Что такое автоматическое распознавание номерных знаков?

Автоматическое распознавание номерного знака  (АНПР)  -Это технология, которая использует оптическое распознавание символов на изображениях для считывания регистрационных знаков автомобиля для создания данных о местоположении автомобиля. Он может использовать существующее замкнутое телевидение, камеры обеспечения соблюдения правил дорожного движения или камеры, специально разработанные для этой задачи. ANPR используется полицией по всему миру в правоохранительных целях, в том числе для проверки того, зарегистрировано ли транспортное средство или лицензировано. Он также используется для электронного взимания платы за проезд по дорогам с оплатой за пользование и как метод каталогизации движения транспорта, например, автомобильными агентствами.

Автоматическое распознавание номерного знака можно использовать для хранения изображений, снятых камерами, а также текста с номерного знака, а некоторые настраиваются для хранения фотографии водителя. В системах обычно используется инфракрасное освещение, позволяющее камере делать снимок в любое время дня и ночи. Технология ANPR должна учитывать изменения пластин от места к месту.

Обеспокоенность по поводу этих систем была сосредоточена на вопросах конфиденциальности, таких как отслеживание государством перемещений граждан, неправильная идентификация, высокий уровень ошибок и увеличение государственных расходов. Критики описали это как форму массового наблюдения. Компоненты

Программный аспект системы работает на стандартном оборудовании домашнего компьютера и может быть связан с другими приложениями или базами данных. Сначала он использует серию методов манипуляции с изображениями для обнаружения, нормализации и улучшения изображения номерного знака, а затем для оптического распознавания символов (OCR) для извлечения буквенных изображений номерного знака. Системы ANPR обычно используются в одном из двух основных подходов: один позволяет выполнять весь процесс в местоположении полосы движения в режиме реального времени, а другой передает все изображения со многих полос движения в удаленное компьютерное местоположение и выполняет процесс OCR. там в более поздний момент времени. Когда это делается на участке полосы движения, информация, полученная от буквенно-цифровой таблички, даты и времени, идентификации полосы движения и любой другой требуемой информации, заполняется примерно за 250 миллисекунд. [требуется цитирование]  Эта информация может быть легко передана на удаленный компьютер для дальнейшей обработки, если это необходимо, или сохранена на полосе для последующего поиска. В другой схеме обычно существует большое количество ПК, используемых в серверной ферме для обработки высоких рабочих нагрузок, например, тех, которые обнаружены в проекте платы за перегрузку в Лондоне. Часто в таких системах требуется пересылать изображения на удаленный сервер, и для этого могут потребоваться носители передачи с большей полосой пропускания.

Технология

ANPR использует оптическое распознавание символов  (OCR) на изображениях, сделанных камерами. Когда в 2002 году голландские регистрационные знаки автомобилей перешли на другой стиль, одним из внесенных изменений был шрифт, в результате которого в некоторых буквах (например, P) были небольшие пробелы.  И R), чтобы сделать их более отчетливыми и, следовательно, более понятными для таких систем. Некоторые устройства номерных знаков используют различия в размерах шрифтов и позиционировании-системы ANPR должны уметь справляться с такими различиями, чтобы быть действительно эффективными. Более сложные системы могут справиться с международными вариантами, хотя многие программы индивидуально адаптированы к каждой стране.

Используемые камеры могут быть существующими камерами соблюдения правил дорожного движения или камерами видеонаблюдения, а также мобильными устройствами, которые обычно прикрепляются к транспортным средствам. Некоторые системы используют инфракрасные камеры для более четкого изображения пластин.

Технология

ANPR использует оптическое распознавание символов  (OCR) на изображениях, сделанных камерами. Когда в 2002 году голландские регистрационные знаки автомобилей перешли на другой стиль, одним из внесенных изменений был шрифт, в результате которого в некоторых буквах (например, P) были небольшие пробелы.  И R), чтобы сделать их более отчетливыми и, следовательно, более понятными для таких систем. Некоторые устройства номерных знаков используют различия в размерах шрифтов и позиционировании-системы ANPR должны уметь справляться с такими различиями, чтобы быть действительно эффективными. Более сложные системы могут справиться с международными вариантами, хотя многие программы индивидуально адаптированы к каждой стране.

Используемые камеры могут быть существующими камерами соблюдения правил дорожного движения или камерами видеонаблюдения, а также мобильными устройствами, которые обычно прикрепляются к транспортным средствам. Некоторые системы используют инфракрасные камеры для более четкого изображения пластин.

Алгоритмы

Номерной знак нормализуется по яркости и контрастности, а затем символы сегментируются, чтобы быть готовыми к OCR.

Существует семь основных алгоритмов, которые требуются программному обеспечению для идентификации номерного знака:

Локализация пластины-отвечает за поиск и изоляцию пластины на картинке. Ориентация и размер пластины-компенсирует перекос пластины и подстраивает размеры под требуемый размер.

Нормализация-регулирует яркость и контрастность изображения. Сегментация персонажа-находит отдельные символы на пластинах. Оптическое распознавание символов. Синтактический/Геометрический анализ-проверьте символы и позиции в соответствии с правилами для конкретной страны. Усреднение распознанного значения по нескольким полям/изображениям для получения более надежного или уверенного результата. Тем более, что любое одиночное изображение может содержать вспышку отраженного света, быть частично скрытой или другим временным эффектом.

Сложность каждого из этих подразделов программы определяет точность системы. Во время третьей фазы (нормализация) некоторые системы используют методы обнаружения краев, чтобы увеличить разницу в изображении между буквами и подложкой пластины. Срединный фильтр также может использоваться для уменьшения визуального шума на изображении.