Системы распознавания номеров автомобилей.
Во многих случаях системы распознавания номеров могут сделать жизнь автомобилистов комфортнее. На автомобильных парковках и терминалах платных автодорог эти системы позволяют определить длительность пребывания автомобиля в платной зоне и автоматически проверить факт оплаты на выезде. При проезде на закрытую территорию они автоматически открывают шлагбаумы «своим» автомобилям. Владельцам автомоек системы распознавания позволяют регистрировать весь поток автомобилей через мойку и исключить возможность работы мойщиков «мимо кассы». В итоге такие приложения представляют интерес как в качестве частных решений, так и в качестве опций в проектах по внедрению СКУД. Программа распознавания номеров автомобилей можно найти на удобном сайте по ссылке info.svisitom.ru.
Как работают системы распознавания номеров
Система распознавания представляет собой аппаратно-программный комплекс, который в основном состоит из программного обеспечения (ПО), компьютера и видеокамеры. Ключевым элементом системы является ПО, а точнее, основной интеллектуальный модуль, на языке программистов называемый ядром распознавания. Этот модуль анализирует видеопоток, поступающий с камеры.
В большинстве случаев используется следующий алгоритм. Сначала выполняется локализация: с помощью специальных математических методов на видеокадре обнаруживаются зоны, которые потенциально могут содержать номер. Далее каждая зона сегментируется, то есть нарезается на предполагаемые символы. Предполагаемые — потому что на данном этапе система еще не знает, есть в данной зоне номер или нет. После сегментации алгоритм распознавания классифицирует каждый сегмент, т. е. соотносит с одной из букв и цифр или классифицирует как «не символ». Последним работает алгоритм формирования номера, который «собирает» все возможные комбинации номера из распознанных символов и выбирает в соответствии с определенной логикой наиболее правдоподобную комбинацию.
Изображения номеров часто не в полной мере подходят для распознавания — из-за плохого освещения, положения номера относительно камеры, загрязненности и пр. Поэтому при анализе видеопотока могут возникать ошибки, и вероятность распознавания номера не равна 100%. Есть секрет, известный лишь разработчикам систем распознавания номеров. На самом деле, алгоритмы можно настроить так, чтобы обеспечить близкое к 100% распознавание. Но, к сожалению, система в этом случае станет практически бесполезной, потому что помимо правильно распознанных номеров появятся «ложные тревоги» — несуществующие номера. Поэтому на практике вероятность правильного распознавания — это всегда результат компромисса, и рассматривать ее без учета вероятности неправильного распознавания и «ложных тревог» некорректно.