Phát triển hệ thống thu phí thông minh sử dụng phương pháp học sâu với mạng Neural tích chập

1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

--------∞0∞--------

LÊ NGUYỄN HỒ HẢI NGÂN

PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THU PHÍ THÔNG MINH

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU

VỚI MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP

LUẬN VĂN THẠC SĨ

KHOA HỌC MÁY TÍNH

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022

2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

--------∞0∞--------

LÊ NGUYỄN HỒ HẢI NGÂN

PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG THU PHÍ THÔNG MINH

SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU

VỚI MẠNG NEURAL TÍCH CHẬP

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số chuyên ngành: 8 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

KHOA HỌC MÁY TÍNH

Giảng viên hướng dẫn: TS. GVCC. LÊ XUÂN TRƯỜNG

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

GIẤY XÁC NHẬN

Tôi tên là: Lê Nguyễn Hồ Hải Ngân

Ngày sinh: 19/12/1985 Nơi sinh: Long An

Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã học viên: 1884801010006

Tôi đồng ý cung cấp toàn văn thông tin luận văn tốt nghiệp hợp lệ về bản quyền cho

Thư viện trường đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh. Thư viện trường đại học Mở

Thành phố Hồ Chí Minh sẽ kết nối toàn văn thông tin luận văn tốt nghiệp vào hệ thống

thông tin khoa học của Sở Khoa học và Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh.

Ký tên

Lê Nguyễn Hồ Hải Ngân

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Phát triển hệ thống thu phí thông minh sử dụng

phương pháp học sâu với mạng neural tích chập” là bài nghiên cứu của chính tôi.

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam

đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố

hoặc được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác.

Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận

văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định.

Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các

trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác.

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2022

Lê Nguyễn Hồ Hải Ngân

ii

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin cảm ơn Ban Giám Hiệu trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ

Chí Minh đã tạo môi trường học tập tốt và thuận lợi cho học viên các lớp cao học của

Trường. Cảm ơn quý Thầy Cô đã tận tâm chỉ dạy và hướng dẫn tất cả học viên nói

chung và bản thân em nói riêng. Em rất vinh dự được học tập những kiến thức và

kinh nghiệm quý báu của quý Thầy như PGS. TS. Trần Vĩnh Phước, PGS. TS. Đỗ

Phúc, TS. Nguyễn Tiến Đạt, TS. Trương Hoàng Vinh, PGS. TS. Vũ Tình … cùng

nhiều Thầy Cô khác.

Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn Thầy, TS. GVCC. Lê Xuân Trường đã

trực tiếp giảng dạy cũng như hướng dẫn em trong suốt quá trình thực hiện luận văn.

Một lần nữa, em xin cảm ơn quý Thầy Cô - những người anh hùng vẻ vang

như Bác Hồ đã từng nói: “Người thầy giáo tốt, người thầy giáo xứng đáng là người

thầy vẻ vang nhất, dù tên tuổi không đăng trên báo, không được thưởng huân chương.

Song những người thầy giáo tốt là những người anh hùng vô danh. Đây là một điều

rất vẻ vang, nếu không có thầy giáo dạy dỗ cho con em nhân dân thì làm sao mà xây

dựng Chủ nghĩa Xã hội được. Vì vậy nghề thầy giáo rất quan trọng, rất vẻ vang.”

Học viên

Lê Nguyễn Hồ Hải Ngân

iii

TÓM TẮT

Trong những năm gần đây, ngành công nghệ thông tin đã có những bước tiến

vượt bậc, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các nghiên cứu về trí tuệ nhân

tạo được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có giao thông thông minh.

Ở Việt Nam, năm 2017, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành quyết định số

07/2017/QĐ-TTg về việc thu giá dịch vụ sử dụng đường bộ theo hình thức điện tử tự

động không dừng. Bên cạnh đó, TP. Hồ Chí Minh sẽ thu phí ô tô vào trung tâm trong

giai đoạn 2021-2025, với dự kiến 34 trạm thu phí tạo thành vành đai khép kín khu

vực trung tâm thành phố, và một số trục giao thông chính bên ngoài. Tính cấp thiết

trên cũng là cơ sở để tác giả chọn đề tài “Phát triển hệ thống thu phí thông minh sử

dụng phương pháp học sâu với mạng neural tích chập”.

Hệ thống thu phí thông minh được tác giả xây dựng với 3 cụm chức năng chính là

cụm thu hình ảnh, cụm xử lý hình ảnh, và cụm tính cước:

- Cụm thu hình ảnh: gồm các camera được đặt cố định tại mỗi trạm kiểm soát

thu phí để thu tín hiệu hình ảnh. Video thu được sẽ truyền vào server để lưu

trữ. Server này có thể tiếp nhận video từ nhiều camera khác nhau, đóng vai trò

lưu trữ video, đồng thời cũng là Streaming server, có khả năng cung cấp video

theo thời gian thực của các camera thông qua giao thức RTSP.

- Cụm Xử lý hình ảnh: được cấu thành bởi 2 mô hình deep learning là mô hình

Xử lý biển số và mô hình Xử lý ký tự:

o Mô hình Xử lý biển số: được xây dựng dựa trên mô hình YOLOv5 kết

hợp DeepSORT để phát hiện biển số xe theo vết biển số đã phát hiện.

Khi nhận dữ liệu video đầu vào, mô hình Xử lý biển số thực hiện việc

phát hiện biển số, theo vết và tách biển số. Kết quả đầu ra của mô hình

Xử lý biển số là ảnh biển số của phương tiện.

o Mô hình Xử lý ký tự: giữ vai trò phát hiện và nhận diện ký tự biển số

xe, được xây dựng dựa trên mô hình YOLOv5, được huấn luyện theo