Smart parking systems along with that is continuous development of new technologies, are widely applied to improve our lives. It can also add new technologies with advanced functions making it a multi-functional management system. Thanks to the anti-theft technologies that are installed, modern cars are significantly more difficult to steal than they once were. However, electrical systems can still experience issues, though and malfunction at some point. This paper suggests using video image recognition technology, at car parks and parking lots as an anti-theft solution, alerting the presence of the non-owner of vehicle in the driver’s seat. The system automatically predicts whether the driver is valid with the registration number plate. The image of the car is captured by the camera at the entrance gates of the parking lot. The proposed algorithm includes face recognition in images, building a deep learning convolutional network that classifies faces (subscriber’s images); using Cascade trainer to train number plate object recognition, vehicle number recognition through character recognition technique. The system can recognize reality through a personal computer connected to the camera at the scene or through photos and video files. Result, the model can face recognition and match to license plate in at a moment.
Trương Quốc Bảo, Nguyễn Minh Luân, Quách Tuấn Văn, 2015. Phát triển thuật toán xử lý ảnh để phát hiện và ước lượng khoảng cách từ hệ camera đến tâm quả cà chua chín trên cây. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 36: 112-120
Trương Quốc Bảo, 2013. GIẢI THUẬT ĐƠN GIẢN ĐỂ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN LÁI CHO ÔTÔ TỰ HÀNH. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 134-142
Trương Quốc Bảo, Võ Văn Phúc, 2013. GIẢI THUẬT MỚI CHO BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Ô TÔ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 27: 44-55
Trương Quốc Bảo, Trương Hùng Chen, Trương Quốc Định, 2015. PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ SỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG HOG VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 47-54
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên