Sự công nhận biển số xeđược sử dụng ở nước ta tương đối gần đây. Điều này được sử dụng chủ yếu bởi các đại diện của cơ quan thực thi pháp luật trên đường cao tốc và trong thành phố. Người lái xe vi phạm chế độ tốc độ, đỗ xe và các quy tắc giao thông khác, bị phạt dựa trên dữ liệu ghi lại video của camera an ninh và nhận dạng số xe.
Thông thường, người lái xe bình thường cũng cần chức năng giải mã (ví dụ khi va chạm với ô tô, thoát khỏi hiện trường vụ tai nạn). Có hồ sơ của cơ quan đăng kiểm xe ô tô, người lái có thể tự mình giải mã số hoặc gửi video để kiểm tra.
Những gì có thể được nhìn thấy trên một camera CCTV, và làm thế nào để làm điều đó?
Gần đây, chương trình nhận dạng biển số xe ngày càng trở nên phổ biến không chỉ trong các cơ quan chức năng chuyên ngành mà còn cả những người dân bình thường. Tùy thuộc vào chất lượng của video và hoàn cảnh thu được trong cảnh quay, nó có thể khó sử dụng.
Video được sử dụng để giải mã:
- từ máy ghi âm ô tô;
- từ camera đường phố của nhà riêng hoặc tổ chức;
- từ một camera đường phố đến một cửa hàng hoặc tổ chức khác.
Các nhà phát triển trong nước đã tạo ra nhiều chương trình mà hình ảnh làm cho nó rõ ràng và dễ hiểu hơn.
Nhận dạng số xe: hỗ trợ điều tra
Việc xem trực tuyến hồ sơ camera quan sát có thể thực hiện qua mạng Internet hoặc thông qua các chương trình chuyên dụng cần cài đặt trực tiếp trên máy tính cá nhân. Tất cả điều này có thể giúp ích cho cuộc điều tra trong các tình huống mà các nhân viên thực thi pháp luật đang dẫn đầu, mà kẻ tấn công đã bỏ trốn.
Sự chia sẻ của sư tử về các thiết bị như vậy đã những lợi ích sau:
- Đã sửa thời gian, ngày và khung chính xác, có một chiếc xe với một biển số cụ thể;
- Vị trí có thể được theo dõi phương tiện giao thông bằng camera trong thời gian thực, đánh chặn;
- Dựa vào ngày, giờ và địa điểm (nơi chiếc xe được nhìn thấy), bạn có thể tìm một số cụ thể trong tủ tài liệu;
- Có sẵn chức năng làm việc với cơ sở dữ liệu hiện có nhận được nhiều hơn thông tin chi tiết về máy móc, cập nhật chúng, chặn chúng trong thời gian ngắn.
Ngày nay, nhân viên thực thi pháp luật và nhân viên hải quan là những người tiêu dùng chính của các chương trình như vậy, nhưng mức độ phổ biến của chúng cũng đang tăng lên đối với những người lái xe bình thường cần tìm kiếm một chiếc xe với một số cụ thể hoặc cố gắng giúp đỡ cuộc điều tra.
Các chương trình nhận dạng biển số: tổng quan về các mẫu xe phổ biến
Bạn chỉ có thể nhận được các chương trình nhận dạng biển số xe thực sự tốt với một khoản phí bằng cách liên hệ với nhà sản xuất hoặc nhà phân phối của họ.
Chúng tôi đã theo dõi các chương trình theo dõi phổ biến nhất và xác định chương trình thú vị nhất trong số đó:
1. Automarshal
Do sự đơn giản của thiết bị, chương trình cho thấy kết quả xuất sắc, đạt độ chính xác nhận dạng biển số xe gần 98%. Tùy thuộc vào số lượng, chi phí của phần mềm có thể thay đổi từ hai mươi đến một trăm năm mươi nghìn rúp.
Phạm vi áp dụng: Thông thường, nó được cài đặt tại các trạm kiểm soát, trạm kiểm soát và các lối đi khác. Khi làm việc, chỉ có hai thuật toán nhận dạng được sử dụng. Đồng thời, hệ thống có thể được lắp đặt trên đường cao tốc nơi ô tô di chuyển với tốc độ lên đến 150 km / h. Chất lượng hình ảnh và độ rõ nét của nhận dạng sẽ không bị ảnh hưởng bởi điều này.
2. NumberOK
Chương trình này chuyên nhận dạng dữ liệu nhận được từ camera IP. Theo các nhà phát triển, việc nhận dạng có thể được thực hiện trực tiếp thông qua đầu ghi trên xe nhờ một card ghi hình máy tính. Tốc độ của ô tô di chuyển có thể vượt quá hai trăm km một giờ, trong khi chương trình đảm bảo chất lượng nhận dạng 95%, hình ảnh rõ nét. Giá bán lẻ của chương trình đạt gần 27.000 rúp.
Phạm vi áp dụng: Nó có thể được lắp đặt tại các tiệm rửa xe, bãi đậu xe và những nơi khác có lưu lượng xe lớn.
3. Nhận dạng ứng dụng
Đối với các thiết bị chạy trên hệ điều hành Android. Một tính năng của chương trình là người dùng trao đổi dữ liệu về các số đã nhận, do đó cố gắng chung hoàn thiện cơ sở dữ liệu. Hiện tại, nó đã ở trong phạm vi công cộng, nhưng không mang lại hiệu quả xuất sắc như các chương trình trước đó. Ở đây, độ rõ ràng của nhận dạng đạt khoảng 85%. Đồng thời, chất lượng ảnh cuối cùng không đủ cao, ảnh thường bị nhòe, không rõ nét.
Nhưng các nhà phát triển cho biết họ có kế hoạch tinh chỉnh phần mềm hiện có và cung cấp cho người dùng nhiều hơn chất lượng cao những bức ảnh. sau khi sửa đổi, vẫn chưa được biết đến.
Các chương trình nhận dạng biển số ngày càng được nhiều người sử dụng và các dịch vụ chuyên dụng. Các chương trình được giới thiệu ở trên là những chương trình phổ biến nhất, nhưng không phải là những chương trình duy nhất trên thị trường.
Thêm: 2018-02-28 15:24:21
Hệ thống hiện đại giám sát video không chỉ là tập hợp một luồng video mà còn là khả năng phân tích video rộng rãi.
Các chức năng như đếm số lượng khách, nhận diện khuôn mặt, nhận dạng và sửa số xe tự tin đã vượt ra ngoài quyền lợi và quyền hạn của các dịch vụ đặc biệt để giải quyết các vấn đề kinh doanh hàng ngày.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một trong những chức năng phân tích video phổ biến - nhận dạng biển số xe. Đôi khi hệ thống giám sát video được tích hợp với hệ thống kiểm soát ra vào: camera đọc số xe, hệ thống phân tích so sánh hình ảnh nhận được với danh sách các số từ cơ sở dữ liệu và nếu tìm thấy khớp, sẽ gửi xác nhận ACS để cho phép vượt qua ô tô.
Một cách riêng biệt, chúng tôi lưu ý rằng khi thiết kế một hệ thống giám sát video, cần phải tách biệt nhiệm vụ nhận dạng biển số xe và chức năng xem lại (chuyển động của xe và người đi bộ, vị trí của camera tùy thuộc vào điều kiện của khu vực được giám sát, v.v.) . Có những hạn chế về vị trí cho camera nhận dạng biển số xe. Ngoài ra, cần phải có các cài đặt đặc biệt. Tiêu điểm của máy ảnh phải được hướng đúng vào khu vực dành cho ô tô qua lại (trong hầu hết các trường hợp là 3-4 mét). Vì vậy, nên sử dụng máy ảnh có ống kính cố định. Ngoài ra, họ thường có hiệu suất tốt nhấtđộ nhạy so với ống kính cơ giới.
Độ phân giải tốt nhất cho máy ảnh là gì?
Khi giải quyết vấn đề được chỉ định về nhận dạng biển số xe, độ phân giải cao của máy quay video có thể cho kết quả kém hơn so với kết quả được tính toán. Điều này là do thực tế là với độ phân giải ngày càng tăng, độ nhạy sáng của máy ảnh kém đi, ảnh hưởng tiêu cực đến việc nhận dạng biển số xe vào ban đêm.
Để tính toán, công thức (w / n) * p được sử dụng:
trong đó w là chiều rộng quan sát trong khu vực gắn biển số (m),
n - kích thước biển số (m),
Nếu chúng ta chấp nhận chiều rộng của khu vực được xem là 3 m, thì chiều rộng trung bình của biển số xe là 0,52 m và kích thước tối ưu hình ảnh (trong thực tế) 200 pixel, chúng tôi nhận được phép tính sau:
(w / n) * p = (3 / 0,52) * 200 = 1154 pixel.
Tính toán cho thấy một camera có độ phân giải HD (1280 x 720 pixel) là phù hợp với chúng ta.
Máy ảnh cho hệ thống nhận dạng phải có những đặc điểm nhất định
Kích thước vật lý của ma trận cần được tính đến. Ma trận càng lớn thì càng cảm quang. Tối thiểu kích thước cho phép ma trận, để nhận dạng các số 1/3 inch. Ma trận từ 1/2 inch trở lên hoạt động tốt nhất.
Hình 1. So sánh hình ảnh thu được trong bóng tối và ban ngày từ các máy ảnh có kích thước cảm biến khác nhau
Khi chọn máy ảnh, bạn cũng nên tính đến thông số khẩu độ, nó được xác định bằng cách chọn ống kính cho máy ảnh và được biểu thị dưới dạng F - một con số được xác định bằng tỷ lệ giữa độ dài tiêu cự và giá trị khẩu độ Khẩu độ càng lớn, càng nhiều ánh sáng lọt vào ma trận camera và tỷ lệ tín hiệu / nhiễu tương ứng cao hơn. Sẽ có ít nhiễu kỹ thuật số hơn trên chính hình ảnh. Tính năng nhận dạng biển số xe yêu cầu một ống kính có khẩu độ ít nhất là F / 1.4. Ống kính có f / 1.3 sẽ có nhiều khẩu độ hơn.
Lưu ý rằng bất cứ điều gì thông số kỹ thuật không có máy ảnh vắng mặt hoàn toàn chiếu sáng, bạn sẽ không nhận được một kết quả dưới dạng một biển số được công nhận. Về vấn đề này, ban đầu nên xem xét khả năng chiếu sáng bổ sung. Đại đa số các máy ảnh hiện nay đều có đèn chiếu hồng ngoại, nhưng việc sử dụng đèn chiếu sáng hồng ngoại tích hợp có nghĩa là máy ảnh phải được chuyển sang chế độ đen trắng. Ngoài ra, nhiệt lượng bổ sung do bức xạ IR tạo ra có thể thời gian mùa hè trở nên dư thừa, dẫn đến quá nhiệt, tạo ra nhiễu bổ sung.
Chúng tôi cũng chú ý đến một đặc điểm của máy ảnh như số khung hình trên giây. Với tư cách là nhà sản xuất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng máy ảnh có tốc độ khung hình 25 khung hình / giây. Tuy nhiên, trên thực tế, tại những vị trí mà ô tô di chuyển ở tốc độ thấp, camera được chuyển sang 12 khung hình / giây và thấp hơn, do đó loại bỏ tải khỏi thiết bị cần thiết để xử lý mảng thông tin.
Như chúng tôi đã đề cập ở trên, có những ranh giới khá khắt khe để đặt một máy quay video và việc vượt quá chúng sẽ dẫn đến kết quả giảm sút đáng kể.
Góc nghiêng của biển số xe không được vượt quá 5 ° so với trục x trong phiên bản 2D của hình ảnh.
Để chụp hai làn đường, bạn có thể đặt camera như sau:
Máy ảnh nên được đặt ở độ cao từ 2 đến 6 mét. Khi đặt trên các vật thể có rào cản, phải tính đến rằng bản thân rào chắn tạo thành một vùng loại trừ nhất định.
Có nhiều hệ thống để tự động hóa việc đưa ô tô vào lãnh thổ của một cơ sở được bảo vệ. Bắt đầu từ một người bảo vệ tầm thường trong một gian hàng bằng một nút bấm và kết thúc bằng một đường chuyền điện tử hoặc một chìa khóa radio fob.
Hệ thống nhận dạng biển số xe điện tử đứng một mình trong danh sách này và chưa được phổ biến cho đến gần đây.
Cái này có một vài nguyên nhân.
Thứ nhất, chi phí thiết bị cao và sự phức tạp của việc tùy biến. Thứ hai, chủ động từ chối sự đổi mới, bao gồm các hành động phá hoại không che giấu, của chính các lính canh, những người hiện đang được kiểm soát chặt chẽ, loại trừ khả năng kiếm thêm thu nhập.
Tuy nhiên, có những ưu điểm đáng kể mà hệ thống nhận dạng biển số xe mang lại:
- sự gia tăng đáng kể mức độ an ninh và kiểm soát giao thông đường bộ tại cơ sở;
- Khả năng các bên thứ ba vào khu vực được bảo vệ bằng cách sử dụng thẻ từ giả mạo hoặc bị đánh cắp hoặc fobs khóa điện tử bị loại trừ. (một chiếc xe hơi cũng có thể bị đánh cắp, nhưng nó khó khăn hơn nhiều);
- báo cáo tự động của các phương tiện với khả năng tạo ra nhiều báo cáo;
- khả năng truy cập từ xa cho phép quản lý của tổ chức kiểm soát công việc của nhân viên;
- hệ thống nhận dạng biển số xe có thể được tích hợp dễ dàng vào hệ thống kiểm soát ra vào tổng thể của tổ chức.
Khả năng xâm nhập vào lãnh thổ của một cơ sở được bảo vệ bằng cách dán các số in trên máy in vào số xe hoàn toàn bị loại trừ. Hầu như tất cả các hệ thống nhận dạng biển số xe đều kiểm soát độ phản xạ ánh sáng, điều mà giấy tờ không có được. Số được dán lại đơn giản sẽ không được đọc.
Phạm vi của hệ thống nhận dạng biển số xe tự động khá đa dạng. Trước hết, tính năng nhận dạng biển số xe sẽ rất hữu ích tại các trạm Bảo dưỡng, cây xăng, tiệm rửa xe, kho hàng, xí nghiệp, bãi giữ xe.
Các chức năng mà hệ thống nhận dạng biển số xe tự động như vậy có thể thực hiện khá đa dạng:
- kiểm soát xuất nhập cảnh vào lãnh thổ được kiểm soát;
- hạn chế xuất bến khỏi lãnh thổ của doanh nghiệp, ví dụ như bến xe, khách chưa thanh toán tiền;
- giám sát tải khu vực kinh doanh.
Khi kết hợp với hệ thống kiểm soát ra vào, việc nhận dạng biển số xe cung cấp thêm các lợi ích. Trước hết, đây là việc kiểm soát hoàn toàn vị trí của các phương tiện trong khu vực xếp hàng của doanh nghiệp. Điều này giúp bạn có thể theo dõi việc nhập nguyên vật liệu hoặc xuất thành phẩm, kiểm tra hiệu quả của hoạt động xếp dỡ và chống trộm cắp.
Đồng thời, việc kiểm tra số xe không chỉ ở cửa ra vào, mà còn ở cửa ra để loại trừ khả năng xuất hàng sử dụng chứng từ giả mạo, sai sót.
Nhưng chủ sở hữu của một bãi đậu xe, bãi đậu xe nhận được nhiều lợi ích nhất. Hệ thống nhận dạng biển số tự động sẽ cho phép theo dõi tình trạng chiếm dụng của lãnh thổ theo thời gian thực, từ đó đưa ra các biện pháp nâng cao hiệu quả.
Việc kết hợp nhận dạng biển số xe với hệ thống thanh toán sẽ loại bỏ hoàn toàn khả năng nhân viên bị lạm dụng hoặc ăn cắp. Và nó cũng sẽ loại bỏ hoàn toàn khả năng xảy ra sai sót trong việc tính toán thời gian xe đã vào bãi đậu và sẽ đưa ra bằng chứng sắt đá trong những tranh chấp với những khách hàng vô lương tâm.
ĐẶC ĐIỂM KỸ THUẬT VÀ THÀNH PHẦN CỦA THIẾT BỊ
Hệ thống nhận dạng biển số xe tự động, tùy thuộc vào nhà sản xuất và kiểu máy, có thể bao gồm một số thiết bị và gói phần mềm với các mô-đun thực hiện các chức năng phân tích khác nhau hoặc phục vụ các thiết bị không điển hình. Ví dụ, cân xe tải, radar tốc độ, v.v.
Yêu cầu đối với máy tính mà chương trình sẽ được cài đặt.
Các yêu cầu tối thiểu cho các chương trình khác nhau có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào tải chức năng, nhưng trong hầu hết các trường hợp, điều đó là cần thiết:
- bộ xử lý, ít nhất 3 GHz;
- card màn hình: Intel, ATI với OpenGL hoặc nVidia tối thiểu 512 MB;
- RAM, không dưới 4 GB;
- Đĩa HDD dung lượng ít nhất 4 GB.
DVR với chức năng RTSP.
Đây là một giao thức phát trực tuyến không chỉ cho phép xem và ghi lại thông tin mà còn có thể sử dụng video trong thời gian thực. Một ví dụ về các đầu ghi như vậy là model HIKVISION DS-7204HVI-SV.
Camera giám sát có chức năng RTSP.
Các thiết bị như vậy để nhận dạng số ô tô phải có độ phân giải ít nhất là 550 TVL, được cung cấp bởi ma trận 1/3 "760H. Tiêu cự là 9-22 mm, giúp nó có thể nhận dạng ở một khoảng cách đáng kể và ở một mức độ khá tốc độ cao, chẳng hạn như Atis AW-CAR40VF hoặc AW-CAR180VF.
Độ nhạy sáng của máy ảnh phải cao nhất có thể từ 0,001 Lux, ngoài ra, thiết bị phải được trang bị đèn chiếu sáng hồng ngoại, cho phép chụp chất lượng cao từ khoảng cách ít nhất 15-20 m. Cần có các chức năng sau :
- cài đặt phơi sáng thủ công;
- cân bằng trắng tự động;
- thay đổi đèn nền;
- dải động mở rộng.
Các camera này sẽ được sử dụng riêng ở ngoài trời, vì vậy bắt buộc phải có vỏ bọc IP 66 với các cặp nhiệt điện tích hợp cho phép thiết bị hoạt động dưới nhiệt độ thấp không nhỏ hơn -30 ° С.
Nên sử dụng camera đen trắng vì chúng có độ nhạy và độ phân giải cao hơn camera màu. Ngoài ra, hầu hết các thuật toán nhận dạng biển số xe đều chuyển đổi hình ảnh màu nhận được từ camera sang đen trắng.
Các thiết bị điều hành và mô-đun điều khiển.
Ví dụ, mô-đun BARBOS được kết nối với PC qua kết nối USB. Mô-đun này có 4 rơ le năm ampe qua đó bạn có thể điều khiển hàng rào, cổng, cổng, ánh sáng, thông báo GSM, các hệ thống khác nhau các chỉ dẫn đưa đến phòng điều khiển, v.v.
MÁY ẢNH NHẬN BIẾT TẤM
Thông số chính mà bạn cần chú ý khi chọn nơi lắp đặt camera quan sát nhận diện biển số xe đó là việc cài đặt tốc độ cửa trập thủ công. Có một mối quan hệ tuyến tính giữa tốc độ xe và tốc độ cửa trập được khuyến nghị (thời gian phơi sáng khung hình - màn trập).
Xe chạy tốc độ càng cao thì thời gian phơi sáng càng ngắn, nếu không sẽ bị nhòe khung hình - nhòe chuyển động. Tuy nhiên, tốc độ màn trập cho phép tối đa không chỉ phụ thuộc vào thời gian phơi sáng mà còn phụ thuộc vào góc của máy ảnh. Góc lắp đặt camera là góc giữa hướng di chuyển của xe và trục quang học của camera.
Hầu hết các camera tầm trung đều có khả năng truyền hình ảnh biển số xe rộng 80 pixel phù hợp để nhận dạng ở góc lắp đặt dọc lên đến + 30 ° và góc lệch ngang +/- 30 °. Nó được coi là một chỉ báo tốt nếu hệ thống nhận ra biển số khi nó lệch khỏi phương ngang (độ gồ ghề của đường) +/- 10 °.
Biểu đồ sự phụ thuộc của thời gian phơi sáng vào góc lắp đặt camera và tốc độ của xe được thể hiện trong hình.
Phần mềm.
Phần mềm là yếu tố chính của hệ thống nhận dạng biển số xe. Có rất nhiều công ty phát triển cung cấp sản phẩm của họ cho người tiêu dùng.
Sự phát triển ngân sách chung nhất "NumberOK".
Nó nhận dạng biển số xe của Nga, Ukraine, Belorussian và Moldavian, ghi lại ngày giờ ra vào của các phương tiện và thời gian trên lãnh thổ của cơ sở. Nó có khả năng xây dựng các báo cáo đơn giản và có thể được tích hợp vào 1C. Chương trình tương thích với hầu hết các máy quay và DVR có chức năng RTSP.
Quan trọng thứ hai là hệ thống nhận dạng biển số xe. "Automarshal".
Nó có 2 thuật toán nhận dạng, một cho tốc độ lên đến 30 km / h, thứ hai - lên đến 150 km / h. Nó có các mô-đun thích ứng đặc biệt "Bãi đậu xe", "Rửa xe", "Cổng ACS". Cơ hội mở rộng để xây dựng các báo cáo phân tích, quản lý thông qua ứng dụng khách WEB và chức năng gửi thông báo SMS.
Rộng hơn Tính năng bổ sung có một hệ thống nhận dạng số ô tô "Điều khiển giao thông" hiệp hội nghiên cứu và sản xuất "Diskret".
Chương trình này có thể kết nối với cân xe tải và liên kết các giá trị tổng và ròng với số lượng, cũng như tạo ra các bản tóm tắt, số dư và các tài liệu báo cáo khác. "Traffic Control" duy trì một kho lưu trữ ảnh về những khoảnh khắc của các phương tiện đi qua trạm kiểm soát và có nhiều cơ hội để phân tích tìm kiếm, theo số xe hoặc máy ảnh, thời gian và ngày tháng.
Hệ thống "Số tự động" từ công ty "ELVIS Neo Tech".
Cấu trúc bao gồm các mô-đun "Điều khiển tự động", "Senesys-Avto" và "Số tự động". Chương trình có sự tích hợp đáng kể với các hệ thống giám sát video và hệ thống kiểm soát truy cập khác, cũng như một trình tạo báo cáo linh hoạt, khả năng lưu trữ và tìm kiếm tốt.
Không nghi ngờ gì nữa, các hệ thống nhận dạng biển số xe chuyên nghiệp khá đắt tiền. Và việc sử dụng hệ thống giám sát video thông thường đã được điều chỉnh và các phiên bản demo của phần mềm chuyên dụng không hiệu quả như chúng tôi mong muốn.
Nhưng việc sử dụng loại phân tích video này có thể mang lại một công việc kinh doanh liên quan đến bằng xe hơi lên một cấp độ mới về chất lượng, cả về kiểm soát và phân tích hoạt động kinh doanh.
* * *
© 2014-2020 Đã đăng ký Bản quyền.
Các tài liệu trang web chỉ dành cho mục đích thông tin và không thể được sử dụng như các tài liệu hướng dẫn và quy phạm.
Vài tháng trước, Hikvision đã chính thức giới thiệu phần mềm điều khiển cho camera thuộc dòng 4 với khả năng nhận dạng biển số xe. Phần mềm này có thể được tải xuống từ trang web chính thức của Hikvision ở Nga, phần mềm này hoàn toàn miễn phí và phù hợp ngay cả với các camera đã mua cách đây hơn 2 năm, nhược điểm duy nhất hiện tại là vô hiệu hóa tất cả các chức năng thông minh, ngoại trừ nhận dạng số. (điều này là do tải cao đối với bộ xử lý máy ảnh). Hiện tại, bất kỳ chủ sở hữu camera nào thuộc dòng Hikvision 4 đều có thể kiểm tra khả năng của chương trình cơ sở này trên camera của họ. Nền tảng được tích hợp trong máy ảnh sẽ phát hiện và nhận dạng biển số xe, đồng thời gửi thông tin nhận được đến hoặc để kiểm soát truy cập.
Vì thực hiện đúng Chức năng nhận dạng biển số xe trong camera Hikvision 4 series cần đáp ứng một số thông số:
- để nhận dạng, góc ngang là rất quan trọng, và nó phải nằm trong khoảng 0-7 độ;
- số phải chiếm ít nhất 130 pixel trong hình ảnh;
- phần mềm máy ảnh chuyên 5.3.0_150719. Cho đến nay chỉ bằng tiếng Anh
Chúng ta nhận được gì qua trình duyệt:
Vì mục đích riêng tư, hình ảnh biển số xe và một ký tự trong số được nhận dạng đã bị xóa.
Như bạn có thể thấy, máy ảnh nhận dạng biển số xe, cho biết thời gian, khu vực và ảnh của chính số đó, nếu số không được nhận dạng vì lý do nào đó, một ảnh chụp màn hình sẽ được chụp và nó có thể được nhận dạng thủ công. Để cứu dữ liệu trong trường hợp mất kết nối, có một bộ đệm trong máy ảnh cho 1000 số.
Chúng ta nhận được gì thông qua NVR thông minh(trong trường hợp của chúng ta, với phần sụn V3.4.0):
Chúng tôi nhận bộ ảnh có ghi ngày tháng, số camera, số xe đã được công nhận. Cơ quan đăng ký thu thập và lưu trữ thông tin này. Có thể tìm kiếm cả theo thời gian và theo số, theo bất kỳ số và chữ cái nào, trong bất kỳ khoảng thời gian nào. Tất cả các thông tin cần thiết có thể được tải xuống trong tệp XLS.
Ngoài ra, bạn có thể tải lại tệp với các số từ danh sách đen trắng, và do đó, tự động hóa việc mở bộ truyền động.
Tùy chọn cuối cùng để lấy thông tin là. Ngày nay, hệ thống này hỗ trợ đầy đủ tất cả các chức năng nhận dạng biển số xe và các chức năng camera thông minh khác. Trong iVMS-5200Pro, giao diện Nhận dạng biển số xe hiển thị 8 biển số xe cuối cùng trong thời gian thực ở bên phải video Camera thông minh cùng với thời gian.
Vì mục đích riêng tư, một ký tự đã bị xóa khỏi số được công nhận.
Đồng thời, bằng cách bấm vào biển số xe, một hình ảnh chi tiết hiện ra: 
Tìm kiếm thông tin: tất cả số lượng và hình ảnh xe ô tô đều được đưa vào Cơ sở dữ liệu, tại đây bạn có thể dễ dàng tìm kiếm thông số theo thông số ( có thể bằng bất kỳ số và chữ cái nào của số, cho bất kỳ khoảng thời gian nào). Để thực hiện việc này, hãy mở giao diện Yêu cầu số và cho biết thông tin mà chúng tôi quan tâm.
Chúng tôi đã kiểm tra hệ thống này trên 2 máy ảnh + DS-7616NI-E2 với phần sụn V3.4.0 và phần mềm iVMS-5200Pro từ Hikvision (cách đây không lâu trong phiên bản cập nhật IVMS-4200 2.3.1.3 mô-đun này cũng đã xuất hiện và đã được thử nghiệm). Tỷ lệ biển số được công nhận là ~ 70% , nhưng, trong trường hợp của chúng tôi, điều này là do không thể đặt camera hoàn hảo và quan sát tất cả các thông số về góc của đường chân trời đến số xe.
Theo kinh nghiệm của các đồng nghiệp đến từ St.Petersburg: “Theo thông tin từ nhà sản xuất, tỷ lệ biển số được nhận dạng là 85% ở tốc độ 65 km / h. Trong thực tế, đôi khi hơn 100 xe ô tô chạy dọc theo bờ kè, nhưng các con số được công nhận chính xác. Đối với việc nhận dạng biển số xe trong bóng tối, theo thông tin từ nhà sản xuất và dựa trên cảm nhận thông thường, cần phải lắp đặt đèn chiếu tia hồng ngoại có bước sóng 850 nm. Trong trường hợp của chúng tôi, camera được lắp trên cao và đèn chiếu không phù hợp ”.
Ở trên, chúng tôi đã sử dụng một "chùm":
2) Ống kính Tamron 5-50
3) Vỏ nhiệt Hikvision 1313HZ-S 
Nhìn chung, hệ thống hoạt động hiệu quả, việc nhận dạng biển số xe diễn ra trực tiếp trên camera, tải trên máy tính của khách hàng là tối thiểu (ngay cả khi tất cả các camera đều hoạt động với nhận dạng), hệ thống có thể đọc thông tin từ 4 làn đường đồng thời.
Phần kinh tế của giải pháp này: Camera dòng thứ 4 của Hikvision có giá từ 19990 rúp. riêng bạn cần một vỏ nhiệt và một ống kính tốt), và 39.990 rúp. vì nếu bạn thêm đầu ghi 16 kênh ở đây, thì đây là thêm 16.990 rúp. Chi phí của hệ thống nhận dạng biển số xe với một camera (tùy chọn 39.990 rúp) dựa trên DVR sẽ có giá 57.000 rúp. Khi sử dụng 2-3 camera, giá của giải pháp cho mỗi kênh sẽ giảm xuống và thực tế bằng giá của chính camera đó.
Đại lý chính thức của Hikvision (Hikvision) tại Urals (C) 2017
Đã đến lúc nói chi tiết cách triển khai thuật toán nhận dạng biển số xe của chúng tôi hoạt động như thế nào: giải pháp tốt, giải pháp nào hoạt động rất tệ. Và chỉ cần báo cáo với người dùng Habra - sau cùng, với sự trợ giúp của ứng dụng Recognitor Android, bạn đã giúp chúng tôi có được một cơ sở dữ liệu có kích thước khá về ảnh biển số xe được chụp theo cách hoàn toàn không khách quan, mà không cần giải thích cách chụp và cách chụp. Và cơ sở dữ liệu về hình ảnh là thứ quan trọng nhất khi phát triển các thuật toán nhận dạng!
Điều gì đã xảy ra với Ứng dụng nhận dạng ứng dụng Android
Rất vui khi người dùng Habr bắt đầu tải xuống ứng dụng, dùng thử và gửi số điện thoại cho chúng tôi.
Tải xuống chương trình và xếp hạng
Kể từ khi ứng dụng được tải lên máy chủ, 3800 bức ảnh về các số từ ứng dụng di động đã được nhận.
Và chúng tôi thậm chí còn hài lòng hơn với liên kết http://212.116.121.70:10000/uploadimage - trong 2 ngày, chúng tôi đã gửi khoảng 8 nghìn bức ảnh kích thước đầy đủ về biển số xe (chủ yếu từ Vologda)! Máy chủ gần như không hoạt động.
Bây giờ chúng tôi có trong tay cơ sở 12.000 bức ảnh - có một công việc khổng lồ đi trước các thuật toán gỡ lỗi. Tất cả niềm vui chỉ mới bắt đầu!
Hãy để tôi nhắc bạn rằng một số đã được phân bổ trước đó trong ứng dụng Android. Trong bài viết này, tôi sẽ không đi sâu vào giai đoạn này một cách chi tiết. Trong trường hợp của chúng tôi, máy dò tầng Haar. Bộ dò này không phải lúc nào cũng hoạt động nếu số trong khung được xoay quá nhiều. Tôi sẽ để lại phần phân tích về cách thức hoạt động của bộ dò thác đã được đào tạo khi nó không hoạt động cho các bài tiếp theo. Nó thực sự rất thú vị. Có vẻ như đây là một hộp đen - được đào tạo cho máy dò và không làm gì khác. Thực ra không phải vậy.
Tuy nhiên, máy dò tầng vẫn là một lựa chọn tốt trong trường hợp tài nguyên máy tính hạn chế. Nếu biển số bị bẩn hoặc khung nhìn kém, thì Haar cũng hoạt động tốt so với các phương pháp khác.
Nhận dạng số
Đây là một câu chuyện về nhận dạng văn bản trong các bức ảnh thuộc loại này:
Các cách tiếp cận nhận dạng chung đã được mô tả trong bài báo đầu tiên.
Ban đầu, chúng tôi tự đặt cho mình nhiệm vụ nhận diện những biển số xe bị bẩn, bị tẩy xóa một phần và bị bóp méo nghiêm trọng.
Thứ nhất, nó thú vị, và thứ hai, có vẻ như những cái thuần túy nói chung sẽ hoạt động trong 100% trường hợp. Thông thường, tất nhiên, đó là những gì sẽ xảy ra. Nhưng nó đã không thành công ở đây. Nó chỉ ra rằng nếu đối với những con số bẩn, xác suất thành công là 88%, thì với những con số sạch, ví dụ, 90%. Mặc dù trên thực tế, xác suất nhận dạng từ một bức ảnh trên ứng dụng di động tất nhiên trước khi có một câu trả lời thành công, nó hóa ra thậm chí còn tệ hơn con số được chỉ ra. Hơi ít hơn 50% hình ảnh đến (vì vậy mọi người đừng cố gắng chụp ảnh). Những thứ kia. trung bình, biển số xe phải được chụp ảnh hai lần để nhận dạng thành công. Mặc dù theo nhiều cách, điều này ấn tượng thấp do nhiều người cố gắng bắn số từ màn hình điều khiển và không ở trong tình huống thực tế.
Toàn bộ thuật toán được xây dựng cho những con số bẩn. Nhưng hóa ra bây giờ đang là mùa hè ở Matxcơva, 9 trong số 10 phòng là hoàn toàn sạch sẽ. Vì vậy, tốt hơn là thay đổi chiến lược và thực hiện hai thuật toán riêng biệt. Nếu có thể nhanh chóng và đáng tin cậy nhận ra một số sạch, thì chúng tôi sẽ gửi kết quả này cho người dùng và nếu không thể, chúng tôi sẽ dành thêm một chút thời gian xử lý và chạy thuật toán thứ hai cho các số bẩn.
Một thuật toán nhận dạng biển số đơn giản nên được triển khai ngay lập tức
Làm thế nào để nhận biết một số tốt và sạch? Nó không khó chút nào.Chúng tôi đưa ra các yêu cầu sau cho một thuật toán như vậy:
1) một số ổn định để quay (± 10 độ)
2) khả năng chống lại tỷ lệ nhỏ (20%)
3) cắt bỏ bất kỳ đường viền nào của số theo đường viền của khung hoặc đơn giản là các đường viền được xác định kém không nên phá hủy mọi thứ (điều này về cơ bản là quan trọng, bởi vì trong trường hợp số bẩn, bạn phải dựa vào đường viền của số; nếu số là sạch, sau đó không có gì tốt hơn đặc trưng cho phòng số / chữ cái).
Vì vậy, ở những con số rõ ràng và dễ đọc, tất cả các số và chữ cái đều có thể tách biệt với nhau, có nghĩa là bạn có thể phân biệt hình ảnh và sử dụng các phương pháp hình thái học để chọn các khu vực liên quan hoặc sử dụng các chức năng chọn đường viền nổi tiếng.
Chúng tôi mã hóa khung
Ở đây, nó đáng để đi qua bộ lọc giữa và bình thường hóa hình ảnh. 
Hình ảnh hiển thị khung ban đầu có độ tương phản thấp để rõ ràng.
Sau đó, mã hóa nhị phân theo một ngưỡng cố định (bạn có thể sửa ngưỡng này, vì hình ảnh đã được chuẩn hóa).
Giả thuyết xoay khung hình
Hãy giả sử một số góc quay có thể có của hình ảnh. Ví dụ: +10, 0, -10 độ:
Trong tương lai, phương pháp này sẽ có ít lực cản đối với góc quay của các con số và chữ cái, vì vậy một bước khá lớn trong góc 10 độ đã được chọn.
Chúng tôi sẽ làm việc với từng khung một cách độc lập trong tương lai. Giả thuyết xoay nào sẽ cho kết quả tốt nhất, cô ấy sẽ thắng.
Và sau đó thu thập tất cả các khu vực liên quan. Được sử dụng ở đây chức năng tiêu chuẩn findContours từ OpenCV. Nếu khu vực được kết nối (đường bao) có chiều cao tính bằng pixel từ H1 đến H2 và chiều rộng và chiều cao có liên quan với nhau theo tỷ lệ từ K1 đến K2, thì hãy để nó trong khung và lưu ý rằng có thể có một dấu hiệu trong khu vực này. Gần như chắc chắn ở giai đoạn này sẽ chỉ còn lại số và chữ, phần rác còn lại sẽ rời khỏi khung. Hãy lấy các hình chữ nhật bao quanh các đường viền, đưa chúng về cùng một tỷ lệ, sau đó làm việc với từng chữ cái / số riêng biệt.
Dưới đây là các hộp giới hạn của các đường dẫn thỏa mãn yêu cầu của chúng tôi: 
Chữ cái / số
Chất lượng hình ảnh tốt, tất cả các chữ cái và số đều có thể tách rời hoàn hảo, nếu không thì chúng ta đã không đạt được bước này.
Chúng tôi chia tỷ lệ tất cả các dấu hiệu thành cùng một kích thước, ví dụ: 20x30 pixel. Họ đây rồi:
Nhân tiện, khi OpenCV thực hiện Thay đổi kích thước (khi giảm xuống kích thước 20x30), hình ảnh hai mã hóa sẽ chuyển thành một hình ảnh gradient, do nội suy. Chúng tôi sẽ phải lặp lại mã nhị phân.
Và bây giờ cách dễ nhất để so sánh với các hình ảnh dấu hiệu đã biết là sử dụng XOR (Khoảng cách búa chuẩn hóa). Ví dụ như thế này:
Khoảng cách = 1,0 - | Hình ảnh XOR mẫu | / | Mẫu |
Nếu khoảng cách lớn hơn ngưỡng thì ta coi như đã tìm được dấu hiệu, nếu nhỏ hơn thì ta ném ra ngoài.
Thư-số-số-số-thư-thư
Vâng, chúng tôi đang tìm kiếm biển báo ô tô RF ở định dạng này. Ở đây bạn cần lưu ý rằng số 0 và chữ "o" hoàn toàn không phân biệt được với nhau, số 8 và chữ "c". Chúng ta sẽ xếp tất cả các biển báo từ trái sang phải và chúng ta sẽ lấy 6 biển báo.
Thời gian tiêu chí - chữ cái-số-số-số-chữ cái-chữ cái (đừng quên về 0 / o, 8 / v)
Tiêu chí hai - độ lệch của giới hạn dưới 6 ký tự so với dòng
Tổng điểm cho giả thuyết là tổng các khoảng cách Hamming của cả 6 dấu hiệu. Càng to càng tốt.
Vì vậy, nếu tổng số điểm nhỏ hơn ngưỡng thì ta coi như đã tìm được 6 chữ số của số (không có vùng). Nếu nó vượt quá ngưỡng, thì chúng ta đi đến thuật toán chống lại các số bẩn.
Ở đây nó vẫn đáng được xem xét riêng biệt các chữ cái "H" và "M". Để làm điều này, bạn cần tạo một bộ phân loại riêng, chẳng hạn như theo biểu đồ độ dốc.
Khu vực
Hai hoặc ba dấu hiệu tiếp theo phía trên đường kẻ dọc dưới cùng của 6 dấu hiệu đã tìm thấy là khu vực. Nếu chữ số thứ ba tồn tại và độ tương tự của nó lớn hơn ngưỡng, thì vùng đó bao gồm ba chữ số. Nếu không, trong số hai.
Tuy nhiên, việc nhận dạng vùng thường không diễn ra suôn sẻ như mong muốn. Các số trong các vùng nhỏ hơn, chúng có thể không được chia thành công. Do đó, khu vực được nhận dạng tốt hơn theo cách có khả năng chống bụi bẩn / nhiễu / chồng chéo cao hơn, như mô tả bên dưới.
Một số chi tiết mô tả thuật toán không được tiết lộ quá chi tiết. Một phần là do hiện tại chỉ có một bản mô phỏng của thuật toán này đã được thực hiện và nó vẫn đang được thử nghiệm và gỡ lỗi trên hàng nghìn hình ảnh đó. Nếu số tốt và rõ ràng, thì bạn cần nhận ra số đó trong hàng chục mili giây hoặc trả lời “không thành công” và chuyển sang một thuật toán nghiêm túc hơn.
Thuật toán chống số bẩn
Rõ ràng là thuật toán được mô tả ở trên hoàn toàn không hoạt động nếu các ký tự trên số dính với nhau do Chất lượng kém hình ảnh (bụi bẩn, độ phân giải kém, bóng hoặc góc chụp xấu).
Dưới đây là ví dụ về các con số khi thuật toán đầu tiên không thực hiện được bất kỳ điều gì: 
Nhưng bạn sẽ phải dựa vào ranh giới của biển số xe, và sau đó, trong một khu vực được xác định nghiêm ngặt, hãy tìm các biển báo có định hướng và tỷ lệ đã biết chính xác. Và quan trọng nhất - không có mã nhị phân!
Chúng tôi đang tìm kiếm giới hạn dưới của số
Đơn giản nhất và nhất giai đoạn đáng tin cậy trong thuật toán này. Chúng ta đi qua một số giả thuyết về góc quay và xây dựng cho mỗi giả thuyết về việc quay một biểu đồ độ sáng của các pixel dọc theo các đường ngang cho nửa dưới của hình ảnh: 
Hãy chọn mức tối đa của gradient và do đó xác định góc nghiêng và ở mức nào để cắt bỏ con số bên dưới. Đừng quên cải thiện độ tương phản và có được hình ảnh này: 
Nói chung, không chỉ có giá trị sử dụng biểu đồ độ sáng mà còn cả biểu đồ phân tán, biểu đồ độ dốc, để tăng độ tin cậy của việc cắt số.
Chúng tôi đang tìm kiếm giới hạn trên của số
Ở đây không quá rõ ràng, hóa ra nếu tháo biển số sau khỏi tay, thì đường viền phía trên có thể bị cong mạnh và che một phần biển báo hoặc trong bóng râm, như trong trường hợp này: 
Không có sự chuyển đổi độ sáng rõ nét ở phần trên của số và độ dốc tối đa sẽ cắt hoàn toàn số ở giữa.
Chúng tôi đã thoát khỏi tình huống này theo một cách không hề tầm thường: chúng tôi đã đào tạo máy dò tầng Haar cho từng số và từng chữ cái, tìm thấy tất cả các dấu hiệu trong hình ảnh và xác định dòng trên cùng nơi cần cắt:
Có vẻ như nó đáng dừng lại ở đây - chúng tôi đã tìm thấy số và chữ cái! Nhưng trong thực tế, tất nhiên, máy dò Haar có thể sai, và chúng ta có 7-8 ký tự ở đây. Một ví dụ điển hình về số 4. Nếu đường viền phía trên của số kết hợp với số 4, thì không khó để nhìn thấy số 7. Nhân tiện đã xảy ra trong ví dụ này. Nhưng mặt khác, bất chấp lỗi phát hiện, đường viền trên của các hình chữ nhật được tìm thấy thực sự trùng với đường viền trên của biển số xe.
Tìm các đường viền bên của số
Cũng không có gì khó - hoàn toàn giống với phần dưới cùng. Sự khác biệt duy nhất là thường độ sáng của gradient của ký tự đầu tiên hoặc cuối cùng trong số có thể vượt quá độ sáng của gradient của đường viền dọc của số, vì vậy không phải tối đa được chọn mà là gradient đầu tiên vượt quá ngưỡng . Tương tự, với đường viền dưới, cần phải sắp xếp một số giả thuyết về độ dốc, bởi vì do góc nhìn, độ vuông góc của đường viền dọc và ngang hoàn toàn không được đảm bảo.
Vì vậy, đây là một con số được cắt tỉa độc đáo:
Đúng! đặc biệt tuyệt vời khi chèn một khung với một con số ghê tởm đã được nhận dạng thành công.
Chỉ có một điều đáng buồn - đến giai đoạn này, từ 5% đến 15% số lượng có thể bị cắt bỏ không chính xác. Ví dụ, như thế này: 
(Nhân tiện, ai đó đã gửi cho chúng tôi một số taxi màu vàng, theo như tôi hiểu - định dạng không bình thường)
Tất cả điều này là cần thiết để tất cả điều này được thực hiện chỉ để tối ưu hóa các tính toán, vì rất tốn kém về mặt tính toán để liệt kê tất cả các vị trí, tỷ lệ và độ dốc có thể có của các dấu hiệu khi tìm kiếm chúng.
Chia chuỗi thành các ký tự
Thật không may, do phối cảnh và chiều rộng không chuẩn của tất cả các biển báo, bạn phải bằng cách nào đó làm nổi bật các ký tự trong số đã được cắt. Ở đây một lần nữa, biểu đồ độ sáng sẽ giúp ích, nhưng dọc theo trục X: 
Điều duy nhất đáng để khám phá trong tương lai là hai giả thuyết: các ký hiệu bắt đầu ngay lập tức hoặc nên bỏ qua một biểu đồ tối đa. Điều này là do trên một số con số, lỗ cho vít hoặc đầu vít biển số xe có thể khác nhau như một dấu hiệu riêng biệt hoặc có thể hoàn toàn không nhìn thấy.
Nhận dạng ký tự
Hình ảnh vẫn chưa được phân loại, chúng tôi sẽ sử dụng tất cả các thông tin chúng tôi có.
Dưới đây là các ký tự có thể in được, vì vậy hiệp phương sai có trọng số phù hợp để so sánh hình ảnh với một ví dụ:
Các mẫu để so sánh và trọng lượng theo hiệp phương sai:
Tất nhiên, bạn không thể chỉ so sánh khu vực được đánh dấu bằng biểu đồ ngang với các mẫu. Chúng ta phải đưa ra một số giả thuyết về độ dịch chuyển và tỷ lệ.
Số giả thuyết theo vị trí dọc theo trục X = 4
Số giả thuyết theo vị trí dọc theo trục Y = 4
Số lượng giả thuyết theo quy mô = 3
Vì vậy, đối với mỗi khu vực, khi so sánh với một dấu hiệu, cần phải tính các phương sai 4x4x3.
Trước hết, chúng ta sẽ tìm 3 số lớn. Đó là 3 x 10 x 4 x 4 x 3 = 1440 phép so sánh.
Sau đó, một chữ cái ở bên trái và hai chữ cái khác ở bên phải. Có 12 chữ cái để so sánh Khi đó số phép so sánh là 3x12x4x4x3 = 1728
Khi chúng ta có 6 ký tự, thì mọi thứ ở bên phải chúng là vùng.
Có thể có 2 chữ số hoặc 3 chữ số trong khu vực - điều này phải được tính đến. Việc tách vùng theo cách biểu đồ đã trở nên vô nghĩa do chất lượng hình ảnh có thể quá thấp. Do đó, chúng ta chỉ cần luân phiên tìm các số từ trái sang phải. Bắt đầu từ góc trên bên trái, chúng ta cần một số giả thuyết cho trục x, trục y và tỷ lệ. Tìm kiếm kết hợp tốt nhất. Chúng tôi dịch chuyển theo một số tiền nhất định sang bên phải, một lần nữa chúng tôi đang tìm kiếm. Chúng tôi sẽ tìm kiếm ký tự thứ ba ở bên trái của ký tự đầu tiên và ở bên phải ký tự thứ hai, nếu số đo độ tương đồng của ký tự thứ ba lớn hơn ngưỡng, thì chúng tôi may mắn - số vùng bao gồm ba chữ số.
kết luận
Thực hành áp dụng thuật toán (phương pháp thứ hai được mô tả trong bài báo) một lần nữa khẳng định chân lý chung trong việc giải các bài toán nhận dạng: cần có một cơ sở thực sự đại diện khi tạo thuật toán. Chúng tôi đã nhắm đến những căn phòng bẩn thỉu và tồi tàn, bởi vì căn cứ thử nghiệm được quay vào mùa đông. Thật vậy, thường có thể nhận ra những con số khá xấu, nhưng hầu như không có con số sạch nào trong mẫu huấn luyện.Mặt khác của đồng xu cũng được tiết lộ: ít có điều gì gây khó chịu cho người dùng như tình huống khi hệ thống tự động không giải quyết một vấn đề khá sơ khai. “Chà, cái gì không đọc được ở đây ?!” Và thực tế là hệ thống tự động không thể nhận ra một biển số bẩn hoặc tồi tàn.
Thành thật mà nói, đây là kinh nghiệm đầu tiên của chúng tôi trong việc phát triển hệ thống nhận dạng cho người tiêu dùng đại chúng. Và thật đáng học hỏi khi nghĩ về những “điều nhỏ nhặt” như về người dùng. Giờ đây, một chuyên gia đã tham gia cùng chúng tôi, người đã phát triển một chương trình “Recognitor” tương tự cho iOs. Trong giao diện người dùng, người dùng có cơ hội xem những gì hiện đang được gửi đến máy chủ, để chọn số nào trong số các số được phân bổ bởi Haar là cần thiết, có thể chọn khu vực cần thiết trong một khung đã được "đóng băng". Và nó thuận tiện hơn để sử dụng nó. Tự động nhận dạng không phải là một chức năng ngu ngốc mà không có nó không thể làm được gì, mà chỉ đơn giản là một trợ lý.
Suy nghĩ thông qua một hệ thống trong đó nhận dạng hình ảnh tự động sẽ hài hòa và thuận tiện cho người dùng, hóa ra không có nhiệm vụ nào dễ dàng hơn việc tạo ra các thuật toán nhận dạng này.
Và, tất nhiên, tôi hy vọng rằng bài viết sẽ hữu ích.
