O que é reconhecimento automático de matrículas?

Reconhecimento automático da placa de número  (ANPR)  É uma tecnologia que usa reconhecimento óptico de caracteres em imagens para ler placas de matrícula de veículos e criar dados de localização de veículos. Ele pode usar televisão de circuito fechado existente, câmeras de fiscalização de regras de estrada ou câmeras projetadas especificamente para a tarefa. ANPR é usado por forças policiais em todo o mundo para fins de aplicação da lei, incluindo para verificar se um veículo está registrado ou licenciado. Também é usado para cobrança eletrônica de pedágio em estradas pay-per-use e como método de catalogação dos movimentos de tráfego, por exemplo, por agências de rodovias.

O reconhecimento automático de matrículas pode ser usado para armazenar as imagens capturadas pelas câmeras, bem como o texto da placa, com algumas configuráveis para armazenar uma fotografia do motorista. Os sistemas geralmente usam iluminação infravermelha para permitir que a câmera tire a foto a qualquer hora do dia ou da noite. A tecnologia ANPR deve levar em consideração as variações das placas de um lugar para outro.

As preocupações com esses sistemas se concentraram em questões de privacidade, como rastreamento do governo dos movimentos dos cidadãos, identificação incorreta, altas taxas de erro e aumento dos gastos do governo. Os críticos o descreveram como uma forma de vigilância em massa. Componentes

O aspecto do software do sistema é executado em hardware de computador doméstico padrão e pode ser vinculado a outros aplicativos ou bancos de dados. Ele primeiro usa uma série de técnicas de manipulação de imagem para detectar, normalizar e aprimorar a imagem da placa de matrícula e, em seguida, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para extrair os alfanuméricos da placa. Os sistemas ANPR são geralmente implantados em uma das duas abordagens básicas: uma permite que todo o processo seja executado no local da pista em tempo real e a outra transmite todas as imagens de muitas pistas para um local de computador remoto e executa o processo OCR lá em algum momento posterior. Quando feito no local da pista, as informações capturadas da placa alfanumérica, data-hora, identificação da faixa e qualquer outra informação necessária são concluídas em aproximadamente 250 milissegundos. [Citação necessária]  Essas informações podem ser facilmente transmitidas a um computador remoto para processamento posterior, se necessário, ou armazenadas na pista para recuperação posterior. No outro arranjo, normalmente há um grande número de PCs usados em um farm de servidores para lidar com altas cargas de trabalho, como as encontradas no projeto de cobrança de congestionamento de Londres. Freqüentemente, em tais sistemas, há um requisito para encaminhar imagens para o servidor remoto, e isso pode exigir uma mídia de transmissão de largura de banda maior.

Tecnologia

ANPR usa reconhecimento óptico de caracteres  (OCR) em imagens tiradas por câmeras. Quando as placas de matrícula de veículos holandeses mudaram para um estilo diferente em 2002, uma das alterações feitas foi na fonte, introduzindo pequenas lacunas em algumas letras (como P  E R) para torná-los mais distintos e, portanto, mais legíveis para tais sistemas. Alguns arranjos de placas de veículos usam variações nos tamanhos e posicionamento da fonte-os sistemas ANPR devem ser capazes de lidar com essas diferenças para serem verdadeiramente eficazes. Sistemas mais complicados podem lidar com variantes internacionais, embora muitos programas sejam adaptados individualmente para cada país.

As câmeras usadas podem ser a fiscalização das regras de estrada existentes ou câmeras de circuito fechado de televisão, bem como unidades móveis, que geralmente são conectadas a veículos. Alguns sistemas usam câmeras infravermelhas para obter uma imagem mais clara das placas.

Tecnologia

ANPR usa reconhecimento óptico de caracteres  (OCR) em imagens tiradas por câmeras. Quando as placas de matrícula de veículos holandeses mudaram para um estilo diferente em 2002, uma das alterações feitas foi na fonte, introduzindo pequenas lacunas em algumas letras (como P  E R) para torná-los mais distintos e, portanto, mais legíveis para tais sistemas. Alguns arranjos de placas de veículos usam variações nos tamanhos e posicionamento da fonte-os sistemas ANPR devem ser capazes de lidar com essas diferenças para serem verdadeiramente eficazes. Sistemas mais complicados podem lidar com variantes internacionais, embora muitos programas sejam adaptados individualmente para cada país.

As câmeras usadas podem ser a fiscalização das regras de estrada existentes ou câmeras de circuito fechado de televisão, bem como unidades móveis, que geralmente são conectadas a veículos. Alguns sistemas usam câmeras infravermelhas para obter uma imagem mais clara das placas.

Algoritmos

A placa de licença é normalizada para brilho e contraste e, em seguida, os caracteres são segmentados para estarem prontos para OCR.

Existem sete algoritmos primários que o software requer para identificar uma placa de licença:

A orientação e dimensionamento da placa-compensa a inclinação da placa e ajusta as dimensões para o tamanho desejado. A localização da placa-responsável por encontrar e isolar a placa na imagem.

Normalização-ajusta o brilho e o contraste da imagem. Segmentação de caracteres-encontra os personagens individuais nas placas. Reconhecimento óptico de caracteres. Análise sintática/geométrica-verifique os caracteres e as posições em relação às regras específicas do país. A média do valor reconhecido em vários campos/imagens para produzir um resultado mais confiável ou confiante. Especialmente porque qualquer imagem pode conter um clarão de luz refletida, ser parcialmente obscurecida ou outro efeito temporário.

A complexidade de cada uma dessas subseções do programa determina a precisão do sistema. Durante a terceira fase (normalização), alguns sistemas usam técnicas de detecção de borda para aumentar a diferença de imagem entre as letras e o suporte da placa. Um filtro mediano também pode ser usado para reduzir o ruído visual na imagem.