Utviklingen av teknologi har muliggjort innovasjon av mye nyttig utstyr for å lette den menneskelige innsatsen. Automatisk nummerskiltgjenkjenning, som er en slik teknologi, er i ferd med å bli utbredt over hele verden.
Det er en effektiv teknologi som hjelper til med å spore trafikkbrudd, administrere parkeringssituasjoner og være til nytte for flere andre brukeravhengige aktiviteter. ANPR-systemer er svært pålitelige og designet ved hjelp av banebrytende teknologier som AI som gjør dem ekstremt presise og funksjonelle.
Så i denne bloggen vil vi dekke noen viktige aspekter ved registreringssystemet for lisensskilt for å forbedre forståelsen av dette systemet. La oss starte!
Hva er ANPR?
ANPR eller Automatic Number Plate Recognition er en datasynsteknologi som automatisk leser nummerskilt på kjøretøy uten menneskelig interaksjon ved hjelp av spesialisert programvare. ANPR bruker sanntidskameraopptak for å fange og nøyaktig identifisere ethvert nummerskilt.
ANPR-teknologien påvirker transportindustrien enormt ettersom identifikasjon av kjøretøyets nummerplate kan tjene ulike formål som:
- Transportmakromodellering
- OD-undersøkelser (opprinnelsesdestinasjon)
- Tolling
- Gjennomsnittlig reisetidsundersøkelser
- Hastighetsmåling
- Avansert kjøretøyklassifisering
Automatisk nummerskiltgjenkjenning er også ofte kjent under de gitte navnene:
- LPR (License Plate Recognition)
- Automatisk kjøretøyidentifikasjon (AVI)
- Bilskiltgjenkjenning (HLR)
- Bilskiltleser (HLR)
- Automatisk nummerskiltgjenkjenning (ANPR)
- Optisk tegngjenkjenning (OCR) for biler
Hvordan fungerer ANPR?
Arbeidet med ANPR er ganske enkelt. ANPR bruker optisk tegngjenkjenningsprogramvare for å oppdage kjøretøyets registreringsskilt. Kameraene i enheten tar bilder av nummerskiltene som viderebehandles av programvaren.
Under bildebehandling identifiserer programvaren tegnene og verifiserer rekkefølgen deres for å konvertere nummerskiltbildet til tekst. Systemet bruker infrarødt lys om natten for å oppdage kjøretøyets nummer og ta bilder.
ANPR-systemer består vanligvis av:
- En enhet for digital bildefangst.
- En prosesseringsenhet.
- Infrarød belysning.
- Flere algoritmer for videoanalyse.
Hva er de viktigste fordelene med ANPR?
ANPR tilbyr mange virkelige fordeler som gjør det til en svært populær teknologi i dagens tid. Noen av de bemerkelsesverdige fordelene er:
- Automatisering av manuelle oppgaver
- Effektiv plasshåndtering
- Bedre styring
- Forbedret kundeopplevelse
- Raskere gjennomføring av prosesser
Bortsett fra fordelene, her er noen brukstilfeller å vite om lisensplategjenkjenningsteknologien:
-
Parkeringsstyring
Ikke mer sløsing med tid på å administrere parkeringsbillettene dine og risikere straffer for unøyaktige billettbetalinger, siden ANPR tilbyr en integrert løsning for å identifisere individuelle kjøretøy og utføre effektiv parkeringsadministrasjon.
-
Trafikk brudd
Rettshåndhevelsesavdelingen har den største brukssaken av ANPR-systemer. Disse brukes til registrering av biler som bryter trafikkloven.
-
Bompengebetalinger
ANPR-systemet har gjort arbeidet med bombetaling uanstrengt ettersom enheten automatisk oppdager nummeret på kjøretøyet ditt og belaster deg automatisk for bombeløpet.
-
Reisetidsanalyse
En nyttig applikasjon av ANPR er reisetidsanalyse som registrerer og viser reisetiden din når du beveger deg fra kilden til destinasjonen.
-
Retail Park Security
ANPR-teknologi kan adressere og effektivt løse problemet med uautorisert parkering som ofte fører til unødvendige problemer og slagsmål.
Hvordan kan AI-modeller trenes til å trene ANRP-modeller nøyaktig?
Å trene en AI-modell er ikke noe stykke kake. Det krever mye tid, energi og implementering av de riktige beslutningene for at det skal fungere feilfritt. AI-trening begynner med data. Når du trener AI, er motivet ditt for maskinen å samle inn data, tolke det, lære av det og bruke det riktig i prosessen. Modellene må først trenes på datasettet.
Datasett inneholder enorm informasjon som modellen lærer å lese og undersøke. Videre tar den beslutninger basert på de oppgitte dataene. For at dette systemet skal designe perfekt, krever det flere ingeniørers hardt arbeid og intelligens.
Den gode delen med AI er at når du programmerer en AI-modell for å lære og riktig bruke intelligensen til prosessen, kan den trene andre modeller videre ganske enkelt. Ved å bruke noen få linjer med koder og utnytte forhåndstrente modeller, kan du bygge opplærte ANRP-modeller som kan distribueres på flere lokasjoner.
Lær også om prosessen med optisk tegngjenkjenning (OCR) Les her!
Hvordan Shaip hjelper med å finne datasett for kjøretøynummerskilt?
Etterspørselen etter kjøretøydatasett for å trene ML-modeller øker enormt. Det er derfor Shaips erfarne team av ingeniører og IT-eksperter bruker avanserte bilde-/videokommentarverktøy for å strømlinjeforme hele prosessen.
Ved å utnytte avanserte merknadsverktøy, gjør teamene merking av kjøretøybilder nøyaktig og funksjonell for alle brukstilfeller. Tingene som er fanget i bildene og videoene er kategorisert i objekter ramme for ramme.
Videre brukes flere teknikker for å oppdage det automatiske skiltet nøyaktig. Noen av teknikkene inkluderer:
- Å lede
- Avgrensende bokser
- Polygonkommentar
- Semantisk segmentering
- Objektsporing
Alt i alt er Shaip en av de ledende AI-treningstjenesteleverandørene for opplæring av ANPR-modeller for å tilby feilfrie funksjoner til en kostnadseffektiv pris.
Vil du vite mer? Les fra vår seksjon for opplæringsdata for autonome kjøretøy
Oppsummering
Automatisk nummerskiltgjenkjenning er en flott teknologi for å eliminere menneskelig innsats og erstatte dem med et avansert system som gir raske og effektive resultater. I tillegg er antallet brukstilfeller for denne teknologien mange, noe som rettferdiggjør den økende etterspørselen. Så hvis du også har behov for slik teknologi eller ønsker å trene dine ANRP-modeller, ta kontakt med våre AI-eksperter fra Shaip.
