tự và chuyển về mã ASCII
Bước 4: xuất kết quả

2. xữ lí ảnh với OpenCV
OpenCv (open computer vision) là 1 thư viện mã nguồn mờ hàng đầu cho xữ
lí về thị giác máy tính ,machine learning, xữ lí ảnh,openCV viết bằng c++ nên tốc độ
truy suất rất nhanh có thể ứng dụng vào các bài tốn sử lí liên quan đến thời gian
thực .openCv có thể ứng dụng vào các lĩnh vực như:

21


● Nhận dạng ảnh

22


● Xữ lí ảnh

23


● Phục hồi ảnh hoặc video

24



● Thực tế ảo

Chương 2

khái quát về mạng nơron

25