Текущая версия: 8.0.0.127

Распознавание автомобильных номеров (License Plate Recognition)

Эта функция недоступна в домашней редакции Visec Online

Visec Online позволяет автоматически считывать номера автомобилей на изображениях и видео. Программа работает с широким спектром камер и может быть использована как в коммерческих, так и в частных целях.

Visec Online использует технологию машинного обучения для анализа видеоданных, чтобы определить номерные знаки на них. После определения номера программа выполняет заданные действия, такие как отправка сообщения по электронной почте или передача данных с номером автомобиля и другими сопутствующими данными на централизованный сервер в сети Интернет.

Дополнительно, для охраняемых территорий, Visec Online может осуществлять управляние автоматическими воротами через выходное реле видеокамеры, которым оборудовано большинство современных устройств. Обнаружив номер в базе данных разрешённых номеров, Visec переключает реле, давая воротам сигнал на открытие.

Visec Online имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами распознавания номеров. Он более точен и быстрее обрабатывает изображения, что позволяет сократить время и затраты на ручную проверку. Кроме того, программное обеспечение может использоваться для автоматического мониторинга транспортных потоков и предупреждения о нарушениях правил дорожного движения.

Помимо чтения номерных знаков, Visec Online также может определять автомобили со снятыми знаками.

Как это работает (нажмите для показа)

История развития систем распознавания номерных знаков насчитывает десятилетия, однако классические алгоритмы не достигли существенного успеха. Лишь с момента, когда стали доступны системы машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), наметился значительный прогресс в технологиях распознавания и классификации объектов.

Машинное зрение здесь во многом подобно человеческому. Когда мы видим номерной знак, неважно, какой страны, мы в подавляющем большинстве случаев понимаем, что это именно номерной знак, и можем легко очертить его границы.
Наш ИИ был обучен на тысячах номерных знаках со всего света и теперь распознаёт их почти в любой ситуации.

Система распознавания условно состоит из трёх слоёв, образующих многозадачный конвейр обработки изображений.

Первый слой, также параллельно обрабатывающий несколько кадров одновременно, находит транспортные средства, некоторые их детали, оценивает их пространственную ориентацию относительно камеры и определяет потенциальные кандидаты в номерные знаки.

Данные из первого слоя по конвейру передаются во второй, где определяется геометрический тип знака и методами семантической сегментации вычисляются его границы и потенциальная читабельность. Читабельность напрямую зависит от площади изображения, то есть от количества пикселей. Опытным путём мы установили, что для камер среднего класса это число составляет 2500, в противном случае качество последующего распознавания заметно снижается. Для камер с хорошей оптикой и достаточно резким изображением можно включить опцию "Определять знаки меньшего размера", где предел снижен до 1800 пикселей. Следует отметить, что для знаков стандартного размера это составляет примерно 90 на 18 пикселей, что довольно мало.

Успешно определив параметры номерного знака, второй слой передаёт их в третий, в модуль оптического распознавания символов (OCR). Здесь изображение нормируется в правильный прямоугольник методом обратной трёхмерной проекции, очищается от шума, повышается его чёткость и затем подвергается распознаванию символов.

Модуль OCR также обучался на тысячах номерных знаков, содержащих по меньшей мере 30000 символов, что позволило нам добиться точности распознавания свыше 99%.
Конечным этапом является постобработка, где символы преобразуются в строку и по возможности разрешаются конфликтные написания, такие как O и 0 (ноль).

Хотя ИИ может работать и на центральном процессоре, для эффективной обработки требуется современная видеокарта с поддержкой DirectX 12, памятью от 4 Гб, предпочтительно nVidia.