CẢI TIẾN GIẢI PHÁP NHẬN DIỆN BIỂN SỐ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG

Abstract

Luận văn này trình bày một giải pháp toàn diện nhằm cải tiến khả năng nhận diện phương tiện giao thông, tập trung vào việc phát hiện và nhận dạng biển số xe máy tại Việt Nam. Mục tiêu của đề tài là khắc phục các hạn chế của các mô hình OCR phổ biến như Tesseract, VietOCR, và EasyOCR bằng cách xây dựng một hệ thống nhận diện dựa trên mô hình YOLO11 với hiệu suất vượt trội. Hệ thống được thiết kế sử dụng YOLO11 để phát hiện vùng biển số xe và trích xuất thông tin ký tự từ biển số đó. Để nâng cao độ chính xác, các bước tiền xử lý như biến đổi phối cảnh được áp dụng nhằm điều chỉnh biển số bị nghiêng hoặc bị méo. So sánh với các mô hình OCR truyền thống, hệ thống chứng minh sự vượt trội trong việc xử lý các biển số nhỏ, có độ phân giải thấp hoặc nằm dưới góc nghiêng. Mô hình được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu đa dạng, đạt độ chính xác cao. Kết quả cho thấy YOLO11 có khả năng vượt trội trong các điều kiện phức tạp, nâng cao hiệu quả nhận diện và nhận dạng biển số trong các hệ thống giao thông thông minh. Nghiên cứu này khẳng định tiềm năng ứng dụng các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến như YOLO11 trong các hệ thống quản lý giao thông thực tế. Luận văn kết thúc với các đề xuất về cải tiến trong tương lai, bao gồm tích hợp lưu trữ cơ sở dữ liệu, mở rộng tập dữ liệu và tối ưu hóa triển khai thời gian thực.