Как интелигентните камери разпознават регистрационни номера

Основните компоненти на LPR системите

Типичната система за разпознаване на регистрационни номера (LPR) се състои от няколко ключови компонента, работещи в хармония. Тези компоненти гарантират, че системата може точно да улавя, обработва и интерпретира информацията за регистрационния номер. Всеки компонент играе решаваща роля в цялостната функционалност на системата.

• Система на камерата: Камерата е очите на системата, заснемаща изображения или видео потоци на превозни средства. Камерите с висока разделителна способност с инфрачервени възможности често се използват за оптимална работа при различни условия на осветление.
• Устройство за обработка на изображения: Това устройство обработва заснетите изображения, за да подобри качеството им и да ги подготви за извличане на регистрационни номера. Прилагат се техники като намаляване на шума, подобряване на контраста и геометрична корекция.
• Софтуер за разпознаване на символи: Софтуерът използва оптично разпознаване на символи (OCR), за да идентифицира и декодира буквено-цифровите знаци на регистрационния номер. Използват се усъвършенствани алгоритми за обработка на вариации в шрифта, размера и ориентацията.
• База данни и съхранение: Извлечената информация за регистрационния номер се съхранява в база данни, заедно с времеви клейма, данни за местоположение и други подходящи подробности. Тези данни могат да се използват за различни цели, като проследяване на превозни средства, идентифициране на откраднати автомобили и прилагане на правилата за движение.

Получаване и предварителна обработка на изображения

Първоначалната стъпка в разпознаването на регистрационния номер е заснемането на ясен и използваем образ на автомобила. Този процес включва внимателно обмисляне на разположението на камерата, условията на осветление и разделителната способност на изображението. След това се прилагат техники за предварителна обработка, за да се подобри качеството на изображението и да се подготви за последващ анализ.

Разположение и настройки на камерата

Стратегическото разположение на камерите е от решаващо значение за заснемането на оптимални изображения. Камерите обикновено са разположени под ъгъл, който позволява ясна видимост на регистрационния номер. Фактори като височина, разстояние и зрителен ъгъл са внимателно обмислени, за да се сведе до минимум изкривяването и да се гарантира, че регистрационният номер е в зрителното поле на камерата.

Настройките на камерата, като време на експозиция, бленда и фокус, също се коригират, за да се оптимизира качеството на изображението. Инфрачервеното (IR) осветление често се използва за подобряване на видимостта при условия на слаба светлина. Това помага за намаляване на сенките и отблясъците, като гарантира, че регистрационният номер е ясно видим.

Техники за подобряване на изображението

След като изображението бъде заснето, се прилагат различни техники за предварителна обработка, за да се подобри качеството му. Тези техники имат за цел да намалят шума, да подобрят контраста и да коригират геометричните изкривявания. Някои често срещани техники за подобряване на изображението включват:

• Намаляване на шума: Филтрите се използват за премахване на нежелан шум от изображението, като например произволни вариации в стойностите на пикселите.
• Подобряване на контраста: Техники като изравняване на хистограма се използват за подобряване на контраста между знаците на регистрационния номер и фона.
• Геометрична корекция: Алгоритмите за коригиране на перспектива се прилагат за коригиране на изкривявания, причинени от ъгъла на камерата.
• Преобразуване в скала на сивото: Преобразуването на изображението в скала на сивото опростява обработката и намалява изчислителната сложност.

Локализация на регистрационни номера

След предварителната обработка на изображението, следващата стъпка е да намерите регистрационния номер в изображението. Това включва идентифициране на региона на интерес (ROI), който съдържа регистрационния номер. За постигането на това се използват различни алгоритми, като се вземат предвид характеристиките на регистрационните табели, като тяхната правоъгълна форма и специфично съотношение на страните.

Откриване на ръбове

Алгоритмите за откриване на ръбове, като оператор Sobel или детектор на ръбове на Canny, се използват за идентифициране на ръбове в изображението. Тези ръбове представляват граници между различни обекти или региони. Чрез откриване на ръбовете системата може да идентифицира потенциални местоположения на регистрационния номер.

Извличане на функции

Извличането на характеристики включва идентифициране на специфични характеристики, които са характерни за регистрационните номера. Тези характеристики могат да включват правоъгълната форма, наличието на буквено-цифрови знаци и специфичното съотношение на страните на табелата. Алгоритми като Хаар-подобни характеристики или Хистограма на ориентирани градиенти (HOG) могат да се използват за извличане на тези характеристики.

Подходи за машинно обучение

Техниките за машинно обучение, като опорни векторни машини (SVM) или конволюционни невронни мрежи (CNN), могат да бъдат обучени да идентифицират регистрационни номера. Тези модели се обучават на големи набори от данни от изображения на регистрационни номера и се научават да разпознават моделите и характеристиките, които са показателни за регистрационния номер.

Сегментиране на знаци

След като регистрационният номер бъде локализиран, следващата стъпка е да сегментирате отделните знаци. Това включва отделяне на всеки герой от фона и един от друг. Сегментирането на знаци е критична стъпка, тъй като пряко влияе върху точността на последващия процес на разпознаване на знаци.

Прагове

Thresholding е проста, но ефективна техника за отделяне на знаците от фона. Избира се прагова стойност и пикселите със стойности над прага се класифицират като преден план (знаци), докато пикселите със стойности под прага се класифицират като фон.

Анализ на свързаните компоненти

Анализът на свързаните компоненти включва идентифициране на групи от свързани пиксели, които представляват отделни знаци. Тази техника може да се използва за разделяне на знаци, които се докосват или припокриват.

Контурен анализ

Контурният анализ включва идентифициране на контурите на героите. Тази техника може да се използва за сегментиране на знаци въз основа на тяхната форма и размер.

Оптично разпознаване на символи (OCR)

Оптичното разпознаване на символи (OCR) е процес на преобразуване на изображения на текст в машинно четим текст. В контекста на разпознаването на регистрационен номер, OCR се използва за идентифициране на буквено-цифровите знаци на регистрационния номер. Налични са различни OCR алгоритми, всеки със своите силни и слаби страни.

Съвпадение на шаблони

Съпоставянето на шаблони включва сравняване на всеки сегментиран знак с набор от предварително дефинирани шаблони. Символът се идентифицира като шаблон, който най-много съответства. Тази техника е лесна за изпълнение, но може да бъде чувствителна към вариации в шрифта, размера и ориентацията.

OCR, базиран на функции

Оптичното разпознаване на символи, базирано на функции, включва извличане на характеристики от всеки знак, като например броя на ударите, наличието на цикли и ориентацията на линиите. След това тези характеристики се използват за класифициране на героя. Тази техника е по-устойчива на вариации в шрифта и размера от съвпадението на шаблон.

Невронни мрежи

Невронните мрежи, особено конволюционните невронни мрежи (CNN), стават все по-популярни за OCR. Тези модели се обучават върху големи набори от данни от изображения на герои и се научават да разпознават моделите и характеристиките, които са показателни за всеки герой. CNN са много точни и могат да се справят с вариации в шрифта, размера, ориентацията и шума.

Постобработка и валидиране

След като знаците бъдат разпознати, се прилагат техники за последваща обработка, за да се подобри точността на резултатите. Тези техники включват коригиране на грешки, валидиране на формата на регистрационния номер и гарантиране, че разпознатите знаци са в съответствие с очакваните модели.

Корекция на грешки

Коригирането на грешки включва идентифициране и коригиране на грешки в разпознатите знаци. Това може да се направи чрез сравняване на разпознатите знаци с речник на валидни знаци за регистрационния номер или чрез използване на статистически модели за предсказване на най-вероятната последователност от знаци.

Проверка на формата

Валидирането на формата включва проверка дали разпознатата регистрационна табела отговаря на очаквания формат. Това включва проверка на броя знаци, типовете знаци (буквени или цифрови) и специфичната подредба на знаците.

Контекстуален анализ

Контекстуалният анализ включва използване на информация за превозното средство, като неговата марка, модел и цвят, за валидиране на разпознатия регистрационен номер. Това може да помогне за разрешаване на неясноти и коригиране на грешки.

Приложения за разпознаване на регистрационни номера

Технологията за разпознаване на регистрационни номера (LPR) има широк спектър от приложения в различни индустрии и сектори. Способността му автоматично да идентифицира и записва регистрационни номера на превозни средства го прави ценен инструмент за управление на трафика, сигурност и правоприлагане.

• Управление на трафика: LPR системите се използват за наблюдение на трафика, откриване на задръствания и прилагане на правилата за движение. Те могат автоматично да идентифицират превозни средства, които се движат с превишена скорост, преминават на червени светофари или нарушават други закони за движение.
• Управление на паркирането: LPR системите се използват в паркинги и паркинги за автоматизиране на влизане и излизане, проследяване на продължителността на паркиране и налагане на такси за паркиране. Те могат да се използват и за идентифициране на превозни средства, които са паркирани незаконно или имат непогасени билети за паркиране.
• Правоприлагане: LPR системите се използват от правоприлагащите органи за проследяване на откраднати превозни средства, идентифициране на заподозрени и наблюдение на престъпна дейност. Те могат автоматично да предупреждават служителите, когато бъде открито превозно средство, представляващо интерес.
• Сигурност и наблюдение: LPR системите се използват за наблюдение на достъпа до защитени зони, като летища, правителствени сгради и военни бази. Те могат автоматично да идентифицират превозни средства, които са упълномощени да влизат, и да предупреждават персонала по сигурността за всички неоторизирани превозни средства.
• Събиране на пътни такси: LPR системите се използват в системите за събиране на пътни такси за автоматично идентифициране на превозни средства и таксуване на пътни такси. Това елиминира необходимостта от пунктове за плащане на такси и намалява задръстванията.

Предизвикателства и бъдещи тенденции

Въпреки че технологията за разпознаване на регистрационни номера (LPR) постигна значителен напредък, тя все още е изправена пред няколко предизвикателства. Тези предизвикателства включват справяне с вариациите в условията на осветеност, работа със затъмнени или повредени регистрационни табели и осигуряване на точност в различни среди.

Условия на осветление

Вариациите в условията на осветление, като ярка слънчева светлина, сенки и нощно време, могат значително да повлияят на точността на LPR системите. За да се отговори на това предизвикателство, се разработват усъвършенствани техники за изображения и адаптивни алгоритми за компенсиране на промените в осветлението.

Закрити или повредени регистрационни номера

Регистрационните номера, които са скрити от мръсотия, сняг или други препятствия, могат да бъдат трудни за четене. По подобен начин повредените или избледнели регистрационни номера могат да представляват предизвикателство за LPR системите. За да преодолеят това, изследователите разработват алгоритми, които могат да възстановят повредени символи и да идентифицират регистрационни номера дори когато са частично затъмнени.

Загриженост за поверителността

Използването на LPR технология поражда опасения за поверителността, тъй като включва събиране и съхранение на данни за местоположението на превозното средство. За да се отговори на тези опасения, се разработват разпоредби и политики за защита на поверителността на хората и гарантиране, че LPR данните се използват отговорно.

Бъдещи тенденции

Бъдещето на LPR технологията вероятно ще бъде оформено от няколко ключови тенденции, включително интегрирането на изкуствен интелект (AI), разработването на по-стабилни и точни алгоритми и нарастващото използване на LPR в различни приложения.

Заключение

Интелигентните камери и способността им да разпознават регистрационни номера представляват значителен напредък в автоматизираните системи. Сложният процес, включващ придобиване на изображения, предварителна обработка, локализиране на регистрационни номера, сегментиране на знаци, оптично разпознаване на символи и последваща обработка, подчертава сложността на съвременното компютърно зрение и техниките за машинно обучение. Тъй като технологията продължава да се развива, LPR системите са готови да станат още по-точни, ефективни и гъвкави, играейки все по-важна роля в различни аспекти на съвременния живот.

От подобряване на сигурността и управление на трафика до рационализиране на паркирането и събирането на пътни такси, приложенията за разпознаване на регистрационни номера са обширни и разнообразни. Като разберем вътрешното функциониране на тези системи, можем по-добре да оценим техния потенциал и да се справим с предизвикателствата, свързани с тяхното внедряване.

ЧЗВ – Често задавани въпроси