Đồ án tập trung vào việc phát triển một hệ thống tự động nhận dạng và phân loại biển số xe bằng cách kết hợp các công nghệ deep learning như YOLOv8, ResNet34 và EasyOCR. YOLOv8, một phiên bản cải tiến của YOLO (You Only Look Once), được sử dụng để xác định vị trí của biển số xe trong hình ảnh một cách hiệu quả và nhanh chóng. ResNet34 được áp dụng để phân loại các biển số đã được phát hiện. Cuối cùng, EasyOCR được sử dụng để nhận dạng ký tự trên biển số, đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của quá trình nhận dạng. Đây là một hệ thống toàn diện và tự động có thể áp dụng trong các ứng dụng thực tế như giám sát giao thông và quản lý xe cộ

Từ Khóa:

Yolov8, Resnet34, Học sâu, biến số xe

Abstract:

The project focuses on developing an automated system for detecting and classifying license plates using deep learning technologies: YOLOv8, ResNet34, and EasyOCR. YOLOv8, an improved version of YOLO (You Only Look Once), is employed to efficiently and swiftly determine the location of license plates in images. ResNet34 is applied for classifying the detected license plates. Lastly, EasyOCR is utilized to recognize characters on the license plates, ensuring the accuracy and efficiency of the recognition process. This is a comprehensive and automated system that can be applied in real-world applications such as traffic monitoring and vehicle management.

Key word:

Yolov8, Resnet34, Deeplearning, License plate