Sử dụng Ultralytics YOLO11 để nhận dạng biển số xe tự động

Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng, các cải tiến dựa trên Nhận dạng Biển số Tự động (ANPR) đang trở nên phổ biến hơn. Hệ thống ANPR sử dụng thị giác máy tính để tự động đọc biển số xe, nhận dạng và track chúng. Gần đây, những tiến bộ trong AI đã giúp chúng ta có thể nhanh chóng tích hợp các hệ thống này vào cuộc sống hàng ngày . Trên thực tế, bạn có thể đã thấy hệ thống ANPR tại các trạm thu phí hoặc trong quá trình kiểm tra xe quá tốc độ của cảnh sát. 

Nhận dạng biển số xe ngày càng trở nên quan trọng và thị trường hệ thống ANPR toàn cầu dự kiến sẽ đạt 4,8 tỷ đô la vào năm 2027. Một yếu tố trong sự tăng trưởng này là những lợi ích mà ANPR mang lại cho các ứng dụng như quản lý giao thông và an ninh. 

Để đạt được kết quả tốt nhất từ các ứng dụng ANPR , điều quan trọng là phải hiểu các kỹ thuật AI đằng sau các giải pháp này. Ví dụ, phát hiện đối tượng , một nhiệm vụ thị giác máy tính , rất cần thiết để nhận dạng và theo dõi phương tiện một cách chính xác, và đây chính là lúc các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 phát huy tác dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách thức hoạt động của ANPR và cụ thể là cách YOLO11 có thể cải thiện các giải pháp ANPR. 

‍

Cách nhận dạng biển số xe tự động hoạt động

Nhận dạng biển số xe tự động bao gồm một vài bước quan trọng để nhanh chóng và chính xác xác định biển số xe. Hãy cùng tìm hiểu cách các bước này phối hợp với nhau để làm cho quy trình hiệu quả:

• Chụp ảnh: Đầu tiên, máy ảnh được sử dụng để chụp ảnh xe. Những máy ảnh này có thể được lắp đặt ở các vị trí cố định, chẳng hạn như trạm thu phí hoặc gắn trên xe cảnh sát để di động.
  ‍
• Phát hiện biển số xe: Sau đó, các mô hình phát hiện đối tượng như YOLO11 được sử dụng để tìm biển số xe trong hình ảnh.
  ‍
• Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Tiếp theo, OCR được sử dụng để đọc các ký tự trên biển số (trong ảnh), chuyển đổi chúng thành văn bản mà máy có thể đọc được.
  ‍
• Tra cứu cơ sở dữ liệu: Dữ liệu văn bản sau đó được kiểm tra so với cơ sở dữ liệu để xác nhận thông tin biển số.

‍

Hệ thống ANPR thường phải đối mặt với những thách thức như ánh sáng kém, thiết kế tấm khác nhau và điều kiện môi trường khắc nghiệt . YOLO11 có thể giúp giải quyết những lo ngại này bằng cách tăng cường độ chính xác và tốc độ phát hiện, ngay cả trong điều kiện khó khăn. Với các mô hình như YOLO11 , ANPR có thể hoạt động đáng tin cậy hơn, giúp việc nhận dạng biển số xe theo thời gian thực trở nên dễ dàng hơn, dù ngày hay đêm, hay trong điều kiện thời tiết xấu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách sử dụng YOLO11 để đạt được những cải tiến này.

Làm sao YOLO11 có thể nâng cao hệ thống ANPR

Ultralytics YOLO11 lần đầu tiên được giới thiệu tại Ultralytics ' Sự kiện kết hợp thường niên , YOLO Vision 2024 (YV24) . Là một mô hình phát hiện đối tượng hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực, YOLO11 là một lựa chọn tuyệt vời để cải thiện các sáng kiến như hệ thống ANPR. YOLO11 cũng phù hợp cho các ứng dụng AI biên . Điều này cho phép các giải pháp ANPR được tích hợp với YOLO11 để hoạt động hiệu quả, ngay cả khi kết nối mạng không ổn định. Do đó, hệ thống ANPR có thể hoạt động liền mạch ở những vị trí xa xôi hoặc khu vực có kết nối hạn chế.

YOLO11 cũng mang lại những cải tiến về hiệu quả so với các phiên bản trước. Ví dụ, YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình ( mAP ) cao hơn trên tập dữ liệu COCO với số lượng tham số ít hơn 22% so với YOLOv8m . Với YOLO11 Hệ thống ANPR có thể xử lý nhiều thách thức khác nhau như điều kiện ánh sáng thay đổi, thiết kế biển số đa dạng và phương tiện di chuyển tốt hơn, mang lại khả năng nhận dạng biển số xe đáng tin cậy và hiệu quả hơn.

‍

Nếu bạn đang thắc mắc làm thế nào để sử dụng YOLO11 trong dự án ANPR của mình, thì câu trả lời rất đơn giản. Các biến thể của mô hình YOLO11 hỗ trợ phát hiện đối tượng đã được đào tạo trước trên tập dữ liệu COCO . Các mô hình này có thể detect 80 loại đối tượng khác nhau, chẳng hạn như ô tô , xe đạp và động vật . Mặc dù biển số xe không nằm trong các nhãn được đào tạo sẵn, người dùng vẫn có thể dễ dàng tùy chỉnh nhãn. YOLO11 ĐẾN detect biển số xe bằng gói Python Ultralytics hoặc nền tảng Ultralytics HUB không cần mã . Người dùng có thể linh hoạt tạo hoặc sử dụng bộ dữ liệu biển số xe chuyên dụng để tạo ra các hệ thống được đào tạo riêng. YOLO11 mô hình hoàn hảo cho ANPR.

Ứng dụng của hệ thống ANPR tích hợp với YOLO11

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng khác nhau trong đó ANPR và YOLO11 có thể được sử dụng cùng nhau để cải thiện hiệu quả và độ chính xác.

Phát hiện biển số xe theo thời gian thực cho giao thông và thực thi pháp luật

Ở những thành phố đông đúc với xe cộ di chuyển qua các ngã tư và đường cao tốc, cảnh sát giao thông phải quản lý tình trạng tắc nghẽn, giám sát các vi phạm giao thông và đảm bảo an toàn công cộng . ANPR, khi được tích hợp với YOLO11 , có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong những nỗ lực này. Bằng cách nhận dạng biển số xe ngay lập tức, cơ quan chức năng có thể theo dõi lưu lượng giao thông, thực thi luật giao thông và nhanh chóng xác định các phương tiện vi phạm. Ví dụ, các phương tiện chạy quá tốc độ có thể dễ dàng bị xử lý. 

‍

Nhìn chung, ANPR với YOLO11 có thể tự động hóa các tác vụ mà nếu không sẽ đòi hỏi nỗ lực thủ công. Nó có thể detect xe vượt đèn đỏ và quản lý hoạt động của trạm thu phí. Việc tự động hóa các nhiệm vụ này không chỉ giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn mà còn giảm tải khối lượng công việc cho cảnh sát giao thông, cho phép họ tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.

Trong thực thi pháp luật, YOLO11 và ANPR có thể phối hợp với nhau để track các phương tiện bị đánh cắp và xác định những phương tiện bị gắn cờ có hoạt động đáng ngờ. YOLO11 Tính năng phát hiện theo thời gian thực đảm bảo xe được nhận dạng nhanh chóng và đáng tin cậy, ngay cả khi xe đang di chuyển nhanh. Khả năng này giúp cải thiện an toàn công cộng bằng cách cho phép phản ứng nhanh hơn và thực thi pháp luật hiệu quả hơn.

Hệ thống quản lý bãi đỗ xe tiên tiến và ANPR

Một ứng dụng thú vị khác của ANPR với YOLO11 nằm trong hệ thống quản lý bãi đậu xe . Ví dụ, nó cho phép các bãi đậu xe nơi xe có thể ra vào mà không cần tài xế phải tương tác với máy bán vé hoặc nhân viên. Hệ thống đỗ xe ANPR sử dụng YOLO11 có thể giúp cho quá trình nhập, xuất và thanh toán diễn ra suôn sẻ.

‍

Khi một chiếc xe tiến đến cổng vào, ANPR được cung cấp bởi YOLO11 Nhận dạng biển số xe ngay lập tức. Hệ thống sau đó sẽ đối chiếu biển số với cơ sở dữ liệu đã đăng ký trước hoặc tạo một thông tin mới. Cổng tự động mở, cho phép xe vào mà không cần bất kỳ thao tác thủ công nào. Quy trình được rút ngắn mang lại trải nghiệm thuận tiện hơn cho tài xế.

Tương tự, khi xe rời đi, hệ thống sẽ tự động nhận diện biển số xe bằng YOLO11 . Hệ thống sẽ tính toán thời gian đỗ xe và tự động xử lý thanh toán nếu xe đã được đăng ký phương thức thanh toán. Việc tự động hóa này giúp loại bỏ nhu cầu sử dụng máy thanh toán vật lý và giúp giảm ùn tắc tại các lối ra, đặc biệt là vào những giờ cao điểm.

YOLO11 khả năng của 's để detect Việc quản lý biển số xe chính xác và theo thời gian thực là chìa khóa để hệ thống quản lý bãi đỗ xe này hoạt động trơn tru. Không chỉ giúp việc đỗ xe thuận tiện hơn, nó còn giúp người vận hành quản lý cơ sở vật chất tốt hơn bằng cách giảm thiểu lao động thủ công và cải thiện lưu lượng giao thông.

Sử dụng ANPR để kiểm soát truy cập trong hệ thống an ninh

Hệ thống ANPR được tích hợp với YOLO11 là một lựa chọn tuyệt vời để quản lý quyền truy cập vào các khu vực an ninh như khu dân cư có cổng bảo vệ, khuôn viên công ty và các cơ sở hạn chế. Bằng cách sử dụng ANPR, các địa điểm này có thể tự động hóa an ninh, đảm bảo chỉ những phương tiện được ủy quyền mới được phép vào.

‍

Nó tương tự như hệ thống quản lý bãi đỗ xe mà chúng ta đã thảo luận trước đó. Sự khác biệt chính là hệ thống kiểm tra biển số so với danh sách các phương tiện được ủy quyền. Nếu xe được chấp thuận, cổng sẽ tự động mở, cung cấp quyền truy cập liền mạch cho cư dân, nhân viên hoặc khách truy cập đồng thời giữ an ninh chặt chẽ. Quá trình này làm giảm nhu cầu kiểm tra thủ công, cho phép nhân viên an ninh tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.

Hệ thống ANPR là một phần quan trọng của tương lai của các thành phố thông minh

Bây giờ chúng ta đã xem qua một số ứng dụng của hệ thống ANPR được tích hợp với YOLO11 , hãy cùng suy nghĩ về những ứng dụng này theo cách kết nối hơn. 

Ngoài việc là các ứng dụng riêng lẻ, lợi thế của chúng thực sự tỏa sáng khi chúng được xem như một giải pháp gắn kết trong cơ sở hạ tầng đô thị cho các thành phố thông minh. Khi các thành phố phát triển để trở nên thông minh hơn, các hệ thống ANPR đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong cơ sở hạ tầng đô thị.

Ví dụ: hãy xem xét một thành phố thông minh nơi ANPR được sử dụng để quản lý giao thông, cấp quyền truy cập an toàn và hợp lý hóa việc đỗ xe cùng một lúc. Một chiếc xe có thể được phát hiện khi nó đi vào thành phố, được theo dõi trong suốt quá trình di chuyển, được cấp quyền truy cập vào các khu vực hạn chế và được phép đỗ xe mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. 

Bằng cách tích hợp các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 ANPR có thể giúp quản lý giao thông hiệu quả hơn, tăng cường an ninh và cải thiện an toàn công cộng. Các hệ thống này cho phép giám sát theo thời gian thực, xử lý quy trình tự động và ra quyết định dựa trên dữ liệu, những yếu tố thiết yếu để quản lý sự phức tạp ngày càng tăng của các thành phố hiện đại. 

Một cái nhìn cuối cùng về ANPR với YOLO11 

Hệ thống ANPR đang trở nên thiết yếu đối với cơ sở hạ tầng đô thị hiện đại và việc tích hợp các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 khiến chúng thậm chí còn có lợi hơn. YOLO11 Nâng cao ANPR với độ chính xác, khả năng xử lý thời gian thực và khả năng thích ứng tốt hơn, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng thành phố thông minh. Từ việc cải thiện quản lý giao thông và thực thi pháp luật đến tự động hóa việc đỗ xe và truy cập an toàn, YOLO11 Hệ thống ANPR được hỗ trợ bởi AI mang lại hiệu quả và độ tin cậy cao. Khi các thành phố trở nên thông minh hơn, những giải pháp này có thể sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi cuộc sống đô thị và hỗ trợ tương lai của cơ sở hạ tầng thông minh.

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀