Поскольку система ANPR требует относительно продвинутых камер, вычислительной мощности и программного обеспечения, мало кто догадается, что эта технология была разработана Службой научного развития полиции Великобритании более 40 лет назад.

В конце 1970-х годов были проведены пилотные испытания автомагистрали A1, соединяющей Лондон и Эдинбург, а также Дартфордского туннеля. В 1981 году технология обнаружения номерных знаков помогла задержать первого угонщика.

Конечно, это стационарные системы, устанавливаемые на дороге, а не мобильные системы, которые сегодня обычно устанавливаются в умных полицейских машинах благодаря миниатюризации и развитию технологий.

Лучшие сегодняшние камеры ANPR могут с высокой надежностью считывать номерные знаки даже на полицейских машинах, движущихся в обычном дорожном движении: то есть в изменяющихся условиях (скорость, интенсивность света или меняющиеся погодные условия, влияющие на видимость). Несмотря на трудности, эта маленькая деталь еще больше повышает эффективность чтения камеры.

интернет-соединение

Облачные решения, как следует из названия, требуют подключения к Интернету для работы, поэтому они могут быть неприменимы для проектов без доступа к Интернету.

«В случае облачного ANPR обнаружение событий также является проблемой, которой можно избежать, если пропускная способность позволяет осуществлять непрерывную потоковую передачу видео из контролируемой области (поскольку в этом случае наше решение использует запуск на основе видеоаналитики). нереалистично с точки зрения доступной инфраструктуры и с учетом экономических соображений.«Еще один способ решить эту проблему — иметь механизм предварительного выбора изображения, триггер (такой как индуктивная петля) или камеры, однако из-за разницы в цене, последнее решение может стоить дороже по сравнению со стандартными IP-камерами, которые обеспечивают адекватное качество изображения для ANPR. "

качество камеры

Основное эмпирическое правило при выборе камеры для ANPR заключается в том, что если номерной знак может быть распознан человеческим глазом, то и решение ANPR также может его распознать. При этом, поскольку камерам на автомагистралях часто приходится иметь дело с суровыми условиями, в некоторых ситуациях они не могут обеспечить непрерывное четкое изображение.

Качество изображения камеры имеет решающее значение при любых погодных условиях и условиях освещения, и специальная система камер ANPR всегда будет превосходить другие типы камер, поскольку она оптимизирована для качества изображения ANPR, обеспечивает более высокую скорость и не требует какого-либо сжатия изображения или видео, влияющего на изображение. качество.

Угол установки камеры также важен для захвата номерных знаков. Слишком далеко или слишком близко изображение будет бесполезным. Точно так же установка камеры слишком высоко или слишком низко может быть проблематичной. Наконец, решение ANPR будет иметь трудности с распознаванием номерных знаков, когда визуальные эффекты размыты дождем, туманом, пылью или другими подобными факторами. Важно отметить, что такого рода проблемы создают проблемы для любого решения ANPR, независимо от того, находятся ли они в облаке или на периферии.

Камеры ANPR еще не используются в качестве замены радара. Тем не менее, автомобили, оборудованные ANPR, можно относительно легко и экономично модернизировать, включив в них функцию определения скорости. Стоимость добавления такой возможности к современному интеллектуальному транспортному средству составляет примерно половину стоимости современного мобильного автомобильного радара.

В Нидерландах ANPR также используется для выявления лиц, уклоняющихся от уплаты налогов, и конфискации их транспортных средств. В Великобритании разветвленная сеть из более чем 10 000 статических и движущихся камер ANPR, собирающая около 50 миллионов считываний номерных знаков в день, обнаружила более 750 000 автомобилей без обязательного страхования за 12-месячный период.

Интеллектуальная система парковки с распознаванием номерных знаков, разработанная TSINGSEE Qingxi Video, может эффективно повысить эффективность дорожного движения и опыт. Типичным примером является облачный сервис видеообъединения EasyCVR, который имеет ИИ-распознавание лиц, распознавание номерных знаков, голосовую внутреннюю связь, управление PTZ, звуковую и световую сигнализацию, анализ видео наблюдения и возможности агрегации данных.

Блок распознавания номерных знаков обрабатывает изображение, определяет положение номерного знака, затем разделяет символы в номерном знаке для идентификации, а затем формирует номерной знак для вывода. По сравнению с традиционным получением карты и въездом, распознавание номерного знака не имеет парковки и окон, что улучшает взаимодействие с пользователем на стороне B, снижает стоимость потери IC-карт на стоянке, повышает эффективность трафика. владельцев автомобилей со стороны C и определяет скорость автомобиля.