Biển Số Xe Màu Gì

Tổng hợp các bài viết thuộc chủ đề Biển Số Xe Màu Gì xem nhiều nhất, được cập nhật mới nhất ngày 17/01/2021 trên website Sachlangque.net. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung Biển Số Xe Màu Gì để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Cho đến thời điểm hiện tại, chủ đề này đã đạt được 4.950 lượt xem.

Có 114 tin bài trong chủ đề【Biển Số Xe Màu Gì】

【#1】Cà Mau Và Biển Số Xe Thành Phố Và Các Huyện Là Gì?

Giới thiệu đôi nét về Cà Mau

Cà Mau là một tỉnh ven biển ở cực nam của Việt Nam, nằm trong khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam

Cà Mau là một vùng đất trẻ, mới được khai phá khoảng trên 300 năm. Vùng đất Cà Mau ngày xưa được Mạc Cửu dẫn người Hoa đến khai phá. Sau khi Mạc Cửu dâng toàn đất này thần phục Nhà Nguyễn, Mạc Thiên Tứ con của Mạc Cửu đã vâng lệnh triều đình Chúa Nguyễn lập ra đạo Long Xuyên. Qua nhiều lần thay đổi về hành chính, đến ngày 1 tháng 1 năm 1997, tỉnh Cà Mau được tái lập theo Nghị quyết của Quốc hội khóa IX, kỳ họp thứ 10. Ngày 6 tháng 11 năm 1996 về việc điều chỉnh địa giới hành chính, chia tách tỉnh Minh Hải thành tỉnh Cà Mau và tỉnh Bạc Liêu.

Tên gọi Cà Mau được hình thành do người Khmer gọi tên vùng đất này là “Tưk Kha-mau” (tiếng Khmer: តឹកខ្មៅ), có nghĩa là nước đen. Do Nước đen là màu nước đặc trưng do lá tràm của thảm rừng tràm U Minh bạt ngàn rụng xuống làm đổi màu nước. Cà Mau là xứ đầm lầy ngập nước, có nhiều bụi lác mọc tự nhiên và hoang dã. Chính vì lẽ đó từ thuở xưa đã có câu ca dao:

Cà Mau là xứ quê mùa

Muỗi bằng gà mái, cọp tùa bằng trâu

- Ca dao Việt Nam

Giao thông Cà Mau

Tỉnh Cà Mau có quốc lộ 1 và quốc lộ 63 và quốc lộ Quản Lộ – Phụng Hiệp nằm cách Thành phố Hồ Chí Minh 380 km và thành phố Cần Thơ 180 km. Từ Thành phố Cà Mau có thể đi lại các tỉnh vùng đồng bằng sông Cửu Long dễ dàng. Các sông lớn như sông Bảy Háp, sông Gành Hào, sông Đốc, sông Trẹm… rất thuận tiện cho giao thông đường thủy đi lại khắp vùng đồng bằng sông Cửu Long và Thành phố Hồ Chí Minh.

Về phía hàng không thì Cà Mau có sân bay Cà Mau, với chuyến bay từ Cà Mau đến Thành phố Hồ Chí Minh đã được mở rộng và nâng cấp, rút ngắn thời gian đi lại. Các sân bay cũ ở Năm Căn, Hòn Khoai khi có nhu cầu và điều kiện có thể khôi phục và đưa vào sử dụng. Cảng Năm Căn là cảng quan trọng trong hệ thống cảng ở đồng bằng sông Cửu Long. Cảng được đầu tư xây dựng ở vị trí vòng cung đường biển của vùng Đông Nam Á. Cảng Năm Căn có nhiều điều kiện thuận lợi trong việc mở rộng giao thương với các nước trong vùng như: Singapore, Indonesia, Malaysia… Hiện nay, năng lực hàng hóa thông qua cảng trên 10.000 tấn/năm.

Du lịch Cà Mau

Khách du lịch đến thành phố Cà Mau có thể đi bằng đường bộ (350 km từ Thành phố Hồ Chí Minh) và đường sông (130 km từ Cần Thơ), đường hàng không tại sân bay Cà Mau. Các địa điểm tham quan là Đất Mũi, Hòn Khoai, Công viên văn hóa 19/5 nổi tiếng. Thành phố có chùa Khmer và chùa người Hoa. Đến với Cà Mau du khách sẽ được thưởng thức nhiều món ăn ngon như Bánh tầm cay, lẩu mắm, bún mắm, ba khía muối,… Đặc biệt món bánh tầm cay trứ danh vùng đồng bằng sông Cửu Long làm cho du khách thích thú với khẩu vị lạ, màu sắc đẹp mắt và rất mặn mà, sâu sắc làm cho người ăn nhớ mãi khi đặt chân đến Cà Mau.

Món bánh tầm cay ăn kèm cùng rau sống như giá, rau thơm,… tạo cho món bánh tầm thêm ấn tượng và đỡ ngán hơn. Bánh tầm cay có nhiều loại cho du khách thỏa thích lựa chọn như: xíu mại thịt, cánh gà, đùi gà, mề gà, huyết… và ăn kèm cùng bánh quẩy.

Những địa chỉ bán bánh tầm cay nổi tiếng ở Cà Mau:

  • Quán Đạo đường Bùi Thị Xuân, phường 4
  • Quán Lan đường Bùi Thị Xuân, phường 4
  • Quán A Xi Giá dưới chân cầu Phan Ngọc Hiển, phường 2.

Bản đồ tỉnh Cà Mau

Bản đồ tỉnh Cà Mau theo Google Map

Tỉnh Cà Mau là mảnh đất tận cùng của tổ quốc với 3 mặt tiếp giáp với biển:

  • Phía Đông giáp với Biển Đông
  • Phía Tây và phía Nam giáp với vịnh Thái Lan
  • Phía Bắc giáp với các tỉnh Bạc Liêu, Kiên Giang

Biển số xe thành phố Cà Mau và các huyện

Theo Thông tư 15/2014/TT-BCA qui định về đăng ký xe do Bộ Công An ban hành ngày 04/04/2014 có kèm theo phụ lục số 02 về ký hiệu biển số xe ô tô – mô tô trong nước thì Biển số xe của tỉnh Cà Mau là 69

Biển số xe 69 do Phòng CSGT công an tỉnh Cà Mau quản lý và cấp cho các phương tiện giao thông cơ giới đường bộ trên địa bàn tỉnh.Tỉnh Cà Mau gồm có thành phố Cà Mau và 8 huyện, mỗi nơi sẽ có các ký hiệu biển số xe mô tô khác nhau để phân biệt. Cụ thể như sau:

Biển số mô tô (xe máy):

Biển số xe mô – tô phân khối lớn trên 175cc: 69-A1

Biển số xe ô tô: 69A, 69B, 69C, 69D, 69LD.


【#2】Đổi Biển Số Xe Màu Vàng: Cần Đơn Giản Hóa Thủ Tục Và Hỗ Trợ Mức Phí

Phân biệt rõ ràng xe kinh doanh và xe cá nhân

Chủ tịch Hội đồng quản trị Tập đoàn Mai Linh – ông Hồ Huy – cho biết, đổi biển số ôtô kinh doanh vận tải là một sự tiến bộ của xã hội. Nhiều nước trên thế giới đã áp dụng, tạo sự công bằng cho hoạt động kinh doanh vận tải. Người kinh doanh dùng phương tiện kinh doanh, mua xe để hợp tác kinh doanh hay mua xe để sử dụng cá nhân được phân biệt một cách rõ ràng.

Ông Hồ Huy cũng cho hay, là doanh nghiệp (DN) hoạt động trong ngành vận tải hành khách, Tập đoàn Mai Linh sẵn sàng xung phong áp dụng Thông tư 58/2020 đầu tiên và làm càng sớm càng tốt để khách hàng, người dân và các cơ quan quản lý Nhà nước nhìn DN kinh doanh vận tải ở góc độ minh bạch, công bằng và có trách nhiệm với xã hội. Cùng với đó, hình ảnh giữa xe cá nhân và xe kinh doanh cũng được phân biệt rõ ràng hơn.

Theo đề xuất, chi phí thay đổi biển số vào khoảng 150.000 đồng/xe. Các chuyên gia giao thông cho rằng, hiện cả nước có khoảng 1,6 triệu xe ôtô kinh doanh vận tải, tổng chi phí đổi biển số cũng khoảng vài trăm tỉ đồng. Tuy nhiên về lâu dài, Nhà nước sẽ thu về hàng nghìn tỉ đồng tiền thuế từ cá nhân và DN kinh doanh vận tải theo quy định của pháp luật. Vì vậy, Nhà nước nên nghiên cứu, xem xét đơn giản hoá các thủ tục đổi biển số cùng mức chi phí hợp lý để tạo điều kiện cho DN thực hiện.

Ông Nguyễn Công Hùng – Phó Chủ tịch Hiệp hội Vận tải ôtô Việt Nam, Chủ tịch Hiệp hội taxi Hà Nội – cho rằng, việc xe ôtô kinh doanh vận tải phải chuyển sang biển số màu vàng để phân biệt với ôtô không kinh doanh vận tải phải xem xét toàn diện cơ sở pháp lý và thực tiễn. Hiện tại Việt Nam, những xe ôtô tham gia kinh doanh vận tải như taxi, xe từ 4-7 chỗ ngồi ứng dụng công nghệ gọi xe kiểu Grab hay loại xe limousine cũng có biển số như xe cá nhân… Những xe này chạy trên đường rất khó phân biệt và quản lý. Vì thế, nhiều tuyến đường cấm xe taxi, xe Grab hoạt động, nhưng những xe này vẫn đi vào khiến lực lượng chức năng rất khó phát hiện để xử lý.

Quản lý phương tiện chống thất thu thuế

Thông tư 58/2020 tại điểm Đ, Khoản 6, Điều 25 quy định ôtô kinh doanh vận tải bao gồm xe taxi, xe công nghệ, xe khách, xe tải… phải có biển số nền màu vàng, chữ và số màu đen, kể từ ngày 1.8.2020. Với các xe đã cấp biển trắng và đang hoạt động sẽ buộc phải chuyển sang biển vàng, hạn cuối vào ngày 31.12.2021.

Từ ý kiến đóng góp của người dân, các cơ quan quản lý… Cục Cảnh sát giao thông (CSGT) – Bộ Công an cho phép phương tiện kinh doanh vận tải được chọn giữ nguyên số khi đổi sang biển vàng. Trường hợp nếu đổi sang bộ số mới sẽ có biển và đăng ký xe ngay khi hồ sơ hợp lệ.

Các chuyên gia giao thông nói rằng, nhiều năm nay, việc các xe ôtô kinh doanh vận tải hoạt động trá hình kiểu “xe dù”, “bến cóc” để trốn trách nhiệm thực hiện các nghĩa vụ về thuế, phí. Đặc biệt là việc cố tình đi vào khu vực không được phép hoạt động gây ách tắc giao thông mà không phát hiện xử lý và quản lý được. Điều này dẫn đến gây mất trật tự vận tải, nguy cơ mất an toàn giao thông và thất thu thuế, đồng thời cạnh tranh không lành mạnh với các xe ôtô kinh doanh vận tải làm ăn chân chính.

Theo ông Nguyễn Công Hùng, khi xe ôtô kinh doanh vận tải mang biển số khác màu, cơ quan quản lý Nhà nước cũng sẽ phân định luồng tuyến hoạt động thuận lợi…

Phần lớn các nhà xe đều cho rằng, việc thực hiện đổi màu biển số xe ôtô kinh doanh vận tải tuy có gây một chút tốn kém (khoảng 150.000 đồng/xe), nhưng nếu vì trật tự văn minh chung của ngành vận tải và toàn xã hội thì chi phí đó cũng không đáng kể.

“Việc quy định màu sắc biển số của xe kinh doanh vận tải để dễ dàng phân biệt và thuận tiện trong quản lý là rất cần thiết. Tuy nhiên, các cơ quan chức năng cần giải thích rõ cho người dân hiểu đồng thời tạo điều kiện thuận lợi nhất cho chủ xe đổi biển số. Bên cạnh đó, Nhà nước nên hỗ trợ chi phí đổi biển số trong thời gian đầu để các DN có nhiều xe kinh doanh vận tải bớt khó khăn và tự giác thực hiện” – ông Hùng cho hay.


【#3】Biển Số Xe Màu Đỏ Có Ý Nghĩa Gì?

(ATS Law firm) Bạn thường thấy các xe có biển số màu đỏ lưu thông ngoài được, đây là các xe được ưu tiên. Thế nhưng hình thức ưu tiên như thế nào? Và lý do vì sao bạn cần ưu tiên đã được các công ty luật chia sẻ bên dưới.

Các biển sổ đỏ được ưu tiên

Nền biển màu đỏ, chữ và số màu trắng dập chìm.

– Trên nền biển có dập hình quân hiệu, đường kính 20mm:

+ Biển số trước: Hình quân hiệu dập phía trên gạch ngang thứ nhất;

+ Biển số sau: Hình quân hiệu dập ở vị trí bên trái, khoảng cách giữa chữ ký hiệu đơn vị”.

Các xe biển số đỏ là loại xe quân sự, được trang bị cho các cơ quan thuộc Bộ Quốc Phòng nhằm mục đích quốc phòng.

Quyền ưu tiên được quy định tại điều 22, Luật Giao thông đường bộ năm 2008 như sau:

“Điều 22: Quyền ưu tiên của một số loại xe

1. Những xe sau đây được quyền ưu tiên đi trước xe khác khi qua đường giao nhau từ bất kỳ hướng nào tới theo thứ tự:

a) Xe chữa cháy đi làm nhiệm vụ;

b) Xe quân sự, xe công an đi làm nhiệm vụ khẩn cấp, đoàn xe có xe cảnh sát dẫn đường;

c) Xe cứu thương đang thực hiện nhiệm vụ cấp cứu;

d) Xe hộ đê, xe đi làm nhiệm vụ khắc phục sự cố thiên tai, dịch bệnh hoặc xe đi làm nhiệm vụ trong tình trạng khẩn cấp theo quy định của pháp luật;

đ) Đoàn xe tang.

2. Xe quy định tại các điểm a, b, c và d khoản 1 Điều này khi đi làm nhiệm vụ phải có tín hiệu còi, cờ, đèn theo quy định; không bị hạn chế tốc độ; được phép đi vào đường ngược chiều, các đường khác có thể đi được, kể cả khi có tín hiệu đèn đỏ và chỉ phải tuân theo chỉ dẫn của người điều khiển giao thông.

Chính phủ quy định cụ thể tín hiệu của xe được quyền ưu tiên.

Vì vậy, khi thấy tín hiệu ưu tiên, người tham gia giao thông cần giảm tốc độ, tránh hoặc dừng vào lề bên phải để nhường đường cho xe. Tránh cản trở xe thực hiện quyền ưu tiên.

Bạn cần nắm các quy định trên để thuận tiện cho việc lưu thông trên đường.

Related posts


【#4】Màu Biển Số Xe Của Các Nước Có Tác Dụng Gì?

Theo các chuyên gia, màu biển số không chỉ giúp cảnh sát giao thông dễ dàng phân biệt phương tiện bằng mắt thường, mà camera giám sát cũng có thể nhận biết loại xe nào đang lưu thông trên đường.

Xe taxi tại Hàn Quốc

Ở nhiều nước như Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản, Nga hay Ấn Độ… biển số xe từ lâu được quản lý theo màu. Theo các chuyên gia, điều này không chỉ giúp cảnh sát giao thông dễ dàng phân biệt phương tiện bằng mắt thường, mà camera giám sát cũng có thể nhận biết loại xe nào đang lưu thông trên đường.

Tại Hàn Quốc, biển số xe thường có một số màu cơ bản như nền trắng, chữ đen dùng cho xe cá nhân. Nền xanh tím than chữ trắng dùng cho xe ngoại giao, nền xanh da trời chữ đen áp dụng với xe thân thiện môi trường. Trong khi đó, tất cả xe kinh doanh vận tải, xe giao hàng hay taxi đều có nền biển màu vàng, chữ đen.

Tương tự Hàn Quốc, Ấn độ cũng dùng biển nền vàng, chữ đen để phân biệt các phương tiện thương mại. Những xe này thường là ô tô chở hàng hoặc chở khách như taxi hay xe tải. Đặc biệt, Ấn Độ có tới 7 màu biển số xe, mỗi màu phục vụ cho một mục đích quản lý.

Còn tại Anh, biển số phía trước được quy định nền trắng chữ đen, nhưng biển phía sau lại có nền màu vàng. Theo Cơ quan cấp phép lái xe và phương tiện Anh, điều này giúp tài xế phân biệt phía trước và phía sau ô tô khác một cách dễ dàng hơn, đặc biệt khi tầm nhìn kém do thời tiết xấu. Theo đó, giảm tai nạn giao thông đường bộ.

Ngoài ra, kể từ tháng 10/2020, các loại xe không phát khí thải sẽ được bổ sung một dải màu xanh lá cây ở biển số phía trước để nhận biết. Theo Bộ Giao thông vận tải Anh, dải màu xanh này sẽ giúp tài xế nhận nhiều ưu đãi đặc biệt như được sử dụng làn đường dành cho xe buýt, tính phí đỗ xe ít hơn hay miễn phí khi vào các khu vực không phát sinh khí thải. Sáng kiến được đưa ra khi Chính phủ Anh đặt mục tiêu đạt lượng khí thải bằng không vào năm 2050.

Ông Grant Shapps, Bộ trưởng Giao thông vận tải Anh cho biết: “Tài xế đi biển số xanh sẽ nhận được một số ưu đãi nhờ đó tăng cường nhận thức về các phương tiện sạch trên đường phố”.

Còn tại một số nước Đông Nam Á, như Thái Lan, Indonesia, Lào hay Singapore… việc quản lý ô tô kinh doanh và xe cá nhân từ lâu đã sớm được phân biệt theo màu sắc biển số.

Cụ thể, Cục Giao thông đường bộ Thái Lan quy định, tất cả xe taxi liên tỉnh đều có biển màu vàng, chữ đỏ. Taxi trong nội đô biển nền vàng, chữ đen. Taxi ba bánh (hay còn gọi là Tuk-tuk) biển nền vàng, chữ xanh lá cây. Trong khi đó, ô tô của doanh nghiệp, xe cá nhân, xe du lịch đều có biển nền xanh ngọc, chữ trắng.

Còn ở Philippines, cơ quan chức năng áp dụng 3 loại nền biển để nhận diện phương tiện cơ giới. Bao gồm, nền trắng chữ đen áp dụng với xe tư nhân không kinh doanh vận tải, nền trắng chữ đỏ dành cho cảnh sát, cứu hỏa, xe chở quan chức nhà nước. Cuối cùng là biển nền vàng, chữ đen dành cho xe kinh doanh vận tải, taxi hay xe buýt công cộng.

Theo Cục Cảnh sát giao thông, sẽ có khoảng 1,6 triệu ôtô kinh doanh vận tải bao gồm xe tải, xe công nghệ, taxi, xe khách… phải chuyển sang biển số màu vàng. Đối với các xe đang hoạt động kinh doanh vận tải trước ngày thông tư 58 có hiệu lực sẽ phải chuyển đổi sang biển vàng trước ngày 31/12/2021.

Cục Cảnh sát giao thông cho phép phương tiện kinh doanh vận tải được chọn giữ nguyên số khi đổi sang biển vàng. Trường hợp nếu đổi sang bộ số mới sẽ có biển và đăng ký xe ngay khi hồ sơ hợp lệ.

Ông Nguyễn Công Hùng, Phó Chủ tịch Hiệp hội Vận tải ôtô Việt Nam, Chủ tịch Hiệp hội taxi Hà Nội nhận định: “Thông tư 58 ban hành sẽ khẳng định rõ, đơn vị cá nhân nào tham gia kinh doanh vận tải thì đơn vị đó phải chấp hành, phải đổi biển số. Từ đó, cơ quan quản lý nhà nước sẽ quản lý được tất cả các phương tiện. Chắc chắn chúng ta sẽ giảm được tình trạng xe dù, bến cóc, đặc biệt là không còn hoạt động bát nháo nữa. Xe taxi ở địa phương nào thì phải hoạt động ở địa phương đó, chắc chắn trật tự kỷ cương sẽ tốt hơn. Bên cạnh đó, cơ quan chức năng còn có thể phân làn, phân luồng giảm ùn tắc, tai nạn giao thông tốt hơn”.

Đồng quan điểm trên, phần lớn các nhà xe đều cho rằng, việc thực hiện đổi màu biển số ôtô kinh doanh vận tải tuy có gây một chút tốn kém (khoảng 150.000 đồng/xe), nhưng nếu vì trật tự văn minh chung của ngành và toàn xã hội thì chi phí đó là không đáng kể.


【#5】Cách Tra Cứu Biển Số Xe Oto, Xe Máy Trên Điện Thoại

Cách tra cứu phạt nguội qua biển số xe
Biển số xe 64 tỉnh thành Việt Nam
Cách kiểm tra phạt nguội, ngày đăng kiểm oto, xe máy
Học Ôn thi lý thuyết lái xe ô tô trên Android
Kiểm tra lịch trình xe bus trên điện thoại

Hướng dẫn tra cứu biển số xe oto, xe máy trên điện thoại

Hiện nay việc kiểm tra, tra cứu biển số xe oto, xe máy trực tuyến trên điện thoại đã không còn được trung tâm đăng kiểm Việt Nam hỗ trợ nữa, vì vậy chúng ta không có cách nào tra cứu chính xác thông tin phương tiện oto, xe máy thông qua biển số xe nữa. Kể cả các ứng dụng hỗ trợ điều này trên điện thoại hiện nay vẫn còn có khá nhiều hạn chế để bạn tra cứu biển số xe oto, xe máy trên điện thoại.

1. Danh sách biển số xe Oto, Xe Máy Các Tỉnh

11: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Cao Bằng

12: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Lạng Sơn

13 + 98: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bắc Giang

14: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Quảng Ninh

15,16: Biển số xe oto, xe máy thành phố Hải Phòng

17: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Thái Bình

18: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Nam định

19: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Phú Thọ

20: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Thái Nguyên

21: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Yên Bái

22: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Tuyên Quảng

23: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hà Giang

24: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Lào Cai

25: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Lai Châu

26: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Sơn La

27: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Điện Biên

28: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hoà Bình

29, 30, 31, 32, 33: Biển số xe oto, xe máy thủ đô Hà Nội

(riêng Biển số xe oto, xe máy 33 là được quy định cho Hà Tây cũ)

34: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hải Dương

35: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Ninh Bình

36: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Thanh Hoá

37: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Nghệ An

38: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hà Tĩnh

43: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Đà Nẵng

47: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Đak Lak

48: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Đak Nông

49: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Lâm Đồng

50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59: Biển số xe oto, xe máy Sachlangque.net Biển số xe oto, xe máy tỉnh Đồng Nai

61: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bình Dương

62: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Long An

63: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Tiền Giang

64: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Vĩnh Long

65: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Cần thơ

66: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Đồng Tháp

67: Biển số xe oto, xe máy tỉnh An Giang

68: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Kiên Giang

69: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Cà Mau

70: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Tây Ninh

71: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bến Tre

72: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

73: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Quảng Bình

74: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Quãng Trị

75: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Huế

76: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Quãng Ngãi

77: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bình Định

78: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Phú Yên

79: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Khánh Hoà

81: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Gia Lai

82: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Kon Tum

83: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Sóc Trăng

84: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Trà Vinh

85: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Ninh Thuận

86: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bình Thuận

88: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Vĩnh Phúc

89: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hưng Yên

90: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hà Nam

92: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Quảng Nam

93: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bình Phước

94: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bạc Liêu

95: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Hậu Giang

97: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bắc Kạn

99: Biển số xe oto, xe máy tỉnh Bắc Ninh

2. Đối với các phương tiện biển số xe 80

Với biển số xe với 2 mã số đầu 80: Thì đây đều là các phương tiện do Cục Cảnh sát Giao thông đường bộ, đường sắt (C67) thuộc Bộ Công an, cấp cho các cơ quan sau:

– Các Ban của Trung ương Đảng

– Văn phòng Chủ tịch nước.

– Văn phòng Quốc hội.

– Văn phòng Chính phủ.

– Bộ Công an.

– Xe phục vụ các đồng chí uỷ viên Trung ương Đảng công tác tại Hà Nội và các thành viên Chính phủ.

– Bộ ngoại giao.

– Viện kiểm soát nhân dân tối cao.

– Toà án nhân dân tối cao.

– Đài truyền hình Việt Nam.

– Đài tiếng nói Việt Nam.

– Thông tấn xã Việt Nam.

– Báo nhân dân.

– Thanh tra Nhà nước.

– Học viện Chính trị quốc gia.

– Ban quản lý Lăng, Bảo tàng,

– khu Di tích lịch sử Hồ Chí Minh.

– Trung tâm lưu trữ quốc gia.

– Uỷ ban Dân số kế hoạch hoá gia đình.

– Tổng công ty Dầu khí Việt Nam.

– Các đại sứ quán, tổ chức quốc tế và nhân viên.

– Uỷ ban Chứng khoán Nhà nước.

* Đối với các xe Quân đội, Quốc phòng (biển đỏ)

A: Chữ cái đầu tiên là A biểu thị chiếc xe đó thuộc cấp Quân đoàn.

– AA: Quân đoàn 1 – Binh đoàn Quyết Thắng

– AB: Quân đoàn 2 – Binh đoàn Hương Giang

– AC: Quân đoàn 3 – Binh đoàn Tây Nguyên

– AD: Quân Đoàn 4 – Binh đoàn Cửu Long

– AV: Binh đoàn 11 – Tổng Công Ty Xây Dựng Thành An

– AT: Binh đoàn 12 – Tổng công ty Trường Sơn

– AN: Binh đoàn 15

– AP: Lữ đoàn M44

B: Bộ Tư lệnh, Binh chủng H: Học viện K: Quân khu P: Cơ quan đặc biệt Q: Quân chủng

– QA: Quân chủng Phòng không không quân (Trước là QK, QP: Quân chủng phòng không và Quân chủng không quân)

– QB: Bộ tư lệnh Bộ đội biên phòng

– QH: Quân chủng Hải quân

T: Tổng cục

– TC: Tổng cục Chính trị

– TH: Tổng cục Hậu cần – (TH 90/91 – Tổng Cty Thành An BQP – Binh đoàn 11)

– TK: Tổng cục Công nghiệp quốc phòng

– TT: Tổng cục kỹ thuật

– TM: Bộ Tổng tham mưu

– TN: Tổng cục tình báo quân đội

– DB: Tổng công ty Đông Bắc – BQP

– ND: Tổng công ty Đầu tư Phát triển nhà – BQP

– CH: Bộ phận chính trị của Khối văn phòng – BQP

– VB: Khối văn phòng Binh chủng – BQP

– VK: Ủy ban tìm kiếm cứu nạn – BQP

– CA: Tổng công ty 36 – BQP

– CP: Tổng Công Ty 319 – Bộ Quốc Phòng

– CM: Tổng công ty Thái Sơn – BQP

– CC: Tổng công ty xăng dầu quân đội – BQP

– CV: Tổng công ty xây dựng Lũng Lô – BQP

– VT: Tập đoàn Viettel

– CB: Ngân hàng TMCP Quân Đội

3. Đối với các biển số xe nước ngoài tại Việt Nam

– Về quy định kí hiệu biển số xe nước ngoài tại Việt Nam

– NN = nước ngoài: gồm có số có 2 chữ số: địa điểm (tỉnh) đăng ký

– Số có 3 chữ số: mã nước (quốc tịch người đăng ký)

– 3 số khác ở bên dưới: số thứ tự đăng ký


【#6】Tho Về Biển Số Xe Các Tỉnh Thành Việt Nam

Cao Bằng 11 chẳng sai,

Lạng Sơn Tây Bắc 12 cận kề.

98 Hà Bắc mời về,

Quảng Ninh 14 bốn bề là Than.

15 , 16 cùng mang.

Hải Phòng dất Bắc chứa chan nghĩa tình.

17 vùng dất Thái Bình.

18 Nam Ðịnh quê mình đẹp xinh.

Phú Thọ 19 Thành Kinh Lạc Hồng.

Thái Nguyên Sunfat, gang, đồng,

Đôi mươi ( 20 ) dễ nhớ trong lòng chúng ta .

Yên Bái 21 ghé qua.

Tuyên Quang Tây Bắc số là 22

Hà Giang rồi đến Lào Cai,

23 , 24 sánh vai láng giềng .

Lai Châu , Sơn La vùng biên

25 , 26 số liền kề nhau.

27 lịch sử khắc sâu,

Đánh tan xâm lược công đầu Điện Biên.

28 Hòa Bình ấm êm,

29 Hà Nội liền liền 32.

33 là đất Hà Tây.

Tiếp theo 34 đất này Hải Dương.

Ninh Bình vùng đất thân thương,

35 là số đi đường cho dân.

Thanh Hóa 36 cũng gần.

37, 38 tình thân,

Nghệ An, Hà Tĩnh ta cần khắc ghi.

43 Ðà Nẵng khó gì.

47 Ðắc Lắc trường kỳ Tây Nguyên.

Lâm Ðồng 49 thần tiên.

50 Thành Phố tiếp gần sáu mươi.( TPHCM 50 – 59 )

Đồng Nai số 6 lần 10 ( 60 ).

Bình Dương 61 tách rời tỉnh xưa. (Tách ra từ Sông Bé)

62 là đất không xa,

Long An Bến Lức khúc ca lúa vàng.

63 màu mỡ Tiền Giang.

Vĩnh Long 64 ngày càng đẹp tươi.

Cần Thơ lúa gạo xin mời.

65 là số của người Cần Thơ.

Đồng Tháp 66 trước giờ.

67 kế tiếp là bờ An Giang.

68 biên giới Kiên Giang

Cà Mau 69 rộn ràng U Minh.

70 là số Tây Ninh.

Xứ dừa 71 yên bình Bến Tre.

72 Vũng Tàu số xe.

73 Xứ QUẢNG vùng quê thanh BÌNH ( Quảng Bình ).

74 Quảng Trị nghĩa tình.

Cố đô nước Việt Nam mình 75.

76 Quảng Ngãi đến thăm.

Bình Ðịnh 77 âm thầm vùng lên.

78 biển số Phú Yên.

Khánh Hòa 79 núi liền biển xanh.

81 rừng núi vây quanh.

Gia Lai phố núi, thị thành Playku.

Kon tum năm tháng mây mù,

82 dễ nhờ mặc dù mới ra.( tách ra của GiaLai Kontum )

Sóc Trăng có số .

84 kế đó chính là Trà Vinh.

85 Ninh Thuận hữu tình.

86 Bình Thuận yên bình gần bên.

Vĩnh Phúc 88 vùng lên.

Hưng Yên 89 nhơ tên nhãn lồng.

Quãng Nam đất thép thành đồng,

92 số mới tiếp vòng thời gian.

93 dất mới khai hoang,

Chính là Bình Phước bạt ngàn cao su.

Bạc Liêu mang sô 94.

Bắc Kạn 97 có từ rất lâu .

Bắc Giang 98 vùng sâu.

Bắc Ninh 99 những câu Quan, hò.

Tại Thành phố Hồ Chí Minh

Chữ cái trên biển số cho biết quận/huyện đăng ký:

Quận 1 là T;

Quận 2, Quận 9, Thủ Đức: X ;

Quận 3: F;

Quận 4, Quận 7, Nhà Bè: Z,

Quận 5: H;

Quận 6: K;

Quận 8: L;

Quận 10: U;

Quận 11: M;

Quận Bình Tân, Bình Chánh: N;

Quận 12, Hóc Môn, Củ Chi: Y;

Quận Tân Bình: P;

Quận Bình Thạnh: S,

Quận Gò Vấp: V,

Quận Phú Nhuận: R.

Sưu tầm


【#7】Ý Nghĩa Của Các Con Số Từ 0, 1, 2, 3….9 Là Gì ? Phong Thủy, Biển Số Xe, Số Điện Thoại

Ý nghĩa của các con số trong phong thủy, trong biển số xe, số điện thoại của bạn, ngày tháng năm sinh, trong tình yêu….bạn đã biết chưa

Số 0 : Bất hay còn được đọc là không có gì

Số 1: Nhất. Đọc trệch thành chắn, có nghĩa là chắn chắn. Đôi khi 1 vẫn có nghĩa là đứng đầu, độc nhất vô nhị. Số 2: Mãi. Có nghĩa là mãi mãi, bền lâu.

Số 3: Tài. Có nghĩa là phát tài, nhiều tiền tài.

Số 4: Tử Đọc chệch của Tứ. Phần đông cho rằng 4 không đẹp vì tử là chết.

Số 5: Ngũ Ngũ hành, ngũ cung, những điều bí ẩn.

Số 6: Lộc Đọc chệch của Lục. Tức có nhiều lộc, phúc.

Số 7: Thất. Thường được hiểu là mất.

Số 8: Phát. Đọc chệch của Bát. Tức phát tài, phát triển.

Số 9: Thừa. Âm đọc là Cửu. Thường được hiểu với nghĩa trường tồn, con số to nhất.

Ý nghĩa của con số trong số điện thoại, sim

  • Số 0: Vạn (sự khởi phát, bắt đầu, lặp lại và là tiền đề).
  • Số 1: Sinh, Khởi, Vững bước.
  • Số 2: Mãi (mãi mãi), bền lâu.
  • Số 3: Tiền, Tài Bạch (tiền tài, tài vật, tiền đồ)
  • Số 4: Mạnh (sức khỏe, vượt khó)
  • Số 5: Sinh (sự sinh sôi, nảy nở, phát triển), Phúc
  • Số 6: Lộc (may mắn, lợi lộc, niềm vui)
  • Số 7: Tài, Thiên Tài (Tài năng, sự vươn lên, đột phá, sáng tạo)
  • Số 8: Phát (sự phát triển, phát lên, tăng lên)
  • Số 9: Trường cửu, đỉnh cao, quyền lực, Quan Lộc ( sự bền vững, trường thọ, bền lâu)

Số 9 (Cửu): Số 9 đồng âm với từ “trường thọ và may mắn”, đây là con số mang đến hạnh phúc an lành và thuận lợi.

Số 8 (phát): Được hiểu như một con số phát, tự sinh, tự nhân. Trong giới kinh doanh nếu số 8 kết hợp với số 6 thì thật tuyệt

Số 7 (thất): Con số được lấy tượng trưng từ 7 sao tượng trưng cho sức mạnh kỳ diệu, đẩy lùi ma quỷ, bất khả xâm phạm.

+ Tuy nhiên về biển số xe ô tô thì con số 7 chỉ được nhiều người quan tâm nếu là ngũ linh hoặc tứ quý. Ngoài ra nó còn mang ý nghĩa xấu hơn 7-thất-mất mát – không tốt. Con số này có 2 mặt, tùy từng trường hợp.

Số 6 (lộc): Con số mang lại tài lộc, mang lại của cải và may mắn nhất. Số 6 là một trong những con số được ưa thích nhất.

+ Nó có thể kết hợp được với nhiều số khác. Đặc biệt 6 đi với 8 thì được coi như mang lại điềm lành thuận lợi của cải dư thừa cho chủ xe.

Số 5 (ngũ ): Tương trưng cho sự trường thọ, bất diệt, mang lại danh dự quyền lực cho chủ nhân. Lấy từ quan niệm 5 ngọn núi linh thiêng nhất của Trung Quốc

Số 4 (tử): Đây là con số không tốt, nên tránh nếu không phải ngũ linh thì không nên nhận làm biển số xe. Tử có nghĩa là chết, vì thế sử dụng xe hay nói đến phong thủy thì người ta thường không nhắc đến.

Số 3 (tài): “ Vững như kiềng ba chân” con số 3 cho thấy được sự trường thọ, bất tận. Tuy nhiên với biển số xe ô tô, xe máy thì cũng ít người dùng bởi con số này chưa nói lên được điều gì về sự tài lộc, may mắn.

Số 2 (mãi mãi): Tượng trưng cho sự may mắn vĩnh cửu. Một cặp một đôi, một con số song hỷ mang tới hạnh phúc.

+ Cân bằng âm dương tạo thành thái lưu, nguồn gốc của vạn vật. Số 2 cũng là một trong những con số được nhiều người ưa thích nhất. Nếu kết hợp với số 8 hoặc số 6 nữa thì quả thật tuyệt đẹp.

Số 1 (chắc chắn): Tượng trưng cho sự độc nhất vô nhị, đỉnh cao tối thượng. Chính vì thế với những biển số xe ngũ linh: 111.11 hoặc tứ quý: 1111 luôn độc nhất vô nhị.

+ Những người sinh vào các ngày 1, 10, 19 và 28 trong tháng là những người rất trí tuệ, có cá tính kiêu hãnh.

+ Bạn xuất hiện trong mắt người khác với vẻ độc lập, sáng tạo, và có năng lực lãnh đạo. Số “1” hoàn thành xuất sắc công việc và nhận được sự kính trọng từ các đồng nghiệp. Nếu bị xét nét, số “1” sẽ dễ nổi loạn.

+ Những người sinh vào các ngày 2, 11, 20 và 29 trong tháng là những người nhìn rõ từng khía cạnh của mọi vấn đề.

+ Họ hạnh phúc khi theo đuổi mục tiêu và giỏi làm việc theo nhóm. Số “2” không thường khát khao danh vọng nhưng vẫn truyền cảm hứng đến những người khác.

+ Những người có số này có khả năng tâm linh. Và đừng ngạc nhiên nếu người ta hỏi xin bạn lời khuyên.

+ Những người sinh vào các ngày 3, 12, 21 và 30 trong tháng là người vui vẻ và là người bạn đáng tin tưởng. Ngoài việc xuất hiện với dáng vẻ nghệ sĩ và giàu trí tưởng tượng

+ Người ta cũng sẽ nhìn thấy bạn thực dụng và, nếu là một người cha/mẹ, thì đó là người giỏi thiết lập trật tự kỷ luật.

+ Số “3” là những người truyền thụ tuyệt vời, nên người ta thường hỏi xin ý kiến của bạn.

+ Những người sinh vào các ngày 4, 13, 22 và 31 trong tháng là người gọn gàng và giỏi phân tích. Đó là những nhà quản trị cuộc sống và là những nhân viên chăm chỉ.

+ Người ta xem sô” “4” là chuẩn mực của lòng trung thành và kiên định. Nếu số “4” nghĩ mình đúng thì rất hiếm khi họ từ bỏ.

+ Những người sô’ “4” này thường bị hiểu lầm. Nói năng nhã nhặn hơn là bí quyết giúp họ có được sự thấu hiểu tốt hơn từ người khác.

+ Những người sinh vào các ngày 5, 14, và 23 trong tháng là người nhanh nhảu, vui vẻ, và mọi người rất khoái bạn!

+.Người ta thích tiết lộ những bí mật thú vị nhất cho số “5”. Số “5” cũng được biết đến với tính hiếu động, họ rất mau chán.

+ Những người sinh vào các ngày 6, 15, và 24 trong tháng. Người sinh vào các ngày này là người giàu lòng nhân ái bẩm sinh; họ khát khao tình yêu và tình bạn.

+ Cả thế giới xem họ đại diện cho phẩm chất vững chãi, biết chịu trách nhiệm và có khả năng quản lý người khác. Số “6” có bản năng chăm sóc trẻ em, và thú nuôi thường quấn quýt với họ.

+ Những người sỉnh vào các ngày 7, 16, và 25 trong tháng thi thoảng được xem là những người ít nhiều có nỗi cô đơn.

+ Số “7” có trí thức và tìm kiếm những câu hỏi sâu sắc dạng “Tại sao chúng ta lại ở đây?”. Những người khác có thể cảm thấy bạn khó hiểu.

+ Những người sinh vào các ngày này thường ít khi hài lòng với bản thân dù cho họ đã làm tốt công việc. Họ tạo ra sự khác biệt lớn hơn việc họ nhận thức. Âm nhạc và thiên nhiên tác động sâu sắc đến họ.

+ Những người sinh vào các ngày 8, 17, và 26 trong tháng. Với những người có số Ngày sinh “8”, thể giới xem bạn là những người khát vọng đối với chất lượng cuộc sống.

+ Bạn thích những gì xinh xắn, có trật tự, và tự hào về ngôi nhà cùng gia đình yêu dấu của mình. Ưu tiên đặt ra với bạn là tìm cách để duy trì sức khỏe tốt và an toàn.

+ Những người mang con sô này thường bị quy kết là khó gần. Vì vậy, họ nên cố gắng bày tỏ lòng nhiệt thành của mình.

+ Những người sinh vào các ngày 9, 18, và 27 trong tháng được xem là người thân thiện. Thế giới cần bạn cho lời khuyên, người lạ mong bạn chỉ dẫn. Mọi người luôn tin là số “9” có thể giúp được họ.

+ Số Ngày sinh “9” toát ra vẻ tin cậy đến nỗi người khác tin họ hoàn toàn. Thậm chí tiết lộ cho họ những bí mật sâu kín nhất.

+ Số “9” có thể thể hiện vẻ trịch thượng nên phải xem lại lời nói trong cách giao tiếp của họ.

Quyền năng của con số “0”

+ Những người có số “0” trong Ngày sinh của họ có tiếng nói tâm linh trong trẻo, bình lặng. Nếu bạn thấu hiểu được nó, nó sẽ khiến cuộc đời bạn tốt đẹp hơn.

+ Nếu bạn sinh vào các ngày 10, 20, 30 trong tháng hoặc cộng các chữ số trong ngày sinh của bạn lại. Thì đó là phước lành to lớn. Đó là số “0” ẩn bên trong số Ngày sinh của bạn.


【#8】Luận Văn: Bài Toán Nhận Dạng Biển Số Xe, Hay

Published on

Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Bài toán nhận dạng biển số xe, cho các bạn làm luận văn tham khảo

  1. 1. Luận văn Đề tài: Bài toán nhận dạng biển số xe
  2. 2. Đồ Án Tốt Nghiệp 1 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng MỤC LỤC MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………………………………… 7 CHƯƠNG 1. Tổng quan về nhận dạng………………………………………………………….. 8 1.1 – Tính chất và sự cần thiết của bài toán nhận dang………………………………………….8 1.1.1 Tính chất …………………………………………………………………………………………8 1.1.2 Sự cần thiết. …………………………………………………………………………………….8 1.2 – Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch. ………………………………10 1.2.1 Không gian biểu diễn đối tượng ……………………………………………………….10 1.2.2 Không gian diễn dịch………………………………………………………………………10 1.3 – Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng…………………………………………….11 1.3.1 Mô hình…………………………………………………………………………………………11 1.3.2 Bản chất của quá trình nhận dạng……………………………………………………..12 CHƯƠNG 2. Xử lý ảnh và openCV ……………………………………………………………. 15 2.1 – Xử lý nhị phân……………………………………………………………………………………….16 2.2 – Giảm nhiễu. …………………………………………………………………………………………..18 2.2.1 Bộ lọc hộp thông thường (Normalized Box filter). ……………………………..19 2.2.2 Bộ lọc gaussian (Gaussian Filter)……………………………………………………..20 2.2.3 Bộ lọc Median (Median Filter):………………………………………………………..21 2.2.4 Bộ lọc song phương (Bilateral filter)…………………………………………………22 2.2.5 Filter2D…………………………………………………………………………………………23 2.3 – Biên và các phương pháp tìm biên……………………………………………………………24 2.3.1 Khái niệm về biên:………………………………………………………………………….24 2.3.2 Phương pháp Gradient. ……………………………………………………………………24 2.3.3 Toán tử la bàn. ……………………………………………………………………………….29 2.3.4 Laplace………………………………………………………………………………………….31 2.3.5 Tách sườn ảnh theo Canny. ……………………………………………………………..33
  3. 3. Đồ Án Tốt Nghiệp 2 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng 2.4 – Biến đổi Hough ……………………………………………………………………………………..35 2.5 – Một số hàm cơ bản trong thư viện OpenCV ………………………………………………41 2.5.1 Tải một ảnh và hiển thị ảnh. …………………………………………………………….41 2.5.2 Chuyển ảnh màu sang ảnh xám. ……………………………………………………….42 2.5.3 Tìm đối tượng bằng findContours ……………………………………………………43 CHƯƠNG 3. Bài toán nhận dạng biển số xe. ………………………………………………. 45 3.1 – Khái niệm về nhận dạng biển số xe…………………………………………………………..45 3.1.1 Khái niệm………………………………………………………………………………………45 3.1.2 Ứng dụng. ……………………………………………………………………………………..47 3.1.3 Phân loại biển số xe. ……………………………………………………………………….48 3.2 – Một số hướng giải quyết bài toán nhận dạng biển số xe………………………………52 3.2.1 Hướng tiếp cận phát triển vùng. ……………………………………………………….52 3.2.2 Hướng tiếp cận dò biên và biến đổi Hough………………………………………..53 3.2.3 Phân ngưỡng và tím vùng đối tượng (hướng tiếp cận của đồ án)………….54 3.3 – Hướng giải quyết……………………………………………………………………………………54 3.4 – Phát hiện vùng chứa biển số…………………………………………………………………….56 3.4.1 Giai đoạn 1: Biến đối ảnh xám và lọc ảnh………………………………………….57 3.4.2 Giai đoạn 2: Tiến hành phân ngưỡng hoặc phát hiện biên. …………………..57 3.4.3 Giai đoạn 3: Tìm đường bao đối đượng. ……………………………………………58 3.4.4 Giai đoạn 4: Tách vùng biển số. ……………………………………………………….59 3.5 – Tách riêng từng ký tự ……………………………………………………………………………..60 3.5.1 Giai đoạn 1: Tiến hành phân ngưỡng. ……………………………………………….61 3.5.2 Giai đoạn 2: Tìm vùng đối tượng. …………………………………………………….61 3.5.3 Giai đoạn 3: Tìm và tách vùng ký tự. ………………………………………………..61 3.6 – Nhận dạng ký tự quang học ( mạng nơron)………………………………………………..61 3.6.1 Mô hình nơron nhân tạo…………………………………………………………………..62 3.6.2 Mạng nơron……………………………………………………………………………………63
  4. 4. Đồ Án Tốt Nghiệp 3 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng 3.6.3 Mạng Kohonen……………………………………………………………………………….66 3.6.4 Mạng nơron nhiều lớp lân truyền ngược sai số …………………………………..71 CHƯƠNG 4. Kết quả và hướng phát triển của bài toán nhận dạng biển số xe. …. 74 4.1 – Kết quả hướng giải quyết “phân ngưỡng và tìm đối tượng”…………………………74 4.1.1 Kết quả dùng với phương pháp tìm biên Canny kết hợp với tìm vùng đối tượng. 75 4.1.2 Kết quả dùng với phương pháp phân ngưỡng kết hợp tìm vùng đối tượng 75 4.1.3 Kêt luận…………………………………………………………………………………………76 4.2 – Hướng phát triển của bài toán nhận dạng biền số xe. ………………………………….82 4.2.1 Nhận xét………………………………………………………………………………………..82 4.2.2 Hướng phát triển của bài toán…………………………………………………………..82 KẾT LUẬN……………………………………………………………………………………………… 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO………………………………………………………………………….. 85 Phụ lục…………………………………………………………………………………………………….. 86 chúng tôi forum công nghệ, giáo dục
  5. 5. Đồ Án Tốt Nghiệp 4 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Danh mục các hình vẽ Hình 1.1 Nhận dạng vân tay trên máy ATM………………………………………………….. 9 Hình 1.2 Phiên dịch viên Jibbigo …………………………………………………………………. 9 Hình 1.3 Sơ đồ tổng quan một hệ nhận dạng. ………………………………………………. 14 Hình 2.1 Quá trình xử lý ảnh……………………………………………………………………… 15 Hình 2.2 Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh……………………………………… 15 Hình 2.3 (a) ngưỡng 40,(b) ngưỡng 121 ……………………………………………………… 16 Hình 2.4 Sử dụng bộ lọc hộp thông thường. ………………………………………………… 20 Hình 2.5 sử dụng bộ lọc Gaussian………………………………………………………………. 21 Hình 2.6 sử dụng bộ lọc Median ………………………………………………………………… 22 Hình 2.7 sử dụng bộ lọc song phương…………………………………………………………. 23 Hình 2.8 filter2D nhân thay đổi tăng dần từ trái qua phải………………………………. 24 Hình 2.9 Tìm biên bằng chức năng Sobel trong OpenCV ……………………………… 29 Hình 2.10 Mặt nạ 8 hướng theo Kirsh…………………………………………………………. 29 Hình 2.11 Tìm biên Laplace………………………………………………………………………. 33 Hình 2.12 Tìm biên theo Canny …………………………………………………………………. 35 Hình 2.13 Trục tọa độ đề các đi qua 2 điểm…………………………………………………. 36 Hình 2.14 Trục tọa độ đề các……………………………………………………………………… 36 Hình 2.15 Hệ tọa độ cực……………………………………………………………………………. 37 Hình 2.16 Đường thẳngHough trong tọa độ cực…………………………………………… 38 Hình 2.17 Kết hợp giữa HoughLines với HoughCircles………………………………… 40 Hình 2.18 Tìm thấy hình tròn trong mẫu có hình tròn. ………………………………….. 41 Hình 2.19 Tải một ảnh vào cửa sổ windows ………………………………………………… 42 Hình 2.20 Chuyển ảnh màu sang ảnh xám…………………………………………………… 43 Hình 2.21 sử dụng findContours tìm đối tượng ……………………………………………. 44 Hình 3.1 Hệ thống tự động nhận dạng biển số xe. ………………………………………… 46 Hình 3.2 Biển số mới………………………………………………………………………………… 52
  6. 6. Đồ Án Tốt Nghiệp 5 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 3.3 Một số loại biển số xe thông dụng ………………………………………………… 54 Hình 3.4 (a) ảnh đầu vào (b) ảnh xử lý xám và lọc song phương……………………. 57 Hình 3.5 ảnh sau khi tiến hành phân ngượng……………………………………………….. 58 Hình 3.6 Tìm đường bao các đối tượng ………………………………………………………. 59 Hình 3.7 Sau khi lọc bằng dặc điểm biển số và cắt riêng vùng biển số……………. 60 Hình 3.8 Các ký tự được cắt sau khi tìm thấy vùng biển số……………………………. 61 Hình 3.9 Mô hình nơron nhân tạo. ……………………………………………………………… 62 Hình 3.10 Mạng nơron truyền thẳng và nhiều lớp. ……………………………………….. 64 Hình 3.11 Mạng nơron hồi quy. …………………………………………………………………. 64 Hình 3.12 Học tham số có giám sát…………………………………………………………….. 66 Hình 3.13 Lưới các nơron …………………………………………………………………………. 67 Hình 3.14 Ánh xạ mặt cầu vào lưới nơron 15×15…………………………………………. 71 Hình 3.15 Mạng nơron 2 lớp……………………………………………………………………… 72 Hình 4.1 Biển không nhận dạng được…………………………………………………………. 77 Hình 4.2 Vùng biển số trong quá trình phân ngưỡng…………………………………….. 80 Hình 4.3 Mức xám thấp làm vùng biển số bị mất trong quá trình phân ngưỡng .. 80 Hình 4.4 Những biển số không nhận đủ ký tự ……………………………………………… 82
  7. 7. Đồ Án Tốt Nghiệp 6 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Danh mục các bảng Bảng Tên bảng Trang Bảng 1 Chi tiết tìm vùng biển số sử dụng dò biên Canny và tìm vùng đối tượng. 77 Bảng 2 Chi tiết tìm vùng biển số sử dụng hướng phân ngưỡng và tìm vùng đối tượng. 78 Bảng 3 Tìm vùng biển số trong các khoảng ngưỡng khác nhau tăng dần.(biển được tìm thấy ở khoảng ngưỡng trước sẽ không phải là đối tượng xét ở các khoảng ngưỡng sau). 79 Bảng 4 Tìm vùng biển số trong các ngưởng khác nhau giảm dần. (biển được tìm thấy ở khoảng ngưỡng trước sẽ không phải là đối tượng xét ở các khoảng ngưỡng sau). 80 Bảng 5 Chi tiết các khoảng ngưỡng phát hiện những biển số.( các biển tách ly thành công ở khoảng ngưỡng trước không được tính cho khoảng ngưỡng sau). 82 chúng tôi forum công nghệ, giáo dục
  8. 8. Đồ Án Tốt Nghiệp 7 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng MỞ ĐẦU Hiện nay, với sự phát triển kinh tế xã hội đã bùng nổ số lượng phương tiện giao thông. Gây ra những khó khăn trong công tác quản lý, xử lý vi phạm giao thông mà nguồn nhân lực con người khó có thể đảm đương được. Vì vậy vần để cần thiết là có một hệ thông quản lý, xử lý vi phạm giao thông tự động. Để xây dựng hệ thống quản lý giao thông tự động thì ” Bài toán nhận dạng biển số xe” là tiền đề để xây dựng những mô hình quản lý đó. Tuy nhiên, hiện nay ở Việt Nam nhưng hệ thống quản lý đó chưa nhiều và lĩnh vực nhận dạng còn đang phát triển. Từ những thực tế đó, trong thời gian làm đố án tốt nghiệp em đã quyết định lựa chọn tìm hiểu về bài toán ” nhận dạng” trong đó chú trọng vào việc nhận dạng biển số xe. Để phục vụ cho bước đầu trong hệ thống quản lý phương tiện giao thông tại Việt Nam. Trong điều kiện năng lực và thời gian có hạn, nên báo cáo của em không tránh khỏi những sai sót. Em kình mong thầy cô và các bạn đóng góp những ý kiến để em có thể chỉnh sửa và bổ sung những phần thiếu sót để em hoàn thiện đề tài của mình. Em xin chân thành cảm ơn Thầy Vũ Anh Dũng và các bạn đã hết lòng giúp đỡ, chỉ bảo để em có thể hoàn thành tốt đồ án tốt nghiệp này. Trong báo cáo đồ án lần này em trình bày thành 4 chương như sau. Chương I: Tổng quan về nhận dạng. Chương II. Xử lý ảnh và OpenCV. Chương III. Bài toán nhận dạng biển số. Chương IV. Kết quả và hướng phát triển của bài toán nhận dạng biển số xe.
  9. 9. Đồ Án Tốt Nghiệp 8 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng CHƯƠNG 1. Tổng quan về nhận dạng. 1.1 – Tính chất và sự cần thiết của bài toán nhận dang. 1.1.1 Tính chất – Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp (gán đối tượng một tên gọi) dựa theo những quy luật và các mẫu chuẩn. Quá trình nhận dạng dựa vào những mẫu học biết trước gọi là nhận dạng có thầy (supervised learning); trong trường hợp ngược lại gọi là học không thầy (non supervised learning). – Nhận dạng là một bài toán quan trọng trong ngành thị giác máy tính. 1.1.2 Sự cần thiết. – Cùng với sự phát triển không ngừng của kinh tế xã hội và các ngành kỹ thuật hiện nay. Đòi hỏi sự quản lý và xử lý thông tin chính xác mà nó vượt quá sức của con người. Vì vậy chúng ta cần có máy móc hoặc động làm giảm tải hoặc thay thế công việc nặng nhọc, đòi hỏi sự chính xác cao và nhàm chán cho con người. Việc giúp máy móc nhận dang (thu thập , phân loại thông tin) như còn người sẽ giúp máy móc hoạt động hiệu quả giống như con người với độ chính xác cao hơn rất nhiếu. – Một số ứng dụng của bài toán nhận dạng. Nhận dạng dấu vân tay: ở Việt Nam đã được sử dụng trong việc chấm công, điểm danh và làm khóa an toàn cho các loại cửa sắt, máy tính xách tay…. Nó tạo sự tiện dụng và rất an toàn. chúng tôi forum công nghệ, giáo dục
  10. 10. Đồ Án Tốt Nghiệp 9 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 1.1 Nhận dạng vân tay trên máy ATM. Thay vì phải nhập mã pin trên máy ATM thì bạn chỉ việc đặt ngón tay trỏ của mình lên và giao dịch sẽ bắt đầu. Nhận dạng giọng nói: ứng dụng này được tích hợp trên nhiều sản phẩm, bạn sẽ điều khiển các thiết bị qua giọng nói của mình thay vì phải thao tác trực tiếp bằng tay, như trong mô hình nhà thông minh, trên điện thoại…. Ví dụ : ứng dụng Jibbigo trên điện thoại đi động , Ứng dụng này có thể dịch được tiếng nói của người sử dụng với 8 ngôn ngữ khác nhau như tiếng Anh, Pháp, Đức, Nhật, Hàn Quốc, Philipin, Tây Ban Nha, Trung Quốc. Hình 1.2 Phiên dịch viên Jibbigo Nhận dạng biển số xe: sẽ được giới thiệu tại Chương III
  11. 11. Đồ Án Tốt Nghiệp 10 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng 1.2 – Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch. 1.2.1 Không gian biểu diễn đối tượng Các đối tượng khi quan sát hay thu nhập được thường được biểu diễn bởi tập các đặc trưng hay đặc tính. Như trong trường hợp xử lý ảnh, ảnh sau khi được tăng cường để nâng cao chất lượng, phân vùng và trích chọn đặc tính, .được biểu diễn bởi các đặc trưng như biên , miền đồng nhất…. Người ta thường phân các đặc trưng này theo các loại như: đặc trưng tô pô (tập điểm), đặc trưng hình học và đặc trưng chức năng. Việc biểu diễn ảnh theo đặc trưng nào còn phụ thuộc vào ứng dựng tiếp theo. Ví dụ : giả sử đối tường X (ảnh, chữ viết, dấu vân tay,…) được biểu diễn bởi n thành phần đặc trưng: X={x1,x2….,xn}; mỗi xi biểu diễn một đặc tính. Không gian biểu diễn đối tượng thường gọi tắt là không gian đối tượng A được định nghĩa: A={X1,X2……,Xm} Trong đó mỗi Xi biểu diễn một đối tượng. Không gian này có thể là vô hạn. nhưng để tiện xem xét thì ta chỉ xét tập hữu hạn. 1.2.2 Không gian diễn dịch. Không gian diễn dịch là tập các tên gọi của đối tượng. Kết thúc quá trình nhận dạng ta xác định được tên gọi cho các đối tượng trong tập không gian đối tượng hay nói là đã nhận dạng được đối tượng. Một hình thức gọi là Ω là tập tên đối tượng: Ω ={ w1 ,w2,….wk} với wi, i= 1,2,….k là tên các đối tượng Quá trình nhận dạng đối tượng f là một ánh xa f: A Ω với f là tập các quy luật để định một phần tử trong A ứng với một phần tử trong Ω. Nếu tập các quy luật và tập tên các đối tượng là biết trước như trong nhận dạng chữ viết có ( có 26 lớp từ AZ),
  12. 13. Đồ Án Tốt Nghiệp 12 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng vector tham số trong trường hợp này chính là các moment µij với i=1,2,….,p và j = 1,2,…,q. Còn trong số các đặc trưng hình học, người ta hay sử dụng chu tuyến, đường bao, diện tích và tỉ lệ T=4πS/p2 với S là diện tích, p là chu tuyến. Việc chọn phương pháp biểu diễn sẽ làm đơn giản cách xây dựng. Tuy nhiên, việc lựa chọn đặc trưng nào là hoàn toàn phụ thuộc vào ứng dụng. b. Mô hình cấu trúc. Cách tiếp cận của mô hình này dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ một số khái niệm biểu thị các đối tượng cơ sở trong ngôn ngữ tự nhiên. Để mô tả đối tượng, người ta dùng một số dạng nguyên thủy như đoạn thẳng, cung …. Chẳng hạn một hình chữ nhật được định nghĩa gồm 4 đoạng thẳng vuông góc với nhau từng đôi một. Trong mô hình này người ta sử dụng một bộ kí hiệu kết thúc Vt, một bộ kí hiệu không kết thúc gọi là Vn . Ngoài ra còn dùng một tập các luật sản xuất để mô tả cách xây dựng các đối tượng phù hợp dựa trên các đối tượng đơn giản hơn hoặc đối tượng nguyên thủy. Trong cách tiếp cận này, ta chấp nhận một khẳng định là: cấu trúc là kết quả của việc áp dụng luật sản xuất theo những nguyên tắc xác định bắt đầu từ một dạng gốc bắt đầu. Một cách hình thức, ta có thể coi mô hình này tương đương một văn phạm G=(Vt,Vn,P,S) với : -Vt là bộ kí hiệu kết thúc, -Vn là bộ ký hiệu không kết thúc, -P là luật sản xuất, -S là dạng ( ký hiệu bắt đầu). 1.3.2 Bản chất của quá trình nhận dạng. Quá trình nhận dạng gồm 3 giai đoạn chính: – Lựa chọn mô hình biểu diễn đối tượng.
  13. 14. Đồ Án Tốt Nghiệp 13 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng – Lựa chọn luật ra quyết định (phương pháp nhận dạng) và suy diễn quá trình học. – Học nhận dạng. Khi mô hình biểu diễn đối tượng đã được xác định, có thể là định lượng ( mô hình tham số) hay định tính ( mô hình cấu trúc), quá trình nhận dạng chuyển sang giai đoạn học. Học là giai đoạn quan trọng. Thao tác học nhằm cải thiện, điểu chỉnh việc phân hoạch tập đối tượng thành lớp. Việc nhận dạng chính là tìm ra quy luật và các thuật toán để có thể gán đối tượng vào một lớp hay nói một cách khác gán cho đối tượng một tên. a. Học có thầy ( supervised learning) Kỹ thuật phân loại nhờ kiến thức biết trước gọi là học có thầy. Đặc điểm cơ bản của kỹ thuật này là người ta có một thư viện các mẫu chuẩn. Mẫu cần nhận dạng sẽ được đem so sánh với mẫu chuẩn để xem nó thuộc loại nào. Ví dụ như trong một ảnh viễn thám, người ta muốn phân biệt một cách đồng lúa, một cánh rừng hay một vùng đất hoang mà đã có miêu tả về đối tượng đó. Vấn đề chủ yếu là thiết kế một hệ thống để có thể đối sánh đối tượng trong ảnh với mẫu chuẩn và quyết định gán cho chúng vào một lớp. Việc đối sánh nhờ vào các thủ tục ra quyết định dựa trên một công cụ gọi là hàm phân lớp hay hàm ra quyết định. b. Học không có thầy( non supervised learning) Kỹ thuật này phải tự định ra cách lớp khác nhau và xác định các tham số đặc trưng cho từng lớp. Học không có thầy khó khăn hơn. Một mặt, do số lớp không được biết trước, mặt khác những đặc trưng của lớp cũng không biết trước. Kỹ thuật này nhằm tiến hành mọi cách gộp nhóm có thể và chọn lựa cách tốt nhất. Bắt đầu từ tập dữ liệu, nhiều thủ tực xử lý khác nhau nhằm phân lớp và nâng cấp dần để đạt được một phương án phân loại.
  14. 15. Đồ Án Tốt Nghiệp 14 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Nhin chung, một hệ thống nhận dạng có thể tóm tắt sơ đồ sau. Hình 1.3 Sơ đồ tổng quan một hệ nhận dạng.
  15. 16. Đồ Án Tốt Nghiệp 15 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng CHƯƠNG 2. Xử lý ảnh và openCV Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” (theo ý muốn) hoặc một kết luận. Hình 2.1 Quá trình xử lý ảnh. Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và có thể xem như hàm n biến . Do đó ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều. Sơ đồ tổng quát của hệ thống xử lý ảnh: Hình 2.2 Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh Và ở chương này chung ta sẽ được biết OpenCV hỗ trợ gì cho những bước xử lý ảnh. Tiếp sau em sẽ giới thiệu các bước xử lý và OpenCV hỗ trợ xử lý ảnh như thế nào (cung cấp thư viện gì).
  16. 18. Đồ Án Tốt Nghiệp 17 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Để thực hiện việc tách ngưỡng này thì OpenCV cung cấp chức năng threshold. threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );  src_gray: hình ảnh đầu vào.  dst: hình ảnh đầu ra.  threshold_value: giá trị thực hiện tách ngưỡng.  max_BINARY_value: giá trị thực hiện tách ngưỡng nhị phân.  threshold_type: một trong 5 ngưỡng hoạt động 5 ngưỡng hoạt động OpenCV cung cấp: a. Threshold Binary: nếu giá trị các điểm ảnh cao hơn giá trị ngưỡng thì được thiết lập giá trị mới là giá trị cao nhất (255), thấp hơn giá trị các điểm ảnh về mức 0; b. Threshold binaru, inverted: ngược với Threshold Binary c. Truncate: giá trị các điểm ảnh cao hơn giá trị ngượng sẽ bị thay đổi bằng giá trị ngưỡng, thấp hơn giữ nguyên.
  17. 19. Đồ Án Tốt Nghiệp 18 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng d. Threshold to Zero: giá trị các điểm ảnh cao hơn giá trị ngưỡng sẽ được giữ lại còn các điểm ảnh có giá trị thấp hơn giá trị ngưỡng sẽ đưa về giá trị 0. e. Threshold to Zero, inverted : Ngược lại với Threshold to Zero. 2.3 – Giảm nhiễu. Nhiễu trong ảnh là do nhiều nguyên nhân bao gồm: sự thoái hóa theo thời gian, quá trình sao chép. Một số kỹ thuật xử lý ảnh sẽ được áp dụng để loại bỏ nhiễu. Sau khi được nhị phân hóa, ảnh sẽ được lọc để giảm nhiễu. Trên thực thế tồn tại nhiều loại nhiễu, tuy nhiên người ta thường xem xét 3 loại chính: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung. Chúng xuất hiện những điểm ảnh khác biệt so với vùng xung quanh. Bản chất của nhiễu là thường tương ứng với tần số cao và cơ sở lý thuyết của các bộ lọc là chỉ cho những tín hiệu có tần số nào đó thông qua, do đó để lọc nhiệu người ta thường sử dụng bộ lọc thông thấp hay trung bình. Với nhiễu cộng và nhiễu
  18. 21. Đồ Án Tốt Nghiệp 20 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng rộng w pixel và chiều cao h pixels.  Point(-1,-1) chỉ các điểm có vị trí hàng xóm. Hình 2.4 Sử dụng bộ lọc hộp thông thường. 2.3.2 Bộ lọc gaussian (Gaussian Filter). Đây là bộ lọc hữu ích nhất (mặc dù không phải là nhanh nhất). Nó được thực hiện bởi chức năng GaussianBlur trong OpenCV. gaussianBlur(src,dst,size(i,i),0,0)  src: hình ảnh nguồn  dst: hình ảnh đầu ra.  size(w,h). kích thước của hạt nhân sẽ được sử dụng. w và h phải là số lẻ và tích cự nếu không kích thước sẽ được tính bằng cách sử dụng đối số σx và σy.  σx độ lệch chuẩn trong x. Viết 0 ngụ ý rằng độ lệch được tính bằng các sử dụng kích thước hạt nhân.
  19. 22. Đồ Án Tốt Nghiệp 21 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng  σy độ lệch chuẩn y. Hình 2.5 sử dụng bộ lọc Gaussian 2.3.3 Bộ lọc Median (Median Filter): Các bộ lọc trung bình chạy qua từng phần tử của tín hiệu và thay thế mỗi điểm ảnh với trung bình của các điểm anh lân cận nó. Bộ lọc này được cung cấp bởi các chức năng medianBlur trong thư viện OpenCV. medianBlur (src,dst,i);  src: ảnh nguồn.  dst: ảnh đầu ra ( có kích thước giống như src)  i: kích thước của hạt nhân ( i phải lẻ).
  20. 23. Đồ Án Tốt Nghiệp 22 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 2.6 sử dụng bộ lọc Median 2.3.4 Bộ lọc song phương (Bilateral filter). Hầu hết các bộ lọc có mục tiêu chính là làm mịn hình ảnh đầu vào. Tuy nhiên các bộ lọc không chỉ giảm nhiễu mà còn làm mờ các cạnh. Để tránh điếu này chúng ta xử dụng bộ lọc song phương. Và OpenCV cung cấp chức năng bilateralFilter. bilateralFilter(src,dst,i,i*2,i/2);  src: ảnh nguồn  dst: ảnh đầu ra  d: đường kính của vùng lân cận điểm ảnh.  σcolor: độ lệch chuẩn trong không gian màu.  σSpace: độ lệch chuẩn trong khoảng tọa độ.
  21. 27. Đồ Án Tốt Nghiệp 26 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Các toán tử đạo hàm được áp dụng khá nhiều, ở đây, ta chỉ xét một số toàn tử tiêu biểu: Robert, Sobel, pwitt, đẳng hướng(Isometric), 4- lân cận (thư viện OpenCV hỗ trợ Sobel tìm biên khá tốt). a. Toán tử Robert (1965). Với mỗi điểm ảnh I(x,y) của I, đạo hàm theo x, theo y được ký hiệu tương ứng bởi gx, gy được tính:         ),()1,( ),(),1( yxIyxIg yxIyxIg y x Điếu này tương đương với việc chập hai mặt nạ H1 và H2 theo hai hướng x và y:         01 10 xH        10 01 yH Hướng ngang (x) Hướng theo (y) b. Toán tử mắt nạ Sobel. Toán tử Sobel được Duda và Hart đặt ra vào năm 1973 với các mặt nạ tương tự như của Robert nhưng cấu hình khác như sau:               101 101 101 xH             111 000 111 yH Hướng ngang (x) Hướng dọc (y) c. Mặt nạ Prewitt Toán tử Prewitt dưa ra năm 1970 có dạng.               101 202 101 xH             121 000 121 yH Hướng ngang (x) Hướng dọc (y).
  22. 29. Đồ Án Tốt Nghiệp 28 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Trong thư viện OpenCv có chức năng Sobel với mặt nạ:               303 10010 303 xG              3103 000 3103 yG Cho kết quả tốt hơn so với Sobel theo chức năng tiêu chuẩn. Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y; /// Gradient X Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); /// Gradient Y Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );  Src_gray: hình ảnh đầu vào.  Grad_x/ grad_y, ảnh đầu ra.  Ddepth. Độ sâu của hình ảnh đầu ra.  X_order: thứ tự của các phát sinh theo hướng x,  Y_order: thứ tự của các phát sinh theo hướng y,
  23. 30. Đồ Án Tốt Nghiệp 29 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 2.9 Tìm biên bằng chức năng Sobel trong OpenCV 2.4.3 Toán tử la bàn. Kirsh đã đề xuất mặt nạ 8 hướng như 8 hướng la bàn. Hình 2.10 là mô hình 8 hướng và được đặt tên theo hướng địa lý và theo chiều kim đồng hồ: Đông, Đông- Nam, Nam, Tây-Nam, Tây, Tây-Bắc, Bắc, Đông-Bắc; mỗi hướng lệch nhau 45 độ. Hình 2.10 Mặt nạ 8 hướng theo Kirsh. b. Toán tử la bàn Krish:
  24. 32. Đồ Án Tốt Nghiệp 31 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng              111 121 111 BH              111 121 111 BĐH               111 121 111 ĐH             111 121 111 NH             111 121 111 NĐH               111 121 111 TH              111 121 111 BTH             111 121 111 NTH Hoặc:             121 000 121 BH             012 101 210 BĐH               101 202 101 ĐH             121 000 121 NH              210 101 012 NĐH               101 202 101 TH             210 101 012 BTH              012 101 210 NTH 2.4.4 Laplace. Để khắc phục hạn chế và nhược điểm của phương pháp Gradient, trong đó sử dụng đạo hàm riêng bậc nhất người ta nghĩ đến việc sử dụng đạo hàm riêng bậc hai hay toán tử Laplace. Phương pháp do biên theo toán tử Laplace hiệu quả hơn phương pháp toán
  25. 33. Đồ Án Tốt Nghiệp 32 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng tử Gradient trong trường hợp mức xám biến đổi chậm, miền chuyển đổi mức xám có độ trải rộng. Toán tử Laplace được định nghĩa như sau: 2 2 2 2 2 y f x f f       Toán Laplace dùng một số mặt nạ khác nhau nhằm tính gần đúng đạo hàm riêng bậc 2. Các dạng mặt nạ theo toán tử Laplace bậc 3×3 có thể:               010 141 010 1H               111 181 111 2H               121 152 121 3H Ghi chú: mặt nạ H1 còn cải biên bằng việc lấy giá trị ở tâm bằng 8 thay vì giá trị 4. Để thấy rõ việc xấp xỉ đạo hàm riêng bậc 2 trong không gian 2 chiều với mặt nạ H1 làm ví dụ, ta có thể tính gần đúng như sau: ),1(),1(),(22 2 yxfyxfyxf x f    )1,()1,(),(22 2    yxfyxfyxf y f Do đó: )1,()1,(),1(),1(),(42 2 2 2 2        yxfyxfyxfyxfyxf y f x f f Tóm lại: Kỹ thuật Laplace tạo đường biên mảnh ( có độ rộng 1 pixel). Nhược điểm của kỹ thuật này là rất nhạy với nhiễu, do đó đường biên thu được thường kém ổn định. Phương pháp Laplace được hỗ trợ sẵn có trong thư viện OpenCV.
  26. 34. Đồ Án Tốt Nghiệp 33 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Laplacian( src_gray,dst,ddepth,kernel_size,scale,delta, BORDER_DEFAULT );  Src_gray: ảnh đầu vào.  Dst: ảnh đầu ra.  Ddepth: độ sâu của ảnh.  Kernel_size: kích thước hạt nhân  Scale, delta and BORDER_DEFAULT: những giá trị mặc định Kết quả : hình 2.11 Hình 2.11 Tìm biên Laplace 2.4.5 Tách sườn ảnh theo Canny. Bộ tách sường ảnh theo Canny (1986) dựa trên cặp đạo hàm riêng bậc nhất với việc làm sạch nhiễu. Mục này được để riêng vì đây là phương pháp tách đường biên khá phổ biến được biết đến như là phương pháp dò tối ưu, nó đáp ứng được ba tiêu chí sau:  Tỷ lệ lội thấp: phát hiện tốt các cạnh.  Phân vùng tốt: Khoảng cách giữa các điểm ảnh cạnh phát hiện và pixel thực tế phải được giảm nhiễu.
  27. 36. Đồ Án Tốt Nghiệp 35 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Tỉ lệ đề nghị cao/thấp giữa 2/1 và 3/1 Hình 2.12 Tìm biên theo Canny 2.5 – Biến đổi Hough Biến đổi Hough là phương pháp dùng để xác định đường thẳng ( đường tròn elip) gần đúng đi qua một tập hợp điểm. Với (x, y) là một điểm y=mx+c  c =-mx + y Như vậy nếu có N điểm nằm trên một đường thẳng            Ni mxyc Ni ycmx iiii ,1, Thay vì tìm N điểm trên đường thẳng, người ta xét tất cả các điểm, xem điểm nào có nhiều dường thẳng đi qua nhất.
  28. 37. Đồ Án Tốt Nghiệp 36 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 2.13 Trục tọa độ đề các đi qua 2 điểm. Hình 2.14 Trục tọa độ đề các Thực chất biến đổi Hought là biến điểm thành đường thẳng.    ]],1);  Mat = iplimage.  Argv để nhận dạng vùng biển số xe. Từ những nhận xét trên, chúng ta có thể đưa ra giải pháp cho bài toán nhận dạng: 1. Sử dụng phát hiện biên và biến đổi Hough. Sau đó sử dụng hai tính chất trên biển số xe để xác định chính xác vùng con chứa biển số xe. Khi đã xác định chính xác vùng con chứa biển số thì tiến hành nhận dạng các ký tự. Đây là cách tiếp cận của khá nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng dò biên kết hợp với Hough. 2. Sử dụng tách ngưỡng và phân vùng đối tượng. Sử dụng việc tách ngưỡng loại bỏ những vùng không phải là biển số ( có cùng tỉ lệ kích thước nhưng có độ xám thấp hơn dưới 100). Sau đó tiến hành tìm vùng đối đượng theo tỉ lệ của biển số ta sẽ thu được số lượng phân vùng biển số ít hơn. Tiếp đó sử dụng tìm vùng đối tượng một lần nữa với các phân vùng biển số lấy số lượng ký tự tách được so sánh với số lượng ký tự hợp lệ để tạo tìm phân vùng biển số chính xác hơn. Và cũng tiến hành nhận dạng từng ký tự được cắt ra. Trong báo cáo của mình em sẽ trính bày theo giải pháp 2 gồm các bước sau:  Bước 1: Tìm vùng biển số Với ảnh xám đầu vào thực hiện phân ngưỡng ( hoặc dò biên canny) và tìm đối tượng. Tách các đối tượng có tỉ lệ rộng/dài trong phạm vi biển số để làm nguồn cho bước 2.
  29. 57. Đồ Án Tốt Nghiệp 56 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng  Bước 2: Tách riêng từng ký tự trên biển số: Tiến hành tìm đối tượng trên nguồn do bước 1 cung cấp sau đó so sánh số đối tượng nhận được có trùng với số ký tự tên các biển số xe không. Nếu khớp với tiêu chuẩn thì đó là những vùng biển số có khả năng là biển số xe cao nhất. Tách riêng từng ký tự để nhận dạng quang học như OCR hoặc mạng noron tuy nhiên trong báo cáo lần này em chỉ dừng lại ở việc tách riêng từng ký tự của biển số xe. 3.4 – Phát hiện vùng chứa biển số. Sơ đồ các bước phát hiện vùng chứa biển số xe. ảnh đầu vào Biến đổi ảnh xám và lọc ảnh Tìm đường bao đối tượng Tách vùng biển số Phân ngưỡng
  30. 58. Đồ Án Tốt Nghiệp 57 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng 3.4.1 Giai đoạn 1: Biến đối ảnh xám và lọc ảnh Ảnh đầu vào là một ảnh bất kỳ, được chuyển về ảnh có 256 mức xám và tiến hành lọc ảnh giảm nhiễu. Để tiến hành lọc giảm nhiễu em sử dụng bộ lọc song phương để giảm khả năng bị mờ biên. (a) (b) Hình 3.4 (a) ảnh đầu vào (b) ảnh xử lý xám và lọc song phương. 3.4.2 Giai đoạn 2: Tiến hành phân ngưỡng hoặc phát hiện biên. Có hai quá trình phân ngưỡng đó là phân ngượng tự động và phân ngưỡng không tự động. Với phân vùng biển số là khá nhỏ so với toàn bộ ảnh nên quá trình phân ngưỡng tự động bằng việc lấy Histogram sẽ dễ gây lỗi và không làm sáng tỏ vùng biển số. Qua thực nghiệm ta thấy phân vùng biển số thường có ngưỡng từ 100 – 220 vì vậy trong phần này của mình em tiến hành thử tìm vùng biển số với từng ngưỡng bằng vòng lặp. Vòng lặp sẽ xuất phát từ ngưỡng 100 đến 220 vì thông thường phát hiện vùng biển số các biển rõ thì ngưỡng 100 – 120 là có thể dừng vòng lặp lại sẽ tiết kiệm các bước tính toán.
  31. 59. Đồ Án Tốt Nghiệp 58 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Kết thúc giai đoạn này ta thu được ảnh 8-bit kênh đơn để làm nguồn cho giai đoạn 3. (hình 3.5) 3.4.3 Giai đoạn 3: Tìm đường bao đối đượng. Khi ta tiến hành phần ngưỡng sẽ làm hiện rõ vùng biển số, trong giai đoạn này ta có thể sử dụng các phương pháp phát hiện biên. Khi có ảnh 8-bit kênh đơn thu được ở giai đoạn 2 chúng ta tiến hành tìm các vùng biển là đối tượng riêng bằng hàm findContourns (torng thư viện OpenCV) để trích các vùng và lấy thông số của các vùng như tọa độ điểm của các cạnh, diện tích của vùng. (hình 3.6) Hình 3.5 ảnh sau khi tiến hành phân ngượng
  32. 60. Đồ Án Tốt Nghiệp 59 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 3.6 Tìm đường bao các đối tượng 3.4.4 Giai đoạn 4: Tách vùng biển số. Sau khi có được những thông số của giai đoạn 3 tìm thấy. Dựa vào các đặc điểm của biển số mà em tiến hành như sau: Tìm đường bao đối tượng với với tiêu chí tỉ lệ 5.45.3  HW hoặc 4.18.0  HW để tìm ra những vùng có thể là biển số nhất. Để hạn chế số lượng vùng tím thấy em tiếp tục lọc ảnh theo tiêu chí diện tích để hạn chế những vùng quá nhỏ và quá lớn so với vùng biển số. Với ảnh đầu vào được thay đổi kích cỡ về ảnh có cỡ 640X480 thì vùng biển số sẽ nằm trong khoảng diện tích từ 1500 – 25000. Tiến hành cắt các vùng có thể là biển số nhất trên ảnh xám đã lọc ở giai đoạn 1 để làm nguồn cho giai đoạn cắt ký tự để làm mẫu cho các quá trình nhận dạng ký tự (tự xây dựng). Ở giai đoạn này có thể kết hợp dùng các bài toán nhận dạng ký tự để phát hiện biển số xe.(hình 3.7)
  33. 61. Đồ Án Tốt Nghiệp 60 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 3.7 Sau khi lọc bằng dặc điểm biển số và cắt riêng vùng biển số 3.5 – Tách riêng từng ký tự Trong phần này mục đích chính là tách các ký tự để làm mẫu huấn luyện cho việc nhận dạng ký tự trên biển số. (hình 3.8) Các giai đoạn trong việc phân tách các ký tự như sau:
  34. 62. Đồ Án Tốt Nghiệp 61 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Ảnh đầu vào là ảnh chỉ chứa biển số xe được trích ra từ ảnh xám đã qua lọc ở giai đoạn 4 của phần “3.4 Phát hiện vùng biển số”. Hình 3.8 Các ký tự được cắt sau khi tìm thấy vùng biển số 3.5.2 Giai đoạn 1: Tiến hành phân ngưỡng. Giai đoạn này tương tự giai đoạn 2 của phần 3.4 3.5.3 Giai đoạn 2: Tìm vùng đối tượng. Tương tự phần 3.4.3 3.5.4 Giai đoạn 3: Tìm và tách vùng ký tự. Tương tự phần 3.4.4 nhưng với tiêu chí khác như. Số ký tự nằm trong khoản 6 đến 9 ký tự. Vùng ký tự có diện tích từ 50 đến 200. Tiến hành cắt ký tự và lưu lại. 3.6 – Nhận dạng ký tự quang học ( mạng nơron) Mạng nơron nhân tạo ( Artificial Neural Network) bao gồm các nút ( đơn vị xử lý) được nối với nhân bởi các liên kết noron. Mỗi liên kết kèm theo có một trọng số nào đó, đặc trưng cho đặc tính kích hoạt giữa các nơron. Có thể xem trọng số là phương tiện để lưu giữa thông tin dài hạn trong mạng và nhiệm vụ của quá trình huấn luyện (học) mạng là cập nhật các trọng số khi có thêm các thông tin về các mẫu học, hay nói cách khác, các trọng số được điều chỉnh sao cho đúng. Trong mạng, một số nơron được nối với môi trường bên ngoài như các đầu ra, đầu vào.
  35. 63. Đồ Án Tốt Nghiệp 62 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng 3.6.1 Mô hình nơron nhân tạo Hình 3.9 Mô hình nơron nhân tạo. Mỗi nơron được nối với các nơron khác và nhận được các tín hiệu sj từ chúng với các trọng số wj. Tổng các thông tin vòa có trọng số là: Người ta gọi đây là thành phần tuyến tính của nơron. Hàm kích hoạt g (còn gọi là hàm chuyển). Đóng vai trò biến đổi từ Net sang tín hiệu đầu ra out. Đây là thành phần phi tuyến của nơron. Có 3 dạng hàm kích hoạt thường được dùng trong thực tế. *)Hàm dạng bước:         00 01 x x xstep           x x xstep 0 1 *)Hàm dấu:         01 01 x x xstep           x x xstep 1 1 *)Hàm sigmoid: Net=  jj sw Out= g(Net)
  36. 64. Đồ Án Tốt Nghiệp 63 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng      x e xSigmoid 1 1 )( Ở đây ngưỡng  đóng vai trò làm tăng tính thích nghi và khả năng tính toán của mạng nơron. Sử dụng ký pháp véctơ,  nssS ,….,1 véctơ tín hiệu vào,  nwwW ,….,1 vecto trọng số, ta có  Netgout  SWNet  Trường hợp xét ngưỡng  , ta dùng biểu diễn vecto mới  ,,….,1 nssS  ,  1,,….,1 ‘  nwwW . 3.6.2 Mạng nơron Mạng nơron là hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn giản (nơron) hoạt động song song. Tính năng của hệ thống này tùy thuộc vào cấu trúc của hệ, các trọng số liên kết nơron và quá trình tính toán tại các nơron đơn lẻ. Mạng nơron có thể học từ dữ liệu mẫu và tổng quát hóa dựa trên các dựa trên các dữ liệu mẫu học. Trong mạng nơron, các nơron đón nhận tín hiệu vào gọi là nơron vào và các nơron đưa thông tin ra gọi là nơron ra. a. Phân loại các mạng nơron  Theo kiểu liên kết nơron: ta có mạng nơron truyền thẳng (feel-forward Neural Network) và mạng nơron qui hồi (recurrent Neural Network). Trong mạng nơron truyền thẳng, các liên kết nơron đi theo một hướng nhất định, không tạo thành đồ thị không có chu trình với các đỉnh là các nơron, các cung là các liên kết giữa chúng. Ngược lại, các mạng qui hồi cho phép các liên kết nơron tạo thành chu trình. Vì các thông tin ra của các nơron được truyền lại cho các nơron đã góp phần kích hoạt chúng, nên mạng hồi quy còn có khả năng lưu giữ trạng thái trong của nó dưới dạng các ngưỡng kích hoạt ngoài các trọng số liên kết nơron.  Theo số lớp: các nơron có thể tổ chức lại thành các lớp sao cho mỗi nơron của lớp này của được nối với các nơron ở lớp tiếp theo, không cho phép các liên kết giữa các nơron trong cùng một lớp, hoặc từ nơron lớp dưới lên nơron lớp trên. Ở đây cũng không cho phép các liên kết nhảy qua một lớp.
  37. 65. Đồ Án Tốt Nghiệp 64 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 3.10 Mạng nơron truyền thẳng và nhiều lớp. Hình 3.11 Mạng nơron hồi quy. b. Chức năng của mạng noron.  Mạng noron như một công cụ tính toán: Giả sử mạng noron Neural network có m nơron vào và có n nơron ra, khi đó với mỗi vecto các tính hiệu vào X=(x1,…,xn), sau quá trình tính toán tại các nơron ẩn, ta nhận được kết quả ra Y=(y1,…,yn). Theo nghĩa nào đó mạng nơron làm việc với tư cách một bảng tra, mà không cần biết dạng phụ thuộc hàm tường minh giữa Y và X. khi đó ta viết:  NNXtinhY , Cần lưu các nơron trên cùng một lớp có thể tính toán đồng thời, do vậy độ phức tạp tính toán nói chung sẽ phụ thuộc vào số lớp mạng. Các thông số cấu trúc mạng nơron bao gồm: – Số tính hiệu vào, số tín hiệu ra – Số lớp nơron – Số nơron trên mỗi lớp ẩn
  38. 66. Đồ Án Tốt Nghiệp 65 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng – Số lượng liên kết của mỗi nơron (liên kết đầy đủ, liên kết bộ phận và liên kết ngẫu nhiên) – Các trọng số liên kết nơron.  Mạng nơron như một hệ thống thích nghi có khả năng học: Để chỉnh các trọng số liên kết cũng như cấu trúc của mình sao cho phù hợp với các mẫu học. Người ta phân biết ba loại kỹ thuật học: – Học có giám sát (supervised learning) – Học không giám sát ( unsupervised learning) – Học tăng cường. Trong học giám sát, mạng được cung cấp một tập mẫu học {(Xs,Ys)} theo nghĩa Xs là các tín hiệu vào, thì kết quả ra đúng của hệ phải là Ys. Ở mỗi lần học, vector tín hiệu vào Xs được đưa vào mạng, sau đó so sánh sự sai khác giữa các kết quả ra đúng Ys với kết quả tính toán outs. Sai số này sẽ được dùng để hiệu chỉnh lại các trọng số liên kết trong mạng. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi thỏa mãn một tiêu chuẩn nào đó. Có hai cách sử dụng tập mẫu học: hoặc dùng các mẫu lần lượt, hết mẫu này đến mẫu khác, hoặc sử dụng đồng thời tất cả các mẫu một lúc. Các mạng với cơ chế học không giám sát được gọi là các mạng tự tổ chức. Các kỹ thuật học trong mạng nơron có thể nhằm vào hiệu chỉnh các trọng số liên kết (gọi là học tham số) hoặc điều chỉnh, sửa đổi cấu trúc của mạng bao gồm số lớp, số nơron, kiểu và trọng số các liên kết (gọi là học cấu trúc).  Học tham số: Giả sử có k nơron trong mạng và mỗi nơron có đúng một liên kết vào với các nơron khác. Khi đó, ma trận trọng số liên kết W sẽ có kích thước kx1. Các thủ tục học tham số nhằm mục đích tìm kiếm ma trận W sao cho  WXTinhY ss , đối với mọi mẫu học  ss YXS , (1)
  39. 67. Đồ Án Tốt Nghiệp 66 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Hình 3.12 Học tham số có giám sát.  Học cấu trúc: Với học tham số ta giả định rằng mạng có một cấu trúc cố định. việc học cấu trúc của mạng truyền thẳng gắn với yêu cầu tìm ra số lớp của mạng L và số nơron trên mỗi lớp nj. Tuy nhiên, với các mạng hồi quy còn phải xác định thêm các tham số ngưỡng  của các nơron trong mạng. Một cách tổng quát phải xác định bộ tham số  kknnLP  ,….,,,….,, 11 ở đây  jnk sao cho  PXTinhY ss , đối với mọi mẫu học  ss YXs , (2). Về thực chất, việc điều chỉnh các vector tham số W trong (1) hay P trong (2) đều qui về bài toán tìm kiếm tối ưu trong không gian tham số. Do vậy, có thể áp dụng các cơ chế tìm kiếm kinh điểm theo gradient. 3.6.3 Mạng Kohonen Cách xử lý thông tin trong các mạng ở trên thường chỉ quan tâm tới giá trị và dấu của các thông tin đâu vào, mà chưa quan tâm khai thác các mối liên hệ có tính chất cấu trúc trong lân cận của vùng dữ liệu mẫu hay toàn thể không gian mẫu. Chẳng hạn, với 2 thành phần ; 1 tam giác , 1 hình chữ nhật,
  40. 68. Đồ Án Tốt Nghiệp 67 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng ta có thể tạo thành hình ngôi nhà khi chúng được phân bố kề giáp với nhau theo một trật tự nhất định. Teuvo Kohonen (1989) đã đề xuất một ý tưởng rất đáng chú ý về ánh xạ có đặc trưng topo tự tổ chức ( theo nghĩa không cần có mẫu học) nhằm bào toàn trật tự sắp xếp các mẫu trong không gian biểu diễn nhiều chiều sang một không gian mới các mảng nơron ( một hoặc hai chiều). Trong mạng Kohonen, các vector tín hiệu vào gần nhau sẽ được ánh xạ sang các nơron trong mạng lân cận nhau. a. Cấu trúc mạng Mạng Kohonen rất gần gũi với kiểu cấu trúc mạng nơron sinh học và cấu tạo lẫn cơ chế học. Mạng Kohonen thuộc vào nhóm mạng một lớp các nơron được phân bố trong mặt phằng hai chiều theo kiểu lưới vuông hay lưới lục giác dưới. Phân bố này phải thỏa mãn yêu cầu; Mỗi nơron có cùng số nơron trong từng lớp láng giềng. Ý tưởng của Kohonen là các đầu vào tương tự nhau sẽ kích hoạt các nơron gần nhau về khoảng không gian. Mối quan hệ tương tự ( theo khoảng cách) có thể tồng quát hóa cho một lớp tương đối rộng các quan hệ tương tự giữa các tín hiệu đầu vào. Hình 3.13 Lưới các nơron Một cách trực quan, có thể xem thuật giải huấn luyện mạng Kohonen nhằm biến đổi không gian tín hiệu vào sang mạng nơron giống như các thủ tục kiểu như ” làm trơn” hay “tạo hình” dữ liệu. Để đáp ứng yêu cầu các nơron có cùng số nơron lân cận trong mỗi lớp láng giềng, người ta thường dùng các phép cuận chỉ số để đặt được hiệu ứng cái xăm xe. Chằng hạn tọa độ (xi, yi ) của các nơron thuộc lớp láng riềng thứ k của nơron cóa tọa độ (x,y) trong mảng nơron 2 chiều có kích thước pxq cho trong thủ tục sau:
  41. 69. Đồ Án Tốt Nghiệp 68 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng for i:=-k to k do for j:=-k to k do begin xi:=mod(x+i+p-1,p) + 1; yi:=mod(y+j+q-1,q) + 1; if (i=k) or (j=k) then nơ ron (xi, yi) thuộc vào lớp láng giềng thứ k else nơ ron (xi, yi) thuộc vào lớp láng giềng thứ r r<k; r được xác định bởi max(xi,yi) end; Trường hợp lớp noron Kohhonen là một dãy, cách cuộn tròn mạng nơron tạo thành một đường tròn. Tất cả các nơron của lớp kích hoạt có liên kết đầy đủ với lớp vào. Điểm quan trọng nhất trong mạng Kohonen là với một vector tín hiệu vào, nó chỉ cho phép các phản hồi mang tính chât địa phương nghĩa là đầu ra của mỗi nơron không được nối với tất cả các nơron khác mà chỉ với một số nơron lân cận. Sự phản hồi mang tính địa phương của những điều chỉnh (nếu có) tạo ra hiệu ứng là các nơron gần nhau về vị trí sẽ có hành vi tương tự khi có những tín hiệu giống nhau được đưa vào. b. Huấn luyện mạng Quá trình học được sử dụng trong mạng Kohonen dựa trên kỹ thuật cạnh tranh, không cần có tập mẫu học. Khác với trường hợp học có giám sát, các tin hiệu đầu ra có thể không biết được một cách chính xác.
  42. 70. Đồ Án Tốt Nghiệp 69 Khoa Công Nghệ Thông Tin SV: Phạm Thế Tài – Lớp S11-50TH GVHD: Th.S Vũ Anh Dũng Tại mỗi thời điểm chỉ có một nơron duy nhất C trong lớp kích hoạt được lựa chọn sau khi đã đưa vào mạng các tín hiêu Xs. Nơron này được chọn theo một trong hai nguyên tắc sau: – Nguyên tắc 1: Nơron C có tín hiệu ra cực đại. outc  max(outj) = max ((xsi wji) (9) j=1 i=1 – Nguyên tắc 2: Vector trong số của nơron C với tín hiệu vào nhất errc  min(errj) = min ((xsi – wji)2 (10) j =1 i=1 Sau khi xác định được nơron C, các trọng số wci được hiệu chỉnh nhằm làm cho đầu ra của lớn hơn hoặc gần hơn giá trị trọng số mong muôn. Do vậy, nếu tín hiệu vào xsi với trọng số sci tạo kết quả ra quá lớp thì phải giảm trọng số và ngược lại. Các trọng số của các nơron láng giềng j cũng phải được hiệu chỉnh giảm, tùy thuộc vào khoảng cách tính từ C. Ta đưa vào hàm tỷ lệ a(.) = a(dcj), ở đây dcj là khoảng cách topo giữa nơron trung tâm C và nơron j đang xét. Trên thực tế hàm a(.) có thể là hằng số, hàm tỷ lệ nghịch hoặc hàm có điểm uốn. Để đảm bảo yêu câu, do có nhiều mẫu tham gia quá trình huấn luyện ta đưa vào hệ số η(t). ở đây : t là số đối tượng mẫu đã dùng để luyện mạng . tmax là số mẫu tối da amaz, amin tương ứng là giá trị cực đại, cực tiểu của hàm a(.) Tùy thuộc vào nơron trung tâm C được lựa chọn theo nguyên tắc 1 hoặc nguyên tắc 2 ta có cách hiệu chỉnh các trọng số wij tương ứng: wji = wji + (t) a(dcj )(1 – xi wji ) (1) hoặc wji = wji + (t) a(dcj) (xi – wji ) (2) Sau đó, chuẩn hoá các trọng số sao cho: 1 1 2  n i wji


【#9】Mã Biển Số Xe Các Tỉnh Thành Việt Nam

Biển số xe các tỉnh thành phía Bắc:

– Biển xe các tỉnh thuộc Hà Nội và lân cận Hà Nội bao gồm:

tỉnh Thái Nguyên: 20

tỉnh Phú Thọ: 19

tỉnh Bắc Giang: 98

tỉnh Hòa Bình: 28

tỉnh Bắc Ninh: 99

tỉnh Hà Nam: 90

Hà Nội: 29, 30, 31, 32, 33, 40

tỉnh Hải Dương: 34

tỉnh Hưng Yên: 89

tỉnh Vĩnh Phúc: 88

– Biển số xe các tỉnh vùng duyên hải Bắc Bộ:

tỉnh Quảng Ninh: 14

tỉnh Hải Phòng: 15, 16

tỉnh Nam Định: 18

tỉnh Ninh Bình: 35

tỉnh Thái Bình: 17

– Biển số xe các tỉnh miền núi phía Bắc:

tỉnh Hà Giang: 23

tỉnh Cao Bằng: 11

tỉnh Lào Cai: 24

tỉnh Bắc Cạn: 97

tỉnh Lạng Sơn: 12

tỉnh Tuyên Quang: 22

tỉnh Yên Bái: 21

tỉnh Điện Biên: 27

tỉnh Lai Châu: 25

tỉnh Sơn La: 26

Biển số xe các tỉnh thành miền Trung:

– Biển số các tỉnh Bắc Trung Bộ:

tỉnh Thanh Hóa: 36

tỉnh Nghệ An: 37

tỉnh Hà Tĩnh: 38

tỉnh Quảng Bình: 73

tỉnh Quảng Trị: 74

tỉnh Thừa Thiên Huế: 75

– Biển số các tỉnh Nam Trung Bộ:

thành phố Đà Nẵng: 43

tỉnh Quảng Nam: 92

tỉnh Quảng Ngãi: 76

tỉnh Bình Định: 77

tỉnh Phú Yên: 78

tỉnh Khánh Hòa: 79

tỉnh Ninh Thuận: 85

tỉnh Bình Thuận: 86

tỉnh Tây Nguyên:

tỉnh Kon Tum: 82

tỉnh Gia Lai: 81

tỉnh Đắc Lắc: 47

tỉnh Đắc Nông: 48

tỉnh Lâm Đồng: 49

Biển số xe của các tỉnh miền Nam

– Mã biển số xe các tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ:

thành phố Hồ Chí Minh: 41, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59.

thành phố Cần Thơ: 65

tỉnh Long An: 62

tỉnh Đồng Tháp: 66

tỉnh Tiền Giang: 63

tỉnh An Giang: 67

tỉnh Bến Tre: 71

tỉnh Vĩnh Long: 64

tỉnh Hậu Giang: 95

tỉnh Kiên Giang: 68

tỉnh Sóc Trăng: 83

tỉnh Bạc Liêu: 94

tỉnh Cà Mau: 69

Ngày cập nhật 2021/11/10 Tác giả: Quốc Anh


【#10】Thông Tin Xe Và Giá Xe Lead Màu Xanh Nước Biển Mới Nhất.

Xe Lead màu xanh là mẫu đang hot của Honda. Đặc biệt phiên bản 2021 được nâng cấp, hoàn thiện với nhiều công nghệ đỉnh cao. Mang lại hiệu năng vận hành mạnh mẽ, tiết kiệm nhiên liệu cùng nhiều trải nghiệm đáng để thử khác nữa. Trong đó Honda Lead xanh nước biển đậm mát mát. Không kén người dùng, phù hợp với mọi lứa tuổi, giới tính. Ngay từ khi ra mắt đã nhanh chóng đạt được lượng doanh thu đáng ngưỡng mộ.

Xe Lead màu xanh nước biển

Lead xanh nước biển là phiên bản được ra mắt gần như cuối cùng của phiên bản 2021. Tuy nhiên độ hot của nó lại không hề kém cạnh bất kỳ kém cạnh và nhanh chóng lọt top doanh thu cao của mẫu xe này.

Đánh giá xe Lead màu xanh nước biển

Honda Lead 2021 xanh nước biển mang lại sự tiện lợi đáng kinh ngạc, phù hợp với người dùng. Ở phiên bản này, nó vẫn hội tụ đầy đủ các ưu điểm đã làm nên tên tuổi như khả năng tiết kiệm nhiên liệu. Động cơ eSP thông minh, công nghệ phun xăng điện tử PGM-F. Khả năng khởi động và vận hành dễ dàng, êm ái, không gây tiếng động khi di chuyển…

Về mặt thiết kế, chúng đã làm thay đổi hoàn toàn quan niệm về dòng xe Lead trước đây. Với diện mạo ấn tượng, hiện đại lại pha chút cổ điển, Lead xanh biển rất được lòng người tiêu dùng. So với 7 màu sắc khác được công bố, màu xanh biển được đánh giá cao hơn hẳn về tính ứng dụng.

Nó không quá nổi bật, chói chang và thiên về phong cách sang trọng, thanh lịch. Bởi vậy, dù bạn làm nam hay nữ, đang ở độ tuổi sinh viên, nhân viên văn phòng hay trung niên đều phù hợp.

Điểm nổi bật của các dòng xe Lead từ đời 2021 trở đi. Đó là nhà sản xuất đã trang bị thông khóa thông minh Smart Key. Nhờ đó, chiếc xe không chỉ được chống trộm an toàn. Mà còn có khả năng định vị trong bãi đậu.

Sẽ thật thiếu sót nếu không dành lời khen ngợi cho cốp xe Lead xanh nước biển. Với kích thước rộng rãi, bạn có thể thoải mái đựng đồ dùng cá nhân, balo, máy tính, vô cùng tiện lợi.

Tuy nhiên, nếu nhìn nhận bằng đôi mắt khắt khe hơn. Xe Lead màu xanh nước biển phiên bản 2021 vẫn còn tồn tại một số điểm yếu cần khắc phục như:

  • Đuôi xe nặng do động cơ đặt lệch về phía sau. Gây bất tiện cho các chị em khi dắt bộ.
  • Gầm xe thấp, dễ bị ngập nước hoặc đụng vào viawx hè khi đi lên.

Xe Lead màu xanh nước biển hợp với ai?

Ngay từ khi xe Lead màu xanh biển 2021 được công bố. Đã nhận được sự đón nhận của đông đảo người tiêu dùng. Với gam màu trung tính, thanh lịch và sang trọng. Nó được lòng mọi người dùng, ngay cả những người trung niên, khó tính.

Với màu sắc trang nhã của xe, bạn thoải mái diện những trang phục màu sắc tươi tắn. Hay đơn giản, tinh tế… Tất cả đều trở nên hài hòa một cách lạ kỳ. Càng giúp chủ nhân chiếc xe thêm phần nổi bật, tự tin.

Giá xe Lead màu xanh nước biển

Bảng giá xe Lead xanh nước biển được công bố vào thời điểm tháng 07/2020 là 40.290.000 VNĐ (chưa bao gồm thuế trước bạ lăn bánh). Tùy vào từng thời điểm, giá có thể lên hoặc xuống, dao động từ 200.000 – 2.000.000 VNĐ.

Ngược lại, tại các đại lý TPHCM. Giá bán Honda Lead 2021 nói chung và màu xanh nước biển nói riêng lại thấp hơn so với niêm yết. Mức dao động so với giá Honda đề xuất là 100.000 – 900.000 VNĐ.

Tuy nhiên, theo số liệu thu thập tại các Head Honda trên toàn quốc cũng như các đại lý bán lẻ. Mẫu Lead màu xanh nước biển vẫn luôn đạt mức tiêu thụ cao. Nguyên nhân là bởi đây là gam màu phổ thông được ưa chuộng. Phù hợp với mọi lứa tuổi, giới tính, đặc biệt là các chị em. Nhóm người tiêu dùng chính của dòng này.

Honda Lead màu xanh nước biển 2021 liên tục dẫn đầu top. Màu xe được yêu thích dành cho các chị em phụ nữ. Tuy giá thành của nó có phần cao hơn hơn so với một số dòng tay ga trong cùng phân khúc. Nhưng doanh thu tiêu thụ vẫn không ngừng tăng cao. Điều này đủ cho thấy mức độ yêu thích và phổ biến của mẫu xe hiện đại, ứng dụng cao.


Bạn đang xem chủ đề Biển Số Xe Màu Gì trên website Sachlangque.net. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!