Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR)
W dzisiejszym świecie płynna i wydajna identyfikacja pojazdów ma kluczowe znaczenie dla różnych zastosowań, od egzekwowania prawa po kontrolę dostępu do parkingów. Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR) stało się zaawansowaną technologią automatyzującą ten proces, oferującą istotne zalety w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Niniejszy artykuł stanowi przewodnik, przedstawiający kluczowe kroki i rozwiązania związane z opracowaniem niezawodnego i skutecznego systemu ANPR dla badacza, który przesłał zapytanie z prośbą o pomoc w realizacji projektu.
Wybór kamery do widzenia maszynowego dla ANPR
Wybór odpowiedniej kamery do systemu ANPR wymaga starannego uwzględnienia kilku czynników, aby zapewnić optymalną wydajność i dokładne rejestrowanie tablic rejestracyjnych. Naszą rekomendacją dla tego projektu była MER2-160-227U3M, na podstawie specyfikacji wyjaśnionych poniżej.
Badacz potrzebował użyć kamery z tabletem Android dla organów ścigania, który nie miał połączenia Ethernet i miał zostać umieszczony obok kamery wewnątrz radiowozu (zatem odległość była mniejsza niż 4,6 m), co doprowadziło do zastosowania interfejsu USB3.0.
Rozdzielczość odgrywa kluczową rolę, ponieważ dokładność systemu jest niezbędna do rejestrowania wyraźnych i szczegółowych obrazów tablic rejestracyjnych, szczególnie w trudnych warunkach oświetleniowych. Zapewnia to dokładne rozpoznawanie znaków nawet na mniejszych tablicach. W tym projekcie ANPR najmniejsze znaki do odczytu miały szerokość 1,5 cm i musiały zostać rozpoznane w polu widzenia 2,15 m x 1,6 m. Dlatego 1440 px x 1080 px tej kamery umożliwiło zbudowanie niezawodnego systemu.
Liczba klatek na sekundę jest kolejnym kluczowym czynnikiem. Określa liczbę obrazów rejestrowanych na sekundę, a wyższa liczba klatek na sekundę jest niezbędna do rejestrowania szybko poruszających się pojazdów i zapewnienia dokładnego rozpoznawania tablic. Zaleca się wybór kamer o liczbie klatek na sekundę wynoszącej co najmniej 30 klatek na sekundę (FPS), aby uwzględnić różnice w prędkości pojazdów i zapewnić spójne rejestrowanie. W tym przypadku osiągnęliśmy wysoką liczbę klatek na sekundę wynoszącą 227 fps przy maksymalnej rozdzielczości.
Rozmiar piksela również odgrywa istotną rolę w jakości obrazu, szczególnie w środowiskach o słabym oświetleniu. Kamery o większym rozmiarze piksela (w tym przypadku 3,45 um) zazwyczaj rejestrują więcej światła, co skutkuje lepszą jakością obrazu. Ma to kluczowe znaczenie dla rejestrowania wyraźnych tablic rejestracyjnych w różnych warunkach oświetleniowych, zapewniając skuteczność systemu przez całą dobę. Ponadto z tego samego powodu preferowana była wersja monochromatyczna, ponieważ jest 3x bardziej światłoczuła niż kamery kolorowe.
Wreszcie wybór między kamerami z migawką globalną i rolling shutter ma kluczowe znaczenie. Kamery z migawką globalną rejestrują cały obraz jednocześnie, minimalizując zniekształcenia powodowane przez poruszające się obiekty, co jest niezbędne do rejestrowania wyraźnych tablic rejestracyjnych pojazdów w ruchu. Chociaż kamery rolling shutter mogą być tańsze, w zastosowaniach ANPR zdecydowanie zaleca się kamery z migawką globalną ze względu na ich wyższą jakość obrazu, szczególnie w przypadku szybko poruszających się pojazdów.
Wybór optymalnego obiektywu
Badacz potrzebował również wsparcia w wyborze optymalnego obiektywu do swojego systemu ANPR. Kluczowe było zapewnienie wyraźnego rejestrowania tablic rejestracyjnych, zwłaszcza pojazdów znajdujących się w różnych odległościach (w tym przypadku od 5 do 15m).
Aby to osiągnąć, zastosowaliśmy podejście podobne do wykorzystywanego w poprzednich projektach. Skupiliśmy się na dwóch kluczowych czynnikach: polu widzenia (FOV) i odległości roboczej (WD). Pole widzenia musiało być wystarczająco szerokie, aby objąć drogę (2,15m), przy jednoczesnym zachowaniu odpowiedniej WD dla wyraźnego ustawienia ostrości.
Dzięki konsultacjom i obliczeniom (z wykorzystaniem naszego kalkulatora obiektywu) ustaliliśmy, że obiektyw o ogniskowej 16mm „VA-LCM-5MP-16MM-F2.0-018” będzie idealnym rozwiązaniem. Ten obiektyw zapewniał niezbędną równowagę, oferując wystarczająco szerokie FOV do rejestrowania tablic rejestracyjnych z oczekiwanych odległości, przy jednoczesnym utrzymaniu wystarczającej WD, aby uniknąć problemów z ustawianiem ostrości.
Ponadto priorytetowo potraktowaliśmy minimalizację dystorsji obiektywu, aby zapewnić dokładne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych. Dystorsja może powodować zniekształcenie znaków, utrudniając identyfikację. Podobnie jak w poprzednich projektach, zaleciliśmy obiektyw o minimalnej dystorsji (zazwyczaj poniżej 1%), aby zagwarantować wyraźne i niezniekształcone obrazy, kluczowe dla skutecznego działania systemu ANPR.
Stosując tę metodologię, z powodzeniem pomogliśmy naszemu klientowi wybrać optymalny zestaw kamera-obiektyw dla jego konkretnego systemu ANPR, zapewniając wyraźne i dokładne rejestrowanie tablic rejestracyjnych, z którego korzysta do dziś.
Oświetlenie do ANPR
Jak wspomniano, badacz ten potrzebował wyraźnie rejestrować tablice rejestracyjne, niezależnie od pory dnia. Rozumieliśmy tę potrzebę, ponieważ wyraźne obrazy są kluczowe dla dokładnego rozpoznawania tablic rejestracyjnych.
Podobnie jak w przypadku innych projektów, skupiliśmy się na optymalizacji oświetlenia w celu poprawy jakości obrazu. W tym przypadku „obiektem” zainteresowania była tablica rejestracyjna.
W przeciwieństwie do fotografii, rejestrowanie tablic rejestracyjnych wymaga innych podejść do oświetlenia. Zaleciliśmy zastosowanie reflektorów bliskiej podczerwieni (NIR). Niewidoczne dla ludzkiego oka, reflektory te działają w tym samym zakresie co kamera klienta. Działają jak niewidzialne latarki, oświetlając scenę bez zakłócania nocnego otoczenia. Dzięki reflektorom NIR system ANPR może nadal wyraźnie widzieć tablice rejestracyjne nawet w warunkach słabego oświetlenia, ponieważ ta kamera pracuje w zakresie NIR.
Na koniec zajęliśmy się problemem odbić. W zależności od materiału tablicy rejestracyjnej i kąta kamery światło może się odbijać i powodować odblaski. Aby je zminimalizować, zwłaszcza w ciągu dnia, zasugerowaliśmy zastosowanie filtrów polaryzacyjnych. Filtry te działają jak okulary przeciwsłoneczne dla kamery, blokując określone fale świetlne powodujące odbicia. Dzięki temu obraz pozostaje wyraźny i pomaga systemowi ANPR dokładnie odczytywać tablicę rejestracyjną.
Uwzględniając zarówno reflektory NIR na noc, jak i filtry polaryzacyjne na dzień, pomogliśmy klientowi uzyskać optymalne oświetlenie dla jego systemu ANPR, zapewniając wyraźne rejestrowanie tablic rejestracyjnych w dzień i w nocy.
Oprogramowanie do przetwarzania obrazu dla ANPR
Kamera, obiektyw i oświetlenie to dopiero pierwsze elementy układanki przy budowie kompletnego systemu wizyjnego. Do zadań takich jak ANPR potrzebne jest oprogramowanie do wizji komputerowej, aby analizować zarejestrowane obrazy i pozyskiwać istotne informacje.
Na szczęście nasze systemy oferują elastyczność w zakresie wyboru oprogramowania. Są zgodne z GenIcam, co oznacza, że bezproblemowo współpracują z różnymi rozwiązaniami programowymi innych firm, takimi jak MvTec Halcon, NI LabVIEW, Cognex Vision Pro, a nawet popularnymi platformami, takimi jak MATLAB i OpenCV.
Oferujemy bezpłatny zestaw Software Development Kit (SDK). Ten praktyczny zestaw narzędzi umożliwia rejestrowanie obrazów i sterowanie parametrami kamery, dzięki czemu stanowi doskonały punkt wyjścia. SDK jest kompatybilny z różnymi platformami, od standardowych komputerów PC po konfiguracje przemysłowe z urządzeniami serii NVIDIA TX lub Raspberry Pi. Obsługuje nawet różne systemy operacyjne, takie jak Windows, Linux i Android. Istnieje wiele programów Open-Source stworzonych dla ANPR, które współpracują z naszym SDK.
Ten badacz stworzył swój program wraz z naszym SDK, aby rozpoznawać tablice rejestracyjne. Program ten umożliwił również automatyczną zmianę parametrów kamery w zależności od warunków środowiskowych.
W przypadku projektów wymagających kompletnego pakietu rozwiązań programowych polecamy Zebra Aurora Vision Studio. To zaawansowane, a jednocześnie intuicyjne oprogramowanie oferuje interfejs wizualny przypominający skrzynkę narzędziową, dzięki czemu jest łatwe do nauki i użytkowania. Dzięki Aurora Vision użytkownicy mogą rozpoznawać numery tablic rejestracyjnych. Bezpłatna wersja Lite, wyposażona we wszystkie standardowe algorytmy, stanowiła doskonały punkt wyjścia dla klienta do poznania możliwości oprogramowania.
Oferując różne opcje oprogramowania i przyjazne dla użytkownika narzędzia, umożliwiamy klientom wybór rozwiązania najlepiej odpowiadającego ich wiedzy specjalistycznej i wymaganiom projektu, co ostatecznie prowadzi do pomyślnych wdrożeń widzenia maszynowego.
zastosowania ANPR
Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych ANPR wykracza poza swoje początki związane z punktami kontroli bezpieczeństwa. Obecnie usprawnia operacje i zwiększa bezpieczeństwo w różnych branżach:
Wsparcie dla ANPR?
Czy chcieliby Państwo uzyskać wsparcie od jednego z naszych ekspertów ds. widzenia maszynowego przy tworzeniu własnego systemu Automatic Number Plate Recognition (ANPR)? Lub innego podobnego systemu wizyjnego? Prosimy nie wahać się skontaktować z nami za pomocą poniższego formularza!