ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH ĐẶNG VĂN HÙNG – 10520070
NGÔ THANH TUẤN – 10520456

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY
ARM TINY210 VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID KỸ SƢ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN
THS. LÊ HOÀI NGHĨA
TP. HỒ CHÍ MINH, 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH ĐẶNG VĂN HÙNG – 10520070

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP. HCM, ngày… tháng… năm……

NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Tên khóa luận:
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY ARM TINY210
VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ hƣớng dẫn/phản biện:
Đặng Văn Hùng
10520070
Ths. Lê Hoài Nghĩa
Ngô Thanh Tuấn
10520456

Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang _______ Số chƣơng _______
Số bảng số liệu _______ Số hình vẽ _______
Số tài liệu tham khảo _______ Sản phẩm _______
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:


Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

TP. HCM, ngày… tháng… năm……

NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Tên khóa luận:
NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE MÁY TRÊN KIT FRIENDLY ARM TINY210
VƠI HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID
Nhóm SV thực hiện:
Cán bộ hƣớng dẫn/phản biện:
Đặng Văn Hùng
10520070
Ths. Lê Hoài Nghĩa
Ngô Thanh Tuấn
10520456

Đánh giá Khóa luận
1. Về cuốn báo cáo:
Số trang _______ Số chƣơng _______
Số bảng số liệu _______ Số hình vẽ _______
Số tài liệu tham khảo _______ Sản phẩm _______
Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:
2. Về nội dung nghiên cứu:

3. Về chƣơng trình ứng dụng:
4.
5.

tảng kiến thức vững chắc để thực hiện khóa luận cũng nhƣ nghiên cứu học tập sau
này.
TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2014
Đặng Văn Hùng
Ngô Thanh Tuấn
Mục lục
CHƢƠNG 1 : MỞ ĐẦU 1
1.1 Tên khóa luận 1
1.2 Lí Do Và Mục Đích Chọn Đề Tài 1
1.3 Đối Tƣợng Và Phạm Vi Nghiên Cứu 2
CHƢƠNG 2:TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 3
Lịch Sử Phát Triển 3 2.1
Trên Thế Giới 3 2.2
Trong nƣớc. 5 2.3
Tổng kết chƣơng 8 2.4
CHƢƠNG 3 : XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID TRÊN KIT FRIENDLY
ARM 10
3.1. Giới thiệu KIT Friendly Arm Tiny 210 10
3.2. Hệ điều hành nhúng Linux 12
3.3. Cài đặt Android trên KIT Friendly Arm Tiny210 V2 15
3.3.1 Sơ lƣợc hệ điều hành Android 15
3.3.2 Tải Superboot vào SD Card 17
3.3.3 Restore TF Card 23
3.3.4 Cấu hình file FriendlyARM.ini 24
CHƢƠNG 4: HỆ THỐNG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ VÀ THÔNG TIN NGƢỜI
DÙNG TRÊN ANDROID 28
4.1 Phát Hiện Và Định Vị Vùng Chứa Biển Số Xe 28

5.7 Tổng kết chƣơng 71
CHƢƠNG 6 : TỔNG KẾT VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN KHÓA LUẬN 73
6.1 Tổng kết 73
6.2 Những kết quả đạt đƣợc 73
6.3 Hƣớng phát triển 74
TÀI LIỆU THAM KHẢO 75

Danh mục hình ảnh
Hình 2.1 Cụm Closed-circuit television cameras dùng cho hệ thống nhận diện biển
số cố định ở úc 4
Hình 2.2 Hệ thống nhận dạng trên xe tuần tra New South Wales Police Force
Highway Patrol 4
Hình 2.3 Hệ Thống Nhận Diện Biển Số Xe Đƣợc Trang Bị Cho Xe Cảnh Sát Ở Hoa
Kỳ 5
Hình 2.4. Ứng dụng nhận dạng của Biển Bạc ANPR. 6
Hình 2.5. Ứng dụng nhận dạng trên máy bắn tốc độ. 7
Hình 2.6. Giao diện của ứng dụng MT-BSX. 8
Hình 3.1 : KIT Friendly Arm Tiny210 11
Hình 3.2 : Quá trình boot hệ thống linux trên PC 14
Hình 3.3 : Quá trình boot hệ thống Linux nhúng 15
Hình 3.4 : File SD-Flasher.exe 17
Hình 3.5 : Hộp thoại “Select your Machine” 18
Hình 3.6 : Giao diện của SD-Flasher.exe 18
Hình 3.7 : Đƣờng dẫn file superboot 19
Hình 3.8 : Trạng thái Available “No” 20
Hình 3.9 : Relayout 20
Hình 3.10 : Scan Card 21

Hình 5.1 : Giao diện Login của ứng dụng 64
Hình 5.2 : Phát hiện vùng chứa biển số xe 65
Hình 5.3 : Trích xuất thông tin vùng miền và ngƣời dùng 65
Hình 5.4 Kiểm tra trạng thái kết nối của thiết bị 67
Hình 5.5: Sơ đồ lớp loginActivity và các lớp liên quan 67
Hình 5.6: Sơ đồ lớp MainActivity và các lớp liên quan 69
Hình 5.7: sơ đồ các lớp của mạng kohonen 70

DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1: Thông số kỹ thuật của KIT Friendly ARM Tiny210 12
Bảng 3.3: Kiến trúc hệ điều hành Linux 13
Bảng 3.4 : Giải thích các đối tƣợng trong file 27
Bảng 4.1. Mẫu đầu vào của mạng Kohonen. 57
Bảng 4.2. Trọng số kết nối giữa các neuron trong mạng. 57
Bảng 5.1: Kết quả thử nghiệm 1 71 1

CHƢƠNG 1 : MỞ ĐẦU
1.1 Tên khóa luận
Nghiên cứu xây dựng chƣơng trình nhận dạng biển số xe trên KIT FRIENDLY
TINY210
1.2 Lí Do Và Mục Đích Chọn Đề Tài
Ngày nay trên thế giới bên cạnh việc tăng trƣởng kinh tế là sự phát triển của các
ngành khoa học kỹ thuật nói chung, mà trong đó ngành công nghiệp sản xuất các
phƣơng tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực nhanh.

thực hiện trên văn bản, chƣa xuất hiện nhận dạng trên biển số xe. Đặc biệt các kí tự
trên biển số khác so với các kí tự trênvăn bản, nên muốn nhận dạng đƣợc ta phải
làm cho ứng dụng hiểu đƣợc các kí tự này.
Khóa luận sử dụng sự hỗ trợ khá mạnh trong việc xử lí hình ảnh của mã nguồn
OpenCV để nhận dạng vùng biển số cũng nhƣ thao tác trên nó, trong giai đoạn nhận
dạng kí tự có sử dụng mạng neural network cơ bản Kohonen để nhận dạng. Việc kết
hợp này bƣớc đầu giúp quá trình phát triển ứng dụng linh hoạt hơn, mang lại hiệu
quả khá cao.
Khóa luận sẽ làm những việc sau:
1. Tổng hợp dữ liệu cho quá trình huấn luyện hệ thống.
2. Tiền xử lý ảnh thu đƣợc từ Camera của thiết bị.
3. Huấn luyện hệ thống nhằm phát hiện vùng chứa biển số.
4. Tách các kí tự có trên biển số.
5. Nhận dạng các kí tự.
6. Xây dựng database và webservice để lƣu trữ thông tin biển số
3

CHƢƠNG 2:TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Lịch Sử Phát Triển 2.1
Kỹ thuật nhận dạng biển số (Automatic number plate recognition) đã đƣợc nghiên
cứu từ năm 1976 tại chi nhánh phát triển khoa học Cảnh sát ở Anh. Hệ thống kiểm
thử lần đầu tiên vào năm 1979. Ca phát hiện trộm xe đầu tiên sử dụng hệ thống này
là vào 1981.Các hệ thống thử nghiệm ban đầu đƣợc triển khai trên các đƣờng A1 và
ở Dartford Tunnel. Hệ thống này đã đƣợc áp dụng để hỗ trợ kiểm soát lƣu lƣợng,
thu thập thông tin, xử lí vi phạm cho cảnh sát giao thông. Hệ thống thu thập hình
ảnh đòi hỏi phải có tầm nhìn rộng, thu nhận ảnh nhanh và cho chất lƣợng ảnh tốt.
Tuy nhiên do còn nhiều mặt giới hạn về công nghệ hệ thống này còn chƣa đƣợc sử
dụng rộng rãi cho đến những năm 1990.
Kỹ Thuật này phát triển trên khía cạnh phần mềm của hệ thống máy tính. Sử dụng
các kỹ thuật sử lý ảnh sơ khai đầu tiên để nhận dạng ký tự các chử cái và biển số.

xỉ 71% tất cả các sở cảnh sát của Hoa Kỳ sử dụng hệ thống này. Hệ thống nhận diện
biển số xe đang trở thành 1 phần quan trọng của chiến lƣợc bảo an các thành phố
lớn của mỹ. thu thập các thông tin tình báo. Phát hiện tội phạm, các xe nhập lậu
không đăng ký, truy tìm xe bị mất cắp, và phát hiện các lỗi vi phạm giao thông. Vì
đƣợc giám sát 24/24 nên ý thức giao thông của ngƣời dân của các quốc gia sử dụng
công nghệ này rất cao. Vì nếu họ vi phạm thì sẽ có giấy phạt đƣợc gũi tới họ vào
hàng tháng. Theo dõi giám sát các nghi phạm, phát hiện khủng bố, toàn bộ thông tin
về thời gian, tốc độ, vị trí (tọa độ GPS) đƣợc lƣu trữ lại không giới hạn phục vụ cho
việc sữ dụng làm bằng chứng sau này.

Hình 2.3 Hệ Thống Nhận Diện Biển Số Xe Được Trang Bị Cho Xe Cảnh Sát Ở Hoa
Kỳ
Trong nƣớc. 2.3
Ngoài các đồ án nhận diện ký tự biển số xe của các sinh viên trƣờng đại học thì
trong lĩnh vực này các sản phẩm của công ty mắt thần đang là tiên phong ở việt nam.
Nhiều năm liền đạt giải thƣơng nhân tài đất việt các ứng dụng của công ty có mặt
đầy đủ trong cuộc sống thƣờng ngày : bãi giữ xe thông minh MA MT-BSX2.0 và
mới nhất là MT-BSX3.5. Trong ngành tƣ pháp việt nam : Biển BạcANPR hay MT-
ATGT2012
6

Ứng dụng của Biển Bạc ANPR dựa trên mã nguồn mở OpenCV,thu nhận ảnh thông
qua các Camera có chất lƣợng cao, đƣợc đặt cố định. Quá trình nhận dạng đƣợc xử
lí trên máy tính.Nhận dạng các kí tự nhanh, cho kết quả trong thời gian ngắn.

Hình 2.4. Ứng dụng nhận dạng của Biển Bạc ANPR.

MT-ATGT2012. nhận dạng biển số xe từ ảnh chụp của máy bắn tốc độ.
Trong hệ thống giám sát trật tự an toàn giao thông, một yêu cầu chức năng không
thể thiếu đó là việc truy tìm và chặn bắt một phƣơng tiện vi phạm luật giao thông.

chồng hình ảnh biển số lên hình ảnh camera thu nhận đƣợc, cho phép nhân viên
trông giữ xe dễ dàng quan sát đƣợc cảnh biển số và thao tác nhanh hơn và tính an
ninh hơn. Hiệu suất nhận dạng biển số xe máy đƣợc cải thiện. Trong phiên bản này,
độ chính xác nhận dạng biển số đƣợc cải thiện, các tình huống độ sáng của các ký tự
trên biển số phân bố không đều, các ký tự hàng trên bị bắn đinh ốc, hàng ký tự dính
mép biển số . . . đều đƣợc xử lý triệt để. Hình 2.6. Giao diện của ứng dụng MT-BSX.

Tổng kết chƣơng 2.4
Qua khảo sát ở trên về nhận diện biển số xe, thì các quốc gia trên thế giới đã gần
nhƣ là hoàn thiện về tốc độ nhận diện, tính cơ động. Riêng ở việt nam các ứng dụng
này còn dừng lại ở mức là camera chỉ đặt cố định. Tức là không trang bị cho xe
cảnh sát, có thể là do cơ sở vật chất trang bị cho cảnh sát giao thông còn thua kém,
rồi vấn đề về kinh phí khi lắp đặt camera cho xe moto cảnh sát, bảo trì, điều kiện
khí hậu. nhƣng vần đề về tài chính là quan trọng hơn cả.
9

Nhận thấy điều này, hệ thống chúng tôi phát triển các thiết bị giá rẽ, có sự kết hợp
giữa OpenCV, hỗ trợ tốt trong việc xử lí hình ảnh, nhận diện các vùng chứa biển số
và tách kí tự. Nhận diện kí tự áp dụng mô hình mạng neural nhân tạo để cải thiện
kết quả nhận dạng. Ứng dụng phát triển trên KIT Friendly Arm sử dụng hệ điều
hành Android qua module camera cho thấy đƣợc tính linh hoạt trong quá trình nhận
dạng.
10

CHƢƠNG 3 : XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID TRÊN KIT
FRIENDLY ARM
3.1. Giới thiệu KIT Friendly Arm Tiny 210

 1 biến trở sử dụng kiểm tra bộ chuyển đổi số/tƣơng
tự (A/D converter)
 1 EEPROM giao tiếp chuẩn I2C
 1 giao tiếp với cảm biến ảnh (20-chân)
 1 pin cho đồng hồ thời gian thực
 Nguồn 5V