e-mail: info@tdplus.com.ua
skype: td_plus
моб.тел:
 +380 66 153 60 30

     
Статьи

Каталог товаров
Сертификаты
Сертификаты 
Интерактивный зал. Государственный архив Пермского края.
Интерактивный зал. Государственный архив Пермского края.
далее...
Motorola Solutions выпустила новый RFID-аксессуар для терминалов серии MC
Новый RFID-модуль от Motorola Solutions RFD5500 позволяет превратить мобильные компьютеры MC55, MC65 и MC67 в RFID-ридеры
далее...
Наш партнер компания ЭРФИД внедрила RFID инвентаризацию в АО «КазМунайГаз»
Российская компания ЭРФИД сообщает о своем первом проекте, связанном с внедрением технологии RFID, за пределами России.
далее...

Системы распознавания номеров ТС

Технологии распознавания автомобильных номеров давно перестали быть чем-то из ряда вон выходящим. Более того, современные требования к безопасности делают использование технологий распознавания номеров если не необходимым, то, по крайней мере, очень желательным. Установка системы распознавания позволяет контролировать присутствие и перемещение транспортных средств на территории любого размера, а создание видеоархива дает возможность быстро и эффективно находить нарушителей. Интеграция системы с паркинговым биллингом сводит к минимуму влияние человеческого фактора и делает невозможным злоупотребление персонала своими полномочиями. Интеграция с комплексами видеофиксации нарушений ПДД обеспечивает надежный контроль над транспортными магистралями: идентификация нарушителей по номеру позволяет автоматически подготавливать квитанции для оплаты штрафов, а также выявлять в потоке автомобили, представляющие интерес для правоохранительных органов.

По сути, автоматическое распознавание номерного знака (ANPR) – это способность системы автоматически выделять символы номерного знака автомобиля из изображения и затем что-то делать с ними. По существу автоматическое распознавание состоит из "механизма захвата кадра", который обладает способностью фиксировать изображение, поиска местоположения номера на изображении и последующего выделения символов с помощью средств оптического распознавания символов (OCR), переводящих пикселы в читаемые цифры.

Существует два способа осуществления такой фиксации номеров.

Первый – это оптическое распознавание каждой буквы/числа всего номерного знака и предоставление для них приблизительных значений. Данный метод прост и дешев, однако не в состоянии обеспечить достоверность результатов: беспорядочное оптическое распознавание символов не учитывает углы зрения и наклоны, а так же сбивается с толку фоновой неразберихой и поэтому обеспечивает неточное считывание.

Второй, более сложный путь заключается в применении нейронной сети, которая позволяет последовательно устанавливать каждый номер и обеспечивает более надежное считывание. Сначала дается определение номерного знака, и затем применяются правила разбиения номера на буквенно-цифровые составляющие, устраняя тем самым фоновые помехи, создаваемые знаками отличия провинций, изображениями и другими деталями, которые можно увидеть на номерных знаках. Нейронная сеть, стоит только ее полностью обучить, может давать точность порядка 97% при любых условиях. При реализации вышеперечисленных механизмов разработчикам приходится решить ряд проблем, таких как размывание границ символов номерного знака в результате плохой фокусировки или движения автомобиля, остроугольные изображения вследствие плохого угла зрения камеры и низкой контрастности. Так же номера могут получиться размытыми из-за яркого света автомобильных фар или отражений солнечного света, и, кроме того, на четкость изображения могут повлиять многие другие факторы. В целом, не смотря на обширную область применения и довольно активные темпы разработок в этой сфере, перед разработчиками стоит все еще множество проблем, от успешного решения которых зависит качество будущей системы в целом.
20/08/2011

 
 
Опрос

Приобретаете ли Вы лицензионное программное обеспечение?
Нет, ни разу не приобретал
Редко приобретаю
Да, для себя
Да, для организации
Да, всегда