ANPR
ANPR이란 무엇입니까?
작성자 : Shenzhen Tgw Technology Co., Ltd
자동 번호판 인식 (
ALPR
)는 모니터링 된 도로에서 차량을 감지하고 가공을 위해 차량 번호판 정보 (영어 문자, 아랍어 번호 및 플레이트 색상)를 자동으로 추출 할 수있는 기술입니다. 번호판 인식은 현대 지능형 운송 시스템의 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 디지털 이미지 처리, 패턴 인식, 컴퓨터 비전 및 기타 기술을 기반으로 ANPR 카메라가 취한 차량 이미지 또는 비디오 시퀀스를 분석하여 각 차량의 고유 한 번호판 번호를 얻으므로 인식 프로세스를 완료합니다. 주차 수수료 관리, 교통 흐름 제어 지수 측정, 차량 포지셔닝, 자동차 도난, 자동 초고속 과속 감독, 붉은 빛 전자 경찰, 고속도로 통행료 스테이션 및 기타 기능은 후속 처리의 심각한 처리로 인해 실현 될 수 있습니다. 교통 안전을 유지하고, 범죄와 싸우고, 교통 체증을 방지하며, 교통 자동화 관리를 실현하는 것이 중요합니다.
ANPR의 일반적인 응용 시나리오
1. 범죄와 싸우는 데있어서
실제로, 우리는 번호판을 추적하여 많은 교통 위반 또는 기타 범죄의 범인을 정확히 찾아 낼 수 있습니다. 많은 교차로가 적색광 위반 감지 시스템이 장착되어 있으며이 시스템의 가장 중요한 부분은 지능형 번호판 인식 시스템 모듈, 시스템은 차량의 번호판을 기록한 다음 데이터베이스 비교에 따라 의심스러운 차량 인 분석, 불법 행동을 결정하고, 도로에서 트래픽의 상태를 줄이면 ANPR을 사용하여 ANCUNTRENT를 사용하여 범죄를 저지르고 있습니다.
2015 년 4 월 24 일, 빅토리아 경찰은 순찰차를위한 8 천 8 백만 달러의 라이브 비디오 ANPR 시스템을 구현하는 것을 고려할 것이라고 발표되었습니다.
2014 년 11 월, 왕립 말레이시아 경찰 (PDRM)이 자동화 된 번호판 인식을 사용한다고 발표되었습니다.
(ANPR) 시스템이 불안정한 소환이있는 외국 등록 판이있는 차량을 식별하는 시스템
12 월
20,
2018 년, Redbridge의 지방 당국은이를 발표했습니다 £범죄와 싸우기 위해 1.5m ANPR 카메라가 설치되었습니다.
자동 번호판 인식 소프트웨어
지난 주 장비에서 8 명으로 구성된 팀은 노스 랜드의 Knifepoint에 의해 도난당한 자동차를 포함하여 25 대 이상의 차량을 멈췄습니다.
2. 주차장 관리의 ANPR
요즘에는 점점 더 많은 주차장이 관리 효율성을 향상시키기 위해 ANPR에 대한 접근성을 향상 시켰습니다. 전통적인 주차 시스템은 노동 비용이 높고 관리 효율성이 낮기 때문에 사람들의 요구를 충족시킬 수 없습니다. 주차장 관리자는 전통적인 주차 시스템을 스마트 주차 시스템으로 업데이트 할 계획입니다.
전통적인 주차 시스템은 자동 번호판 인식 (ANPR) 기술로 수정할 수 있습니다. ANPR 카메라는 차량 정보와 사람의 이미지를 명확하게 포착하여 소유자가 멈추지 않고 주차장에 들어가서 나갈 수 있도록합니다. 또한 모든 온라인 장치의 실행 상태를 모니터링하고, 장비 결함 사전 발견, 자체 회복, 다양한 보고서 기능을 실시간으로 쿼리하며, 고객에게 여러 사진 형태의 현장 정보를 실시간 쿼리 충전 금액으로 제공 할 수 있습니다. 성적 제한으로 인해 전국의 원격 관리가 가능했습니다. 주차장 충전 시스템은 자동으로 청구되며 현재 인기있는 모바일 결제 또는 특별 주차 앱에 로그인하여 지불을 지원합니다. 전체 프로세스는 빠르고 편리합니다.
현재, 전통
주차장 관리 시스템
통근 피크 시간 동안 혼잡을 일으키는 경향이 있습니다. 시스템의 간단한 기능으로 인해 교통 효율이 매우 낮습니다. 전통적인 주차장에는 소유자가 주차 공간을 찾고 자동차를 찾고, 수수료를 빨리 지불하도록 돕는 기능이 없습니다. 수동 충전은 또한 자본 허점으로 이어지고 변화를위한 돈을 모으는 데 어려움을 겪습니다. 설치하는 동안 주차장을위한 별도의 데이터베이스 및 프론트 엔드 디스플레이를 설치해야합니다. ANPR 시스템은 완전 자동 컴퓨터 관리 모드를 채택합니다. 주차장의 출구에서 게이트와 관리 센터까지는 모두 자동 제어 컴퓨터에 의해 조정되어 편리합니다. ANPR은 주차장에 들어가서 주차장을 떠나는 차량에 소비하는 시간을 줄입니다. 또한 입구 및 출구에서 무인 작업을 쉽게 깨닫고 자동으로 청구하여 비용을 크게 절약 할 수 있습니다. 따라서 관리 및 소유자의 요구를 충족시킬 수있는 지능형 주차 시스템은 잠재력이 매우 높으며 미래 개발 전망은 매우 광범위합니다.
일종의 ANPR 시스템
번호판 인식 시스템의 기본 하드웨어 구성은
ANPR 카메라
, 마스터 컨트롤러, 획득 카드 및 조명 장치. 그만큼
소프트웨어
번호판 인식 기능과 특정 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 백그라운드 관리 소프트웨어를 갖춘 이미지 분석 및 처리 소프트웨어로 구성됩니다.
번호판 인식 시스템에는 두 가지 종류의 제품이 있습니다.
하드웨어
소프트웨어 또는 하드웨어 인식 기능 모듈의 실현, DSP와 같은 전체 하드웨어 번호판 인식을 형성합니다. 또 다른 종류는 개방형 소프트웨어 및 하드웨어 시스템, 즉 하드웨어는 표준 산업 제품, 소프트웨어를 내장 소프트웨어로 채택하는 것입니다. 두 제품 형식 모두 단점뿐만 아니라 장점이 있습니다. 개방형 시스템의 장점은 하드웨어가 표준 산업 제품을 채택하고 운영 및 유지 보수가 쉽게 파악할 수 있다는 것입니다. 예비 부품의 구매는 모든 제조업체로부터 얻을 수 있으며, 한 제조업체의 공급 실패 또는 공급 부족으로 인한 제품의 영구적 실패 또는 조달 장애에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 통합 하드웨어 및 소프트웨어 제품을 사용하면 사용자가 제품을보다 쉽게 운영하고 제어 할 수 있습니다. 나중에 유지 보수 디버깅도 이해하기가 더 쉽습니다.
ANPR 작업 과정
자동 번호판 인식은 동적 비디오 또는 차량의 정적 이미지를 사용하여 라이센스 번호와 라이센스 색상을 자동으로 인식하는 패턴 인식 기술입니다. 하드웨어베이스는 일반적으로 트리거 장비 (차량이 시력 분야에 들어가는 지 모니터링), 카메라 장비, 조명 장비, 이미지 획득 장비, 라이센스 플레이트 번호를 인식하는 컴퓨터 등의 프로세서 등이 포함됩니다. 소프트웨어 코어에는 번호판 포지셔닝 알고리즘, 번호판 문자 세분화 알고리즘 및 광학 문자 인식 알고리즘이 포함됩니다. 일부 ANPR 시스템은 비디오 차량 감지 테크노를 사용하여 자동차가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 완전한 번호판 인식 작업 프로세스 (그림과 같이)에는 차량 감지, 이미지 획득, 번호판 인식 및 기타 부품이 포함되어야합니다. 차량 감지 부품이 차량의 도착을 감지하면 이미지 획득 장치가 트리거되어 현재 비디오 이미지를 수집합니다. 번호판 인식 장치는 이미지를 처리하고 번호판 위치를 찾은 다음 번호판의 문자를 인식하기 위해 분리 한 다음 번호판 번호를 출력합니다.
ANPR 시스템 기술 지표
인식 속도, 인식 속도 및 배경 관리 시스템의 숫자 플레이트 인식 시스템을 평가하기위한 세 가지 인덱스가 있습니다. 물론, 전제는 시스템이 안정적으로 작동 할 수 있어야한다는 것입니다.
1. ANPR 인식 속도
ANPR 시스템이 실용적이든 아니든 가장 중요한 지수는 인식 속도입니다. 국제 교통 기술은 특별 식별 률 지수 정교화를 만들었으며, 요청은 24 시간 전천후 브랜드 브랜드 정확한 식별 속도가 95%이상입니다.
숫자 플레이트 인식 시스템의 인식 속도를 테스트하기 위해서는 실제 애플리케이션 환경에 시스템을 설치하고 하루 24 시간 이상 작동하고 식별을 위해 최소 1000 개의 자연 트래픽 흐름의 번호판을 수집하고, 번호판 이미지 및 인식 결과를 검색 및 시청으로 저장해야합니다. 그런 다음 실제 통과 차량의 이미지와 수동 식별의 올바른 결과를 얻을 필요가 있습니다. 그런 다음 다음 인식 속도를 계산할 수 있습니다:
1. 자연 교통 흐름의 식별 속도 = 전체 판의 정확한 식별 수/실제 통과 차량의 총 수
2. 식별 가능한 번호판의 백분율 = 인간이 올바르게 읽은 총 번호판의 총 수/실제로 통과 된 총 차량 수
3. 모든 플레이트의 올바른 인식 속도 = 모든 판에 의해 올바르게 인식되는 총 번호판의 총 번호판/총 번호판의 총 수는 수동으로 읽습니다. 이 세 지표는 번호판 인식 시스템의 인식 속도를 결정합니다.
2.ANPR 인식 속도
인식 속도는 번호판 인식 시스템이 실제 적용 요구 사항을 충족시킬 수 있는지 여부를 결정합니다. 인식 속도가 높은 시스템은 결과를 인식하는 데 몇 초 또는 몇 분이 걸리면 실제 애플리케이션에서 실시간 요구 사항을 충족 할 수 없기 때문에 실용적이지 않습니다. 예를 들어, 속도는 여행 시간을 줄이고 차선 정체를 방지하여 번호판 인식을 사용하여 이동 시간을 줄이는 강력한 방법입니다.
국제 교통 기술이 제안한 식별 속도는 1 초 미만이어서 더 빠릅니다.
3. ANPR 배경 관리
번호판 인식 시스템의 배경 관리 시스템은 번호판 인식 시스템이 유용한 지 여부를 결정합니다. 번호판이 훼손되거나 가려 지거나 가려 지거나 날씨가 나빠질 수 있기 때문에 100% 인식 속도를 달성하는 것이 불가능하다는 점을 명심해야합니다 (눈, 우박, 안개 등). 백엔드 관리 시스템의 기능에는 포함되어야합니다:
1. 다중 기능 시스템 작동이 네트워크 오류가 발생하기 쉬우 며 나중에 수동 조사를 용이하게 할 때 이미지 데이터 손실로부터 이미지 데이터를 보호 할 수있는 신뢰할 수있는 식별 결과 및 차량 이미지 데이터를 보관할 수 있습니다.
2, 효과적인 자동 정렬 및 쿼리 기술, 퍼지 쿼리 기술을 사용하여 상대 "최상의"비교 결과를 얻을 때 번호판 번호를 올바르게 읽지 않는 경우 수천 개의 번호판 번호 자동 정렬 및 알람 프롬프트의 데이터베이스가있는 인식 된 번호판 번호;
3, 네트워크 운영을위한 우수한 번호판 인식 시스템이지만 실시간 통신, 네트워크 보안, 원격 유지 보수, 동적 데이터 교환, 자동 데이터베이스 업데이트, 하드웨어 매개 변수 설정, 시스템 결함 진단을 제공해야합니다.
ANPR 제공 업체를 선택하는 방법
1. 안정성에 매우 중요합니다
제품 알고리즘 및 산업 기술의 개선으로 통합은 오랫동안 중요한 주제가 아니지만 현재 단계에서 가장 중요한 점은 "안정성"입니다. 안정성은 주어진 속도 범위 내에서 외부 환경 영향으로 인해 과도한 오류없이 정확도를 달성해야합니다.
예를 들어, 낮에는 90 % 이상 정확한 번호판 시스템, 저녁에는 80 %, 야간 70 %는 하루 종일 평균 70 % 정확한 번호판 인식 시스템보다 통합하기가 더 어렵습니다. 사용자는 하루 종일 90%의 인식 속도가 90%의 합리적인 정확도 만 90%라고 생각할 수 있기 때문에이 사양에는 이상한 환경 간섭 (폭우, 우박, 안개, 섹션 등)이 포함되어 있지 않으며 환경 제한을 설정하지 않습니다 (, 큰 바람 쉐이크 높이 제한 제한 사항, 인공 손상이 쉬운 것 등).
2. 제품 테스트
거의 모든 회사는 높은 인식 률을 가지고 있다고 주장하지만, 나중에 제품의인지 적 차이와 서로 다른 사람과 서로에게 기능 장애가있는 사용자의 책임은 번호판 인식 시스템을 구매하고 제품 테스트를 2 주 이상 더 나은 시간을 보냈으므로 결과는 "과장된"여부를 결정할 수 있습니다. 변형 가능한 환경으로 인해 2 주 동안 현장 식별 속도에 영향을 줄 수있는 조건의 약 80%를 파악할 수 있어야합니다. 하루 또는 몇 시간 동안 만 측정하면 이해할 수 없습니다.
또한 번호판 인식은 "시스템"이므로 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처는 "현재 결과"에 확실히 영향을 미칩니다. 어떤 종류의 환경에 어떤 종류의 소프트웨어와 하드웨어가 적합한 지에 대해서는 환경마다 다른 애플리케이션 환경이 식별 속도에 동일한 요구 사항이 없을 수 있기 때문에 환경마다 다른 환경마다 다른 것이 있어야합니다. 이는 경험에 의해 축적되어야하기 때문입니다.
시장에는 다양한 번호판 인식 시스템이 있지만 제품 및 구조의 사용은 많은 낭비되는 비용과 시간을 절약 할 수 있지만, 더 중요한 것은 프로젝트와 시스템 통합자가 브랜드에 맹목적으로 집중하기보다는 더 맹목적이고, 더 저렴하고, 더 저렴하지는 않습니다.
또한 번호판 인식 시스템이 소프트웨어 기술, 카메라 및 현장 구조 능력을 최대한 활용할 수 있는지 여부도 많은 일을 할 수 있습니다. 사용자는 탐사 후 제조업체를 현장에 요청할 수 있으며, 논문은 계획 설립 계획을 제시 할 수 있으며, 평가는 보조 광원 등을 설정 해야하는 각도를 사용하여 첫 번째 장소를 설정해야하며, 이러한 조치를 다시 제안 할 때, 사전 능력을 평가할뿐만 아니라, 사용자가 제품 학습 및 교육 훈련, 관리를 달성 할 수 있으며, 향후 제품 및 관련 측정에 대한 제한 사항을 더 명확하게 알 수 있습니다.
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