ANPR
ANPR ni nini?
Na: Shenzhen TGW Technology Co, Ltd
Utambuzi wa sahani ya moja kwa moja (
ALPR
) ni teknolojia ambayo inaweza kugundua gari kwenye barabara inayofuatiliwa na kutoa habari za leseni ya gari moja kwa moja (barua za Kiingereza, nambari za Kiarabu na rangi ya sahani) kwa usindikaji. Utambuzi wa sahani ya leseni ni moja wapo ya sehemu muhimu zaidi ya mfumo wa kisasa wa usafirishaji wa akili. Kulingana na usindikaji wa picha za dijiti, utambuzi wa muundo, maono ya kompyuta na teknolojia zingine, inachambua picha za gari au mlolongo wa video uliochukuliwa na kamera ya ANPR kupata nambari ya kipekee ya leseni ya kila gari, na hivyo kukamilisha mchakato wa kutambuliwa. Usimamizi wa ada ya maegesho, kipimo cha udhibiti wa mtiririko wa trafiki, nafasi ya gari, wizi wa gari, usimamizi wa barabara kuu ya moja kwa moja, polisi wa umeme wa taa nyekundu, kituo cha ushuru wa barabara kuu na kazi zingine zinaweza kupatikana kwa sababu ya usindikaji mkubwa wa kufuata. Ni muhimu kwa kudumisha usalama wa trafiki, kupigana na uhalifu, kuzuia jam ya trafiki na utambue usimamizi wa mitambo ya trafiki.
Matukio ya kawaida ya matumizi ya ANPR
1.ANPR katika Kupambana na uhalifu
Kwa kweli, tunaweza kuashiria sababu ya ukiukwaji mwingi wa trafiki au uhalifu mwingine kwa kufuata sahani ya leseni. Maingiliano mengi yana vifaa vya mfumo wa kugundua ukiukwaji wa taa nyekundu, na sehemu muhimu zaidi ya mfumo huu ni mfumo wa utambuzi wa nambari ya busara, mfumo hurekodi nambari ya gari, na kisha uchambuzi ambao ni magari ya tuhuma kulingana na kulinganisha database, kuamua habari haramu, na hivyo kupunguza tabia haramu, kudhibiti hali ya trafiki kwenye barabara ili kuhakikisha usalama.
Mnamo Aprili 24, 2015, ilitangazwa kuwa polisi wa Victoria kuzingatia kutekeleza mfumo wa video wa moja kwa moja wa dola milioni 86 kwa magari ya doria
Mnamo Novemba 2014, ilitangazwa kuwa Polisi wa Royal Malaysia (PDRM) ilikuwa kuajiri utambuzi wa sahani ya kiotomatiki
(ANPR) Mfumo wa kutambua magari yaliyo na sahani za usajili wa kigeni zilizo na wito ambazo hazijatatuliwa
Mnamo Desemba
20,
2018, mamlaka ya eneo la Redbridge ilitangaza hiyo £Kamera za 1.5m ANPR zimewekwa kupambana na uhalifu.
Programu ya utambuzi wa nambari ya moja kwa moja inathibitisha sana kwa jeshi la polisi wa Huntly.Within masaa manne ya kutumia ANPR
Vifaa wiki iliyopita, timu ya wanane ilisimamisha magari zaidi ya 25, pamoja na gari ambayo ilikuwa imeibiwa na KnifePoint huko Northland.
2.ANPR katika usimamizi wa kura ya maegesho
Siku hizi, kura za maegesho zaidi na zaidi zimeboresha ufikiaji wa ANPR ili kuboresha ufanisi wa usimamizi. Mfumo wa maegesho ya jadi hauwezi kukidhi mahitaji ya watu kwa sababu ya gharama kubwa ya kazi na ufanisi mdogo wa usimamizi. Wasimamizi wa kura ya maegesho wanapanga kusasisha mifumo ya maegesho ya jadi kuwa mifumo ya maegesho smart
Mfumo wa maegesho ya jadi unaweza kubadilishwa na teknolojia ya utambuzi wa sahani moja kwa moja (ANPR). Kamera ya ANPR inachukua habari ya gari na picha ya mtu huyo wazi, ili mmiliki aweze kuingia na kutoka kwenye maegesho ya maegesho bila kuacha. Inaweza pia kuangalia hali ya vifaa vyote mkondoni, kugundua ugunduzi wa makosa ya mapema, kujirekebisha, kuuliza kazi mbali mbali za ripoti kwa wakati halisi, na kuwapa wateja habari za tovuti kwa njia ya picha nyingi, na kiwango cha malipo ya wakati halisi, mfumo unavunjika kupitia mkoa. Vizuizi vya kijinsia vimewezesha usimamizi wa mbali kote nchini. Mfumo wa malipo ya kura ya maegesho unatozwa moja kwa moja na inasaidia malipo ya sasa ya simu ya rununu au kuingia kwa programu maalum ya maegesho kwa malipo. Mchakato wote ni wa haraka na rahisi.
Kwa sasa, jadi
Mfumo wa usimamizi wa maegesho
inakabiliwa na msongamano wakati wa masaa ya kilele cha kusafiri. Ufanisi wa trafiki ni chini sana kwa sababu ya kazi rahisi ya mfumo. Sehemu ya maegesho ya jadi haina kazi za kumsaidia mmiliki kupata nafasi ya maegesho, kupata gari na kulipa ada haraka. Malipo ya mwongozo pia husababisha mianya ya mtaji, hufanya ugumu wa kukusanya pesa kwa mabadiliko, nk. Inahitajika kusanikisha hifadhidata tofauti na onyesho la mbele kwa kura ya maegesho wakati wa usanidi. Mfumo wa ANPR unachukua hali ya usimamizi wa kompyuta moja kwa moja. Kutoka kwa kutoka kwa kura ya maegesho kwenda kwa lango na kisha kwenda kituo cha usimamizi, zote zinasimamiwa na kompyuta ya kudhibiti moja kwa moja ili iwe rahisi kusimamia. ANPR hupunguza wakati tunaotumia kwenye gari kuingia kwenye maegesho na kuacha maegesho. Na inaweza kutambua kwa urahisi operesheni isiyopangwa kwenye mlango na kutoka, na malipo moja kwa moja, ambayo inaweza kuokoa gharama. Kwa hivyo, mfumo wa maegesho wenye akili ambao unaweza kukidhi mahitaji ya usimamizi na wamiliki wana uwezo mkubwa sana, na matarajio ya maendeleo ya baadaye ni pana sana.
Aina za mfumo wa ANPR
Usanidi wa vifaa vya msingi wa mfumo wa utambuzi wa sahani ya leseni unaundwa na
Kamera ya ANPR
, mtawala mkuu, kadi ya upatikanaji na kifaa cha taa. Njwa
programu
inaundwa na uchambuzi wa picha na programu ya usindikaji na kazi ya utambuzi wa sahani na programu ya usimamizi wa nyuma kukidhi mahitaji maalum ya maombi.
Mfumo wa utambuzi wa sahani ya leseni una aina mbili za bidhaa, moja ni mchanganyiko wa
vifaa
na programu, au utambuzi wa moduli ya kazi ya utambuzi wa vifaa, kutengeneza utambuzi kamili wa sahani ya leseni, kama DSP. Aina nyingine ni programu wazi na mfumo wa vifaa, ambayo ni, vifaa vinachukua bidhaa za kawaida za viwandani, programu kama programu iliyoingia. Njia zote mbili za bidhaa zina faida na hasara. Faida ya mfumo wazi ni kwamba vifaa vinachukua bidhaa za kawaida za viwandani, na operesheni na matengenezo ni rahisi kufahamu. Ununuzi wa sehemu za vipuri unaweza kupatikana kutoka kwa mtengenezaji yeyote, na hakuna haja ya kuwa na wasiwasi juu ya kutofaulu kwa bidhaa au shida za ununuzi kwa sababu ya kutofaulu au uhaba wa usambazaji wa mtengenezaji mmoja. Vifaa vilivyojumuishwa na bidhaa za programu hufanya iwe rahisi kwa watumiaji kufanya kazi na kudhibiti bidhaa. Kwa utatuaji wa matengenezo ya baadaye pia ni rahisi kufahamu.
Mchakato wa kufanya kazi wa ANPR
Utambuzi wa sahani ya moja kwa moja ni teknolojia ya utambuzi wa muundo ambayo hutumia video zenye nguvu au picha za magari kutambua kiotomati nambari ya leseni na rangi ya leseni. Msingi wake wa vifaa kwa ujumla ni pamoja na vifaa vya trigger (kuangalia ikiwa gari inaingia kwenye uwanja wa maono), vifaa vya kamera, vifaa vya taa, vifaa vya upatikanaji wa picha, processor (kama kompyuta) ambayo inatambua nambari ya sahani ya leseni, nk. Programu yake ya msingi ni pamoja na algorithm ya kuweka leseni, algorithm ya sehemu ya leseni ya sehemu na algorithm ya utambuzi wa tabia. Mifumo mingine ya ANPR pia ina uwezo wa kuamua ikiwa kuna gari kwa kutumia techno ya kugundua gari la video. Mchakato kamili wa kufanya kazi kwa leseni ya utambuzi wa leseni (kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro) inapaswa kuwa pamoja na ugunduzi wa gari, upatikanaji wa picha, utambuzi wa sahani ya leseni na sehemu zingine. Wakati sehemu ya kugundua gari inagundua kuwasili kwa gari, kitengo cha upatikanaji wa picha kinasababishwa kukusanya picha ya video ya sasa. Kitengo cha utambuzi wa leseni husindika picha, huweka nafasi ya sahani ya leseni, kisha hutenganisha wahusika kwenye sahani ya leseni kwa kutambuliwa, na kisha kutoa nambari ya sahani ya leseni.
Viashiria vya kiufundi vya mfumo wa ANPR
Kuna faharisi tatu za kutathmini mfumo wa utambuzi wa sahani: kiwango cha utambuzi, kasi ya utambuzi na mfumo wa usimamizi wa nyuma. Kwa kweli, ukweli ni kwamba mfumo unapaswa kuwa na uwezo wa kufanya kazi kwa uhakika.
Kiwango cha utambuzi wa 1.ANPR
Ikiwa mfumo wa ANPR ni wa vitendo au la, faharisi muhimu zaidi ni kiwango cha utambuzi. Teknolojia ya trafiki ya kimataifa imefanya ufafanuzi maalum wa kiwango cha kitambulisho, ombi ni masaa 24 ya hali ya hewa ya hali ya hewa ya hali ya juu zaidi ya 95%.
Ili kujaribu kiwango cha utambuzi wa mfumo wa utambuzi wa sahani, inahitajika kusanikisha mfumo katika mazingira ya matumizi ya vitendo, fanya masaa 24 kwa siku au zaidi, kukusanya sahani za leseni za angalau mtiririko wa trafiki 1000 kwa kitambulisho, na picha za sahani za leseni na matokeo ya utambuzi wa kurudisha na kutazama. Halafu, inahitajika kupata picha ya gari halisi inayopita na matokeo sahihi ya kitambulisho cha mwongozo. Basi kiwango cha utambuzi kifuatacho kinaweza kuhesabiwa:
1. Kiwango cha kitambulisho cha mtiririko wa trafiki asili = jumla ya kitambulisho sahihi cha sahani kamili/jumla ya idadi ya magari halisi yanayopita
2. Asilimia ya sahani za leseni zinazotambulika = jumla ya idadi ya sahani za leseni zilizosomwa kwa usahihi na binadamu/jumla ya idadi ya magari yaliyopitishwa kweli
3. Kiwango sahihi cha utambuzi wa sahani zote = jumla ya idadi ya sahani za leseni zinazotambuliwa kwa usahihi na sahani zote/jumla ya idadi ya sahani za leseni zilizosomwa. Viashiria hivi vitatu huamua kiwango cha utambuzi wa mfumo wa utambuzi wa sahani.
2.ANPR Kasi ya utambuzi
Kasi ya utambuzi huamua ikiwa mfumo wa utambuzi wa sahani unaweza kukidhi mahitaji ya matumizi ya wakati halisi. Mfumo ulio na kiwango cha juu cha utambuzi, ikiwa inachukua sekunde chache au hata dakika kutambua matokeo, haitakuwa vitendo kwa sababu haiwezi kukidhi mahitaji ya wakati halisi katika matumizi ya vitendo. Kwa mfano, kasi ni njia yenye nguvu ya kupunguza wakati wa kusafiri na epuka msongamano wa njia katika programu ambayo hutumia utambuzi wa sahani ya leseni kupunguza wakati wa kusafiri.
Kasi ya kitambulisho iliyopendekezwa na teknolojia ya trafiki ya kimataifa ni chini ya sekunde 1, ni bora zaidi.
3.ANPR Usimamizi wa Asili
Mfumo wa usimamizi wa nyuma wa mfumo wa utambuzi wa leseni huamua ikiwa mfumo wa utambuzi wa sahani ni muhimu. Ni muhimu kukumbuka kuwa haiwezekani kufikia kiwango cha utambuzi 100% kwa sababu sahani ya leseni imeharibiwa, imefichwa, imefichwa, au hali ya hewa inaweza kuwa mbaya (theluji, mvua ya mawe, ukungu, nk). Kazi za mfumo wa usimamizi wa backend zinapaswa kujumuisha:
1. Uhifadhi wa kuaminika wa matokeo ya kitambulisho na data ya picha ya gari, ambayo inaweza kulinda data ya picha kutoka kwa upotezaji wakati operesheni ya mfumo wa kazi nyingi hufanya mtandao kukabiliwa na mtandao, na kuwezesha uchunguzi wa mwongozo baadaye;
2, Urekebishaji mzuri wa moja kwa moja na teknolojia ya swala, nambari ya sahani ya leseni inayotambulika na hifadhidata ya maelfu ya nambari ya sahani ya leseni ya moja kwa moja na haraka ya kengele, ikiwa nambari ya sahani ya leseni haijasomwa kwa usahihi wakati matumizi ya teknolojia ya swala ya fuzzy kupata matokeo ya kulinganisha "bora";
3, mfumo mzuri wa utambuzi wa leseni kwa operesheni ya mtandao, lakini pia unahitaji kutoa mawasiliano ya wakati halisi, usalama wa mtandao, matengenezo ya mbali, ubadilishanaji wa data ya nguvu, sasisho la hifadhidata moja kwa moja, mipangilio ya parameta ya vifaa, utambuzi wa makosa ya mfumo.
Jinsi ya kuchagua mtoaji wa ANPR
1.Usanifu umuhimu mkubwa kwa utulivu
Pamoja na uboreshaji wa algorithm ya bidhaa na teknolojia ya tasnia, ujumuishaji sio mada muhimu kwa muda mrefu, lakini hatua muhimu zaidi katika hatua ya sasa ni "utulivu". Uimara hufafanuliwa kama: Katika safu fulani ya kasi, usahihi lazima upatikane bila kosa kubwa kwa sababu ya ushawishi wa mazingira wa nje.
Kwa mfano, mfumo wa sahani ya leseni ambayo ni zaidi ya asilimia 90 sahihi wakati wa mchana, hadi asilimia 80 jioni na asilimia 70 usiku ni ngumu zaidi kuunganisha kuliko mfumo wa utambuzi wa sahani ambayo kwa wastani ni asilimia 70 sahihi siku nzima. Kwa sababu mtumiaji anaweza kufikiria, sasa kwamba kiwango cha kutambuliwa cha 90% wakati wa mchana, usahihi wa hali ya hewa yote ni 90%, maelezo haya hayajumuishi kuingiliwa kwa mazingira ya kushangaza (mvua kubwa, mvua ya mawe, ukungu, sehemu, nk), na kuweka kikomo cha mazingira (, vizuizi vikuu vya urefu wa upepo, sio rahisi uharibifu wa bandia.).
2. Upimaji wa uzalishaji
Karibu kila kampuni inadai kuwa na kiwango cha juu cha kutambuliwa, lakini ili kuepusha baadaye kwa sababu pande zote mbili tofauti za utambuzi wa bidhaa, na kwa kila mmoja, jukumu la watumiaji wa dysfunctional katika ununuzi wa mfumo wa utambuzi wa leseni, na pia kwa upimaji wa bidhaa, na mtihani ulikuwa na zaidi ya wiki mbili, kulinganisha matokeo yanaweza kuamua ikiwa "ilizidi". Kwa sababu ya mazingira yanayobadilika, wiki mbili zinapaswa kuwa na uwezo wa kufahamu karibu 80% ya hali ambazo zinaweza kuathiri kiwango cha kitambulisho cha uwanja. Ikiwa utapima tu kwa siku au hata masaa machache, huwezi kuielewa.
Kwa kuongezea, kwa kuwa utambuzi wa sahani ya leseni ni "mfumo", vifaa na usanifu wa programu hakika utaathiri "matokeo ya sasa". Kuhusu ni aina gani ya programu na vifaa vinafaa kwa mazingira ya aina gani, lazima iwe tofauti na mazingira hadi mazingira, kwa sababu mazingira tofauti ya matumizi hayawezi kuwa na mahitaji sawa juu ya kiwango cha kitambulisho, na hii lazima ikusanywa na uzoefu.
Ingawa kuna aina ya mfumo wa utambuzi wa sahani ya leseni kwenye soko, utumiaji wa bidhaa na muundo, zinaweza kuokoa pesa nyingi na wakati, lakini muhimu zaidi, mradi na waunganishaji wa mfumo wanahitaji kushirikiana na kuelewa, badala ya kuzingatia kwa upofu kwenye chapa ni bora, nafuu, hakuna kitu cha bei rahisi.
Kwa kuongezea, ikiwa mfumo wa utambuzi wa sahani ya leseni unaweza kufanya matumizi zaidi ya teknolojia ya programu, kamera na uwezo wa ujenzi wa shamba, pia zina mpango mkubwa wa kufanya. Watumiaji wanaweza kumuuliza mtengenezaji aelewe tukio hilo baada ya utafutaji, karatasi inaweka mbele kupanga mipango, tathmini inapaswa kuweka nafasi ya kwanza, kwa kutumia pembe, ikiwa unahitaji kuweka chanzo cha taa msaidizi, nk, toa tena, kwa vitendo hivi, kwa kuongeza kutathmini kwa uwezo wa mapema na watumiaji wanaweza pia kufikia mafunzo ya bidhaa na mafunzo ya elimu, usimamizi, katika siku zijazo utajua kuwa bidhaa zinazofaa kwa matumizi ya Viwango vya Uainishaji wa Viwango vya Utumiaji.
Maelezo zaidi katika
Wikipedia