Báo cáo nhận diện biển số xe dùng công nghệ Yolo V5

166

Báo cáo nhận diện biển số xe dùng công nghệ Yolo V5

Phí tải: 200,000 VNĐ

Danh mục: Tài liệu

Loại phí: Có phí

Ngày đăng: 27/10/2025 06:05

Loại file: Chưa xác định

Dung lượng: Chưa xác định

Vui lòng đăng nhập để tải sản phẩm này

Mô tả ngắn

Phát hiện và nhận dạng biển số xe tự động với công nghệ YOLO. Xử lý nhanh, chính xác cho hệ thống giao thông thông...

Mô tả chi tiết

Dự án "Báo cáo nhận diện biển số xe Yolo" là một giải pháp tự động và thông minh dành cho việc quản lý giao thông và an ninh. Ứng dụng này sử dụng mô hình học sâu YOLO (You Only Look Once) tiên tiến để phát hiện và nhận dạng biển số xe từ hình ảnh hoặc video một cách nhanh chóng và chính xác. Sản phẩm hướng đến việc tự động hóa hoàn toàn quy trình, giảm thiểu sự can thiệp thủ công, và cung cấp dữ liệu đầu ra đáng tin cậy cho các hệ thống như thu phí tự động, bãi đỗ xe thông minh, hoặc kiểm soát an ninh.

Hệ thống được trang bị các tính năng chính nổi bật sau:

Phát hiện đối tượng mạnh mẽ: Khả năng xác định chính xác vị trí biển số xe trong nhiều điều kiện môi trường và góc quay khác nhau.
Nhận dạng ký tự (OCR) với độ chính xác cao, trích xuất thông tin chữ và số trên biển số.
Tốc độ xử lý nhanh, gần như theo thời gian thực, nhờ vào kiến trúc tối ưu của mô hình YOLO.
Khả năng xử lý đa dạng nguồn dữ liệu đầu vào, bao gồm file ảnh (JPEG, PNG), video, và luồng video trực tiếp từ camera.
Xuất kết quả rõ ràng, có thể tích hợp dễ dàng vào các hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu lớn hơn.

Để vận hành mã nguồn này, hệ thống cần đáp ứng các yêu cầu tối thiểu sau:

Hệ điều hành: Windows 10/11, Linux (Ubuntu khuyến nghị), hoặc macOS.
Ngôn ngữ lập trình: Python 3.7 trở lên.
Thư viện chính: PyTorch hoặc TensorFlow, OpenCV, NumPy, và các thư viện hỗ trợ OCR.
Phần cứng: Máy tính có GPU (NVIDIA với hỗ trợ CUDA là khuyến nghị) để tăng tốc độ xử lý, RAM tối thiểu 8GB.

Quy trình sử dụng cơ bản rất đơn giản:

Bước 1: Cài đặt môi trường và tất cả các thư viện phụ thuộc được liệt kê trong file requirements.txt.
Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu đầu vào là hình ảnh hoặc video chứa biển số xe cần nhận diện.
Bước 3: Chạy file script chính của dự án (ví dụ: `main.py` hoặc `detect.py`).
Bước 4: Chỉ định đường dẫn đến file đầu vào. Hệ thống sẽ tự động xử lý, hiển thị kết quả nhận diện lên màn hình và có thể lưu kết quả (hình ảnh đã đánh dấu hoặc file văn bản chứa biển số) vào thư mục được chỉ định.