โบรชัวร์ |
: |
|
โบรชัวร์กล้อง IP |
: |
|
คู่มือการติดตั้ง |
: |
|
คู่มือการติดตั้งกล้อง LPR |
: |
|
การรับรู้ป้ายทะเบียน (License Plate Recognition)
มีรถสัญจรที่ใหญ่ที่สุดในโลก 1.02 พันล้านคันและรถที่ถูกต้องตามกฎหมายแต่ละคันจะมาพร้อมกับแผ่นทะเบียนรถยนต์หรือที่เรียกว่าเลขทะเบียนหรือป้ายทะเบียนเพื่อวัตถุประสงค์ในการระบุตัวตนอย่างเป็นทางการ ทุกประเทศจัดทำป้ายการลงทะเบียนสำหรับยานพาหนะบนท้องถนนเช่นรถยนต์รถบรรทุกและรถจักรยานยนต์และตัวระบุการลงทะเบียนคือรหัสตัวเลขและตัวอักษรผสมตัวเลขหรือตัวเลขเพื่อระบุเจ้าของรถโดยเฉพาะ แผ่นป้ายทะเบียนมีอยู่หลายแบบทั่วโลกโดยมีการผสมผสานระหว่างตัวอักษรและตัวเลขและความต้องการในการระบุจานเหล่านี้ได้สร้างเทคโนโลยีป้ายทะเบียน (License Plate Recognition หรือ LPR) ขึ้น เทคโนโลยี LPR ได้รับความคืบหน้าที่สำคัญและขณะนี้พร้อมที่จะจำหน่ายเพื่อให้เข้าถึงรถโดยอัตโนมัติและจัดการกับปัญหาด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับยานพาหนะที่จดทะเบียนแล้ว
ส่วนประกอบของการรับรู้แผ่นป้ายทะเบียน
License Plate Recognition, ย่อ LPR มักจะเกี่ยวข้องกับการจับภาพวิดีโอหรือภาพของแผ่นซึ่งจะประมวลผลโดยใช้ขั้นตอนวิธีเฉพาะเพื่อสร้างการป้อนตัวอักษรและตัวเลขของแผ่นเพื่อบันทึกข้อมูล การรับรู้ LSC ใบอนุญาตของ Smart TimeTec เป็นเทคโนโลยีล้ำยุคซึ่งรวมเอาอัลกอริทึมและ Optical Character Recognition (OCR) เป็นพื้นฐานในการรวมอัลกอริธึมการรับรู้และกล้อง LPR เพื่อแปลงภาพที่สแกนให้เป็นข้อความตัวอักษรและตัวเลขที่สามารถอ่านได้อย่างแม่นยำที่สุด TimeTec ฝึกฝนอัลกอริทึมของเราเพื่อรองรับจานป้ายทะเบียนทุกประเภทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำ
ความซับซ้อนของอัลกอริธึมการรับรู้ป้ายทะเบียน
เนื่องจากความไม่สอดคล้องกันและความซับซ้อนของค่าความแปรปรวนของจานใบอนุญาตอัลกอริทึมต้องสามารถแยกแยะได้ว่าส่วนใดของรถเป็นแผ่นป้ายทะเบียนและได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องระหว่างการรบกวนต่างๆตลอดทาง
|
การแปลเป็นภาษาใบอนุญาต |
• |
อัลกอริทึมการวิเคราะห์ตำแหน่งของเครือข่ายประสาทเทียมจะระบุตำแหน่งของแผ่นใบอนุญาต |
• |
แผ่นป้ายทะเบียนมักประกอบด้วยคุณสมบัติมาตรฐานเช่นสี - ดำ / ขาว, ขาว / ดำ, แดง / ขาว |
• |
ประกอบด้วยขอบที่มาจากรูปแบบมาตรฐาน (ที่นี่หมายถึง AZ, 0-9) |
• |
อัลกอริทึมการแปลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ภาพเพียงไม่กี่หมื่นภาพเพื่อให้สามารถจดจำรูปแบบของแผ่นใบอนุญาตในภาพได้ |
• |
โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมนี้จะถูกนำมาใช้สำหรับการแปลภาษาใบอนุญาต เป็นหนึ่งในวิธีการฝึกอบรมที่มีการกำกับดูแล |
|
แปลงภาพเป็นระดับสีเทา |
• |
เมื่อสถานที่ตั้งของแผ่นใบอนุญาตยืนยันแผ่นใบอนุญาตภูมิภาคจะถูกตัดและแปลงเป็นสีเทา แผ่นป้ายทะเบียนถือเป็นภาพไบนารีข้อมูลสีไม่เป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ต่อไป |
|
การแบ่งส่วนตัวอักษร |
• |
ป้ายทะเบียนรถมักประกอบด้วย 7-8 ตัวอักษร (Exp: ABC 1234, WAA 1234 B) อัลกอริทึมจะแบ่งตัวอักษรออกจากแผ่นป้ายทะเบียน |
• |
สามารถทำได้ด้วยการหาชิ้นส่วนที่เชื่อมต่ออยู่ในแผ่นป้ายทะเบียน |
• |
สำหรับ ABC 1234 จะมีส่วนประกอบเชื่อมต่ออยู่ 7 ชิ้น |
|
การกรองเสียงรบกวน |
• |
เป็นเรื่องปกติที่กล้อง IP จะรับเสียงบางอย่างในแผ่นใบอนุญาตบางครั้งก็เป็นเพราะแผ่นใบอนุญาตเองไม่สะอาด เสียงจะปรากฏหลังจากกระบวนการแบ่งส่วน |
• |
การกรองเสียงรบกวนจะกรองเสียงรบกวนขนาดใหญ่ / เล็กเมื่อเทียบกับแผ่นใบอนุญาตเอง หลังจากขั้นตอนนี้ผลการแบ่งส่วน (หลัง denoising) จะมีเฉพาะตัวอักษร |
|
การจดจำตัวละคร |
• |
อักขระแต่ละตัวมีขอบและการวางแนวที่ไม่ซ้ำกัน |
• |
คุณลักษณะเหล่านี้ใช้ในการฝึกอบรมตัวแบ่งประเภท (คล้ายกับเครือข่ายประสาท) |
• |
ตัวจำแนกประเภทนี้จะนำตัวอักษรจากการแบ่งส่วนออกและจำแนกอักขระที่เป็น (AZ, 0-9) |
• |
สำหรับแต่ละคอมโพเนนต์ที่เชื่อมต่อตัวจำแนกประเภทจะทำการจำแนกอักขระ (Exp, ABC 1234) เครื่องจำแนกประเภทจะทำการจัดหมวดหมู่ 7 ครั้ง |
• |
ในตอนท้ายของการจัดหมวดหมู่เรามีผลตัวอักษร 7 ตัว |
|
องค์การตัวละคร |
• |
จากผลการแบ่งส่วนตำแหน่งของอักขระเป็นที่รู้จัก |
• |
สำหรับแผ่นป้ายทะเบียนของมาเลเซียอยู่ด้านบนลงล่างซ้ายไปขวา |
• |
ผลลัพธ์จากตัวจำแนกประเภทจะจัดเรียงผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของเอาต์พุตการแบ่งส่วน |
|
กฎป้ายทะเบียน |
• |
ขั้นตอนการรับรู้ไม่ถูกต้อง 100% |
• |
สำหรับแผ่นใบอนุญาตหรือกรณีพิเศษ (เช่น B และ 8, S และ 5) ตัวจำแนกประเภทอาจให้ผลผิดพลาด |
• |
มีกฎเพื่อแก้ไขผลลัพธ์ในกรณีที่ตัวแบ่งประเภทไม่ทำงานได้ดี |
• |
ตัวอย่างกฎ: |
|
› |
ตัวละครมาก่อนหรือหลังตัวเลขเสมอ มันจะไม่เกิดขึ้นระหว่าง (ยกเว้นข้อพิเศษเช่น 1M4U) |
› |
มี 3 ตัวที่ด้านหน้าและ 1 ด้านหลัง จำนวนขั้นต่ำหนึ่งหมายเลขและสูงสุด 4 หมายเลข |
|
ส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับ LPR
การติดตั้งเทคโนโลยี LPR ไม่จำเป็นต้องติดตั้งฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อนแทนที่จะต้องลงทุนในกล้อง LPR สำหรับแต่ละเลนและพีซีเพื่อประมวลผลข้อมูล:
1. LPR Camera เพื่อเก็บหมายเลขป้ายทะเบียนสำหรับการประมวลผล
Camera Type |
|
IP Camera |
System |
|
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 |
ส่วนประกอบกล้องที่จำเป็น:
ความเร็วชัตเตอร์เร็วเพื่อลดการเบลอของภาพ
LPR ต้องรับมือกับความเร็วของยานพาหนะและความเร็วแตกต่างกันไปจากรถคันหนึ่งไปอีกคันหนึ่ง ในการใช้ LPR กล้องที่มีความเร็วชัตเตอร์ต่ำอย่างน้อย 1/1000 วินาทีเป็นสิ่งที่ต้องคำนึงถึงความเร็วของรถความเร็วสูง
กล้องที่ลดแสงจ้าและแสงสะท้อน
การใช้กล้องคราสเป็นเรื่องที่จำเป็นเพื่อลดแสงสะท้อนจากแสงจากหน้ารถและสะท้อนแสงจากยานพาหนะ กล้องอุปราคาสะท้อนแสงไปทางยานพาหนะเพื่อสร้างภาพที่ชัดเจน
กล้องที่มีวิสัยทัศน์ตอนกลางคืน
กล้องอินฟราเรดต้องพร้อมสำหรับการอ่านในพื้นที่ที่มีแสงน้อยหรือในความมืดทั้งหมด กล้องมองภาพกลางคืนทำงานในความมืดที่สมบูรณ์ 0 LUX ไม่มีแสงใด ๆ เพราะเห็นในสเปกตรัมอินฟราเรด กล้องอินฟราเรดทั้งหมดมีไดโอดรอบกล้องที่ปล่อยแสงอินฟราเรดและชิปพิเศษภายในกล้องสามารถจับภาพรังสีอินฟราเรดนี้และแปลงรังสีเป็นภาพที่มองเห็นได้
เพื่อให้ได้ภาพที่ดียิ่งขึ้น LPR จำเป็นต้องหากล้องที่มีแสงอินฟราเรดเพิ่มเติมเนื่องจากมาตรฐานที่นำมาสู่การมองเห็นในตอนกลางคืนอาจครอบคลุมระยะทาง 4.5 ถึง 9 เมตรเท่านั้น จำเป็นต้องมีไฟส่องอินฟราเรดระยะไกลประมาณ 15-20 เมตรขึ้นไป
2. พีซีที่ติดตั้งโซลูชั่น Smart LPR เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
ติดตั้งระบบ TimeTec LPR ลงใน Windows PC (แนะนำ Windows 10) พร้อมกับข้อกำหนดทางเทคนิคต่อไปนี้:
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) |
ลักษณะของระบบรู้จำป้ายทะเบียนที่น่าเชื่อถือ
ระบบจดจำป้ายทะเบียนที่น่าเชื่อถือต้องมีเทคโนโลยีอัลกอริทึมและการเชื่อมต่อแบบ Cloud-based ระบบ LPR ควรสามารถทำสิ่งต่อไปนี้:
• |
อัตราความแม่นยำสูงถึง 99.7% ขึ้นไป |
• |
เวลาประมวลผลเร็ว |
• |
ทนต่อการบิดเบือนและเบลอ |
• |
สนับสนุนยานพาหนะความเร็วสูง |
• |
สนับสนุนรูปแบบป้ายทะเบียนหลายใบ |
• |
สนับสนุนแผ่นใบอนุญาตจากหลายพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ |
• |
สามารถใช้ร่วมกับชุดควบคุมการเข้าออกและโมดูล I / O แบบบูรณาการ |
• |
สามารถใช้ร่วมกับระบบกล้องวงจรปิดมาตรฐาน |
• |
สามารถใช้งานร่วมกับแอ็พพลิเคชันของบุคคลที่ 3 ได้ |
ข้อดีของเทคโนโลยีการจดจำแผ่นป้ายทะเบียน
ข้อดีของเทคโนโลยี LPR คืออะไร? ทำให้การตรวจจับป้ายทะเบียนรถยนต์เป็นเรื่องสำคัญอย่างไร?
การวิจัยครั้งแรกเกี่ยวกับ LPR ได้ดำเนินการในสหราชอาณาจักรโดยสาขาการพัฒนาวิทยาศาสตร์ตำรวจในปีพ. ศ. 2519 การนำเทคโนโลยีมาใช้ 3 ปีหลังจากนั้นการจับกุมครั้งแรกที่ทำผ่านเทคโนโลยี LPR คือ 2 ปีหลังจากการดำเนินงาน เนื่องจากต้นทุนที่สูงเกินไปและความซับซ้อนของเทคโนโลยี LPR จึงไม่ได้รับที่นั่งในเชิงพาณิชย์ แต่ในช่วงต้นทศวรรษที่ 1990 เทคโนโลยี LPR ได้รับการฟื้นฟูเพื่อให้ผู้ใช้มีทางเลือกที่ดีและราคาถูก ก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว 20 ปีเทคโนโลยี LPR กำลังทำงานร่วมกันกับเทคโนโลยีคลาวด์ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่เรียบง่ายและดีกว่าและเป็นเวลาจริงสำหรับลูกค้า ด้านล่างมีข้อดีบางอย่างของเทคโนโลยี LPR
ถอดรหัส License Plate โดยอัตโนมัติ
เทคโนโลยี LPR สามารถถอดรหัสแผ่นใบอนุญาตโดยอัตโนมัติในไม่กี่วินาทีโดยไม่จำเป็นต้องมีเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยเก็บรายละเอียดด้วยตนเอง ด้วยกระบวนการนี้อัตโนมัติป้ายทะเบียนทั้งหมดจะถูกบันทึกไว้อย่างถูกต้องแม้จะมีประเภทและความเร็วของยานพาหนะและจะไม่มีกรณีใด ๆ เกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์หรือรายการยานพาหนะที่ไม่มีการระบุโดยเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย
ลดระยะเวลาในการประมวลผลยานพาหนะ
เทคโนโลยี LPR สามารถเร่งกระบวนการเข้าถึงยานพาหนะได้โดยการให้สิทธิ์เข้าถึงยานพาหนะที่ได้รับอนุญาตทันทีและป้องกันคนไม่ได้รับอนุญาตเข้าสู่พื้นที่ที่ปลอดภัยและเส้นทางการตรวจสอบทั้งหมดจะสมบูรณ์และพร้อมสำหรับการอ้างอิงในอนาคต
เพิ่มประสิทธิผลของระบบรักษาความปลอดภัย
เมื่อแผ่นป้ายทะเบียนรถยนต์ทั้งหมดได้รับการสแกนและตรวจสอบความถูกต้องแล้วระดับความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นอย่างง่ายดายและจะช่วยยกระดับภาพลักษณ์ของสถานที่ตั้งไปอีกระดับหนึ่ง
การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ที่พร้อมใช้งาน
เทคโนโลยี LPR รวบรวมข้อมูลทั้งหมดและด้วยเหตุนี้การวิเคราะห์ข้อมูลจึงดำเนินไปอย่างรวดเร็วและพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็วเพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและการดำเนินการอย่างรวดเร็ว
ข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาจริงตลอดเวลา
การมีเทคโนโลยี LPR ที่เชื่อมต่อกับเทคโนโลยีระบบคลาวด์เช่น TimeTec LPR Technology การเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างต่อเนื่องตลอดเวลาทำให้การตรวจสอบมีประสิทธิภาพ
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการรับรู้แผ่นป้ายทะเบียน
ขณะนี้เทคโนโลยีการจดจำป้ายทะเบียนใช้งานได้ง่ายและราคาไม่แพงโดยมวลและสามารถประยุกต์ใช้กับแอพพลิเคชั่นต่างๆได้
อาคารพักอาศัย / อาคารสำนักงานความปลอดภัย
การปรับใช้เทคโนโลยี LPR สามารถยกระดับและปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยในการเข้าถึงอาคารที่พักอาศัยและออฟฟิศได้เนื่องจากระบบจะอนุญาตให้ผู้อยู่อาศัยในอาคารเข้าสู่พื้นที่ที่ปลอดภัยและป้องกันไม่ให้ผู้ที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าใช้งาน
บริการที่จอดรถ
เมื่อการจัดการที่จอดรถใช้ LPR Technology รถยนต์ที่ได้รับอนุญาตสามารถเข้าถึงที่จอดรถได้อย่างสะดวกโดยไม่ต้องพกบัตรหรือบัตรใด ๆ