Як розумні камери розпізнають номерні знаки

Основні компоненти систем LPR

Типова система розпізнавання номерних знаків (LPR) складається з кількох ключових компонентів, які працюють узгоджено. Ці компоненти гарантують, що система може точно фіксувати, обробляти та інтерпретувати інформацію про номерний знак. Кожен компонент відіграє вирішальну роль у загальній функціональності системи.

• Система камери: камера є очима системи, що фіксує зображення або відеопотоки транспортних засобів. Камери високої роздільної здатності з інфрачервоними можливостями часто використовуються для оптимальної роботи в різних умовах освітлення.
• Блок обробки зображень: цей блок обробляє зроблені зображення, щоб покращити їхню якість і підготувати їх до вилучення номерних знаків. Застосовуються такі методи, як зменшення шуму, посилення контрасту та геометрична корекція.
• Програмне забезпечення для розпізнавання символів: програмне забезпечення використовує оптичне розпізнавання символів (OCR) для ідентифікації та декодування буквено-цифрових символів на номерному знаку. Розширені алгоритми використовуються для обробки варіацій у шрифті, розмірі та орієнтації.
• База даних і зберігання: витягнута інформація про номерний знак зберігається в базі даних разом із мітками часу, даними про місцезнаходження та іншими відповідними деталями. Ці дані можна використовувати для різних цілей, таких як відстеження транспортних засобів, ідентифікація викрадених автомобілів і дотримання правил дорожнього руху.

Отримання та попередня обробка зображень

Початковим кроком у розпізнаванні номерних знаків є отримання чіткого та зручного зображення автомобіля. Цей процес передбачає ретельний розгляд розміщення камери, умов освітлення та роздільної здатності зображення. Потім застосовуються методи попередньої обробки, щоб покращити якість зображення та підготувати його для наступного аналізу.

Розташування та налаштування камери

Стратегічне розташування камер має вирішальне значення для отримання оптимальних зображень. Камери зазвичай розташовуються під таким кутом, що дозволяє чітко бачити номерний знак. Такі фактори, як висота, відстань і кут огляду, ретельно враховуються, щоб мінімізувати спотворення та забезпечити, щоб номерний знак знаходився в полі зору камери.

Параметри камери, такі як час експозиції, діафрагма та фокус, також налаштовуються для оптимізації якості зображення. Інфрачервоне (ІЧ) освітлення часто використовується для покращення видимості в умовах слабкого освітлення. Це допомагає зменшити тіні та відблиски, гарантуючи, що номерний знак буде чітко видно.

Методи покращення зображення

Після зйомки зображення застосовуються різні методи попередньої обробки для покращення його якості. Ці методи спрямовані на зменшення шуму, посилення контрасту та виправлення геометричних спотворень. Деякі поширені методи покращення зображення включають:

• Зменшення шуму: фільтри використовуються для видалення небажаного шуму із зображення, наприклад випадкових варіацій значень пікселів.
• Посилення контрасту: такі методи, як вирівнювання гістограми, використовуються для покращення контрасту між символами номерного знака та фоном.
• Геометрична корекція: алгоритми перспективної корекції застосовуються для виправлення спотворень, спричинених кутом камери.
• Перетворення відтінків сірого: перетворення зображення у відтінки сірого спрощує обробку та зменшує складність обчислень.

Локалізація номерних знаків

Після попередньої обробки зображення наступним кроком є ​​визначення місцезнаходження номерного знака на зображенні. Це передбачає ідентифікацію області інтересу (ROI), яка містить номерний знак. Для цього використовуються різні алгоритми, які враховують характеристики номерних знаків, такі як їх прямокутна форма та певне співвідношення сторін.

Виявлення країв

Алгоритми визначення країв, такі як оператор Sobel або детектор країв Canny, використовуються для ідентифікації країв на зображенні. Ці краї являють собою межі між різними об’єктами або регіонами. Виявляючи краї, система може ідентифікувати потенційні номерні знаки.

Витяг функцій

Виділення ознак передбачає визначення специфічних ознак, характерних для номерних знаків. Ці особливості можуть включати прямокутну форму, наявність буквено-цифрових символів і певне співвідношення сторін таблички. Для виділення цих функцій можна використовувати такі алгоритми, як Хаара-подібні особливості або Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG).

Підходи до машинного навчання

Методи машинного навчання, такі як опорні векторні машини (SVM) або згорткові нейронні мережі (CNN), можна навчити ідентифікувати номерні знаки. Ці моделі навчаються на великих наборах даних із зображеннями номерних знаків і вчаться розпізнавати візерунки та особливості, які вказують на номерний знак.

Сегментація символів

Коли номерний знак знайдено, наступним кроком є ​​сегментація окремих символів. Це передбачає відокремлення кожного персонажа від фону та один від одного. Сегментація символів є критично важливим кроком, оскільки вона безпосередньо впливає на точність подальшого процесу розпізнавання символів.

Порогове утримання

Поріг — це простий, але ефективний прийом для відділення символів від фону. Вибирається порогове значення, і пікселі зі значеннями вище порогу класифікуються як передній план (символи), а пікселі зі значеннями нижче порогу класифікуються як фон.

Аналіз підключених компонентів

Аналіз пов’язаних компонентів передбачає ідентифікацію груп з’єднаних пікселів, які представляють окремі символи. Цей прийом можна використовувати для розділення символів, які дотикаються або накладаються.

Контурний аналіз

Контурний аналіз передбачає виявлення обрисів персонажів. Цей прийом можна використовувати для сегментації символів на основі їх форми та розміру.

Оптичне розпізнавання символів (OCR)

Оптичне розпізнавання символів (OCR) — це процес перетворення зображень тексту в машиночитаний текст. У контексті розпізнавання номерних знаків OCR використовується для ідентифікації буквено-цифрових символів на номерному знаку. Доступні різні алгоритми оптичного розпізнавання символів, кожен із яких має свої сильні та слабкі сторони.

Відповідність шаблону

Зіставлення шаблонів передбачає порівняння кожного сегментованого символу з набором попередньо визначених шаблонів. Символ визначається як шаблон, якому він найбільше відповідає. Цей метод простий у застосуванні, але він може бути чутливим до змін шрифту, розміру та орієнтації.

OCR на основі функцій

Функціональне розпізнавання символів передбачає виділення ознак із кожного символу, таких як кількість штрихів, наявність петель і орієнтація ліній. Потім ці ознаки використовуються для класифікації персонажа. Ця техніка більш стійка до варіацій у шрифті та розмірі, ніж зіставлення шаблону.

Нейронні мережі

Нейронні мережі, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN), стають все більш популярними для OCR. Ці моделі навчаються на великих наборах даних із зображеннями персонажів і вчаться розпізнавати шаблони та риси, характерні для кожного персонажа. CNN є високоточними та можуть обробляти варіації шрифту, розміру, орієнтації та шуму.

Постобробка та перевірка

Після розпізнавання символів застосовуються методи постобробки, щоб підвищити точність результатів. Ці методи передбачають виправлення помилок, перевірку формату номерного знака та забезпечення відповідності розпізнаних символів очікуваним шаблонам.

Виправлення помилок

Виправлення помилок передбачає виявлення та виправлення помилок у розпізнаних символах. Це можна зробити шляхом порівняння розпізнаних символів зі словником дійсних символів номерних знаків або за допомогою статистичних моделей для прогнозування найбільш ймовірної послідовності символів.

Перевірка формату

Перевірка формату передбачає перевірку того, чи відповідає розпізнаний номерний знак очікуваному формату. Це включає перевірку кількості символів, типів символів (букви чи цифри) і певного розташування символів.

Контекстний аналіз

Контекстний аналіз передбачає використання інформації про транспортний засіб, такої як його марка, модель і колір, для підтвердження розпізнаного номерного знака. Це може допомогти вирішити неоднозначності та виправити помилки.

Програми розпізнавання номерних знаків

Технологія розпізнавання номерних знаків (LPR) має широкий спектр застосувань у різних галузях і секторах. Його здатність автоматично ідентифікувати та записувати номерні знаки транспортних засобів робить його цінним інструментом для управління дорожнім рухом, безпеки та правоохоронних органів.

• Управління дорожнім рухом: системи LPR використовуються для моніторингу транспортного потоку, виявлення заторів і забезпечення виконання правил дорожнього руху. Вони можуть автоматично ідентифікувати транспортні засоби, які перевищують швидкість, їдуть на червоне світло або порушують інші правила дорожнього руху.
• Управління паркуванням: системи LPR використовуються в гаражах і на майданчиках для автоматизації в’їзду та виїзду, відстеження тривалості паркування та стягнення плати за паркування. Вони також можуть бути використані для ідентифікації транспортних засобів, які припарковані незаконно або мають непогашені штрафи за паркування.
• Правоохоронні органи: системи LPR використовуються правоохоронними органами для відстеження викрадених транспортних засобів, ідентифікації підозрюваних і моніторингу злочинної діяльності. Вони можуть автоматично сповіщати офіцерів про виявлення цікавого транспортного засобу.
• Безпека та спостереження: системи LPR використовуються для моніторингу доступу до безпечних зон, таких як аеропорти, урядові будівлі та військові бази. Вони можуть автоматично ідентифікувати транспортні засоби, яким дозволено в’їзд, і попереджати персонал служби безпеки про будь-які неавторизовані транспортні засоби.
• Стягнення плати за проїзд: системи LPR використовуються в системах збору плати за проїзд для автоматичної ідентифікації транспортних засобів і стягнення плати за проїзд. Це усуває потребу в пунктах оплати проїзду та зменшує затори.

Виклики та майбутні тенденції

Хоча технологія розпізнавання номерних знаків (LPR) досягла значного прогресу, вона все ще стикається з кількома проблемами. Ці проблеми включають роботу з варіаціями умов освітлення, поводження з затемненими або пошкодженими номерними знаками та забезпечення точності в різноманітних середовищах.

Умови освітлення

Різні умови освітлення, наприклад яскраве сонячне світло, тіні та нічний час, можуть суттєво вплинути на точність систем LPR. Щоб вирішити цю проблему, розробляються вдосконалені методи візуалізації та адаптивні алгоритми для компенсації змін освітлення.

Затуманені або пошкоджені номерні знаки

Номерні знаки, закриті брудом, снігом або іншими перешкодами, може бути важко прочитати. Подібним чином пошкоджені або вицвілі номерні знаки можуть становити проблему для систем LPR. Щоб подолати це, дослідники розробляють алгоритми, які можуть реконструювати пошкоджені символи та ідентифікувати номерні знаки, навіть якщо вони частково затемнені.

Конфіденційність

Використання технології LPR викликає занепокоєння щодо конфіденційності, оскільки передбачає збір і зберігання даних про місцезнаходження автомобіля. Щоб вирішити ці проблеми, розробляються нормативні акти та політики для захисту конфіденційності людей і забезпечення відповідального використання даних LPR.

Майбутні тенденції

Майбутнє технології LPR, ймовірно, буде сформовано декількома ключовими тенденціями, включаючи інтеграцію штучного інтелекту (ШІ), розробку більш надійних і точних алгоритмів і все більш широке використання LPR у різних програмах.

Висновок

Розумні камери та їх здатність розпізнавати номерні знаки є значним прогресом в автоматизованих системах. Складний процес, що включає отримання зображення, попередню обробку, локалізацію номерних знаків, сегментацію символів, оптичне розпізнавання символів і постобробку, підкреслює складність сучасного комп’ютерного зору та методів машинного навчання. Оскільки технологія продовжує розвиватися, системи LPR стають ще більш точними, ефективними та універсальними, відіграючи дедалі важливішу роль у різних аспектах сучасного життя.

Застосування розпізнавання номерних знаків є широкими та різноманітними, починаючи від підвищення безпеки та управління дорожнім рухом до оптимізації паркування та збору плати. Розуміючи внутрішню роботу цих систем, ми можемо краще оцінити їхній потенціал і вирішити проблеми, пов’язані з їх розгортанням.

FAQ – Часті запитання