الرؤية الآلية في التعرف على لوحات ترخيص المركبات

في عصر التقدم السريع للتكنولوجيا، أصبحت الرؤية الآلية جوهر الأنظمة الذكية، حيث أحدثت ثورة في الصناعات من خلال تمكين الآلات من "الرؤية" وتفسير البيانات المرئية. ومن بين تطبيقاتها، يُعد التعرف على لوحات السيارات (LPR) أحد أكثر التطبيقات عملية، حيث حوّل التقاط لوحة ترخيص المركبة إلى أداة تسهم في تبسيط إدارة حركة المرور، وتعزيز الأمن، ودفع عجلة تطوير المدن الذكية.

1. مبدأ الرؤية الآلية في التعرف على لوحات السيارات

الحصول على الصور

باعتباره الأساس في نظام التعرف على اللوحة (LPR)، يستخدم استخلاص الصورة كاميرات عالية الدقة (من 2 إلى 8 ميجابكسل) وأجهزة استشعار متخصصة مثبتة في مواقع رئيسية (مثل تقاطعات الطرق ومداخل مواقف السيارات). يتم معايرة هذه الأجهزة بالنسبة لسرعة الغالق والفتحة وحساسية الإيزو للحصول على صور واضحة للمركبات، مما يضمن وضوح لوحة الترخيص لتمييزها في المراحل اللاحقة من المعالجة.

المعالجة الأولية للصورة

غالبًا ما تحتوي صور المركبات الأولية على ضوضاء، وسطوع غير متساوٍ، وتباين منخفض. ويُعالج هذا الأمر من خلال المعالجة المسبقة التي تشمل التحويل إلى التدرج الرمادي (لتبسيط البيانات مع الحفاظ على بنية اللوحة)، وتقليل الضوضاء (باستخدام عوامل التصفية الغاوسية أو الوسيطية)، وتحسين التباين (بتسوية المدرج التكراري)، مما يجعل تفاصيل اللوحة أكثر وضوحًا لتحديد موقعها.

تحديد موقع لوحة الترخيص

يقوم هذا الإجراء بعزل لوحة الترخيص من صور المركبات باستخدام خصائصها الفريدة: الشكل (مستطيل قياسي بنسبة أبعاد ثابتة)، واللون (مثل الأزرق والأبيض للسيارات المدنية في الصين)، والملمس. ويعمل كشف الحواف (كاوني) والتقطيع حسب اللون معًا على اقتصاص منطقة اللوحة من العناصر غير ذات الصلة.

تجزئة الأحرف

وللاستعداد للتعرف، تقوم تجزئة الأحرف بفصل أحرف اللوحة إلى صور فردية. وتعتمد هذه العملية على الإسقاط الأفقي (المدى العمودي للحروف) والإسقاط الرأسي (لكشف الفجوات بين الأحرف). ويُطبَّق تصحيح الميل للوحات المائلة، لضمان فصل دقيق لكل حرف.

التعرف على الحروف والرموز

تستخدم الخطوة الأساسية التعرف الضوئي على الحروف (OCR، المقارنة القائمة على القوالب) أو التعلم العميق (الشبكات العصبية التلافيفية CNNs، والتعلم التلقائي من مجموعات البيانات). يتم معالجة كل حرف منفصل، وإخراجه كنص، ثم دمجه في رقم لوحة ترخيص كاملة.

2. تطبيقات الرؤية الآلية في التعرف على لوحات التسجيل

إدارة حركة المرور

تقوم أنظمة التعرف على لوحات التسجيل عند تقاطعات الطرق والطرق السريعة برصد المركبات والتعرف على الألواح ومقارنتها مع بيانات المخالفات. وتقوم هذه الأنظمة بالتقاط أرقام اللوحات، وتسجيل وقت ومكان المخالفة، وإرسال المعلومات إلى منصات الإدارة، مما يقلل من العمل اليدوي ويعزز سلامة الطرق.

إدارة ساحة وقوف السيارات

يُمكن للنظام التعرف على لوحات التسجيل من خلال أتمتة عمليات الوقوف: حيث تلتقط الكاميرات الألواح عند المدخل (مسجّلةً وقت الدخول وفتح الحواجز) وعند المخرج (تحسب المدة وتُولّد الرسوم للدفع دون نقد). وهذا يقلل من أوقات الانتظار ويقضي على المشكلات المرتبطة بالتذاكر.

جمع الرسوم

في الطرق السريعة والأنفاق، تُمكّن تقنية التعرف على لوحات السيارات (LPR) من جمع الرسوم دون توقف. حيث تتعرف على اللوحات، وتتحقق من التسجيل، وتخصم الرسوم تلقائيًا للمركبات المسجلة (مما يقلل وقت المعاملة إلى أقل من ثانية واحدة)، وتُصدر فواتير للمركبات غير المسجلة، مما يخفف من الازدحام.

الأمن والمراقبة

عند دمجها في كاميرات المناطق العامة، تقوم تقنية التعرف على لوحات السيارات (LPR) بمسح اللوحات ومقارنتها بالقوائم المراقبة (مثل السيارات المسروقة أو المركبات المشبوهة). وعند التعرف على تطابق، تُرسل تنبيهًا إلى أفراد الأمن، ما يتيح الاستجابة السريعة ويعزز السلامة العامة.

3. مزايا الرؤية الآلية في التعرف على لوحات السيارات

كفاءة عالية

تقوم الرؤية الآلية بمعالجة مئات الصور في الدقيقة، مع أوقات تعرف تتراوح بين 0.1 و0.5 ثانية لكل مركبة. وعلى عكس العاملين اليدويين، فإنها تحافظ على أداء ثابت، مما يقلل التكاليف ويحسن الخدمة.

دقة عالية

تمكن الخوارزميات المتقدمة والذكاء الاصطناعي من تحقيق دقة تزيد عن 99٪ في الظروف المثالية، وأكثر من 95٪ في البيئات الصعبة — وهي نسبة أعلى بكثير من التعرف اليدوي (معدل خطأ 5٪ أو أكثر). وهذا يضمن الموثوقية في جمع الرسوم والسلامة الأمنية.

التشغيل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع

مجهز بأجهزة استشعار للإضاءة المنخفضة وكاميرات مقاومة للعوامل الجوية، يعمل التعرف على لوحات الأرقام (LPR) بشكل مستمر. وتساعد الإضاءة تحت الحمراء/الصمام الثنائي الباعث للضوء (LED) في التقاط الصور ليلاً، كما تقلل خوارزميات التحسين من تأثير الظروف الجوية، مما يضمن تشغيلًا دون انقطاع.

إدارة البيانات وتحليلها

تُخزن نتائج التعرف (رقم اللوحة، الوقت، الموقع، الصور) في قاعدة بيانات مركزية للبحث السريع. ويتم تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات — مثل تحسين إشارات المرور، أو تعديل أسعار وقوف السيارات، أو تتبع المركبات المشبوهة.

4. التحديات والحلول في نظام التعرف على لوحات الأرقام القائم على رؤية الآلة

تحديًا

تؤدي الظروف الجوية القاسية (المطر، الضباب، الوهج)، وتغيرات الإضاءة، واللوحات البالية إلى تقليل الدقة إلى أقل من 80٪ في الحالات الشديدة، مما يؤثر على الموثوقية.

مشاهد مركبات معقدة

تسبب حالات الحجب (لوحات محجوبة)، أو الميل/التشويه، أو وجود مشهد يتضمن عدة لوحات صعوبات في التعرف، حيث تواجه الخوارزميات التقليدية صعوبة في التعامل مع المدخلات غير القياسية.

الحلول والتحسينات

تُعالج تحسينات الأجهزة (كاميرات HDR، الإضاءة تحت الحمراء) وتحسينات الخوارزميات (تقليل الضوضاء التكيفي، إزالة الضباب) المشكلات البيئية. ويتعامل تصحيح الميل، ومعالجة حالات الحجب، والتعلم العميق (شبكات عصبية قائمة على المناطق) مع المشاهد المعقدة. ويحافظ الصيانة الدورية والتحديثات على دقة الأنظمة.

5. الاتجاهات المستقبلية للرؤية الآلية في التعرف على لوحات السيارات

دمج التعلم العميق والذكاء الاصطناعي

تتعامل النماذج المتقدمة (النماذج المحولة، التعلم القليل العينات) مع الحالات الصعبة (لوحات مهترئة). وتُبسّط أنظمة التعرف على اللوحات من طرف إلى طرف (شبكة عصبية واحدة تُجري جميع الخطوات) التصميم، كما يتنبأ الذكاء الاصطناعي بسلوك المركبة لإدارة استباقية.

دمج مستشعرات متعددة

ستدمج أنظمة التعرف على اللوحات LiDAR (بيانات ثلاثية الأبعاد عن المركبة)، ورادار (السرعة/المسافة)، وكاميرات حرارية (في الظلام أو ظروف الدخان). ويقلل دمج البيانات من الأخطاء، ما يجعل الأنظمة أكثر قوة في الاستخدام خارج الطرق وفي الطوارئ.

خدمات قائمة على السحابة

توفر نظام التعرف على لوحات السيارات المستند إلى الحوسبة السحابية قابلية للتوسع (يمكن إضافة كاميرات دون الحاجة إلى ترقيات في الأجهزة)، وإدارة عن بُعد، والتكامل بين الأنظمة المختلفة (مشاركة البيانات مع منصات المدن الذكية). كما تدعم التخزين السحابي التحليل طويل الأمد للتطبيقات الكبيرة النطاق.

6. الاستنتاج

تُعد رؤية الآلة حجر الأساس لأنظمة التعرف على لوحات السيارات الحديثة، حيث تعالج نقاط الضعف في الأنظمة اليدوية من خلال السرعة والدقة والتشغيل المستمر على مدار الساعة. وقد ساهمت التطورات في مجالات التعلم العميق ودمج أجهزة الاستشعار المتعددة والتكنولوجيا السحابية في التغلب على التحديات. ومع نمو المدن الذكية، سيؤدي التعرف على لوحات السيارات دورًا رئيسيًا في ربط المركبات والبنية التحتية والمستخدمين، مما يسهم في تشكيل أنظمة النقل الذكية.