Penglihatan Mesin dalam Pengenalan Plat Nombor

Pada era kemajuan teknologi yang pesat, penglihatan mesin telah menjadi teras kepada sistem pintar, mengubah industri dengan membolehkan mesin untuk 'melihat' dan mentafsir data visual. Antara aplikasinya, pengenalan plat nombor (LPR) merupakan salah satu yang paling praktikal, mengubah pengambilan plat nombor kepada alat yang merapatkan pengurusan lalu lintas, meningkatkan keselamatan, dan mendorong pembangunan bandar pintar.

1. Prinsip Penglihatan Mesin dalam Pengenalan Plat Nombor

Pengambilan imej

Sebagai asas LPR, perolehan imej menggunakan kamera definisi tinggi (2–8 megapiksel) dan sensor khas yang dipasang di lokasi utama (persimpangan, pintu masuk tempat letak kereta). Peranti-peranti ini dikalibrasi untuk kelajuan rana, bukaan, dan ISO bagi menangkap imej kenderaan yang jelas, memastikan plat nombor boleh dibezakan untuk pemprosesan seterusnya.

Pra-pemprosesan Imej

Gambar kenderaan mentah sering mengandungi hingar, kecerahan yang tidak sekata, dan kontras rendah. Pra-pemprosesan memperbaiki ini melalui penukaran ke kelabu (memudahkan data sambil mengekalkan struktur plat), pengurangan hingar (penapisan Gaussian/median), dan peningkatan kontras (penyamaan histogram), menjadikan butiran plat lebih ketara untuk penentuan lokasi.

Penentuan Lokasi Plat Kenderaan

Langkah ini mengasingkan plat kenderaan daripada gambar kenderaan menggunakan ciri-cirinya yang unik: bentuk (segi empat tepat piawai dengan nisbah aspek tetap), warna (contohnya, biru-putih untuk kereta awam di China), dan tekstur. Pengesanan tepi (Canny) dan segementasi warna digabungkan untuk memotong kawasan plat daripada elemen yang tidak berkaitan.

Pemisahan Aksara

Untuk menyediakan pengenalan, pemisahan aksara membahagikan aksara pada plat kepada imej individu. Ia menggunakan unjuran mendatar (julat menegak aksara) dan unjuran menegak (mengesan ruang antara aksara). Pembetulan sendeng dilakukan bagi plat yang condong, memastikan pemisahan setiap aksara adalah tepat.

Pengenalan aksara

Langkah utama menggunakan Pengenalan Aksara Optikal (OCR, perbandingan berasaskan templat) atau pembelajaran mendalam (CNNs, pembelajaran automatik daripada set data). Setiap aksara yang disegmen diproses, dikeluarkan sebagai teks, dan digabungkan menjadi nombor plat lesen yang lengkap.

2. Aplikasi Pandangan Mesin dalam Pengenalan Plat Lesen

Pengurusan Laluan

Sistem LPR di persimpangan jalan dan lebuh raya memantau kenderaan, mengenal pasti plat, dan mencocokkannya dengan data pelanggaran. Sistem ini merakam plat, merekod masa/lokasi pelanggaran, dan menghantar maklumat ke platform pengurusan, mengurangkan kerja manual dan meningkatkan keselamatan jalan raya.

Pengurusan tempat letak kereta

LPR mengautomasikan operasi tempat letak kereta: kamera merakam plat di pintu masuk (merekod masa masuk, membuka halangan) dan di pintu keluar (mengira tempoh, menjana yuran untuk pembayaran tanpa tunai). Ini mengurangkan masa menunggu dan menghapuskan isu berkaitan tiket.

Pungutan Tol

Di lebuhraya dan terowong, LPR membolehkan pengumpulan tol tanpa henti. Ia mengenal pasti plat, menyemak pendaftaran, membuat potongan yuran secara automatik untuk kenderaan berdaftar (mengurangkan masa transaksi kepada <1 saat), dan menjana bil untuk kenderaan yang tidak berdaftar, mengurangkan kesesakan.

Keselamatan dan Pengawasan

Diintegrasikan ke dalam kamera kawasan awam, LPR mengimbas plat dan mencocokkannya dengan senarai pantauan (kereta curi, kenderaan mencurigakan). Ia memberi amaran kepada kakitangan keselamatan apabila terdapat kepadanan, membolehkan tindak balas cepat dan meningkatkan keselamatan awam.

3. Kelebihan Penglihatan Mesin dalam Pengenalan Plat Nombor

Kecekapan Tinggi

Penglihatan mesin memproses ratusan imej setiap minit, dengan masa pengenalan selama 0.1–0.5 saat bagi setiap kenderaan. Berbeza daripada operator manual, ia mengekalkan keluaran yang konsisten, mengurangkan kos dan meningkatkan perkhidmatan.

Ketepatan Tinggi

Algoritma lanjutan dan AI membolehkan ketepatan melebihi 99% dalam keadaan sesuai, dan >95% dalam persekitaran mencabar—jauh lebih tinggi daripada pengenalan manual (kadar ralat 5%+). Ini memastikan kebolehpercayaan dalam pengumpulan tol dan keselamatan.

operasi 24/7

Dilengkapi dengan sensor cahaya rendah dan kamera yang tahan cuaca, LPR berfungsi tanpa henti. Pencahayaan inframerah/LED membantu pengambilan gambar pada waktu malam, dan algoritma peningkatan mengurangkan kesan cuaca, memastikan operasi yang tidak terganggu.

Pengurusan dan Analisis Data

Keputusan pengenalan (nombor plat, masa, lokasi, imej) disimpan dalam pangkalan data berpusat untuk pencarian pantas. Data dianalisis untuk mengenal pasti trend—mengoptimumkan isyarat lalu lintas, melaraskan harga tempat letak kenderaan, atau menjejaki kenderaan mencurigakan.

4. Cabaran dan Penyelesaian dalam Pengenalan Plat Nombor Berasaskan Penglihatan Mesin

Mencabar

Cuaca ekstrem (hujan, kabut, silau), perubahan pencahayaan, dan plat yang haus mengurangkan ketepatan kepada <80% dalam kes teruk, menjejaskan kebolehpercayaan.

Situasi Kenderaan Kompleks

Penutupan (plat yang terhalang), kecondongan/herotan, dan senario pelbagai plat mengganggu pengenalan, kerana algoritma tradisional sukar mengendalikan input yang tidak piawai.

Penyelesaian dan Peningkatan

Optimum perisian keras (kamera HDR, pencahayaan inframerah) dan peningkatan algoritma (pengurangan hingar adaptif, penyingkiran kabut) menangani isu persekitaran. Pembetulan sendeng, pengendalian oklusi, dan pembelajaran mendalam (CNN berbasis kawasan) mengatasi adegan kompleks. Penyelenggaraan dan kemas kini berkala mengekalkan ketepatan sistem.

5. Trend Masa Depan Penglihatan Mesin dalam Pengenalan Plat Nombor

Pengintegrasian Pembelajaran Mendalam dan AI

Model lanjutan (transformer, pembelajaran sedikit contoh) mengendalikan kes sukar (plat haus). Sistem LPR hujung-ke-hujung (satu rangkaian neural untuk semua langkah) memudahkan rekabentuk, dan AI meramal tingkah laku kenderaan untuk pengurusan proaktif.

Pelbagai Fusi Sensor

LPR akan mengintegrasikan LiDAR (data kenderaan 3D), radar (kelajuan/jarak), dan kamera termal (keadaan gelap/asap). Gabungan data mengurangkan ralat, menjadikan sistem lebih kukuh untuk penggunaan luar jalan dan kecemasan.

Perkhidmatan Berasaskan Awan

LPR berasaskan awan menawarkan skalabiliti (tambah kamera tanpa peningkatan perkakasan), pengurusan jauh, dan integrasi rentas sistem (berkongsi data dengan platform bandar pintar). Simpanan awan menyokong analisis jangka panjang untuk aplikasi berskala besar.

6. Kesimpulan

Penglihatan mesin adalah tulang belakang LPR moden, menyelesaikan masalah sistem manual dengan kelajuan, ketepatan, dan operasi 24/7. Kemajuan dalam pembelajaran mendalam, penggabungan multisensor, dan teknologi awan mengatasi cabaran. Apabila bandar pintar berkembang, LPR akan memainkan peranan penting dalam menghubungkan kenderaan, infrastruktur, dan pengguna, membentuk pengangkutan pintar.