Автоматическое распознавание номерных знаков транспортных средств, также известное как технология LPR, является ключевой технологией в современных системах управления дорожным движением и безопасности. Он использует обработку изображений и распознавание образов для автоматического считывания информации о номерном знаке транспортного средства. Он широко используется во многих областях, таких как парковки, плата за проезд по автомагистралям, контроль доступа в жилые дома и общественная безопасность. Эта технология значительно повышает эффективность трафика, снижает трудозатраты и расширяет возможности отслеживания и управления.
Из каких основных компонентов состоит система распознавания номерных знаков?
Полная система распознавания номерных знаков обычно состоит из двух частей: аппаратной и программной. Аппаратная основа включает в себя триггерный блок аппаратуры подсветки камеры высокого разрешения. Камера отвечает за захват изображения транспортного средства. Разрешение, широкий динамический диапазон и качество изображения при слабом освещении напрямую влияют на качество изображения. Заполняющее световое изображение (например, светодиодный стробоскоп) используется для обеспечения равномерного освещения ночью или когда света недостаточно для обеспечения четкого изображения. Спусковой механизм включает в себя катушку датчика грунта (для точного захвата транспортного средства используется радар или видеодетектор).
«Мозгом» системы является программная часть, а ее ядром является алгоритм распознавания. Рабочий процесс обычно включает сбор изображений, позиционирование номерных знаков, сегментацию символов и распознавание символов. Сначала на исходном изображении располагается область номерного знака, а затем сегментируются символы номерного знака. Наконец, конкретные символы и цифры идентифицируются с помощью технологии оптического распознавания символов или моделей глубокого обучения. Точность, скорость и адаптируемость алгоритма, например распознавание наклоненных и окрашенных номерных знаков, являются ключевыми показателями для измерения качества системы.
Как правильно выбрать камеру распознавания номерных знаков
При выборе камеры основным критерием является разрешение. 2 миллиона пикселей теперь стали обычным явлением и могут удовлетворить потребности большинства сцен. Однако более важным является широкий динамический диапазон, который может помочь камере по-прежнему четко видеть детали номерного знака в условиях сильной контровой подсветки, например, при входе и выходе из подвала. Кроме того, выдержка камеры и фокусное расстояние объектива также должны соответствовать конкретной сцене, например скорости транспортного средства и ширине полосы движения.
Еще один ключевой момент — выбрать интеллектуальную машину «все в одном» или чисто программное решение. Интеллектуальная универсальная машина имеет встроенную интеграцию камеры и алгоритма распознавания. Он прост в установке и отладке, обладает высокой стабильностью и подходит для стандартных сценариев. Чисто программное решение может обеспечить большую гибкость. Он может быть подключен к внешнему оборудованию разных марок и позволяет выполнять более сложную оптимизацию алгоритмов и анализ данных на внутреннем сервере. Он подходит для проектов с крупномасштабными и индивидуальными потребностями.
В чем важность установки системы распознавания номеров?
Выбор места установки напрямую определяет скорость распознавания системы. Для сцен с фиксированной полосой движения, таких как въезды и выезды с парковки, камера должна быть направлена в направлении входящего транспорта. Рекомендуется высота установки от 1,5 до 2 метров, а угол обзора должен контролироваться в пределах 15 градусов. Необходимо убедиться, что поле зрения камеры полностью охватывает место появления номерного знака за областью срабатывания, и избегать попадания прямых солнечных лучей на объектив.
В открытой сцене, такой как мониторинг дорог, ситуация с установкой более сложная. Необходимо всесторонне учитывать многие факторы, такие как количество полос движения, скорость транспортного средства и изменения освещения. Как правило, применяется метод установки на высоте, а также может использоваться план соединения камер панорамного и макросъемки. Независимо от типа сцены, необходимо провести достаточную отладку на месте для достижения наилучшего эффекта распознавания путем регулировки угла, фокусного расстояния и интенсивности заполняющего света.
Какие общие факторы влияют на точность распознавания номерных знаков?
Наиболее важным фактором, влияющим на результат, является окружающее освещение. Сильная подсветка и боковой свет могут привести к переэкспонированию или отражению номерного знака. Недостаточное освещение в ночное время приведет к увеличению шума изображения. Погодные факторы, такие как дождь, снег и дымка, уменьшают контрастность изображения. Капли воды или грязь на номерном знаке также затенят символы. Чтобы справиться с этими задачами, система должна опираться на превосходную широкую динамическую технологию и интеллектуальный заполняющий свет.
Состояние самого автомобиля также вызовет проблемы. Сам номерной знак испачкан, потерт и выцветший, что отразится на характеристиках персонажа. Нестандартные номерные знаки, персонализированные номерные знаки или номерные знаки с нестандартной установкой (например, с наклоном и изгибом) выдвигают более высокие требования к алгоритмам позиционирования и сегментации. Кроме того, транспортные средства, проезжающие мимо на высокой скорости, будут создавать размытость изображения, что требует от камеры высокоскоростного затвора и отличных возможностей обработки изображений в условиях низкой освещенности!
Каковы будущие тенденции развития технологии распознавания номерных знаков?
Одним из них является глубокая интеграция глубокого обучения и искусственного интеллекта в будущую тенденцию развития. После обширного обучения данных адаптируемость алгоритма к сложным сценам, таким как экстремальные погодные условия и сильная окклюзия, будет значительно улучшена, а также значительно улучшится скорость выявления размытых и деформированных номерных знаков. Более того, алгоритм будет более «легким» и сможет работать в режиме реального времени на периферийных вычислительных устройствах, что снизит зависимость от сети и внутренних серверов.
Другая тенденция — многомерное восприятие и объединение данных. Распознавание номерных знаков не работает изолированно, а сочетается с распознаванием модели транспортного средства, распознаванием характеристик транспортного средства (например, цвета, марки и т. д.), распознаванием лиц и даже RFID и другими технологиями для формирования более трехмерной «идентификационной» информации транспортного средства. Эти данные взаимосвязаны с облачной платформой для более интеллектуального анализа транспортных потоков, контроля и предупреждения, а также для коммерческих приложений, таких как автоматическое управление VIP-автомобилями в коммерческих комплексах.
Какую роль играет система распознавания номерных знаков в строительстве умных городов?
В области интеллектуального транспорта распознавание номерных знаков служит основой для сети транспортных потоков, интеллектуального выбора времени для светофоров и предотвращения незаконных действий (например, проезда на красный свет и нелегальной парковки). Он обеспечивает точное отслеживание траекторий транспортных средств и обеспечивает поддержку данных для макропланирования, а также микроуправления и контроля городского транспорта. Например, анализируя данные о транспортных потоках в определенной области, можно оптимизировать проектирование дорог или маршрутов общественного транспорта.
Эта система также незаменима в сферах общественной безопасности и городского управления. Он связан с системой общественной безопасности «Скайнет» и может быстро идентифицировать транспортные средства, занесенные в черный список, чтобы помочь в предотвращении и контроле общественной безопасности, а также в выявлении случаев. В управлении сообществами и парками он обеспечивает автоматизированное и беспилотное управление въездом и выездом транспортных средств, а также связан с системой посетителей и системой оплаты парковки, повышая эффективность управления и удобство для пользователей. Стабильная и надежная система распознавания номерных знаков является краеугольным камнем построения интеллектуальной и эффективной городской системы управления.
Если вы приступаете к планированию проекта, связанного с интеллектуальной парковкой или мониторингом дорог, при рассмотрении различных аспектов выбора оборудования и системной интеграции будут ли приоритетом долгосрочная масштабируемость и возможности стыковки данных системы? Вы можете поделиться своим мнением или накопленным опытом в области комментариев. Если эта статья была для вас полезна, мы также просим вас выразить свою поддержку, поставив лайк.
Добавить комментарий