Source code thuật toán nhận diện biển số xe

103

Source code thuật toán nhận diện biển số xe

Phí tải: 1,400,000 VNĐ

Danh mục: Python

Loại phí: Có phí

Ngày đăng: 23/12/2025 11:21

Loại file: Chưa xác định

Dung lượng: Chưa xác định

Vui lòng đăng nhập để tải sản phẩm này

Mô tả ngắn

Giải pháp AI nhận diện và trích xuất văn bản biển số xe từ hình ảnh, hỗ trợ đa dạng định dạng, chính xác 99%

Mô tả chi tiết

Giới thiệu chung về sản phẩm

Đây là bộ mã nguồn hoàn chỉnh cho một hệ thống nhận diện biển số xe (Automatic License Plate Recognition - ALPR) sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính và học máy. Sản phẩm được thiết kế để tự động phát hiện, cắt tách và nhận dạng ký tự từ hình ảnh hoặc video chứa biển số xe ô tô, xe máy, phục vụ cho các ứng dụng như quản lý bãi đỗ xe, kiểm soát an ninh giao thông, hoặc thu phí tự động. Mã nguồn được phát triển với mục tiêu rõ ràng, cấu trúc module dễ hiểu, giúp nhà phát triển có thể tích hợp, tùy chỉnh và mở rộng một cách linh hoạt.

Các tính năng chính

Phát hiện biển số xe: Sử dụng mô hình học sâu (Deep Learning) hoặc xử lý ảnh truyền thống để xác định vùng chứa biển số từ khung hình đầu vào với độ chính xác cao.
Cắt chỉnh & Tiền xử lý ảnh: Tự động căn chỉnh, làm thẳng và xử lý ảnh biển số (chuyển đổi màu, lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản) để tối ưu cho bước nhận dạng ký tự.
Nhận dạng ký tự (OCR): Áp dụng kỹ thuật Optical Character Recognition (OCR) chuyên biệt hoặc mô hình CNN để nhận diện từng ký tự (chữ số và chữ cái) trên biển số.
Hỗ trợ đa dạng đầu vào: Xử lý được cả hình ảnh tĩnh (JPG, PNG) và luồng video thời gian thực từ camera IP hoặc webcam.
Xuất kết quả linh hoạt: Trả về kết quả nhận diện dưới dạng văn bản (text), có thể kết hợp xuất hình ảnh đánh dấu vùng biển số và ký tự đã nhận diện.

Yêu cầu hệ thống

Hệ điều hành: Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), hoặc macOS.
Ngôn ngữ lập trình: Python 3.7 trở lên.
Thư viện chính: OpenCV, TensorFlow/PyTorch (tùy phiên bản), NumPy, Pillow, và một thư viện OCR như Tesseract OCR hoặc EasyOCR.
Phần cứng đề xuất: CPU đa nhân, RAM tối thiểu 8GB, và GPU (NVIDIA) để tăng tốc xử lý mô hình học sâu nếu có.

Cách sử dụng cơ bản

Quy trình sử dụng mã nguồn khá đơn giản. Đầu tiên, bạn cần cài đặt môi trường Python và tất cả các thư viện phụ thuộc được liệt kê trong file `requirements.txt`. Tiếp theo, chuẩn bị hình ảnh hoặc video nguồn chứa biển số xe. Chạy file chính (ví dụ: `main.py`) và truyền đường dẫn đến file nguồn qua tham số dòng lệnh hoặc c