Tổng quan đề tài
Hiện nay, với lượng lớn phương tiện giao thông hoạt động đều trong các khung giờ đặc biệt là giờ cao điểm. Nhân lực nhà nước khó có thể đáp ứng đủ để quản lý, giám sát. Khó khăn trong việc nắm bắt tình huống cho các trường hợp xử phạt vi phạm giao thông, phạt nguội, truy tìm đối tượng bỏ trốn bằng phương tiện giao thông. Trước thách thức đó, mô hình nhận diện và xử lí ảnh của em tập trung vào việc nhận diện biển số xe đồng thời trích xuất kí tự biển số xe. Tuy nhiên, mô hình liên kết vẫn còn nhiều vấn đề. Việc chọn ra một mô hình xử lí và nhận diện ảnh tốt nhất luôn là điều khó khăn.
Đồ án chuyên ngành của em sử dụng thuật toán Yolov7 kết hợp với mô hình ML KNN để nhận diện đối tượng thông qua dataset đã được cá nhân em thu thập.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu, mô phỏng và triển khai thành công mô hình phân tích và xử lí ảnh, tìm ra phương thức, ứng dụng có vai trò như mô hình IOT camera nhưng vẫn đảm bảo tính năng bảo mật. Tìm ra hướng phát triển cho mô hình, cải thiện hiệu suất và tăng độ chính xác khi nhận diện đối tượng. Từ đó, cải thiện các kỹ năng của bản thân, bổ sung thêm kiến thức để thực hiện tốt các nhiệm vụ khác trong tương lai.
Nội dung đề tài
KNN là một thuật toán của Machine Learning (ML). KNN viết tắt của K-Nearest Neighbor. Thuật toán này hiểu đơn giản là tìm k phần tử giống phần tử được test nhất, kết quả là class nào xuất hiện nhiều nhất thì đó là kết quả cần tìm.
Nguyên lý bài toán
Các bước trong KNN:
- Ta có D là tập các điểm dữ liệu đã được gắn nhãn và A là dữ liệu chưa được phân loại.
- Đo khoảng cách (Euclidian, Manhattan, Minkowski, Minkowski hoặc Trọng số) từ dữ liệu mới A đến tất cả các dữ liệu khác đã được phân loại trong D.
- Chọn K (K là tham số mà bạn định nghĩa) khoảng cách nhỏ nhất.
- Kiểm tra danh sách các lớp có khoảng cách ngắn nhất và đếm số lượng của mỗi lớp xuất hiện.
- Lấy đúng lớp (lớp xuất hiện nhiều lần nhất).
- Lớp của dữ liệu mới là lớp mà bạn đã nhận được ở bước
Phát hiện vị trí biển số và tách biển số xe:
- Phát hiện biển số từ ảnh cho trước/video/camera
- Chuyển sang ảnh xám
- Tăng tương phản
- Giảm nhiễu
- Phát hiện cạnh
Kết luận
Trong đồ án này, tác giả đã xây dựng mô hình xử lí ảnh dựa trên module YOLOv7 và mô hình ML KNN để nhận dạng biển số xe và truy xuất kí tự từ biển số.
Hướng phát triển
- Thêm tính năng nhận diện loại phương tiện.
- Nghiên cứu thêm về các mô hình ML, DL để cải thiện tính năng nhận diện.
- Cải tiến các công cụ sử dụng/upgrade premium.
- Sử dụng module/thuật toán nhận diện mới.
- Tăng độ chính xác khi phát hiện các đối tượng nhỏ hoặc các đối tượng có tốc độ di chuyển cao.
