Машинное зрение в распознавании номерных знаков

В эпоху стремительного технологического прогресса машинное зрение стало основой интеллектуальных систем, трансформируя отрасли, позволяя машинам «видеть» и интерпретировать визуальные данные. Одним из наиболее практичных применений является распознавание автомобильных номеров (LPR), превращающее фиксацию номерных знаков в инструмент, упрощающий управление дорожным движением, повышающий безопасность и способствующий развитию концепции «умного города».

1. Принцип машинного зрения в распознавании автомобильных номеров

Получение изображений

Являясь основой LPR, получение изображения осуществляется с помощью камер высокой чёткости (2–8 мегапикселей) и специализированных датчиков, установленных в ключевых местах (перекрёстки, въезды на парковки). Эти устройства настраиваются по скорости затвора, диафрагме и ISO для получения чётких изображений транспортных средств, обеспечивая различимость автомобильных номеров для последующей обработки.

Предварительная обработка изображения

Необработанные изображения транспортных средств часто содержат шумы, неравномерную яркость и низкий контраст. Предварительная обработка устраняет эти проблемы путем преобразования в оттенки серого (упрощение данных с сохранением структуры номерного знака), подавления шумов (гауссовая/медианная фильтрация) и повышения контраста (выравнивание гистограммы), что делает детали номерного знака более четкими для его локализации.

Локализация номерного знака

На этом этапе номерной знак выделяется из изображения транспортного средства с использованием его уникальных характеристик: формы (стандартный прямоугольник с фиксированным соотношением сторон), цвета (например, сине-белый для гражданских автомобилей в Китае) и текстуры. Обнаружение краев (алгоритм Кэнни) и сегментация по цвету совместно позволяют обрезать область номерного знака, отделив ее от посторонних элементов.

Сегментация символов

Для подготовки к распознаванию сегментация символов разделяет символы на изображения отдельных знаков. Используются горизонтальная проекция (вертикальный диапазон символов) и вертикальная проекция (обнаружение промежутков между символами). Применяется коррекция наклона для повернутых номерных знаков, чтобы обеспечить точное разделение каждого символа.

Распознавание символов

Основной этап использует оптическое распознавание символов (OCR, сравнение на основе шаблонов) или глубокое обучение (свёрточные нейронные сети, автообучение на наборах данных). Каждый сегментированный символ обрабатывается, преобразуется в текст и объединяется в полный номерной знак.

2. Применение машинного зрения в распознавании автомобильных номеров

Управление движением

Системы распознавания номеров на перекрёстках и автомагистралях отслеживают транспортные средства, распознают номера и сопоставляют их с данными о нарушениях. Они фиксируют номера, записывают время и место нарушения и передают информацию на управляющие платформы, снижая объём ручной работы и повышая безопасность дорожного движения.

Управление парковочными местами

СРН автоматизирует парковочные операции: камеры снимают номера при въезде (фиксируя время входа и открывая барьеры) и при выезде (рассчитывая продолжительность стоянки и формируя плату для бесконтактной оплаты). Это сокращает время ожидания и устраняет проблемы, связанные с парковочными билетами.

Сбор платы

На автомагистралях и в тоннелях СРН позволяет осуществлять бесконтактный сбор платы. Она распознает номерные знаки, проверяет регистрацию, автоматически списывает средства для зарегистрированных транспортных средств (сокращая время транзакции до <1 секунды) и формирует счета для незарегистрированных, снижая загруженность.

Безопасность и наблюдение

Интегрированная в камеры общественных зон, СРН сканирует номерные знаки и сопоставляет их со списками наблюдения (угнанные автомобили, подозрительные транспортные средства). При совпадении система оповещает сотрудников службы безопасности, обеспечивая быструю реакцию и повышение уровня безопасности.

3. Преимущества машинного зрения в распознавании автомобильных номеров

Высокая эффективность

Машинное зрение обрабатывает сотни изображений в минуту со временем распознавания 0,1–0,5 секунды на одно транспортное средство. В отличие от ручного труда, оно обеспечивает стабильную пропускную способность, снижает затраты и улучшает качество обслуживания.

Высокая точность

Современные алгоритмы и искусственный интеллект обеспечивают точность более 99 % в идеальных условиях и более 95 % — в сложных условиях, что значительно превосходит результаты ручного распознавания (ошибки более чем в 5 % случаев). Это гарантирует надёжность при взимании платы и обеспечении безопасности.

круглосуточная работа

Оснащенный датчиками слабого света и погодозащитными камерами, СРН работает непрерывно. Инфракрасное/светодиодное освещение помогает в ночное время, а алгоритмы улучшения снижают влияние погодных условий, обеспечивая бесперебойную работу.

Управление данными и анализ

Результаты распознавания (номерной знак, время, местоположение, изображения) хранятся в централизованной базе данных для быстрого поиска. Данные анализируются для выявления тенденций — оптимизации работы светофоров, корректировки цен на парковку или отслеживания подозрительных транспортных средств.

4. Проблемы и решения в распознавании номерных знаков на основе машинного зрения

Сложных условиях

Экстремальные погодные условия (дождь, туман, блики), изменения освещения и изношенные номерные знаки могут снизить точность до <80% в тяжелых случаях, что влияет на надежность.

Сложные ситуации с транспортными средствами

Перекрытие (закрытые номера), наклон/искажение и сценарии с несколькими номерными знаками нарушают распознавание, поскольку традиционные алгоритмы плохо справляются с нестандартными входными данными.

Решения и улучшения

Оптимизация оборудования (камеры HDR, инфракрасное освещение) и улучшение алгоритмов (адаптивное подавление шумов, удаление дымки) решают проблемы, связанные с окружающей средой. Коррекция наклона, обработка заслонения и глубокое обучение (сверточные нейронные сети на основе регионов) позволяют справляться со сложными сценами. Регулярное техническое обслуживание и обновления обеспечивают высокую точность систем.

5. Будущие тенденции машинного зрения в распознавании номерных знаков

Интеграция глубокого обучения и искусственного интеллекта

Продвинутые модели (трансформеры, обучение с малым числом примеров) справляются со сложными случаями (изношенные номера). Сквозные системы распознавания (единая нейронная сеть для всех этапов) упрощают конструкцию, а ИИ предсказывает поведение транспортных средств для проактивного управления.

Комплексирование данных от множества датчиков

Системы распознавания номеров будут интегрировать LiDAR (3D-данные о транспортном средстве), радар (скорость/расстояние) и тепловизионные камеры (условия темноты/задымления). Объединение данных снижает количество ошибок, делая системы более надежными для использования вне дорог и в чрезвычайных ситуациях.

Облачные сервисы

Облачная LPR предлагает масштабируемость (добавление камер без обновления оборудования), удаленное управление и интеграцию между системами (обмен данными с платформами умных городов). Облачное хранилище поддерживает долгосрочный анализ для крупномасштабных приложений.

6. Заключение

Машинное зрение является основой современной ЛРП, решая проблемы ручной системы с скоростью, точностью и круглосуточной работой. Прогресс в области глубокого обучения, мультисенсорного синтеза и облачных технологий преодолевают проблемы. По мере роста умных городов, LPR будет играть ключевую роль в подключении транспортных средств, инфраструктуры и пользователей, формируя интеллектуальный транспорт.