自動ナンバープレート認識とは何ですか?

自動ナンバープレート認識  (ANPR)  は、画像の光学式文字認識を使用して車両登録プレートを読み取り、車両位置データを作成する技術です。 既存の閉回路テレビ、道路規則施行カメラ、またはタスク用に特別に設計されたカメラを使用できます。 ANPRは、車両が登録または認可されているかどうかを確認するなど、法執行目的で世界中の警察によって使用されています。 また、有料道路での電子料金徴収や、高速道路機関などによる交通の動きのカタログ化の方法としても使用されます。

自動ナンバープレート認識を使用して、カメラでキャプチャされた画像とナンバープレートからのテキストを保存でき、一部はドライバーの写真を保存するように構成できます。 システムは通常、赤外線照明を使用して、カメラが昼夜を問わずいつでも写真を撮ることができるようにします。ANPRテクノロジーは、場所ごとのプレートの変動を考慮に入れる必要があります。

これらのシステムに関する懸念は、政府の追跡市民の動き、誤認、高いエラー率、政府支出の増加などのプライバシーの問題に集中しています。 批評家はそれを大量監視の一形態として説明しました。 コンポーネント

システムのソフトウェア面は、標準の家庭用コンピュータハードウェア上で実行され、他のアプリケーションまたはデータベースにリンクすることができる。 最初に一連の画像操作技術を使用してナンバープレートの画像を検出、正規化、強化し、次に光学式文字認識 (OCR) を使用してナンバープレートの英数字を抽出します。 ANPRシステムは通常、2つの基本的なアプローチのいずれかで展開されます。1つはプロセス全体をレーンの場所でリアルタイムに実行でき、もう1つはすべての画像を多くのレーンからリモートのコンピューターの場所に送信してOCRプロセスを実行します。そこにある後の時点で。 レーンサイトで行われると、プレートの英数字、日時、レーン識別、およびその他の必要な情報のキャプチャされた情報は、約250ミリ秒で完了します。[要出典]  この情報は、必要に応じてさらなる処理のためにリモートコンピュータに容易に送信することができ、または後で検索するためにレーンに保存することができる。 他の構成では、通常、ロンドンの輻輳料金プロジェクトで見られるような、高いワークロードを処理するためにサーバーファームで使用される多数のPCがあります。 このようなシステムでは、しばしば、画像をリモートサーバに転送する必要があり、これは、より大きな帯域幅の伝送媒体を必要とし得る。

技術

ANPRは光学式文字認識を使用します  (OCR) カメラで撮影した画像。 2002年にオランダの車両ナンバープレートが別のスタイルに切り替わったとき、行われた変更の1つはフォントであり、一部の文字に小さなギャップが導入されました (Pなど)  およびR) それらをより明確にし、したがってそのようなシステムをより読みやすくする。 一部のナンバープレート配置は、フォントサイズと配置のバリエーションを使用します-ANPRシステムは、真に効果的であるために、そのような違いに対処できなければなりません。 多くのプログラムは各国に個別に調整されていますが、より複雑なシステムは国際的なバリエーションに対処できます。

使用されるカメラは、既存の道路規則施行または監視カメラ、および通常は車両に取り付けられているモバイルユニットである可能性があります。 一部のシステムでは、赤外線カメラを使用してプレートのより鮮明な画像を撮影しています。

技術

ANPRは光学式文字認識を使用します  (OCR) カメラで撮影した画像。 2002年にオランダの車両ナンバープレートが別のスタイルに切り替わったとき、行われた変更の1つはフォントであり、一部の文字に小さなギャップが導入されました (Pなど)  およびR) それらをより明確にし、したがってそのようなシステムをより読みやすくする。 一部のナンバープレート配置は、フォントサイズと配置のバリエーションを使用します-ANPRシステムは、真に効果的であるために、そのような違いに対処できなければなりません。 多くのプログラムは各国に個別に調整されていますが、より複雑なシステムは国際的なバリエーションに対処できます。

使用されるカメラは、既存の道路規則施行または監視カメラ、および通常は車両に取り付けられているモバイルユニットである可能性があります。 一部のシステムでは、赤外線カメラを使用してプレートのより鮮明な画像を撮影しています。

アルゴリズム

ナンバープレートは明るさとコントラストのために正規化され、文字はOCRの準備ができるようにセグメント化されます。

ソフトウェアがナンバープレートを識別するために必要とする7つの主要なアルゴリズムがあります。

プレートの定位-写真上のプレートを見つけて分離する責任があります。プレートの向きとサイジング-プレートのスキューを補正し、必要なサイズに寸法を調整します。

正規化-画像の明るさとコントラストを調整します。文字セグメンテーション-プレート上の個々の文字を見つけます。光学式文字認識。構文/幾何学的分析-国固有のルールに対して文字と位置を確認します。複数のフィールド/画像で認識された値を平均して、より信頼性の高い、または信頼性の高い結果を生成します。 特に、単一の画像が反射光フレアを含む可能性があるため、部分的に不明瞭または他の一時的な効果があります。

プログラムのこれらのサブセクションのそれぞれの复雑さは、システムの精度を决定します。 第3フェーズ (正規化) では、一部のシステムでは、エッジ検出技術を使用して、文字とプレートバッキングの画像の違いを増やします。 画像上の視覚的ノイズを減少させるために、中央フィルタを使用することもできる。