Автомашины дугаар таних үйл ажиллагааны зарчим

by: Shenzhen TGW Technology Co.,Ltd

Автомашины улсын дугаарыг таних технологи нь дүрсийг сегментчилэх, дүрс таних онол дээр суурилдаг .Технологи нь автомашины дугаарын байрлалыг тодорхойлохын тулд дугаар агуулсан зургуудад дүн шинжилгээ хийх, цаашлаад текстийн тэмдэгтүүдийг задлах, таних боломжийг олгодог.

Автомашины дугаарыг таних ердийн үйл явц нь зураг авах, дүрсийг урьдчилан боловсруулах, автомашины дугаарын байршил, тэмдэгтийг сегментчлэх, тэмдэгт таних, үр дүнг гаргах зэрэг орно. Процесс бүр нь бие биенээ нөхдөг. Бүх үйл явц нь түүний өндөр үр ашигтай, хөндлөнгийн эсрэг өндөр чадварыг хангах ёстой. Зөвхөн ийм байдлаар л таних боловсруулалт хангалттай үр дүнд хүрч чадна.

Автомашины улсын дугаарыг таних системийг хэрэгжүүлэх хоёр үндсэн арга байдаг бөгөөд нэг нь хөдөлгөөнгүй дүрс таних, нөгөө нь динамик видео урсгалыг таних явдал юм. Зургийг таних нь зургийн чанар, машины дугаарыг задлах, автомашины дугаарын хазайлт зэрэг хүчин зүйлээр хязгаарлагддаг. Динамик видео урсгалыг таних нь процессорын гүйцэтгэлийн үзүүлэлтээр хязгаарлагддаг илүү хурдан таних хурдыг шаарддаг, ялангуяа бид гар утасны терминал дээр автомашины дугаарыг бодит цагийн горимоор танихыг хүсч байгаа үед илүү их гүйцэтгэлийг оновчтой болгох шаардлагатай.

Автомашины дугаарыг таних нь зургаан үндсэн процессыг багтаасан ч үндсэн алгоритм нь автомашины дугаарын байршил, тэмдэгтийн сегментчилэл, тэмдэгт таних гэсэн гурван модульд л байрладаг.

License plate positioning

Автомашины дугаарын байршлын гол ажил бол хөдөлгөөнгүй зураг эсвэл видеоны жаазнаас автомашины улсын дугаарын талбайг олж, дараа нь модулийг боловсруулахад зориулж улсын дугаарыг зургаас тусгаарлах явдал юм. Автомашины дугаарын байршил нь системийн гүйцэтгэлд нөлөөлдөг чухал хүчин зүйлүүдийн нэг юм. Одоогийн байдлаар автомашины дугаарын байршлыг тогтоох олон арга байдаг ч ерөнхийд нь хоёр төрөлд хувааж болно:

Нэгдүгээрт, график дүрслэлд суурилсан арга.

Голчлон (1) өнгөт суурилсан нутагшуулах аргууд байдаг, тухайлбал өнгөний ирмэгийн алгоритм, өнгөний зай, ижил төстэй байдлын алгоритм гэх мэт; (2) долгионы бүтэц, хэвтээ градиент дифференциал бүтэц гэх мэт бүтэц дээр суурилсан нутагшуулах аргууд; (3) ирмэг илрүүлэхэд суурилсан Байршлын арга; (4) Математик хэлбэрт суурилсан байрлал тогтоох арга.

График болон зургийн технологид суурилсан байрлал тогтоох арга нь гадны хөндлөнгийн мэдээллийн нөлөөллөөс үүдэлтэй хөндлөнгийн оролцоонд өртөмтгий бөгөөд байршлын алдааг үүсгэдэг. Тухайлбал, өнгөт шинжилгээнд суурилсан байрлал тогтоох аргад автомашины улсын дугаарын дэвсгэр өнгө нь улсын дугаарын өнгөтэй ойролцоо байвал тухайн машины дугаарыг дэвсгэрээс нь гаргаж авахад хүндрэлтэй байдаг. Ирмэгийг илрүүлэх аргын хувьд улсын дугаарын ирмэг дээрх толбо нь байршлын алдааг амархан үүсгэдэг. Гадны хөндлөнгийн мэдээллийн хөндлөнгийн оролцоо нь байршлын алгоритмыг мэхэлж, байршлын алгоритм нь лицензийн бус нэр дэвшигчийн бүс нутгийг хэт олон үүсгэхэд хүргэдэг бөгөөд энэ нь системийн ачааллыг нэмэгдүүлдэг.

Хоёрдугаарт, машин сургалтанд суурилсан арга.

Машины сургалтанд суурилсан аргууд нь инженерчлэлд суурилсан байршил тогтоох аргууд болон мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан байршлын аргуудыг агуулдаг. Жишээлбэл, бид OpenCV-ээс өгсөн haar функцууд дээр суурилсан шаталсан ангилагчаар дамжуулан улсын дугаарын байршлын системийг сургаж болно. Гэхдээ энэ аргыг сургахад маш их цаг хугацаа шаардагддаг бөгөөд ангилал, байршлын үр ашиг бага байдаг. Тиймээс зорилтот нутагшуулах чиглэлээр мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан аргууд нь үндсэн аргууд юм. Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан локалчлалын аргуудад гол төлөв зорилтот шинж чанаруудыг судлахын тулд конвульцийн мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг. Хувиралт мэдрэлийн сүлжээ нь орчуулгын өөрчлөгддөггүй учраас сургалтын үйл явцад нэр дэвшигчийн бүсүүдээр нэмж, нэр дэвшигчийн бүсүүдийг ангилж болно. Нэр дэвшигчийн бүс нутгийг зөв ангилсан нь зорилтот газрын байршил юм. Ийм аргуудыг хэрэгжүүлэх олон загвар байдаг, тухайлбал RCNN, илүү хурдан RCNN, SSD гэх мэт.

Character segmentation

Тэмдэгтийн сегментчиллийн даалгавар бол олон багана эсвэл олон мөрт дүрсний тэмдэгт бүрийг бүхэлд нь дүрсээс нэг тэмдэгт дүрс болгон бууруулах явдал юм. Уламжлалт тэмдэгтийн сегментчиллийн алгоритмуудыг дараах хоёр ангилалд нэгтгэн дүгнэж болно: шууд сегментчлэх арга, дүрсний морфологид суурилсан сегментчлэх арга. Шууд сегментчилэх арга нь энгийн бөгөөд автомашины дугаарын тэмдэгтүүдийг хуваарилах гэх мэт өмнөх зарим мэдлэг дээр үндэслэсэн бөгөөд сегментчилэлд хүрэхийн тулд зарим үндсэн төсөөллийн алгоритмд тусалдаг; Морфологи дээр суурилсан сегментчлэлийн арга нь дүрийн дүрсний байрлалыг тодорхойлохын тулд ирмэгийг илрүүлэх, тэлэх, зэврүүлэх аргыг ашигладаг. Уламжлалт тэмдэгтийн сегментчиллийн алгоритмууд нь машины дугаарын хазайлт, тэмдэгтийн бохирдол, наалдац зэрэг гадны нөлөөллүүдэд мэдрэмтгий байдаг. Автомашины дугаарын тэмдэгтүүдийг зөв сегментлэх нь тэмдэгтийг танихад маш чухал юм. Зөвхөн сегментчилэл зөв байх үед л таних үнэн зөвийг баталгаажуулж чадна. Мэдрэлийн сүлжээний онол тасралтгүй хөгжихийн хэрээр төгсгөл хоорондын зургийг ангилах, таних технологи нь мөн гайхалтай нээлт хийсэн тул олон OCR программ хангамж нь уламжлалт тэмдэгт сегментчиллийн боловсруулалтаас аажмаар салж, олон тэмдэгтийг таних сүлжээгээр шууд таних болсон. .

Character recognition

Тэмдэгт таних нь нэг буюу хэд хэдэн тэмдэгт агуулсан зургаас тэмдэгтийн кодчилол гаргаж авах үйл явц юм. Тэмдэгтийг таних ердийн арга бол машин сурахад суурилсан зургийг ангилах арга юм. Зургийг ангилах аргад нэг зураг зөвхөн нэг ангиллыг гаргах боломжтой, өөрөөр хэлбэл нэг зураг зөвхөн нэг дүрийн дүрсийг агуулж болно. Энэ нь тэмдэгтийн сегментчиллийн өндөр нарийвчлалыг шаарддаг. Өөр нэг таних арга бол давтагдах мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан тэмдэгтийг төгсгөлөөс нь таних арга юм. Энэ арга нь машины дугаарын зургийг бүхэлд нь сүлжээнд оруулах ба мэдрэлийн сүлжээ нь бүх тэмдэгтүүдийг шууд гаргана. Төгсгөл хоорондын арга нь тэмдэгтийг сегментчилэх үйл явцыг шууд устгаж, тэмдэгтийн сегментчиллийн алдаанаас үүдэлтэй тогтвортой байдлын алдагдлаас зайлсхийдэг боловч төгсгөл хоорондын арга нь машины дугаарын хазайлт зэрэг бусад эвдрэлд мэдрэмтгий байдаг.

Бид дээр дурдсан машины дугаар таних системийн гурван үндсэн хэсгийн зарим технологийн талаар товч ярилцлаа. Цаашид бид зарим үндсэн технологийн талаар дэлгэрэнгүй ярилцах болно.