Teknikens utveckling har möjliggjort innovation av många användbar utrustning för att underlätta mänsklig ansträngning. Automatisk nummerplåtsigenkänning, som är en sådan teknik, blir utbredd över hela världen.
Det är en effektiv teknik som hjälper till att spåra trafiköverträdelser, hantera parkeringssituationer och gynna flera andra användarberoende aktiviteter. ANPR-system är mycket pålitliga och designade med hjälp av banbrytande teknologier som AI som gör dem extremt exakta och funktionella.
Så i den här bloggen kommer vi att täcka några avgörande aspekter av registreringsskyltsystemet för att förbättra din förståelse av detta system. Låt oss börja!
Vad är ANPR?
ANPR eller Automatic Number Plate Recognition är en datorseendeteknik som automatiskt läser registreringsskyltar på fordon utan mänsklig interaktion med hjälp av specialiserad programvara. ANPR använder kamerafilmer i realtid för att fånga och exakt identifiera alla registreringsskyltnummer.
ANPR-tekniken påverkar transportbranschen enormt eftersom identifiering av fordonsnummerskyltar kan tjäna olika syften som:
- Transportmakromodellering
- OD-undersökningar (ursprungsdestination)
- tolling
- Undersökningar av genomsnittlig restid
- Hastighetsmätning
- Avancerad fordonsklassificering
Automatisk nummerskyltigenkänning är också ofta känd under de givna namnen:
- LPR (License Plate Recognition)
- Automatisk fordonsidentifiering (AVI)
- Bilskyltigenkänning (HLR)
- Bilskyltläsare (HLR)
- Automatisk nummerplåtsigenkänning (ANPR)
- Optisk teckenigenkänning (OCR) för bilar
Hur fungerar ANPR?
Arbetet med ANPR är ganska enkelt. ANPR använder programvara för optisk teckenigenkänning för att upptäcka fordonsregistreringsskyltar. Kamerorna i enheten tar bilder av nummerskyltarna som bearbetas vidare av programvaran.
Under bildbehandlingen identifierar programvaran tecknen och verifierar deras sekvens för att konvertera nummerskyltsbilden till text. Systemet använder infrarött ljus på natten för att upptäcka fordonets antal och ta bilder.
ANPR-system består vanligtvis av:
- En enhet för digital bildfångst.
- En bearbetningsenhet.
- Infraröd belysning.
- Flera algoritmer för videoanalys.
Vilka är de viktigaste fördelarna med ANPR?
ANPR erbjuder många verkliga fördelar som gör det till en mycket populär teknik för närvarande. Några av de anmärkningsvärda fördelarna är:
- Automatisering av manuella uppgifter
- Effektiv utrymmeshantering
- Bättre styrning
- Förbättrad kundupplevelse
- Snabbare utförande av processer
Förutom fördelarna, här är några användningsfall att veta om tekniken för registreringsskyltigenkänning:
-
Parkeringshantering
Inget mer slöseri med tid på att hantera dina parkeringsböter och riskera straffavgifter för felaktiga biljettbetalningar eftersom ANPR erbjuder en integrerad lösning för att identifiera enskilda fordon och genomföra en effektiv parkeringshantering.
-
Trafikförseelse
Den brottsbekämpande avdelningen har det största användningsfallet av ANPR-system. Dessa används för registreringsskyltigenkänning av fordon som bryter mot trafiklagarna.
-
Betalningar för vägtullar
ANPR-systemet har gjort arbetet med vägtullsbetalning enkelt eftersom enheten automatiskt känner av numret på ditt fordon och automatiskt debiterar dig vägtullbeloppet.
-
Resetidsanalys
En användbar tillämpning av ANPR är restidsanalys som registrerar och visar din restid när du flyttar från din källa till destinationen.
-
Retail Park Security
ANPR-teknik kan hantera och effektivt lösa problemet med otillåten parkering som ofta leder till onödiga krångel och slagsmål.
Hur kan AI-modeller tränas för att noggrant träna ANRP-modeller?
Datauppsättningar innehåller enorm information som modellen lär sig att läsa och granska. Vidare fattar den beslut baserat på de tillhandahållna uppgifterna. För att detta system ska designa perfekt krävs det flera ingenjörers hårt arbete och intelligens.
Det som är bra med AI är att när du väl programmerar en AI-modell för att lära sig och korrekt tillämpa dess intelligens på processen, kan den vidareutbilda andra modeller ganska enkelt. Genom att använda några rader med koder och utnyttja förutbildade modeller kan du bygga utbildade ANRP-modeller som kan distribueras på flera platser.
Lär dig också om processen för optisk teckenigenkänning (OCR) Läs här!
Hur Shaip hjälper till att hitta datauppsättningar för fordonsnummerskyltar?
Efterfrågan på datauppsättningar för fordon för att träna ML-modeller ökar enormt. Det är därför Shaips erfarna team av ingenjörer och IT-experter använder avancerade bild-/videoanteckningsverktyg för att effektivisera hela processen.
Genom att utnyttja avancerade annoteringsverktyg gör teamen märkning av fordonsbilder exakt och funktionell för alla användningsfall. De saker som fångas i bilderna och videorna kategoriseras i objekt ruta för ruta.
Vidare används flera tekniker för att detektera den automatiska registreringsskylten exakt. Några av teknikerna inkluderar:
- Att leda
- Avgränsande lådor
- Anteckning om polygon
- Semantisk segmentering
- Objektspårning
Sammantaget är Shaip en av de ledande leverantörerna av AI-utbildningstjänster för att träna ANPR-modeller för att tillhandahålla felfria funktioner till ett kostnadseffektivt pris.
Vill veta mer? Läs från vår utbildningsdatasektion för autonoma fordon
Sammanfattning
Automatisk nummerplåtsigenkänning är en fantastisk teknik för att eliminera mänskliga ansträngningar och ersätta dem med ett avancerat system som ger snabba och effektiva resultat. Dessutom är antalet användningsfall för denna teknik många, vilket motiverar dess ökande efterfrågan. Så om du också har ett behov av sådan teknik eller vill träna dina ANRP-modeller, komma i kontakt med våra AI-experter från Shaip.
