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| Guía de instalación de la cámara LPR |
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Reconocimiento de matrículas
Hay una friolera 1,02 millones de vehículos en el mundo y cada vehículo legítimo viene con una placa de matrícula del vehículo, conocida como placa de matrícula o placa de licencia para fines de identificación oficiales. Todos los países hacen que las placas de registro sean obligatorias para vehículos de carretera, como automóviles, camiones y motocicletas, y el identificador de registro es una combinación de identificación numérica o alfanumérica para identificar específicamente al propietario del vehículo. Existen numerosos tipos de matrículas en todo el mundo con compleja combinación de caracteres alfanuméricos y debido a la creciente necesidad de identificar estas placas, se creó la Tecnología de Reconocimiento de Matrículas (LPR). La tecnología LPR ha experimentado un gran progreso y ahora está lista para ser comercializada para automatizar el acceso a vehículos y para hacer frente a problemas de seguridad relacionados con vehículos registrados.
Componentes del Reconocimiento de Matrículas
Reconocimiento de matrículas, acrónimo LPR generalmente implica la captura de videos fotográficos o imágenes de la placa, que luego procesa mediante algoritmos específicos para producir la entrada de texto alfanumérico de la placa para fines de registro. Reconocimiento de placa de matrícula TimeTec Smart LPR es una tecnología ultramoderna que incorpora algoritmos y tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) como fundamental para integrar nuestro algoritmo de reconocimiento y cámara LPR para convertir una imagen escaneada en un texto alfanumérico legible con la mayor precisión. TimeTec entrena nuestro algoritmo para atender a todos los tipos de matrículas con el fin de maximizar su poder de reconocimiento.
La complejidad de los algoritmos de reconocimiento de matrículas
Debido a la inconsistencia y complejidad de las variaciones en la placa de matrícula, los algoritmos deben ser capaces de distinguir qué parte del vehículo es en realidad una placa de matrícula y obtener resultados precisos a través de diversas perturbaciones a lo largo del camino.
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| Localización de matrículas |
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Un algoritmo de localización basado en una red neuronal localizará la ubicación de la placa de matrícula. |
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La matrícula generalmente consta de características estándar, como el color - Negro / Blanco, Blanco / Negro, Rojo / Blanco |
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Consiste en bordes que vienen de patrones estándar (Aquí se refiere a AZ, 0-9) |
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El algoritmo de localización se entrena con pocas decenas de miles de imágenes, para poder reconocer el patrón de placa en una imagen |
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Este modelo capacitado se utilizará para la localización de matrículas. Es uno de los métodos de entrenamiento supervisado |
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| Convertir imagen en escala de grises |
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Una vez que se confirma la ubicación de la matrícula, la placa de la región se recortará y se convertirá en escala de grises. La matrícula se considera como una imagen binaria, la información del color ya no es útil en posteriores análisis |
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| Segmentación de caracteres |
| • |
La matrícula consta habitualmente de 7-8 caracteres (Exp: ABC 1234, WAA 1234 B). El algoritmo segmentará entonces el carácter de la placa de matrícula |
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Se logra mediante la búsqueda de componentes conectados en una placa de matrícula |
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Para ABC 1234, tendrá 7 componentes conectados |
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| Filtrado de ruido |
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Es común que la cámara IP va a recoger un poco de ruido en la placa de matrícula, a veces, es debido a la placa en sí no está limpio. Muchos ruidos aparecerán después del proceso de segmentación |
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El filtrado de ruido filtrará un ruido relativamente grande o pequeño comparado con la propia placa. Después de este proceso, el resultado de la segmentación (después de su eliminación) contendrá sólo caracteres |
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| Reconocimiento de caracteres |
| • |
Cada carácter tiene bordes y orientación únicos |
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Estas características se utilizan para formar un clasificador. (Similar a la red neuronal) |
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Este clasificador tomará entonces el carácter de la salida de segmentación y clasificará qué carácter es (AZ, 0-9) |
| • |
Para cada componente conectado, el clasificador realizará la clasificación de caracteres. (Exp, ABC 1234), el clasificador realizará la clasificación 7 veces |
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Al final de la clasificación, tenemos 7 resultados de caracteres |
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| Organización del personaje |
| • |
A partir del resultado de segmentación, se conoce la ubicación del carácter |
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Para la matrícula de Malasia, siempre es de arriba a abajo, de izquierda a derecha |
| • |
La salida del clasificador entonces organizará el resultado basado en la ubicación de la salida de segmentación |
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| Reglas de matrícula |
| • |
El proceso de reconocimiento no siempre es 100% preciso |
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Para algunos placa de licencia, o casos especiales, (como B y 8, S y 5), clasificador podría dar resultado equivocado |
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Hay reglas para corregir el resultado en caso de que el clasificador no esté funcionando bien |
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Ejemplo de reglas: |
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| › |
El carácter siempre viene antes o después de los números. Nunca llegará en el medio. (Excepto uno especial, como 1M4U) |
| › |
Hay un máximo de 3 caracteres en la parte delantera y uno en la parte posterior. Mínimo un número y máximo 4 números |
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Componentes necesarios para LPR
El despliegue de la tecnología LPR no requiere instalación de hardware complicada, en su lugar es necesario invertir en cámaras LPR para cada carril y en una PC para procesar la información:
1. LPR Cámara para capturar el número de matrícula para procesamiento
Especificaciones de la cámara
| Camera Type |
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IP Camera |
| System |
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Embedded RTOS design |
| Camera |
Effective Pixels |
3.0 Mega Pixels |
| Main stream:2048*1536;1920*1080 |
| Sub stream:704*576 |
| Frames Rates |
PAL:20fps(2048*1536), 25fps(1920*1080) |
| NTSC:20fps(2048*1536), 30fps(1920*1080) |
| Image Sensor |
1/3 Aptina CMOS Sensor |
| 3.5 Megapixel resolution (2304H*1536V) |
| DSP |
Dual core 32-bit DSP |
| (A5S88) |
| Min. Illumination |
Color 0.01Lux/F1.2 |
| B/W 0.001 Lux/F1.2 |
| Adjust Parameters |
DWDR,BLC,DNR,AE,AGC,D&N,Mirror,Flip,etc. |
| Video |
Compression |
H.264 Main profile |
| Stream |
Support dual stream,AVI format |
| Bit Rate |
Support 0.1M ~8Mpbs bit rate adjustable |
| Frame Rates |
Support 1~30fps adjust |
| Audio |
Input and output |
1ch input( micphone), 1ch output( Speaker&micphone) Optional |
| Compression |
G.711 compression,support two-way audio intercom,support audio & video synchronized output |
| Alarm |
Types |
Motion Detection, Video Blind , Video Loss |
| Network |
WEB Browser |
Support WEB remote config( IE, Safari, Google Chrome, Firefox etc.) |
| Smart Phone |
Mobile remote Monitoring (iPhone,Android,Windows Mobile,BlackBerry,Symbian) |
| CMS Software |
Uniform CMS Software(multiple devices management system) |
| Cloud P2P |
www.p2pipc.net,MYEYE platform and other program,Offer SDK |
| Network |
1 * RJ45,10/100M,Support RTSP/FTP/PPPOE/DHCP/DDNS/NTP/UPnP/SMTP |
| ONVIF |
Support (ONVIF 2.0) |
| POE |
Support(optional) |
| WIFI |
N/A |
| General |
Language |
English, Finnish, French, German, Greek,Italian, Japanese, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, |
| Thai, Chinese & Turkish |
| IR Cut Filter |
Set of double light switch IR-CUT filter |
| Lens Mount |
Varicoal Lens 9-22mm (3MP) |
| Infrared Luminary |
4 pieces Array White light LED |
| Infrared Wavelength |
More than 30 M |
| Waterproof Criterion |
IP 66 |
| I/O Connector |
1*DC Connector ,1* RJ45(10/100M Network) |
| Supplied Voltage |
DC12V/PoE(802.3af/820.3at) |
| Power Consumption |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
| Working Enviroment |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
Componentes de la cámara necesarios:
Velocidad de obturación rápida para reducir el desenfoque de movimiento
LPR tiene que hacer frente a la velocidad del vehículo y la velocidad varían de un vehículo a otro. Para implementar LPR, las cámaras con velocidad de obturación rápida de al menos 1/1000 seg son imprescindibles para satisfacer la velocidad del vehículo a alta velocidad
Cámaras que reducen el deslumbramiento y la luz reflejada
El uso de cámaras de eclipse es necesario para reducir el deslumbramiento de los faros y la luz reflejada de un vehículo. La cámara eclipse refracta la luz hacia el vehículo, para producir una imagen clara
Cámaras que tienen visión nocturna
Las cámaras infrarrojas necesitan estar disponibles para manejar la lectura en áreas de poca luz o en total oscuridad. Una cámara de visión nocturna trabaja en completa oscuridad, 0 LUX, sin luz porque ve en el espectro infrarrojo. Todas las cámaras infrarrojas tienen diodos alrededor de las cámaras que emiten luz infrarroja y un chip especial dentro de la cámara puede capturar esta radiación infrarroja y convertir la radiación en una imagen visible
Para producir imágenes aún mejores, LPR necesita encontrar una cámara que tenga iluminación infrarroja adicional, ya que el estándar llevado en una visión nocturna sólo puede cubrir la distancia de 4,5 a 9 metros. Un iluminador de infrarrojos se requiere para una distancia más larga alrededor de 15-20 metros y más.
2. Un PC instalado con Smart LPR Solution para producir resultados precisos
Instale el sistema TimeTec LPR en un PC con Windows (recomendado en Windows 10) con las siguientes especificaciones técnicas:
| Name |
Description |
| CPU |
Core i Intel, minimum 3.0 GHz |
| RAM |
Minimum 4 GB |
| Network |
Ethernet 100Mbit |
| Graphics Adapter |
AGP or PCI-Express, minimum 1024 x 768, 16-bit colors |
| Hard Disk Type |
E-IDE, PATA, SATA, SCSI, SAS (7200 RPM or faster) |
| Hard Disk Space |
Minimum 10 GB free hard disk space available, excluding space needed for recordings |
| Operating System |
• Microsoft® Windows® 10 Professional (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Enterprise (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Pro (64-bit)
• Microsoft® Windows® 7 Professional (64-bit) |
Características de un sistema acreditable de reconocimiento de matrículas
Un sistema creíble de reconocimiento de matrículas tiene que tener la última tecnología algorítmica y la conectividad basada en la nube. El sistema LPR debería ser capaz de lograr lo siguiente:
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Una alta tasa de precisión del 99,7 % o superior |
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Tiempo de procesamiento rápido |
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Tolerante a la distorsión y el desenfoque |
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Soporte de vehículos de alta velocidad |
| • |
Soporta múltiples formatos de matrículas |
| • |
Soporta placas de varias regiones geográficas |
| • |
Se puede integrar con control de acceso y módulos de E / S integrados |
| • |
Se puede integrar con sistemas CCTV estándar |
| • |
Se puede integrar con aplicaciones de terceros |
Ventajas de la tecnología de reconocimiento de matrículas
¿Cuáles son las ventajas de la tecnología LPR? ¿Qué hace que la automatización de la detección de matrículas sea importante?
La investigación inicial sobre LPR se llevó a cabo en Gran Bretaña por la División de Desarrollo Científico de la Policía alrededor de 1976. El despliegue de la tecnología llegó 3 años después y la primera detención realizada a través de la tecnología LPR fue de 2 años después de la implementación. Debido al coste exorbitante y la complejidad de la tecnología, la LPR no ha tomado el asiento del conductor en la comercialización, pero a principios de 1990, la tecnología LPR se revivió para ofrecer a los usuarios soluciones más baratas y mejores. Avanzando 20 años, la tecnología LPR ahora está colaborando con la tecnología de la nube, ofreciendo una solución aún más simple pero mejor y en tiempo real para los clientes. A continuación se presentan algunas de las ventajas de la tecnología LPR
Descifrar automáticamente la matrícula
La tecnología LPR puede decodificar la placa de licencia automáticamente en segundos divididos sin la necesidad de tener un guardia de seguridad tomando los detalles manualmente. Al automatizar este proceso, todas las matrículas serán registradas con exactitud a pesar de los tipos de vehículos y la velocidad, y no habrá casos de error humano o entradas de vehículos no autorizadas por los guardias.
Acortar el tiempo de procesamiento del acceso de vehículos
La tecnología LPR puede acelerar el proceso de acceso al vehículo dando acceso instantáneo a los vehículos autorizados y bloquear a los no autorizados de entrar en un área segura y toda la pista de auditoría estará intacta y estará disponible para futuras referencias
Mejorar la efectividad del sistema de seguridad
Cuando todas las matrículas de vehículos son escaneadas y verificadas por autenticidad, el nivel de seguridad instantáneamente aumentado sin esfuerzo y esto elevará la imagen de una premisa a otro nivel
Análisis Posteriormente Posiblemente Disponible
La tecnología LPR centraliza todos los datos y con ello, el análisis de datos se acelera y se pone a disposición rápidamente para tomar decisiones rápidas y acción rápida
Datos precisos en tiempo real todo el tiempo
Al tener la tecnología LPR conectada a la tecnología basada en nube como TimeTec LPR Technology, el acceso a la información es todo el tiempo en tiempo real, haciendo que la monitorización sea efectiva.
Aplicaciones de tecnología de reconocimiento de matrículas
La tecnología de reconocimiento de placas de matrícula ahora es accesible y asequible por las masas y puede aplicarse a diversas aplicaciones.
Seguridad en edificios residenciales / oficinas
El despliegue de la tecnología LPR puede elevar y mejorar la seguridad de acceso de los edificios residenciales y de oficinas porque el sistema sólo autorizará a los ocupantes del edificio a entrar en el área protegida y evitará que los vehículos no autorizados accedan.
Servicios de estacionamiento
Cuando una administración de estacionamiento usa la tecnología LPR, los automóviles autorizados pueden acceder al espacio de estacionamiento con facilidad sin tener que llevar ningún tipo de fichas o tarjetas
