BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  25,975,424
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

73

Kỹ thuật giao thông vận tải

Phạm Văn Khoa(1), Trần Nhật Quang, Lê Nguyễn Gia Bảo, Nguyễn Quốc Ninh

Xây dựng hệ thống gửi xe tự động sử dụng thị giác máy tính

Developing an automatic motorbike keeping system

Tạp chí Khoa học và Công nghệ (Đại học Đà Nẵng)

2022

11.1

51-56

1859-1531

Bãi xe tự động, So khớp khuôn mặt, Phát hiện đối tượng, Khoảng cách cosine, Arcface

Automatic motorbike keeping system, Face matching, Object detection, Cosine distance, Arcface

Các hệ thống giữ xe phổ biến hiện nay chỉ thu thập và hiển thị thông tin biển số còn việc xác thực khuôn mặt người gởi thuộc về con người. Việc xác thực thủ công dẫn đến nhiều hạn chế như chiếm thời gian, dễ gây ùn tắc, có thể có sai sót khi sức khỏe con người không tốt, chi phí nhân công cao. Nghiên cứu này như là giải pháp cho vấn đề trên khi triển khai một hệ thống bãi giữ xe máy tự động ứng dụng các thuật toán xử lý và nhận dạng hình ảnh khuôn mặt và biển số xe. Độ chính xác của hệ thống được đánh giá trên tập dữ liệu thu thập được từ bãi xe thực tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy, hệ thống có độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh khi có thể khoanh vùng và nhận diện 93% các biển số xe, tỉ lệ xác định và so khớp khuôn mặt của người gửi và lấy xe là 84%. Khi so sánh với các hệ thống đang tồn tại, hệ thống được đề xuất có tính bảo mật và tin cậy cao.

In Vietnam, current popular parking management systems only collect and display license plate data, leaving humans to verify the driver's identity. Manual authentication has several disadvantages, including longer processing times, congestion, unexpected mistakes when human health is poor, and high labor costs as well. In this study, we provided a solution to the above problem when deploying an automatic motorcycle keeping system that uses artificial neural networks to process and recognize facial images and license plates. The accuracy of the system is evaluated using data collected from the real motorbike keeping lot. The system has high accuracy and fast processing speed when it is able to recognize 93% of license plates, and the rate of identification and matching of the sender and receiver's faces is as high as 84%. The proposed system outperforms current technologies in terms of reliability and safety.

TTKHCNQG, CVv 465

Xem toàn văn