NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Ô TÔ VÀ ỨNG DỤNG VÀO CẢNH BÁO VI PHẠM VẠCH PHÂN LÀN

Abstract

Nhận dạng biển số xe là một lĩnh vực quan trọng trong thị giác máy tính, có ứng dụng rộng rãi trong giám sát giao thông, quản lý bãi đỗ xe, kiểm soát an ninh và thu phí đường bộ. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng một mô hình tự động phát hiện và nhận dạng biển số xe ô tô để ứng dụng vào cảnh báo vi phạm vạch phân làn. Các phương pháp học sâu phát hiện đối tượng ngày càng phát triển, trong đó gồm YOLO, SSD, RetinaNet. Nghiên cứu này sẽ đánh giá hiệu suất của các mô hình YOLOv11n, YOLOv12n trong việc phát hiện và nhận dạng biển số xe ô tô. Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ các camera giao thông đang hoạt động trên một số tuyến đường tại thành phố Cần Thơ, nhằm bảo đảm tính thực tế và phù hợp với điều kiện triển khai hệ thống. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng một phần dữ liệu từ các bộ dữ liệu công khai trên nền tảng Kaggle và Roboflow để tăng tính đa dạng và khả năng tổng quát hóa của mô hình. Kết quả kỳ vọng là hệ thống có thể nhận dạng chính xác biển số xe ô tô. Tiếp đến ứng dụng mô hình nhận dạng biển số xe ô tô đã được huấn luyện vào việc cảnh báo vi phạm vạch phân làn bằng cách giám sát vị trí của xe đã nhận dạng biển số để xem xe đã đi vào vùng của vạch phân làn, nếu xe vi phạm vạch phân làn thì hệ thống sẽ gửi email cảnh báo đến người chủ sở hữu của biển số xe đã nhận dạng. Nghiên cứu này đóng góp bằng cách ứng dụng nhận dạng biển số xe ô tô để cảnh báo vi phạm, giúp giám sát giao thông và giảm thiểu tình trạng điều khiển xe vi phạm luật giao thông.