TỔNG QUAN

Hiện nay, trong bối cảnh người người nhà nhà đều có phương tiện giao thông cá nhân, đặc biệt ở những nơi như trường học, bệnh viện, siêu thị, khu dân cư, tòa nhà văn phòng, nhu cầu quản lý bãi giữ xe hiệu quả và nhanh chóng luôn được quan tâm. Nhiều bãi giữ xe vẫn còn sử dụng các phương pháp thủ công như như ghi vé bằng tay, phát vé giấy thường dẫn đến những sai sót và mất thời gian. Vì vậy việc xây dựng một hệ thống quản lý bãi đổ xe là vô cùng cần thiết.

Việc kết hợp công nghệ đọc thẻ với công nghệ xử lý ảnh sẽ giúp tự động hóa quá trình nhận diện biển số xe, lưu trữ thông tin hiệu quả, nâng cao tính chính xác và tiện lợi trong việc quản lý. Nhóm chọn đề tài này để giải quyết bài toán được đặt ra ở trên và nâng cao kỹ năng chuyên môn

Mục tiêu đề tài

Mục tiêu của đề tài là xây dựng hệ thống quản lý bãi đỗ xe đáp ứng những tiêu chí sau:

• Quản lý thông tin xe vào, xe ra thông qua phần mềm máy tính.
• Nhận diện ảnh biển số xe bằng mô hình nhận diện.
• Xử lý ảnh biển số xe được chụp bằng camera khi người dùng quét thẻ.
• Lưu trữ và truy xuất thông tin hiệu quả và nhanh chóng bằng cơ sở dữ liệu.
• Hỗ trợ tìm kiếm, thống kê, ghi nhật ký các thông tin về xe và người dùng dễ dàng.

Phạm vi thực hiện

Phạm vi thực hiện của đồ án:

• Xây dựng phần mềm quản lý bãi đỗ xe có quy mô nhỏ với giao diện người dùng trên máy tính.
• Sử dụng máy đọc thẻ RFID để nhận dữ liệu từ thẻ, rồi chụp màn hình camera và gửi đến mô hình nhận diện biển số xe.
• Kết nối camera phục vụ cho việc chụp ảnh biển số xe
• Sử dụng mô hình YOLOv5 để nhận diện ảnh biển số xe và trích xuất biển số gửi đến giao diện.
• Lưu trữ toàn bộ thông tin của xe và người dùng bằng cơ sở dữ liệu SQL Server.
• Áp dụng trong thực tế ở các khu vực như trường học, tòa nhà văn phòng, siêu thị, khu dân cư, bệnh viên,…

Phương pháp thực hiện

Để thực hiện đồ án này, nhóm đã sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ sử dụng: Visual Studio 2022, Visual Studio Code.
• Ngôn ngữ lập trình:
  • Ngôn ngữ C# để thiết kế giao diện người dùng với nền tảng là Windows Forms.
  • Ngôn ngữ Python để thiết kế hệ thống nhận diện và xử lý ảnh.
• Mô hình nhận diện: YOLOv5 để nhận diện và trích xuất thông tin biển số xe từ ảnh chụp.
• Cơ sở dữ liệu: SQL Server lưu trữ các thông tin về thẻ, vé xe, thời gian vào/ra và nhật ký.
• Phần cứng: Máy tính, đầu đọc thẻ RFID, camera chụp ảnh biển số xe.

XÂY DỰNG ỨNG DỤNG

Sơ đồ hoạt động

Giao diện ứng dụng

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Kết quả đạt được

Nhóm đã xây dựng được “Hệ thống quản lý bãi đỗ xe” với các tính năng đã đề ra và đã đạt được một số kết quả nổi bật.

Hoàn thiện được các tính năng như sau:

• Đăng nhập, đăng xuất ứng dụng.
• Quản lý thẻ RFID (Thêm mới, xóa thẻ, hiển thị danh sách thẻ RFID)
• Quản lý vé lượt.
• Quản lý vé tháng và nhóm vé tháng để quản lý.
• Tra cứu xe ra vào và xử lý mất thẻ.
• Ghi nhận nhật ký vé lượt, vé tháng.
• Lưu nhật ký đăng nhập.
• Điều chỉnh giá vé và lưu nhật ký điều chỉnh.
• Cấu hình người dùng, hệ thống.
• Thiết lập tính tiền linh hoạt.
• Xuất dữ liệu thống kê, nhật ký thành các file Excel.
  Xây dựng cơ sở dữ liệu hợp lý và tối ưu:
• Hệ thống bảng dữ liệu được thiết kế với khóa chính – khóa ngoại rõ ràng.
• Dữ liệu thẻ, vé, nhân viên, lịch sử và cấu hình được lưu trữ tập trung, dễ truy xuất và mở rộng.
• Thực hiện truy vấn hiệu quả với điều kiện lọc theo thời gian, loại xe, người thực hiện,…
  Áp dụng quy trình phân tích hệ thống chuẩn:
• Sử dụng sơ đồ hoạt động (Activity Diagram) để mô tả luồng hoạt động từng chức năng.
• Sử dụng sơ đồ trình tự (Sequence Diagram) để mô tả tương tác giữa các thành phần.
• Từng chức năng được mô tả rõ ràng, chi tiết, logic, dễ triển khai và bảo trì.
  Ứng dụng công nghệ hiện đại và phù hợp:
• Ứng dụng Windows Forms (.NET) phục vụ giao diện người dùng.
• Tích hợp mô-đun đọc thẻ RFID, chụp ảnh từ camera và lưu ảnh vào hệ thống.
• Cơ sở dữ liệu sử dụng SQL Server – phổ biến, mạnh và dễ triển khai.
• Sử dụng mã nguồn C# với cấu trúc rõ ràng, phân lớp tốt giữa giao diện và xử lý nghiệp vụ.
  Tích hợp AI nhận diện biển số xe:
• Sử dụng mô hình YOLOv5 để tự động phát hiện biển số xe từ ảnh camera.
• Hỗ trợ trích xuất ảnh biển số và đối chiếu với dữ liệu thẻ RFID đã đăng ký.
• Tăng độ chính xác và giảm thao tác thủ công của nhân viên trong quá trình kiểm soát xe vào/ra.
  Đáp ứng yêu cầu thực tế:
• Hệ thống có thể triển khai trong bãi xe thực tế nhỏ – vừa.
• Giao diện đơn giản, trực quan, dễ sử dụng cho nhân viên không chuyên về Công nghệ Thông tin.
• Có khả năng mở rộng theo nhu cầu quản lý số lượng thẻ lớn, vé tháng theo nhóm.

Hạn chế

Mặc dù hệ thống đã hoàn thiện đầy đủ các chức năng cơ bản, nhưng vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục trong tương lai:
Chưa áp dụng các chuẩn mã hóa thông tin bảo mật:

• Mật khẩu người dùng tuy được mã hóa lưu trữ trong cơ sở dữ liệu nhưng có khả năng rò rỉ.
• Chưa có phân quyền chi tiết theo vai trò (admin – người dùng – giám sát…).
  Tính năng xử lý ảnh nâng cao vẫn còn ở mức tích hợp cơ bản:
• Tuy đã tích hợp AI/ML để tự động nhận dạng biển số nhưng vẫn có xác suất nhận diện sai.
• Mô hình YOLOv5 chưa được huấn luyện với tập dữ liệu biển số Việt Nam chuyên biệt.
• Việc đối chiếu ảnh và thông tin vẫn phải thực hiện thủ công.
  Chưa có tính năng đồng bộ hoặc sao lưu tự động:
• Toàn bộ dữ liệu hiện lưu cục bộ.
• Không có cơ chế backup định kỳ hoặc phục hồi dữ liệu khi lỗi hệ thống xảy ra.
  Xuất báo cáo còn đơn giản:
• Các file Excel chưa có định dạng nâng cao (tô màu, gộp ô, biểu đồ…).
• Thiếu tính năng thống kê tự động (ví dụ: tổng lượt, tổng thu theo ngày/tháng).
  Chưa hỗ trợ đa nền tảng:
• Ứng dụng chỉ chạy trên máy tính Windows, chưa có bản web hoặc di động.
• Việc triển khai nhiều điểm (nhiều bãi xe) chưa có chức năng đồng bộ hoặc chia tải.

Hướng phát triển

Để nâng cao chất lượng hệ thống và khả năng mở rộng thực tế, nhóm đã thảo luận và đề xuất một số hướng phát triển sau:
Xây dựng thêm nền tảng web và ứng dụng di động:

• Xây dựng thêm phiên bản hệ thống theo theo hướng client – server với ASP.NET Core, Blazor hoặc framework web phổ biến khác.
• Phát triển thêm ứng dụng mobile (Flutter, React Native) hỗ trợ thao tác từ xa.
• Cho phép quản lý, kiểm tra dữ liệu, và xử lý vé qua mạng nội bộ hoặc Internet.
  Tăng cường bảo mật và phân quyền.
• Mã hóa mật khẩu người dùng bằng những biện pháp cấp cao và hiện đại hơn.
• Phân quyền theo nhóm người dùng: quản trị, nhân viên, giám sát…
• Lưu lại lịch sử thao tác, cảnh báo đăng nhập sai hoặc thao tác bất thường.
  Tối ưu mô hình AI và nhận diện biển số nâng cao
• Nâng cấp mô hình YOLOv5 lên phiên bản cao hơn (YOLOv8, YOLO-NAS…) để tăng độ chính xác.
• Tích hợp EasyOCR hoặc PaddleOCR để nhận diện ký tự biển số tốt hơn.
• Huấn luyện mô hình theo tập dữ liệu biển số Việt Nam để tăng hiệu suất nhận diện.
• Dự đoán và cảnh báo hành vi bất thường: xe vào không quét thẻ, biển số sai với thẻ, xe lùi.
  Nâng cấp giao diện báo cáo và thống kê.
• Hiển thị dữ liệu thống kê dưới dạng biểu đồ trực quan (tròn, cột, đường).
• Thêm chức năng xuất PDF, gửi email báo cáo định kỳ.
• Hỗ trợ lọc theo thời gian, nhân viên, loại xe, điểm vào/ra…
  Tích hợp lưu trữ đám mây và backup dữ liệu.
• Đồng bộ ảnh và thông tin lên Google Drive, OneDrive,….
• Tự động sao lưu dữ liệu hàng ngày/tuần/tháng và hỗ trợ khôi phục nhanh chóng.
• Cho phép quản trị viên truy cập hệ thống từ xa qua đám mây.
  Tích hợp hệ thống thanh toán điện tử.
• Liên kết với ví điện tử như MoMo, ZaloPay, VNPay.
• Khi xe ra, hệ thống hiển thị số tiền cần thanh toán và mã QR để khách quét thanh toán.
• Tự động ghi nhận giao dịch và cập nhật nhật ký hệ thống.
  Mở rộng quy mô đa điểm.
• Hỗ trợ nhiều thiết bị camera, máy quét thẻ ở các cổng vào/ra khác nhau cùng lúc.
• Quản lý tập trung nhiều bãi xe, nhiều phân hệ.
• Xây dựng hệ thống phân tán để mở rộng linh hoạt theo từng khu vực, từng đơn vị.