TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Luận án, Luận văn
  • Ký hiệu PL/XG: 006.31 T7721
    Nhan đề: Phát triển hệ thống nhận diện biển số xe dựa trên nền tảng học sâu :
DDC 006.31
Tác giả CN Trần, Ngọc Minh Vy
Nhan đề Phát triển hệ thống nhận diện biển số xe dựa trên nền tảng học sâu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Trần Ngọc Minh Vy; Nguyễn Kim Quốc, Võ Thị Hồng Thắm hướng dẫn
Thông tin xuất bản Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
Mô tả vật lý xiv, 62 tr. : hình ảnh; sơ đồ ; 29 cm.
Tóm tắt Các mô hình YOLO từ phiên bản v8 đến v10 đã có những cải tiến vượt bậc trong việc nhận diện đối tượng theo thời gian thực. YOLO v8 mang lại sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, phù hợp với các hệ thống yêu cầu xử lý nhanh như giám sát giao thông. YOLO v9 được nâng cấp với khả năng phát hiện chính xác hơn trong các tình huống phức tạp, xử lý tốt hơn các biển số bị che khuất một phần hoặc bị mờ do điều kiện môi trường. YOLO v10, phiên bản mới nhất, tiếp tục tối ưu hóa tốc độxử lý và giảm thiểu lỗi nhận diện, đồng thời cải thiện khả năng học sâu để xử lý tốt hơn các biển số có độ phân giải thấp hoặc bị biến dạng. Bên cạnh đó, mô hình SSD cũng là một lựa chọn lý tưởng nhờ vào khả năng phát hiện đối tượng chính xác mà vẫn duy trì tốc độ xử lý cao. SSD hoạt động tốt trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế, giúp triển khai hệ thống nhận diện biển số xe một cách linh hoạt trên nhiều nền tảng, từ camera giám sát giao thông cho đến hệ thống nhúng trong bãi đỗ xe thông minh. Việc sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn mang lại khả năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Các thuật toán này có thể tự động thích nghi với nhiều loại biển số khác nhau, từ biển số xe cá nhân, xe tải đến biển số đặc biệt của các tổ chức chính phủ. Hơn nữa, với khả năng học sâu và tối ưu hóa liên tục, hệ thống nhận diện biển số xe có thể cập nhật và cải thiện theo thời gian, nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện vi phạm giao thông, hỗ trợ công tác điều tra và quản lý phương tiện.
Từ khóa tự do Hệ thống nhận diện
Từ khóa tự do Học sâu
Từ khóa tự do Biển số xe
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Nguyễn, Kim Quốc
Tác giả(bs) CN Võ, Thị Hồng Thắm
Địa chỉ 300Q12_Kho Luận án, luận văn(1): 099716
000 00000nam#a2200000u##4500
00157042
0023
0042A50E417-FA52-491D-8013-8D8C2A0608A3
005202510100912
008250921s2025 vm vie
0091 0
039|a20251010091224|bbacntp|c20251007141859|dbacntp|y20250921105955|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a006.31|bT7721
100 |aTrần, Ngọc Minh Vy
245 |aPhát triển hệ thống nhận diện biển số xe dựa trên nền tảng học sâu : |bĐề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / |cTrần Ngọc Minh Vy; Nguyễn Kim Quốc, Võ Thị Hồng Thắm hướng dẫn
260 |aTp.Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2025
300 |axiv, 62 tr. : |bhình ảnh; sơ đồ ; |c29 cm.
502 |aThư mục cuối trang
520 |aCác mô hình YOLO từ phiên bản v8 đến v10 đã có những cải tiến vượt bậc trong việc nhận diện đối tượng theo thời gian thực. YOLO v8 mang lại sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, phù hợp với các hệ thống yêu cầu xử lý nhanh như giám sát giao thông. YOLO v9 được nâng cấp với khả năng phát hiện chính xác hơn trong các tình huống phức tạp, xử lý tốt hơn các biển số bị che khuất một phần hoặc bị mờ do điều kiện môi trường. YOLO v10, phiên bản mới nhất, tiếp tục tối ưu hóa tốc độxử lý và giảm thiểu lỗi nhận diện, đồng thời cải thiện khả năng học sâu để xử lý tốt hơn các biển số có độ phân giải thấp hoặc bị biến dạng. Bên cạnh đó, mô hình SSD cũng là một lựa chọn lý tưởng nhờ vào khả năng phát hiện đối tượng chính xác mà vẫn duy trì tốc độ xử lý cao. SSD hoạt động tốt trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế, giúp triển khai hệ thống nhận diện biển số xe một cách linh hoạt trên nhiều nền tảng, từ camera giám sát giao thông cho đến hệ thống nhúng trong bãi đỗ xe thông minh. Việc sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn mang lại khả năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Các thuật toán này có thể tự động thích nghi với nhiều loại biển số khác nhau, từ biển số xe cá nhân, xe tải đến biển số đặc biệt của các tổ chức chính phủ. Hơn nữa, với khả năng học sâu và tối ưu hóa liên tục, hệ thống nhận diện biển số xe có thể cập nhật và cải thiện theo thời gian, nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện vi phạm giao thông, hỗ trợ công tác điều tra và quản lý phương tiện.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aHệ thống nhận diện
653 |aHọc sâu
653 |aBiển số xe
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aCông nghệ thông tin
700 |aNguyễn, Kim Quốc|cTS|eHướng dẫn
700|aVõ, Thị Hồng Thắm|cTS|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Kho Luận án, luận văn|j(1): 099716
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach_2025/57042_phattrienhethongnhandienbiensoxeduatrennentanghocsauthumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 099716 Q12_Kho Luận án, luận văn 006.31 T7721 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào