Teknologiens udvikling har gjort det muligt at udvikle mange nyttige udstyr for at lette den menneskelige indsats. Automatisk nummerpladegenkendelse, som er en sådan teknologi, er ved at blive udbredt over hele verden.
Det er en effektiv teknologi, der hjælper med at spore trafikovertrædelser, styre parkeringssituationer og gavne flere andre brugerafhængige aktiviteter. ANPR-systemer er yderst pålidelige og designet ved hjælp af banebrydende teknologier såsom AI, der gør dem ekstremt præcise og funktionelle.
Så i denne blog vil vi dække nogle afgørende aspekter af nummerpladegenkendelsessystemet for at forbedre din forståelse af dette system. Lad os begynde!
Hvad er ANPR?
ANPR eller Automatic Number Plate Recognition er en computervisionsteknologi, der automatisk læser nummerplader på køretøjer uden menneskelig interaktion ved at udnytte specialiseret software. ANPR bruger realtidskameraoptagelser til at fange og præcist identificere ethvert nummerpladenummer.
ANPR-teknologien påvirker transportindustrien enormt, da identifikation af køretøjsnummerplader kan tjene forskellige formål, såsom:
- Transportmakromodellering
- OD-undersøgelser (oprindelsesdestination)
- Tolling
- Gennemsnitlige rejsetidsundersøgelser
- Hastighedsmåling
- Avanceret køretøjsklassificering
Automatisk nummerpladegenkendelse er også ofte kendt under de givne navne:
- LPR (License Plate Recognition)
- Automatisk køretøjsidentifikation (AVI)
- Bilpladegenkendelse (CPR)
- Bilpladelæser (CPR)
- Automatisk nummerpladegenkendelse (ANPR)
- Optisk tegngenkendelse (OCR) til biler
Hvordan fungerer ANPR?
Arbejdet med ANPR er ret simpelt. ANPR bruger optisk tegngenkendelsessoftware til at registrere køretøjets nummerplader. Kameraerne i enheden optager billeder af nummerpladerne, der viderebehandles af softwaren.
Under billedbehandling identificerer softwaren tegnene og verificerer deres rækkefølge for at konvertere nummerpladebilledet til tekst. Systemet bruger infrarødt lys om natten til at registrere køretøjets antal og tage billeder.
ANPR-systemer består normalt af:
- En digital billedoptagelsesenhed.
- En behandlingsenhed.
- Infrarød belysning.
- Flere algoritmer til videoanalyse.
Hvad er de vigtigste fordele ved ANPR?
ANPR tilbyder mange fordele i den virkelige verden, der gør det til en meget populær teknologi i nutiden. Nogle af de bemærkelsesværdige fordele er:
- Automatisering af manuelle opgaver
- Effektiv pladshåndtering
- Bedre regeringsførelse
- Forbedret kundeoplevelse
- Hurtigere eksekvering af processer
Bortset fra fordelene er her nogle brugssager at vide om nummerpladegenkendelsesteknologien:
-
Parkeringsstyring
Ikke mere spild af tid på at administrere dine parkeringsbilletter og risikere bøder for unøjagtige billetbetalinger, da ANPR tilbyder en integreret løsning til at identificere individuelle køretøjer og udføre effektiv parkeringsstyring.
-
Trafikovertrædelse
Retshåndhævelsesafdelingen har den største brugssag af ANPR-systemer. Disse bruges til nummerpladegenkendelse af køretøjer, der bryder færdselsloven.
-
Betalinger med betalingsanlæg
ANPR-systemet har gjort arbejdet med betalingsanlægget ubesværet, da enheden automatisk registrerer nummeret på dit køretøj og automatisk debiterer dig vejafgiftsbeløbet.
-
Rejsetidsanalyse
En nyttig anvendelse af ANPR er rejsetidsanalyse, som registrerer og viser din rejsetid, når du bevæger dig fra din kilde til destinationen.
-
Sikkerhed i detailparken
ANPR-teknologi kan adressere og effektivt løse problemet med uautoriseret parkering, der ofte fører til unødvendige besvær og slagsmål.
Hvordan kan AI-modeller trænes til at træne ANRP-modeller nøjagtigt?
At træne en AI-model er ikke noget stykke kage. Det kræver lang tid, energi og implementering af de rigtige beslutninger for at fungere fejlfrit. AI-træning begynder med data. Når du træner AI, er dit motiv for maskinen at indsamle data, fortolke dem, lære af dem og anvende dem korrekt i processen. Modellerne skal først trænes på datasættet.
Datasæt indeholder enorm information, som modellen lærer at læse og undersøge. Desuden træffer den beslutninger baseret på de leverede data. For at dette system kan designe perfekt, kræver det flere ingeniørers hårde arbejde og intelligens.
Den gode del ved AI er, at når du programmerer en AI-model til at lære og anvende dens intelligens korrekt til processen, kan den ganske nemt træne andre modeller videre. Ved at bruge et par linjer med koder og udnytte forudtrænede modeller kan du bygge trænede ANRP-modeller, der kan implementeres på flere lokationer.
Lær også om processen med optisk tegngenkendelse (OCR) Læs her!
Hvordan Shaip hjælper med at finde datasæt for køretøjsnummerplader?
Efterspørgslen efter automotive datasæt til at træne ML-modeller stiger voldsomt. Derfor bruger Shaips erfarne team af ingeniører og it-eksperter avancerede billed-/videoannoteringsværktøjer til at strømline hele processen.
Ved at udnytte avancerede annoteringsværktøjer gør teamene køretøjsbilledmærkning præcis og funktionel til alle brugssituationer. De ting, der er fanget i billederne og videoerne, er kategoriseret i objekter ramme for ramme.
Yderligere bruges flere teknikker til at detektere den automatiske nummerplade nøjagtigt. Nogle af teknikkerne inkluderer:
- Leder
- Afgrænsningskasser
- Kommentar til polygon
- Semantisk segmentering
- Object Tracking
Alt i alt er Shaip en af de førende AI-træningstjenesteudbydere til træning af ANPR-modeller til at levere fejlfrie funktioner til en omkostningseffektiv pris.
Vil du vide mere? Læs fra vores træningsdatasektion for autonome køretøjer
Resumé
Automatisk nummerpladegenkendelse er en fantastisk teknologi til at eliminere menneskelig indsats og erstatte dem med et avanceret system, der giver hurtige og effektive resultater. Derudover er antallet af use cases for denne teknologi talrig, hvilket retfærdiggør dens stigende efterspørgsel. Så hvis du også har et behov for sådan teknologi eller ønsker at træne dine ANRP-modeller, komme i kontakt med vores AI-eksperter fra Shaip.
