automatische kentekenherkenning (ALPR) is het heden, niet de toekomst van de technologische ontwikkeling, dat een breed scala aan toepassingen heeft, van verkeershandhaving tot het opsporen van gestolen voertuigen. De technologie is gegaan door verbeteringen jaar na jaar tot machine learning (ML) en deep learning (DL) nieuwe manieren voor vooruitgang hebben ontdekt.

zoals wereldwijd wordt voorspeld voor kentekenplaatherkenningstechnologie, zal de Amerikaanse markt een aanzienlijke groei zien. Het zal naar verwachting $3,57 miljard in het jaar 2023 bereiken.

voor uw bedrijf betekent het bezitten van een op maat gemaakte ALPR-oplossing de injectie van technologie in traditionele benaderingen. De op technologie gebaseerde aanpak biedt u geavanceerde mogelijkheden voor gegevensverwerking, methoden om routinetaken te optimaliseren en state-of-the-art tools om de uitvoer te versnellen en waarde toe te voegen aan workflows.

dus, hoe werkt de kentekenplaatherkenning? Lees verder om te leren hoe het gaat en waar aangepaste ALPR oplossingen toe te passen voor een beter rendement.

ALPR rust op Hardware-en softwarecomponenten

ALPR maakt het mogelijk om de platen van alle geregistreerde voertuigen in een bepaalde staat te scannen. En analytische software is dan nodig om de nummerplaten te classificeren volgens de kentekenplaatcode van elke staat (bijvoorbeeld, in het geval van Massachusetts, zal de code M zijn). De gegevens kunnen vervolgens voor verschillende doeleinden worden gebruikt: beveiliging en bewaking, verkeersbeheer, tolheffing, parkeercontrole of voertuiglocatie op de kaart.

een belangrijk onderdeel van een ALPR-systeem is een camera. Een camera registreert het kenteken van een stilstaand of rijdend voertuig en helpt bij het identificeren van een verdacht voertuig, bijvoorbeeld. Deze camera kan op een stilstaand object worden geplaatst of op het voertuig worden gemonteerd.

stationaire ALPR-camera ‘s

bron: Commons.wikimedia.org

stationaire ALPR-camera’ s die op vaste locaties worden geplaatst, kunnen alle auto ‘ s registreren die een bepaald deel van de rijbaan binnenkomen. Dat kan vooral moeilijk zijn bij het bewaken van een weg die twee of meer rijstroken met tegengestelde verkeer in elk van hen heeft. Met slechts één camera die de gegevens per keer vastlegt, kan een bestuurder gemakkelijk ongemerkt langs een verkeerscamera passeren en zal een camera geen ongelukken vastleggen. De beste oplossing voor dit probleem is om meerdere ALPR-camera ‘ s op verschillende locaties te hebben die allemaal tegelijkertijd opnemen.

bovendien zijn ALPR-camera ‘ s in staat om een voertuig op een korte video te krijgen. Deze video kan direct worden geüpload naar een centrale server, zodat alle informatie op één plaats te houden, beschikbaar voor later bekijken.

mobiele ALPR-camera ‘s

bron: Flickriver

mobiele ALPR-camera’ s zijn vaak te zien aan politiepatrouille-auto ‘ s. Ze kunnen bijvoorbeeld nummerplaten, tijd en datum vastleggen wanneer de auto geparkeerd staat, of ze kunnen de politie helpen om stadsgebieden te bewaken waar burgers gealarmeerd zijn. Camera ‘ s kunnen opnemen op elk moment van de dag en alle weersomstandigheden. Zo hebben ze multifunctionele toepassingen, waaronder verkeers-en snelwegbeheer, misdaadpreventie en-tracking, detectie van gestolen voertuigen, herstel van gestolen of verloren kentekenplaten en meer.

de ALPR-gegevens die door camera ‘ s worden geregistreerd, zijn niet privé en verstrekken geen persoonlijke informatie aan derden. De opslagperiode in de ALPR-database bedraagt normaal gesproken vijf jaar.

Computer Vision en OCR voor Kentekenherkenningstechnologie

de analytische software vertaalt stilstaande beelden en video ‘ s in machineleesbare tekens. ML-modellen, inclusief die bijtanken kentekenplaatherkenningstechnologie, vereisen enorme hoeveelheden gegevens. ALPR-systemen leveren voldoende gegevens uit modeltraining. En optical character recognition (OCR) algoritmen ondersteunen aangepaste ALPR-oplossingen.

bron:

OCR is een krachtige maar complexe technologie. Het hangt af van een kwaliteit beelddatabase waar meerdere beelden worden verzameld, waardoor het algoritme om een match tussen de twee beelden te vinden. Een top-notch software in staat om specifieke lettertypen, kleuren, twee of meer rijen en wazig beelden te behandelen is een geweldige manier om het werk van menselijke operators te versnellen, omdat het algoritme operaties vele malen efficiënter kan voltooien. OCR-proces bestaat uit zes algoritmen die, in combinatie, zorgen voor nauwkeurige output.

• beeldopname

er is een verschil tussen het vastleggen van kentekenplaten en beeldherkenning. Voor het herkennen van een beeld door een camera is de computer vision techniek verantwoordelijk. Het is een methode die het mogelijk maakt automatische verwerking van foto ’s of video’ s en het identificeren van objecten in een afbeelding of video frame op basis van hun locaties in de scène. Computer vision tools werken op basis van een set van vooraf gedefinieerde regels en omgaan met het vinden van patronen of het identificeren van objecten in een beeld van een voertuig. Als er bijvoorbeeld meerdere voertuigen in de afbeelding staan, in het Midden en bovenaan, zal een computer twee kentekenplaten identificeren.

voor de tech stack, bij InData Labs, gebruiken we vaak Python en OpenCV bibliotheek die ons in staat stelt om machine vision algoritmen te trainen voor kentekenplaatherkenning.

• lokalisatie van de afbeelding

voor elk frame in de video is er een lokalisatiefunctie (een wiskundige formule) die bepaalt wat een bepaald gebied in de afbeelding betekent. De afstand van de camera, hoek en richting van het voertuig reist op het moment van de opname is wat telt. Dit alles kan worden gebruikt om te zien of het voertuig in beweging is of, bijvoorbeeld, bij een stoplicht.

kentekenplaten met een rechthoekige vorm zijn veel gemakkelijker te identificeren. Er kunnen echter meerdere rechthoekige objecten op een voertuig. Om ze allemaal te identificeren, houdt het algoritme rekening met speciale functies die helpen een object te herkennen als een kentekenplaat.

• beeldgrootte, oriëntatie en normalisatie

beeldvervorming is een andere uitdaging voor het algoritme voor kentekenherkenning. Het is de taak om een afbeelding op een optimale grootte en juiste verhoudingen te brengen.

het algoritme detecteert meerdere voertuigen vanuit meerdere hoeken tegelijk. Het aantal voertuigen dat de technologie laat vangen hangt af van de grootte van het gevangen beeld.

het algoritme moet ook het contrast en de helderheid van de opgenomen afbeelding van de kentekenplaat regelen. Er zijn drempels gebruikt om deze parameters te controleren.

het beeld van een rijdende auto is meestal complexer dan dat van een stilstaande auto. Bovendien zorgen het weer en de omstandigheden van het omgevingslicht overdag en ‘ s nachts ervoor dat veel vage beelden worden vastgelegd. Echter, het gebruik van geavanceerde aangepaste ALPR-software kan helpen bij het aanpakken van alle bovengenoemde uitdagingen.

• Tekensegmentatie

Tekensegmentatie werkt goed voor het detecteren van alle samenstellende delen van verschillende soorten. Het algoritme verdeelt een nummerplaat in brokken. Het fragmenteert het nummer op een plaat in letters en cijfers en segmenttekens op basis van parameters als kleur, de afstand tussen tekens, lettertype, structuur, enzovoort.

• OCR

op dit punt is de gemaakte afbeelding klaar om te worden vertaald in alfanumerieke tekst. De tekst kan vervolgens worden gebruikt als invoer voor het algoritme, waarvan de taak is om de informatie te verifiëren door het herkende nummer te vergelijken met wat is opgeslagen in een database.

• syntactische en geometrische analyse

door elk herkend getal of elke herkende letter te analyseren, kan het algoritme ze in de overeenkomstige klassen classificeren. Wat de criteria zijn voor het vormgeven van deze klassen zal afhangen van de complexiteit van een vastgelegde kentekenplaat.

dit zijn de werkstadia van de algoritmen die een gebruiker stap voor stap dichter bij het resultaat brengen dat kan worden gebruikt om verschillende bedrijfsdoelstellingen te bereiken.

Breid uw bedrijf uit met aangepaste ALPR-oplossing

op maat gemaakte ALPR-systemen zijn wereldwijd populair voor hulp bij veel gerelateerde processen. De succesvolle implementatie van dergelijke oplossingen is afhankelijk van het land, locatie specificaties, en normen die worden gebruikt voor kentekenplaten.

een van de toepassingen van ALPR die u kunt overwegen voor uw bedrijf, zijn:

• Beheer parkeerfaciliteiten. Het besturen van gates met behulp van een geautomatiseerde oplossing kan het monitoren van het in-en uitstappen van voertuigen en betalingsoperaties vergemakkelijken. Ook kunnen sommige vermelde voertuigen worden beperkt van parkeren.
• elektronische tolheffing. Aangepaste ALPR-systemen kunnen worden gebruikt om tolwegen, bruggen, tunnels, enz.te bewaken., en om chauffeurs op te laden die de bijbehorende handenarbeid omzeilen.
• Toegangscontrole. Het zal gemakkelijker worden om toe te zien op toegangsrechten op luchthavens en plaatsen die voor bepaalde categorieën voertuigen zijn beperkt.
• controle van het verkeer. ALPR is in staat om nummerplaten te lezen en het verzamelen van voertuig locatiegegevens, bijvoorbeeld, voor de behoeften van de snelweg agentschappen.
• signaleringen ontvangen en misdrijven voorkomen. Deze systemen sturen automatische meldingen over het vastleggen van voertuigen die op een volglijst staan.
• verkeershandhaving. ALPR vergemakkelijkt het uitoefenen van controle over het naleven van verkeersregels door bestuurders en helpt bij het vastleggen van de kentekenplaten van voertuigen die door een rood licht gaan of de snelheidslimiet overschrijden.

conclusie

automatische kentekenherkenning of kentekenherkenning vereist camera ‘ s van hoge kwaliteit die zijn ontworpen en aangepast aan verschillende omstandigheden. Camera ‘ s moeten veilig worden gemonteerd, op een voertuig of op een vaste locatie, de manier waarop ze de wegen en de omgeving kunnen zien.

eersteklas klantgerichte ALPR-software stelt camera ‘ s in staat om nummerplaten te lezen tijdens dag of nacht, bij goed of slecht zicht en bij alle weersomstandigheden. De software werkt met vooraf verwerkte beelden wanneer het beeld is voorbereid om te worden gebruikt voor optische karakterherkenning. Dergelijke systemen werken ook met video ‘ s en pakken video-opnamen net zo succesvol aan.

bij InData Labs helpen wij u graag met de ontwikkeling van kentekenplaatherkenningssoftware die is aangepast aan uw behoeften. Als u kiest voor onze services, kiest u voor de kwaliteit, betrouwbaarheid en efficiëntie van uw nieuwe waardegenererende oplossing.

Start uw Breakthrough Project met InData Labs

heb je een project in gedachten maar heb je wat hulp nodig om het te implementeren? Stuur ons een bericht naar [email protected] we willen graag bespreken hoe we met je kunnen werken.