Plaka Tanıma'da Makine Görüşü

Hızla gelişen teknoloji çağıyla birlikte makine görseli, makinelerin "görmesini" ve görsel verileri yorumlamasını sağlayarak endüstrileri dönüştüren akıllı sistemlerin temelini oluşturmuştur. Uygulamaları arasında plaka tanıma (LPR), trafiğin yönetilmesini kolaylaştırması, güvenliği artırması ve akıllı şehir gelişimini desteklemesi açısından en pratik uygulamalardan biridir.

1. Plaka Tanımada Makine Görüşünün Prensibi

Görüntü edinimi

LPR'nin temeli olarak kabul edilen görüntü alımı, ana noktalara (kavşaklar, otopark girişleri) yerleştirilmiş yüksek çözünürlüklü kameralar (2–8 megapiksel) ve özel sensörler kullanır. Bu cihazlar, net araç görüntülerinin elde edilmesi için obtüratör hızı, diyafram ve ISO ayarları ile kalibre edilir ve böylece plakaların sonraki işlemler için ayırt edilebilir olması sağlanır.

Görüntü Ön İşleme

Ham araç görüntülerinde genellikle gürültü, düzensiz parlaklık ve düşük kontrast bulunur. Ön işleme, verileri basitleştirirken plaka yapısını koruyan gri tonlamaya dönüştürme, gürültü azaltma (Gaussian/medyan filtreleme) ve kontrast artırma (histogram eşitleme) yoluyla bu sorunları gidererek plaka detaylarını konumlandırma için daha belirgin hale getirir.

Plaka Konumu

Bu adım, plakanın şekil (sabit en-boy oranı olan standart dikdörtgen), renk (örneğin Çin'de sivil araçlar için mavi-beyaz) ve doku gibi benzersiz özelliklerini kullanarak aracı görüntüden ayırır. Kenar algılama (Canny) ve renk segmentasyonu, gereksiz öğelerden plaka alanını kırpma amacıyla birlikte çalışır.

Karakter Bölümleme

Tanıma hazırlık aşamasında karakter bölümleme, plaka karakterlerini tek tek görüntülere ayırır. Yatay projeksiyon (dikey karakter aralığı) ve dikey projeksiyon (karakterler arasındaki boşlukları tespit etme) kullanılır. Eğik plakalar için eğiklik düzeltmesi uygulanır ve her karakterin doğru şekilde ayrılması sağlanır.

Karakter tanıma

Temel adım, Optik Karakter Tanıma (OCR, şablon tabanlı karşılaştırma) veya derin öğrenmeyi (CNN'ler, veri kümelerinden otomatik öğrenme) kullanır. Her bir bölümlenmiş karakter işlenir, metin olarak çıkarılır ve tam bir plaka numarası oluşturmak için birleştirilir.

2. Makine Görüşünün Plaka Tanıma Uygulamaları

Trafik Yönetimi

Kavşaklardaki ve otoyollardaki PLT sistemleri araçları izler, plakaları tanır ve ihlal verileriyle eşleştirir. Plakaları yakalar, ihlalin zamanını/konumunu kaydeder ve bilgileri yönetim platformlarına gönderir; bu da manuel iş yükünü azaltır ve yol güvenliğini artırır.

Otopark yönetimi

PLT, otopark işlemlerini otomatikleştirir: kameralar girişlerde plakaları yakalar (giriş zamanını kaydeder, bariyerleri açar) ve çıkışlarda (süreyi hesaplar, nakitsiz ödeme için ücret oluşturur). Bu, bekleme sürelerini kısaltır ve biletle ilgili sorunları ortadan kaldırır.

Geçiş Ücreti Toplama

Otoyollarda ve tünellerde, LPR durmaksızın ücret toplamayı sağlar. Plakaları tanımlar, kayıtları kontrol eder, kayıtlı araçlar için ücretleri otomatik olarak keser (işlem süresini <1 saniyeye düşürür) ve kayıtlı olmayanlar için fatura oluşturur, böylece trafik yoğunluğu azalır.

Güvenlik ve gözetim

Kamuya açık alanlara entegre edilen kameralarda, LPR plakaları tarar ve izleme listeleriyle (çalıntı araçlar, şüpheli araçlar) eşleştirir. Eşleşme olduğunda güvenlik personelini uyararak hızlı müdahaleyi sağlar ve kamu güvenliğini artırır.

3. Plaka Tanıma'da Makine Görüşünün Avantajları

Yüksek Verimlilik

Makine görüşü dakikada yüzlerce görüntü işleyebilir ve her araç için tanıma süresi 0,1–0,5 saniye arasındadır. Manuel operatörlerin aksine, sürekli verimlilik sağlayarak maliyetleri düşürür ve hizmet kalitesini artırır.

Yüksek doğruluk

Gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka ideal koşullarda %99'un üzerinde, zorlu ortamlarda ise %95'in üzerinde doğruluk sağlar; bu oran manuel tanımadan (>%5 hata oranı) çok daha yüksektir. Bu da ücret toplama ve güvenlik uygulamalarında güvenilirliği garanti eder.

24/7 çalışma

Düşük ışık sensörleri ve hava koşullarına dirençli kameralarla donatılmıştır, LPR kesintisiz çalışır. Kızılötesi/LED aydınlatma gece görüntü alımını destekler ve iyileştirme algoritmaları hava koşullarının etkisini azaltarak kesintisiz işlemeyi sağlar.

Veri Yönetimi ve Analizi

Tanıma sonuçları (plaka numarası, zaman, konum, görüntüler) hızlı arama için merkezi bir veritabanında saklanır. Veriler, trafik sinyallerini optimize etmek, otopark ücretlerini ayarlamak veya şüpheli araçları izlemek amacıyla eğilimleri belirlemek için analiz edilir.

4. Makine Görüşü Tabanlı Plaka Tanıma'da Karşılaşılan Zorluklar ve Çözümler

Zorlu ortamlar

Aşırı hava koşulları (yağmur, sis, parlaklık), ışık değişimleri ve aşınmış plakalar, ciddi durumlarda doğruluğu %80'in altına düşürerek güvenilirliği etkiler.

Karmaşık Araç Sahnesi

Örtülme (kapatılmış plakalar), eğim/burulma ve çoklu plaka senaryoları tanımayı bozar çünkü geleneksel algoritmalar standart dışı girişlerle başa çıkmada zorlanır.

Çözümler ve İyileştirmeler

Donanım optimizasyonu (HDR kameraları, kızılötesi aydınlatma) ve algoritma geliştirmeleri (adaptif gürültü azaltımı, sis kaldırma) çevresel sorunları ele alıyor. Eğlence, oklüsiyon işleme ve derin öğrenme (bölge tabanlı CNN'ler) karmaşık sahneleri ele alır. Düzenli bakım ve güncelleme sistemlerin doğru olmasını sağlar.

5. Lisans plakası tanıma alanında makine görme gelecekteki eğilimleri

Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Entegrasyonu

Gelişmiş modeller (transformörler, kısa çekim öğrenimi) zor durumları (yaşanan plakalar) ele alır. Son-son LPR sistemleri (tüm adımlar için tek sinir ağı) tasarımı basitleştirir ve AI proaktif yönetim için araç davranışını tahmin eder.

Çok Duyuculu Füzyon

LPR, LiDAR (3 boyutlu araç verisi), radar (hız/uzaklık) ve termal kameraları (karanlık/dumak koşulları) entegre edecek. Veri füzyonu hataları azaltır ve sistemleri off-road ve acil durum kullanımları için daha sağlam hale getirir.

Bulut tabanlı hizmetler

Bulut tabanlı LPR ölçeklenebilirlik (makinevi yükseltmeler olmadan kamera ekle), uzaktan yönetim ve sistemler arası entegrasyon (akıllı şehir platformlarıyla veri paylaşımı) sunar. Bulut depolama, büyük ölçekli uygulamalar için uzun vadeli analizi destekler.

6. Sonuç

Makine görüşü modern LPR'nin omurgasıdır. El sistemi sorunlarını hız, doğruluk ve 24 saat çalışarak çözüyor. Derin öğrenme, çoklu sensörlü füzyon ve bulut teknolojisindeki ilerlemeler zorlukları aşıyor. Akıllı şehirler büyüdükçe, LPR, araçları, altyapıyı ve kullanıcıları birbirine bağlamakta ve akıllı ulaşımı şekillendirmekte kilit bir rol oynayacak.