自動ナンバープレート認識（ALPR）は、トラフィックの執行から盗まれた車を追跡するために、アプリケーションの広い配列を持っている技術開 この技術は、機械学習（ML）と深層学習（DL）が進歩のための新しい方法を明らかにするまで、年々改善されてきました。
ナンバープレート認識技術は世界的に予測されているため、米国市場は大幅な成長を見るでしょう。 それは3.57年までに$2023億に達すると予測されています。
あなたのビジネスのために、それぞれ合わせたALPRの解決を所有することは従来のアプローチの技術の注入を意味する。 技術ベースのアプローチは、高度なデータ処理機能、ルーチンタスクを最適化する方法、および出力を迅速化し、ワークフローに価値を追加するための最先端のツー
では、ナンバープレート認識はどのように機能しますか？ それがどのように行くのか、より良いリターンのためにカスタムALPRソリューションを適用する場所を学ぶために読んでください。
ALPRはハードウェアおよびソフトウェア部品に置かれます
ALPRはある特定の状態のすべての登録された車からの版をスキャンすることを可能にします。 そして、分析ソフトウェアは、各州のナンバープレートコードに従ってナンバープレートを分類するために必要とされる（例えば、マサチューセッツ州の場合、コードはMになる）。 データは、セキュリティと監視、交通管理、通行料徴収、駐車制御、または地図上の車両位置など、さまざまな目的に使用できます。
ALPRシステムの重要な部分はカメラです。 カメラは、停止または移動する車両のナンバープレート番号をキャプチャし、例えば、疑わしい車両を識別するのに役立ちます。 このカメラは静止した目的に置かれるか、または車に取付けることができる。
定置型ALPRカメラ
出典：Commons.wikimedia.org
固定された場所に置かれている静止したALPRカメラは、道路の特定の領域に入るすべての車を記録することができます。 これは、それぞれに対向する交通量のある2つ以上の車線がある道路を監視する場合に特に困難になる可能性があります。 一度に一つのカメラだけでデータをキャプチャすると、ドライバーは簡単に気付かれずに交通カメラを通過することができ、カメラは事故をキャプチャ この問題に対する最善の解決策は、複数のALPRカメラを異なる場所に配置し、すべてを同時に記録することです。
それに加えて、ALPRカメラは短いビデオで車両を取得することができます。 このビデオは即座に中央サーバーにアップロードすることができるので、すべての情報を後で見ることができる一箇所に保つことができます。
モバイルALPRカメラ
出典：Flickriver
モバイルALPRカメラは、警察のパトカーに取り付けられていることがよくあります。 例えば、彼らは車が駐車されているときにナンバープレート、時間、および日付をキャプチャすることができますか、彼らは警察が市民が警戒されていた市 カメラは、一日の任意の時間と任意の気象条件で記録することができます。 従って、それらに交通およびハイウェー管理、防犯および追跡、盗まれた車の検出、盗まれたか、または失われたナンバープレートの回復、および多くを含む多
カメラで記録されたALPRデータは非公開ではなく、個人情報を第三者に提供することはありません。 ALPRデータベースへのデータ保存期間は、通常5年間です。
コンピュータビジョンとナンバープレート認識技術のOCR
分析ソフトウェアは、静止画やビデオを機械可読文字に変換します。 ナンバープレート認識技術に燃料を供給するものを含むMLモデルは、膨大な量のデータを必要とします。 ALPRシステムはモデル訓練からの十分なデータを提供する。 また、光学式文字認識(OCR)アルゴリズムは、カスタムALPRソリューションを支えています。
ソース:
OCRは強力でありながら複雑な技術です。 これは、複数の画像が収集される品質の画像データベースに依存し、アルゴリズムは二つの画像間の一致を見つけることができます。 特定のフォント、色、2つ以上の行、およびぼやけた画像を処理できる一流のソフトウェアは、アルゴリズムが何倍も効率的に操作を完了できるため、人のオペレータの作業をスピードアップするのに最適な方法です。 OCRプロセスは、組み合わせて、正確な出力を保証する、6つのアルゴリズムで構成されています。
- 画像取得
ナンバープレート画像取得と画像認識には違いがあります。 カメラによる画像を認識するためには、コンピュータビジョン技術が責任がある。 これは、静止画またはビデオの自動処理を可能にし、シーン内の位置に基づいて画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを識別する方法です。 コンピュータビジョンツールは、事前定義されたルールのセットに基づいて動作し、パターンを見つけるか、車両の画像内のオブジェクトを識別 たとえば、画像に複数の車両がある場合、中央と上部には、コンピュータが二つのナンバープレートを識別します。
技術スタックについては、InData Labsでは、一般的にPythonとOpenCVライブラリを使用して、ナンバープレート認識のためのマシンビジョンアルゴリズムを訓練することができます。
- 画像のローカライズ
ビデオ内のすべてのフレームについて、画像内の特定の領域が何を意味するかを決定するローカライズ関数（数式）があります。 撮影時に車両が走行しているカメラからの距離、角度、および方向が重要です。 車両が動いているかどうかを知るために使用することができるすべてのもの、または例えば、ストップライトで。
長方形のナンバープレートは、識別がはるかに簡単です。 ただし、車両にはいくつかの長方形のオブジェクトが存在する可能性があります。 それらをすべて識別するために、アルゴリズムはオブジェクトをナンバープレートとして認識するのに役立つ特別な機能を考慮に入れます。
- 画像のサイズ、向き、正規化
画像の歪みは、ナンバープレート認識アルゴリズムのもう一つの課題です。 タスクは、画像を最適なサイズと正しい比率にすることです。
このアルゴリズムは、複数の角度から複数の車両を同時に検出します。 技術がつかまえることを可能にする車の数は捕獲されたイメージのサイズによって決まる。
このアルゴリズムでは、撮影したナンバープレート画像のコントラストと明るさも調整する必要があります。 これらのパラメータを制御するために使用されるしきい値があります。
動いている車のイメージは、通常、静止している車のイメージよりも複雑です。 さらに、天候や昼と夜の周囲の光条件は、多くのぼやけた画像をキャプチャすることになります。 しかし、高度なカスタムALPRソフトウェアの使用は、上記のすべての課題に取り組むことができます。
- 文字セグメンテーション
文字セグメンテーションは、異なる種類のすべての構成部分を検出するのに適しています。 このアルゴリズムは、ナンバープレートの画像をチャンクに分割します。 これは、色、文字間の距離、フォント、構造などのパラメータに基づいて、プレート上の数字を文字と数字に断片化し、文字をセグメント化します。
- OCR
この時点で、撮影した画像は英数字のテキストに翻訳する準備ができています。 そのタスクは、認識された番号をデータベースに格納されているものと比較することによって情報を検証することです。
- 構文および幾何学的分析
認識された各数字または文字を分析することにより、アルゴリズムはそれらを対応するクラスに分類できます。 これらのクラスを形成するための基準は、キャプチャされたナンバープレートの複雑さに依存します。
このようなアルゴリズムの作業の段階であり、段階的に、異なるビジネス目標を達成するために使用できる結果にユーザーを近づけることができます。
カスタムALPRソリューションでビジネスを強化
カスタム仕立てのALPRシステムは、多くの関連プロセスを支援するために世界中で人気があります。 このようなソリューションの実装を成功させるには、国、場所の詳細、およびナンバープレートに使用される基準に依存します。
あなたのビジネスのために考慮することができますALPRのアプリケーションの中で、次のとおりです:
- 駐車場を管理します。 自動化された解決の助けによる制御のゲートは車の記入項目/出口および支払操作の監視を促進できる。 また、一部の記載されている車両は駐車場から制限することができます。
- 電子通行料のコレクション。 注文ALPRシステムが有料道路、橋、トンネル、等を指示するのに使用することができる。、および準の肉体労働をとばす運転者を満たすため。
- アクセス制御。 いくつかのカテゴリーの車両に制限されている空港や場所での入国許可を監督する方が簡単になります。
- トラフィックの移動を制御します。 ALPRはナンバープレートを読み、ハイウェー代理店の必要性のための車の位置データを、例えば集めることができる。
- 警告を受信し、犯罪を防止します。 これらのシステムは、ウォッチリストにある車両をキャプチャする上で自動通知を送信します。
- ALPRは運転者によって交通規則を尊重することの制御に運動を楽にし、赤灯を通って行くか、または制限速度を壊す車のナンバープレートを捕獲するのを助
結論
自動ナンバープレート認識またはナンバープレート認識には、異なる条件に合わせて設計され、調整された高品質のカメラが必要です。 カメラは、道路や周囲の環境を見ることができるように、車両または固定された場所にしっかりと取り付ける必要があります。
一流の顧客指向のALPRソフトウェアはカメラがよいか悪い可視性の条件および天候の昼も夜もの間にナンバープレートを読むことを可能にします。 ソフトウェアは、画像が光学式文字認識のために使用されるように準備されているときに前処理された画像で動作します。 そのようなシステムはビデオを同様に使用し、ビデオ記録に同様に首尾よく取り組む。
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