Tài liệu Mô hình hệ thống bãi giữ xe thông minh

  • Số trang: 22 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 115 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

1 Chương 1. GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài: Các bãi giữ xe hiện nay còn có vấn đề bất cập như: Tốn nhiều nhân công; An toàn chưa cao, vẫn còn xảy ra hiện tượng mất xe; Vé xe bằng giấy, dễ bị mất hay nhàu nát. Do đó cần có một hệ thống bãi giữ xe tự động. Đề tài này xây dựng một mô hình bãi giữ xe tự động. 1.2. Mục tiêu Xây dựng mô hình hệ thống giữ xe tự động như Hình 1.1 Dựa trên mô hình này, chúng ta tiếp tục đầu tư kinh phí để nâng cấp thành Hệ thống bãi giữ xe tự động ứng dụng cho bãi giữ xe trường Đại học Lạc hồng, Đồng nai. Hình 1.2.1: Mô hình hệ thống giữ xe tự động 1.3. Tình hình trong và ngoài nước Hệ thống bãi giữ xe tự động được quan tâm nghiên cứu nhiều, cụ thể sản phẩm mắt thần 2.0 của Phòng thí nghiệm, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Bộ quốc phòng, Việt nam đã tung ra thị trường. 2 1.4. Giới hạn đề tài: Đề tài này chỉ thực hiện một mô Mô hình Hệ thống giữ xe tự động, với điều kiện ảnh biển số xe không quá mờ, ánh sáng không quá chói, những thông số này sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống. 3 Chương 2. NỘI DUNG THỰC HIỆN 2.1. Thu nhận ảnh bằng camera Dùng một camera quan sát có độ phân giải lớn hơn 2Mpixels để thu nhận ảnh biển số xe vào/ra bãi xe. 2.2. Tách biển số xe: Sơ đồ thuật toán tách biển số xe AÛnh RGB Tìm vuøng maøu traéng Bieán ñoåi aûnh RGB J aûnh ñen traéng. Ñaùnh soá caùc vuøng maøu traéng. Tìm caùc vuøng coù dieän tích phuø hôïp. Xaùc ñònh vuøng chöùa bieån soá Doø tìm caùc caïnh cuûa bieån soá. Tính tyû leä cuûa chieàu cao treân chieàu ngang. Caét vuøng chöùa bieån soá Caét vuøng lôùn hôn bieån soá trong aûnh RGB. Bieán ñoåi sang aûnh xaùm (Gray). Tìm goùc nghieâng vaø xoay Caét chính xaùc bieån soá Bieán ñoåi aûnh xaùm J ñen traéng. Duøng bieán ñoåi Randon tìm goùc nghieâng. Xoay aûnh tuyeán tính. Phaân tích giaûn ñoà ngang doïc. Xaùc ñònh toïa ñoä caét ngang, doïc. Caét chính xaùc bieån soá. AÛnh RGB chæ chöùa bieån Hình 2.2.1: Sơ đồ chi tiết của khối tách biển số 2.3. Nhị phân hóa biển số xe và xác định vùng màu trắng: Việc xử lý hình ảnh BSX thu nhận được với ảnh đen trắng sẽ làm đơn giản bài toán nhận dạng hơn so với xử lý ảnh màu. Ví dụ cho hai ảnh gốc có biển số như sau: 4 Ảnh góc Ảnh trắng đen Hình 2.3.1: Chuyển ảnh GRB sang ảnh BW Sơ đồ thuật giải của bước tìm và tách vùng màu trắng: Hình 2.3.2: Sơ đồ thuật giải tìm và tách vùng màu trắng 5 2.4. Xác định vùng chứa biển số Ảnh nhận được sau khi nhị phân hóa sẽ có nhiều vùng màu trắng, và biển số sẽ nằm trong vùng màu trắng thỏa điều kiện theo quan sát bằng mắt thường: • 0.75 < chiều cao / chiều ngang < 0.91 • 16000 ≤ S_pixel_trắng ≤ 61000 • ≤ S_pixel_trắng / S_biển số ≤ 0.7 Hình 2.4.1. Hình dạng biển số khi bị nghiêng Hình 2.4.2. Biển số sau khi nhị phân 2.5. Cắt vùng chứa biển số Hình 2.5.1. Hình thể hiện vùng ảnh cần tách ra với biên an toàn Trong chương trình, người thực hiện chọn vùng biên an toàn là 30 pixel. Ở đây, chúng ta có thể thấy các điều kiện trên chưa chặt chẽ, vì vậy ta lưu tất cả các thông số “ x, y, W, H ” của vùng chứa biển số vào biến “ r ”. 6 Lưu đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô: Hình 2.5.2. Sơ đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô 7 2.6. Tìm góc nghiêng và xoay ảnh 2.6.1. Dùng phép biến đổi Radon: Dùng để biến đổi các ảnh trong không gian 2 chiều với các đường thẳng thành miền Radon, trong đó mỗi đường thẳng trong ảnh sẽ cho 1 điểm trong miền Radon. Công thức toán học của biến đổi Radon: R(θ , ρ ) = +∞ ∫ A(ρ cosθ − s sin θ , ρ sin θ + s cosθ )ds −∞ Phương trình trên biểu diễn việc lấy tích phân dọc theo đường thẳng s trên ảnh, trong đó ρ là khoảng cách của đường thẳng so với gốc tọa đô O, và θ là góc lệch so với phương ngang. Hình 2.6.1.1. Phương pháp biến đổi Radon Trong xử lý ảnh số, biến đổi Radon tính toán hình chiếu của ma trận ảnh dọc theo 1 hướng xác định. Hình chiếu của 1 hàm số 2 chiều là f(x,y) la tập hợp các tích phân đường. Hàm Radon tính toán tích phân đường dọc theo các tia song song theo các p hương khác nhau ( bằng cách xoay hệ trục tọa độ xung quanh O theo các giá trị θ khác nhau ), chiều rộng của các tia là 1 pixel. Hình dưới đây biểu diễn 1 hình chiếu đơn giản theo 1 giá trị của góc θ . Hình 2.6.1.2. Hình chiếu đơn giản theo góc θ 8 Công thức tổng quát trên có thể viết lại như sau: ∞ Rθ = ∫ f ( x' cos θ − y' sin θ , x' sin θ + y ' cos θ )dy ' −∞ Với ⎡ x'⎤ ⎡ cosθ ⎢ y '⎥ = ⎢− sin θ ⎣ ⎦ ⎣ sin θ ⎤ ⎡ x ⎤ cosθ ⎥⎦ ⎢⎣ y ⎥⎦ Hình sau sẽ biễu diễn phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học: Hình 2.6.1.3. Phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học 2.6.2. Các bước thực hiện biến đổi radon: B1. Biến đổi ảnh về ảnh nhị phân. B2. Thực hiện biến đổi Radon trên ảnh biên với θ = 0:179 Giá R của biến đổi Radon được biểu diễn như sau: 9 B3. Tìm giá trị lớn nhất của R trong biến đổi Radon. Vị trí các giá trị lớn nhất này tương ứng với các giá trị của đường thẳng trong ảnh ban đầu. 2.6.3. Tìm góc nghiêng và xoay ảnh Ảnh góc Ảnh trắng đen Ảnh có kích Ảnh được xoay thước nhỏ hơn nằm ngang 5000pixels Hình 2.6.3.1. Ảnh biển số sau khi xoay về phương ngang. 10 Hình 2.6.3.2. Thuật giải tìm góc nghiêng biển số 2.6.4. Cắt biển số chính xác 1600 < diện tích vùng trắng < 6100 0.73 < width/height < 0.77 0.6 < số pixel trắng / số pixel đen < 0.7 Hình 2.6.4.1. Biển số sau khi cắt hoàn chỉnh 11 Hình 2.6.4.2. Lưu đồ thuật toán cắt chính xác biển số xe 12 2.7. Phân đoạn ký tự AÛnh RGB cuûa bieån soá Nhị phân biển số xe Ma traän chöùa caùc aûnh cuûa töøng kyù töï Hình 2.7.1. Sơ đồ khối phân đoạn ký tự 2.7.1. Nhị phân biển số xe: Hình 2.7.2. Ảnh sau khi được nhị phân. Chuẩn hóa biển số xe Phaân ñoaïn kyù töï duøng phaân tích giaûn ñoà 13 Hình 2.7.3. Giải thuật nhị phân biển số 14 2.7.2. Chuẩn hóa biển số Biển số được chuẩn hóa về kích thước [50 150], sau đó được lấy bù. Ảnh nhị phân Ảnh chuẩn hóa Hình 2.7.2.1. Ảnh biển số sau khi được chuẩn hóa Hình 2.7.2.2. Thuật giải chuẩn hóa biển số 2.7.3. Phân đoạn ký tự Ma trận binary của biển số chính là ngõ vào của chương trình phân vùng ký tự. Trước khi phân vùng ký tự, ta chia ma trận ảnh biển số thành từng hàng và lần lượt đưa từng hàng vào chương trình phân vùng. Để phân chia thành nhiều ma trận ký tự từ ma trận biển số, ta dựa vào tổng số pixel mức 1 ( mức 1 là màu trắng- màu của ký tự, mức 0 là màu đen – màu của nền).Với ma trận của hàng 2 sau khi đã chia đôi, giữa 2 ký tự có rất ít pixel có mức 1 ( trong trường hợp lý tưởng, thì sẽ là 0 ). Như vậy khi cộng giá trị các pixel theo từng cột, như hình sau, ta thấy gía trị tại các vùng giữa 2 ký tự rất thấp ( đây cũng là tổng 15 số pixel mức 1). Từ đó, giải thuật phân vùng sẽ những vùng này dựa vào giá trị của nó nhỏ hơn những vùng lân cận và sẽ phân chia thành từng vùng. Ở đây, ta sẽ tìm 4 phân vùng tương ứng với 4 ký tự. Hình 2.7.3.1. Tổng số các bít theo 1 hàng của biển số Chương trình có lựa chọn 2 thông số: Min_area và digit_width. Min_area là diện tích cho phép nhỏ nhất của 1 ký tự, là tích của giá trị cột lớn nhất với độ rộng của phân vùng đó. Hình 2.7.3.2. Hình thể hiện thông số Min_area Digit_width là độ rộng tối đa cho phép của 1 phân vùng ký tự. Hình 2.7.3.3. Hình thể hiện thông số Digit_width 16 Kết quả phân vùng các ký tự Hình 2.7.3.4. các ký tự được cắt khỏi biển số Lưu đồ thuật toán phân vùng từng ký tự: Begin Ma trận ảnh BSX Chia đôi BSX Ma trận ảnh Hàng 1 Hàng 2 Phân vùng ký tự Ký tự 1 Ký tự 2 …… Ký tự 7 Số vùng < 8 Tính số phân vùng Tính số phân vùng Số vùng > 8 Chọn 8 phân vùng có diện tích lớn nhất Kết quả End Hình 2.7.3.5. thuật giải phân vùng từng ký tự Ký tự 8 17 2.8. Tìm vị trí cực tiểu Chương trình quét toàn bộ ma trận ảnh đầu vào, tìm vị trí “ khả nghi ”, xóa các vị trí mà khoảng cách với vị trí kế tiếp khá lớn ( lớn hơn khoảng cách cho phép ) thì sẽ thực hiện lại chương trình này trong khoảng 2 vị trí đó để tiếp tục phân thành nhiều vùng nhõ hơn. Hình 2.8.1. tìm vị trí cực tiểu 18 2.9. Nhận dạng ký tự Sau khi thực hiện phân vùng ta sẽ được 8 ma trận tương ứng với 8 ký tự trên 1 hàng biển số. Lần lượt từng ma trận ký tự sẽ được đưa vào chương trình nhận dạng. Kết quả cuối cùng sẽ là 8 ký tự số và chương trình sẽ hiển thị ký tự này. Thực chất, quá trình nhân dạng là quá trình đổi ma trận điểm ảnh của các ký tự thành mã ASCII tương ứng với ký tự đó. Để làm được điều này người ta đem so sánh ma trận của ký tự với tất cả các ma trận trong tập mẫu, ma trận mẫu nào có khả năng giống nhiều nhất thì có chính là ký tự cẩn tìm. Lưu đồ thuật toán nhận dạng ký tự: Begin Num1=[ ] Num2=[ ] Input=[ ] i=1 Input = ma trận thứ i Nhận dạng ký tự thứ i Noron network Kết quả gán vào Num1, N 2 i=i+1 i>8 End Hình 2.9.1. thuật giải nhận dạng ký tự 19 2.10. Mạch điều khiển động cơ Mạch điều khiển động cơ đóng mở barie dùng chuẩn giao tiếp RS232 Hình 2.10.1. Mạch điều khiển động cơ đóng mở barie dùng chuẩn giao tiếp RS232 20 Chương 3. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ KẾT LUẬN 3.1. Kết quả đạt được Mô hình hệ thống bãi giữ xe thông minh bao gồm: Phần cứng là 2 Webcam, board giao tiếp máy tính dùng điều khiển động cơ DC; Phần mềm được thiết kế trên Malab 2008a. Giao diện chính Kết quả đạt được với ảnh load từ cơ sở dữ liệu ảnh
- Xem thêm -