Đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng học máy xây dựng web app phát hiện và theo dõi biển số xe trong ảnh

Đồ án tốt nghiệp này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng học máy để xây dựng một web app có khả năng phát hiện và theo dõi biển số xe trong ảnh. Bài toán này có nhiều ứng dụng thực tế như hệ thống thu phí tự động, giám sát giao thông và quản lý bãi đỗ xe thông minh. Đồ án hướng đến mục tiêu đạt độ chính xác 80% trong nhận dạng biển số, đồng thời xây dựng một web app dễ sử dụng, chia sẻ và có tiềm năng thương mại hóa.

Sinh viên và các nhà phát triển quan tâm đến lĩnh vực học máy và thị giác máy tính, đặc biệt là ứng dụng nhận diện biển số xe.

Đồ án trình bày các phương pháp giải quyết bài toán nhận diện biển số xe (License Plate Detection - LPD), bao gồm cả phương pháp phân loại ảnh truyền thống và phương pháp dựa trên học sâu. Trong đó, tập trung vào mô hình YOLOv5, một mạng nơ-ron tích chập (CNN) một giai đoạn, để phát hiện và nhận diện biển số xe. Đồ án cũng đề cập đến các bước xử lý ảnh sử dụng thư viện OpenCV để tăng độ tương phản, làm phẳng và xoay ảnh, từ đó cải thiện độ chính xác của quá trình nhận diện. Hệ thống được xây dựng kết hợp server Flask (Python) để xử lý ảnh và video, cùng với server Laravel (PHP) để quản lý yêu cầu và hàng đợi (message queue), đảm bảo khả năng chịu tải và ổn định của ứng dụng web. Các chức năng chính của web app bao gồm nhận diện biển số xe trên ảnh, video và nhiều ảnh cùng lúc. Đồ án cũng đánh giá tính ứng dụng thực tế của sản phẩm và đưa ra kết luận về ưu nhược điểm của phương pháp và hệ thống đã xây dựng.