1

TÌM HIỂU VỀ KỸ THUẬT “NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE”

Nguyễn Hữu Nghĩa1, Huỳnh Văn Được2, Phạm Quốc Toàn3 và

Huỳnh Thị Ngọc Hân4

Email:

1 nhnghia2211@gmail.com 2 duoc5991@gmail.com

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

Tóm Tắt: 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 hiện và nhận dạng chữ, số trong biển số xe”.

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

1. GIỚI THIỆU:

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

ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các phương tiện giao thông là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh.

Sự phát triển ấy được thể hiện rõ nhất thông qua những năm gần đây, các phương tiện giao thông ngày một tăng cao và đa dạng. Tuy nhiên điều đó lại gây ra áp lực

đối với những người 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 phương

tiện giao thông nói chung và quản lý ôtô, xe máy là vô cùng phức tạp, cũng như phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, sẽ tốn nhiều thời gian và công

sức hơn.

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

giao thông, trên thế giới đã nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông. Và các hệ thống giám sát và lấy biển số xe là mục

tiêu giám sát. Hệ thống này đã được sử dụng rộng rãi tuy nhiên ở Việt Nam đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ.

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

với mục đích trợ giúp cho công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông

một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Phần còn lại của bài báo như sau: Phần 2 tìm hiều về biển số xe. Phần 3 trình

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 HIỂU VỀ BIỂN SỐ XE:

2

2.1 Quy định về biển số xe ở Việt Nam:

Ở Việt Nam, biển kiểm soát xe cơ giới (còn gọi là biển số xe) là tấm biển gắn

trên mỗi xe cơ giới, được cơ quan công an cấp khi mua xe mới hoặc chuyển nhượng xe.

Biển số xe được làm bằng hợp kim nhôm sắt, có dạng hình chữ nhật hoặc hơi

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

các con số cụ thể khi tra trên máy tính còn cho biết danh tính người chủ hay đơn vị đã mua nó, thời 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 loại biển số xe:

Màu sắc:

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

danh nghiệp.

Hình 1: Biển số xe nền trắng chữ đen.

Nền biển màu xanh dương, chữ màu trắng là biển xe của các cơ quan

hành chính sự nghiệp (dân sự).

Hình 2: Biển số xe nền xanh chữ trắng.

3

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 tư 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 sở hữu của các tổ chức, cá nhân, cơ quan các tỉnh, thành phố mang biển với số tương ứng tới quy định biển số của các tỉnh

thành.

Hình 3: Biển số xe quân đội.

4

Hình 4: Biển số xe của 64 tỉnh, thành phố

Biển xe các cơ quan thuộc Bộ Quốc Phòng .

Hình 5: Biển số xe của Tổng Cục Hậu Cần.

5

Theo quy định của thông tư 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 xe tại Việt Nam sẽ tăng từ bốn số lên năm số.

3. KỸ THUẬT XỬ LÝ :

3.1 Xử lý ảnh là gì:

Xử lý ảnh là bước cơ bản tiền đề cho nghiên cứu, thật chất là nâng cao chất

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

Bắt đầu từ việc thu nhận hình ảnh từ các thiết bị chuyên dụng và gửi đến dữ

liệu máy tính. Dữ liệu sẽ được tác động thông qua các thuật toán tương ứng nhằm

nâng cao chất lượng ảnh để làm cơ sở cho việc nhận dạng. [4]

3.2 Phương pháp xử lý ảnh:

3.2.1- Khử nhiễu:

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: Biển số xe 5 số.

6

Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra. Thông thường có 2

hướng tiếp cận:

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

một bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng.

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

nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.

3.2.3 Sử dụng các bộ lọc:

Kỹ thuật lọc trung vị:

Ý tưởng: sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh

của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương 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 đã được sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh

đầu ra output. Sơ lược ý tưởng trên:

Kỹ thuật lọc trung bình:

Ý tưởng: Tương tự như kỹ thuật lọc trung vị, sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận

3x3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc. Với hai bước: tính tổng các thành phần trong cửa sổ lọc và sau đó lấy

tổng chia cho các phần tử của cửa sổ lọc. Sơ lược ý tưởng trên:

Xử lý thành phần

trong cửa sổ lọc Quét cửa sổ lọc – điền

giá trị vào cửa sổ lọc

Sắp xếp tăng các thành

phần trong cửa sổ lọc

Lưu lại thành phần

gán cho output

Quét cửa sổ – điền

giá trị cửa sổ lọc

Xử lý thành phần

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

7

3.2.4 Trích chọn đặc điểm:

Tuỳ theo mục đích nhận dạng mà chọn ra những đối tượng 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

được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v..)

Đặc điểm biên và đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng

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

dùng khi nhận dạng đối tượng. Có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử Laplace, toán tử “chéo không” (zero crossing) …v.v..

Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối

tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm

xuống.

4. Tách lấy kí tự :

4.1 Khái niệm:

Tách thành các ảnh đơn chứa các kí tự từ ảnh vùng biển số đã thu được. [2]

4.2 Các kỹ thuật tách lấy kí tự:

Có nhiều kỹ thuật tách lấy kí tự :

Tách tĩnh.

Lượng tử hóa vecto (vector quantization).

Lược 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:

Phương pháp hình thái học: mỗi 1 ký tự trên biển số sẽ là 1 đối tượng có đặc

điểm hình thái học cụ thể như là chiều cao, chiều rộng, tỉ lệ 2 chiều…Biến đổi tương đối ít (nếu ảnh biển số được đưa về cùng một kích cỡ) mà dựa vào đó ta có

thể tách ra được cụ thể từng ký tự một. Từ đó ta có thuật toán tách kí tự từ ảnh xám biển số sau đây:

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

ảnh biển số.

Xác định ngưỡng 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 đã chọn ngưỡng xám theo các bước sau:

Nâng cao tính tương phản của ảnh biển số bằng thuật toán cân bằng hóa

lược đồ xám (histogram equalization).

8

Dùng thuật toán Otsu để xác định ngưỡng xám của bức ảnh mới này,

đây là ngưỡng xám cần tìm.

Lọc nhiễu để loại bỏ bớt các đối tượng và gán nhãn cho các đối tượng còn lại.

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

rộng ≤ 45 pixel 45 pixel ≤ chiều cao ≤ 85 pixel

Ưu điểm:

Không phụ thuộc vào độ nghiêng của biển số.

Không phụ thuộc vào nhiễu.

Biển số có thể không làm sạch được nhưng vẫn nhận dạng chính xác.

Nhược điểm: Phụ thuộc vào độ chính xác của ảnh nhị phân có lấy hết được ảnh ký tự từ ảnh xám.

5. Nhận dạng biển số xe:

5.1 Khái niệm:

Kỹ thuật nhận dạng biển số xe là một hệ thống có khả năng thu nhận hình ảnh

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

5.2 Các phương pháp nhận dạng:

Có khá nhiều phương pháp nhận dạng:

Tách tĩnh.

Lượng từ hóa vecto.

Lược đồ chiếu ngang và dọc.

Mạng noron.

Trí tuệ nhân tạo.

Hình thái học….

5.3 Phương pháp nhận dạng sử dụng mạng noron:

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

huấn luyện cho máy tính để nhận dạng các ký tự.

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

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

này bởi vì các ký tự đều có những đặc điểm hình thái đặc biệt có thể phân biệt với nhau chẳng hạn như “0” có lỗ trống ở giữa, “8” có 2 lỗ trống hay “X” đối xứng 2 trục dọc và ngang… Đặc biệt khâu này được thực hiện trên cơ sở xây

dựng cây nhị phân tối ưu của các đặc điểm hình thái nên đảm bảo tính khoa học và tính chính xác cao. Từ thực tế thực hiện, nghiên cứu đưa ra thuật toán của khâu này như sau:

9

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

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

được từ bước tách ký tự.

Quan sát cây nhị phân và kiểm tra xem số đặc tính như vậy đã đủ để

nhận dạng chưa, thiếu (dư) thì phải bổ sung (bỏ đi) và quay lại bước

đầu tiên.

Tiến hành nhận dạng các ký tự trên cơ sở cây nhị phân tối ưu tìm

được. Qua tiến hành các bước của thuật toán trên, nghiên cứu đã 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, mở trên hay đóng trên, mở dưới hay đ

óng dưới,trục dọc, trục ngang, số điểm cắt dọc ½và số điểm cắt ng

ang ½.

6. Kết luận:

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

hướng giải quyết trên cơ sở các bài toán cơ bản: Phát hiện vùng chứa biển số xe và

bài toán nhận dạng chữ và số trong vùng được phát hiện.

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

dụng nhiều, để hỗ trợ một phần công tác giám sát, quản lý các phương tiện giao thông một cách hiệu quả hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Biển xe cơ giới Việt Nam. Được 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]. Tự động nhận dạng biển số đăng ký xe trong ảnh chụp từ camera. Được

Truy Lục 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 hiểu bài toán nhận dạng biển số xe. Được Truy Lục Từ:

http://doan.edu.vn/do-an/do-an-tim-hieu-bai-toan-nhan-dang-bien-

so-xe-31943/ [04-12-2015].

10

[4]. Xử lý ảnh. Được Truy Lục Từ:

http://pdaotao.duytan.edu.vn/uploads/Mark/giao%20trinh%20xu%20

ly%20anh.pdf [04-12-2015].