Распознавание номерных знаков: как это работает | Компьютеры
Распознавание номерных знаков, или LPR, стало одним из самых больших нововведений в области парковки за последние несколько лет. Парковочные компании по всему миру используют LPR для обеспечения доступа к гаражам и стоянкам и обеспечения соблюдения разрешенных и временных парковок.
Но что именно такое система распознавания автомобильных номеров и как она работает? LPR объединяет различные приложения и методологии для извлечения номера номерного знака из изображения и преобразования его в компьютеризированный текст. Специализированная камера генерирует изображение номерного знака, которое поступает в программный механизм, который идентифицирует символы на номерном знаке и использует методы оптического распознавания символов (OCR) для преобразования текста в электронный формат.
Приложения LPR обычно подразделяются на три различных типа:
- Ручной LPR проводится на портативном устройстве, в первую очередь для правоохранительных целей и для оказания помощи сотрудникам полиции при вводе данных о номерных знаках.
- Фиксированный LPR относится к камере, установленной в (полупостоянном) местоположении, которая отслеживает проезжающие мимо транспортные средства. На парковке это чаще всего встречается при въезде или выезде с парковки.
- Мобильная LPR состоит из стационарных камер, установленных на движущемся транспортном средстве, для обеспечения соблюдения, синхронизации и приложений с горячим списком.
Как работает LPR
“Движок” LPR - это программный пакет, в котором первичным вводом является файл изображения, содержащий номерной знак, а первичным выводом является текст номерного знака. Существуют также различные другие входные данные, помогающие движку LPR в декодировании, и различные другие выходные данные в результате декодирования.
Механизм LPR получает изображение одним из двух способов: либо изображение захватывается камерой LPR и передается в механизм (интегрированная система, обычно в режиме реального времени), либо изображение доставляется электронным способом в механизм LPR (удаленная обработка, иногда в режиме реального времени, а иногда пакетно).
Некоторые движки LPR также будут принимать “подсказки”, чтобы помочь с декодированием. Некоторые примеры - обозначения регионов, помогающие определить цвет, размер букв для пластин с фиксированным расстоянием и угол наклона пластины. Эти вторичные входные данные варьируются в зависимости от производителя.
Распознавание номерных знаков
Вообще говоря, большинство алгоритмов распознавания состоит из шести этапов.
Шаг 1: Локализация или обрамление
Во-первых, механизм LPR пытается определить положение номерного знака на изображении. Это называется локализацией или обрамлением. Это позволяет движку LPR фокусироваться на пластине и игнорировать любые посторонние данные на изображении.
Шаг 2: Ориентация и определение размеров
В зависимости от угла наклона номерного знака для расшифровки номерного знака могут потребоваться специальные настройки. Эти математические угловые поправки помогают декодировать снимки, сделанные сверху (верхняя камера) или сбоку (параллельная камера), и они корректируют перспективу и поворот.
Шаг 3: Нормализация
Тени и затенение могут представлять проблему для LPR, поэтому для уменьшения или устранения этих элементов используются различные фильтры. Обнаружение краев является распространенным методом фильтрации номерных знаков и хорошо работает при высоком контрасте между текстом и фоном.
В более сложных системах несколько изображений одной и той же пластины смешиваются вместе, чтобы создать более четкое изображение для механизма обработки. Это похоже на функцию HDR, которая есть в электронных камерах и смартфонах. Другой метод уточнения изображения включает применение различных фильтров, чтобы сделать изображение более читаемым, а затем использование элементов каждого отфильтрованного изображения.
Шаг 4: Сегментация символов
Сегментация символов включает в себя идентификацию отдельных символов номерного знака с использованием различных методов. Чаще всего это включает в себя выделение пробелов или поиск пробелов между буквами. В шрифте с фиксированным пробелом символы легче разделять, поскольку шаблон интервалов предсказуем. Однако, когда интервал является переменным, механизм LPR более подвержен ошибкам.
Шаг 5: Оптическое распознавание символов
Когда отдельные символы разделены, они затем распознаются с помощью различных методов оптического распознавания символов (OCR). Сопоставление с образцом, трассировка краев, пропорции и повторение пикселей являются распространенными методами распознавания символов.
Использование догадок для сопоставления способствует идее “фактора доверия”, который многие поставщики LPR предлагают в качестве результата процесса LPR. Общая уверенность в успешном чтении является фактором индивидуального распознавания символов, а также соответствия шаблонам, предложенным в подсказках или настройке движка.
Шаг 6: Синтаксический/Геометрический анализ
Этот последний шаг проверяет символы и последовательность на соответствие региональным правилам. В некоторых случаях это может быть список известных номерных знаков (например, горячий список или белый список), что обеспечивает гораздо большую уверенность в распознавании номерных знаков. Однако введение персонализированных табличек затрудняет региональный анализ, поскольку эти шаблоны часто нарушают стандартные правила.
Понравилась страничка? Делитеcь ссылкой в соц. сетях!
Интересное в сети:
Опубликовано: 28.08.2022 | Просмотров: 608 |