Sự hấp dẫn của việc phát hiện biển số xe
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào để phát hiện biển số xe máy Việt Nam trong ảnh? Đó chính là những điều mà chúng ta sẽ khám phá trong bài viết này. Bài toán phát hiện biển số xe máy Việt Nam không chỉ đơn thuần là một bài toán công nghệ, mà còn là một ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống hàng ngày. Vì vậy, việc hiểu được cách phát hiện biển số xe máy là vô cùng quan trọng.
Chuẩn bị dữ liệu cho bài toán phát hiện
Đánh giá bộ dữ liệu
Trước khi đi vào việc chuẩn bị dữ liệu, chúng ta cần xem xét bộ dữ liệu mà chúng ta sẽ sử dụng. Trong bài viết này, bộ dữ liệu mà chúng ta sử dụng chứa 1750 ảnh biển số xe máy Việt Nam. Bạn có thể tải bộ dữ liệu này từ đường link được cung cấp. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng bộ dữ liệu này có một số đặc điểm nhất định:
- Kích thước các biển số xe không có sự đa dạng, do khoảng cách từ camera đến biển số xe xấp xỉ gần bằng nhau giữa các ảnh.
- Ảnh có độ sáng thấp và gần giống nhau do ảnh được chụp trong hầm chung cư.
Vì vậy, để có thể đạt được kết quả tốt, chúng ta cần làm đa dạng bộ dữ liệu.
Tăng sự đa dạng của bộ dữ liệu
Có một số phương pháp mà chúng ta có thể sử dụng để tăng sự đa dạng của bộ dữ liệu.
Đa dạng kích thước của biển số
Bạn có thể thực hiện đa dạng kích thước của biển số bằng hai cách sau đây:
- Cách 1: Thu nhỏ kích thước biển bằng cách thêm biên kích thước ngẫu nhiên vào ảnh gốc, sau đó resize ảnh bằng kích thước ảnh ban đầu.
- Cách 2: Crop ảnh chứa biển số với kích thước ngẫu nhiên, sau đó resize ảnh bằng kích thước ảnh ban đầu.
Thay đổi độ sáng của ảnh
Bạn cũng có thể thay đổi độ sáng của ảnh bằng cách tăng hoặc giảm giá trị độ sáng. Điều này giúp tăng sự đa dạng của bộ dữ liệu.
Xoay ảnh
Thêm vào đó, bạn cũng có thể xoay ảnh để tạo thêm sự đa dạng trong bộ dữ liệu.
Gán nhãn dữ liệu
Sau khi chuẩn bị bộ dữ liệu, chúng ta cần gán nhãn cho dữ liệu. Điều này giúp mô hình hiểu được thông tin về vị trí và kích thước của biển số xe máy trong ảnh. Trong bài viết này, chúng tôi sử dụng công cụ gán nhãn là labelImg. Sau khi đã gán nhãn, chúng ta sẽ có một file annotation tương ứng với mỗi ảnh. File annotation này chứa thông tin về tọa độ trung tâm và kích thước của biển số xe. Việc này sẽ giúp cho việc huấn luyện mô hình diễn ra hiệu quả hơn.
Huấn luyện mô hình
Sau khi đã chuẩn bị dữ liệu và gán nhãn, chúng ta tiến hành huấn luyện mô hình. Trong bài viết này, chúng tôi sử dụng mô hình YOLO-Tinyv4 kết hợp với darknet để huấn luyện. YOLO-Tinyv4 là một thuật toán phát hiện đối tượng mới nhất và cho kết quả rất tốt. darknet là một framework mã nguồn mở giúp huấn luyện các mô hình YOLO một cách dễ dàng và nhanh chóng.
Trước khi huấn luyện mô hình, chúng ta cần cấu hình darknet để phù hợp với bài toán của chúng ta. Sau đó, chúng ta tiến hành tạo các file cần thiết như obj.names, obj.data, train.txt, valid.txt. Cuối cùng, chúng ta sẽ thực hiện việc huấn luyện mô hình trên Google Colab.
Dự đoán
Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện, chúng ta có thể sử dụng mô hình để dự đoán trên các bức ảnh mới. Kết quả dự đoán sẽ được lưu thành file predictions.jpg.
Đây là một bài toán thú vị và hữu ích, giúp chúng ta thấy được sự ứng dụng của Deep Learning trong phát hiện biển số xe máy Việt Nam. Hy vọng với những hướng dẫn này, bạn có thể áp dụng và nâng cao kiến thức của mình trong lĩnh vực này.
