Автомат дугаар таних гэж юу вэ?

Автомат дугаар таних  (ANPR)  Энэ нь тээврийн хэрэгслийн байршлын мэдээллийг үүсгэхийн тулд тээврийн хэрэгслийн улсын дугаарыг уншихад зураг дээрх оптик тэмдэгтийг таних технологи юм. Энэ нь одоо байгаа хаалттай хэлхээний телевиз, замын дүрэм сахиулах камер, эсвэл тусгайлан зориулсан камерыг ашиглаж болно. ANPR-ийг дэлхийн өнцөг булан бүрт цагдаагийн байгууллага хууль сахиулах, тэр дундаа тээврийн хэрэгсэл бүртгэлтэй эсвэл лицензтэй эсэхийг шалгах зорилгоор ашигладаг. Үүнийг мөн ашиглалтын төлбөртэй зам дээр цахим хураамж авах, замын хөдөлгөөний хөдөлгөөнийг каталогжуулах арга болгон ашигладаг, тухайлбал хурдны замын агентлагууд.

Автомат дугаар таних системийг камерт авсан зураг болон автомашины дугаарын бичвэрийг хадгалахад ашиглаж болох бөгөөд заримыг нь жолоочийн зургийг хадгалахад тохируулж болно. Системүүд ихэвчлэн хэт улаан туяаны гэрэлтүүлгийг ашигладаг бөгөөд камер нь өдөр, шөнийн аль ч цагт зураг авах боломжийг олгодог. ANPR технологи нь тухайн газар нутгаас хамаарч хавтангийн өөрчлөлтийг харгалзан үзэх ёстой.

Эдгээр системүүдийн талаархи санаа зовоосон асуудал нь төрөөс иргэдийн шилжилт хөдөлгөөнийг хянах, буруу таних, алдааны өндөр түвшин, засгийн газрын зардлыг нэмэгдүүлэх зэрэг хувийн нууцтай холбоотой асуудалд төвлөрч байна. Шүүмжлэгчид үүнийг олон нийтийн хяналт шалгалтын нэг хэлбэр гэж тодорхойлсон. Components

Системийн програм хангамжийн тал нь стандарт гэрийн компьютерийн техник хангамж дээр ажилладаг бөгөөд бусад програмууд эсвэл мэдээллийн сантай холбогдож болно. Энэ нь эхлээд автомашины дугаарын дүрсийг илрүүлэх, хэвийн болгох, сайжруулахын тулд хэд хэдэн зураг засварлах арга техникийг ашигладаг бөгөөд дараа нь автомашины дугаарын үсэг тоонуудыг задлахын тулд оптик тэмдэгт таних (OCR) ашигладаг. ANPR системийг ерөнхийдөө хоёр үндсэн аргын аль нэгэнд суулгадаг: нэг нь бүх үйл явцыг эгнээний байршилд бодит цаг хугацаанд гүйцэтгэх боломжийг олгодог, нөгөө нь олон эгнээнээс бүх зургийг компьютерийн алслагдсан байршил руу дамжуулж, OCR процессыг гүйцэтгэдэг. хожим нь тэнд. Эгнээний талбай дээр хийх үед хавтан тоо, огноо, цаг, эгнээний тодорхойлолт болон шаардлагатай бусад мэдээллээс авсан мэдээллийг ойролцоогоор 250 миллисекундэд бөглөнө.[ишлэл шаардлагатай].  Энэ мэдээллийг шаардлагатай бол цаашид боловсруулах зорилгоор алсын компьютерт хялбархан дамжуулж эсвэл дараа нь олж авахын тулд эгнээнд хадгалах боломжтой. Нөгөө талаар Лондонгийн түгжрэлийн төлбөр төсөлд олдсон гэх мэт өндөр ачааллыг даах зорилгоор серверийн фермд ихэвчлэн олон тооны компьютер ашигладаг. Ихэнхдээ ийм системд зургийг алсын сервер рүү дамжуулах шаардлага байдаг бөгөөд энэ нь илүү том зурвасын өргөн дамжуулах медиа шаарддаг.

Technology

ANPR нь оптик тэмдэгт таних аргыг ашигладаг  Камераар авсан зургууд дээр (OCR). 2002 онд Голландын тээврийн хэрэгслийн улсын дугаарыг өөр загварт шилжүүлэх үед үсгийн фонтыг өөрчилсөн нь зарим үсгэнд жижиг цоорхой (P гэх мэт) оруулсан байв.  ба R) тэдгээрийг илүү тод, тиймээс ийм системд илүү ойлгомжтой болгох. Автомашины дугаарын зарим зохицуулалт нь үсгийн хэмжээ болон байршлын өөрчлөлтийг ашигладаг —ANPR системүүд үнэхээр үр дүнтэй байхын тулд ийм ялгааг даван туулах чадвартай байх ёстой. Илүү төвөгтэй системүүд нь олон улсын хувилбаруудыг даван туулж чадна, гэхдээ олон хөтөлбөрийг улс орон бүрт тус тусад нь тохируулдаг.

Ашигласан камерууд нь одоо байгаа замын хөдөлгөөний дүрэм, хаалттай хэлхээний телевизийн камер, мөн ихэвчлэн тээврийн хэрэгсэлд бэхлэгдсэн хөдөлгөөнт төхөөрөмж байж болно. Зарим системүүд ялтсуудын илүү тод дүрсийг авахын тулд хэт улаан туяаны камер ашигладаг.

Technology

ANPR нь оптик тэмдэгт таних аргыг ашигладаг  Камераар авсан зургууд дээр (OCR). 2002 онд Голландын тээврийн хэрэгслийн улсын дугаарыг өөр загварт шилжүүлэх үед үсгийн фонтыг өөрчилсөн нь зарим үсгэнд жижиг цоорхой (P гэх мэт) оруулсан байв.  ба R) тэдгээрийг илүү тод, тиймээс ийм системд илүү ойлгомжтой болгох. Автомашины дугаарын зарим зохицуулалт нь үсгийн хэмжээ болон байршлын өөрчлөлтийг ашигладаг —ANPR системүүд үнэхээр үр дүнтэй байхын тулд ийм ялгааг даван туулах чадвартай байх ёстой. Илүү төвөгтэй системүүд нь олон улсын хувилбаруудыг даван туулж чадна, гэхдээ олон хөтөлбөрийг улс орон бүрт тус тусад нь тохируулдаг.

Ашигласан камерууд нь одоо байгаа замын хөдөлгөөний дүрэм, хаалттай хэлхээний телевизийн камер, мөн ихэвчлэн тээврийн хэрэгсэлд бэхлэгдсэн хөдөлгөөнт төхөөрөмж байж болно. Зарим системүүд ялтсуудын илүү тод дүрсийг авахын тулд хэт улаан туяаны камер ашигладаг.

Algorithms

Автомашины дугаарыг тод, тодосгогчоор нь хэвийн болгож, дараа нь OCR-д бэлэн болгохын тулд тэмдэгтүүдийг сегментчилдэг.

Автомашины дугаарыг тодорхойлохын тулд програм хангамжид шаардлагатай долоон үндсэн алгоритм байдаг:

Plate localization – зураг дээрх хавтанг олж тусгаарлах үүрэгтэй.Хавтангийн чиглэл, хэмжээ – хавтангийн хазайлтыг нөхөж, хэмжээсийг шаардлагатай хэмжээгээр тохируулна.

Normalization – зургийн тод болон тод байдлыг тохируулна.Тэмдэгтийн сегментчилэл – ялтсууд дээрх бие даасан тэмдэгтүүдийг олдог. Оптик тэмдэгтийг таних. Синтаксик / геометрийн шинжилгээ – тэмдэгтүүд болон байрлалуудыг тухайн улсын тусгай дүрмийн дагуу шалгана. Илүү найдвартай эсвэл итгэлтэй үр дүнг гаргахын тулд олон талбар/зураг дээрх хүлээн зөвшөөрөгдсөн утгыг дундажлана. Ялангуяа аливаа нэг зураг нь туссан гэрлийн туяа, хэсэгчлэн бүрхэгдсэн эсвэл бусад түр зуурын нөлөөг агуулж болно.

Хөтөлбөрийн эдгээр дэд хэсэг бүрийн нарийн төвөгтэй байдал нь системийн нарийвчлалыг тодорхойлдог. Гурав дахь үе шатанд (хэвийн байдалд оруулах) зарим системүүд үсэг болон хавтангийн дэвсгэр хоорондын зургийн ялгааг нэмэгдүүлэхийн тулд ирмэгийг илрүүлэх техникийг ашигладаг. Зурган дээрх харааны дуу чимээг багасгахын тулд медиан шүүлтүүрийг бас ашиглаж болно.