От чего зависит вероятность распознавания автомобильного номера?
Технологии распознавания автомобильных номеров давно перестали быть чем-то из ряда вон выходящим. Более того, современные требования к безопасности делают использование технологий распознавания номеров если не необходимым, то, по крайней мере, очень желательным. Установка системы распознавания позволяет контролировать присутствие и перемещение транспортных средств на территории любого размера, а создание видеоархива дает возможность быстро и эффективно находить нарушителей.
Аппаратно-программный комплекс GOALcity использует систему определения и распознавания автомобильных номерных знаков используя 2 алгоритма : стандартный (бесплатный) и высокоскоростной.
Высокоскоростные номера GOALcity
Для определения и распознавания номеров с высокоскоростным алгоритмом требуются довольно приличные аппаратные ресурсы. Ниже представлена таблица с рекомендуемыми характеристиками:
| Характеристики ПК для распознавания автономеров на базе GOALcity | |||||
| Разрешение камеры |
Количество камер |
Процессор |
Оперативная память |
Видеокарта | ОС |
|
FullHD 2Mp 25 к\с |
4 | Мин: Intel Core i7-2600K Рекомендуемый: Intel Core i7-3770K и выше |
4GB и выше | GeForce 210 и выше | Win 7 x64 или Win 10 x64 |
| 8 | Мин: Intel Xeon E5-2670 @ 2.60GHz Рекомендуемый: Intel Xeon E5-2690 @ 2.90GHz и выше |
8Gb и выше | GeForce 210 и выше | Windows Server 2008R2 x64 | |
| 16 | Мин: [Dual CPU] Intel Xeon E5-2670 @ 2.60GHz Рекомендуемый: [Dual CPU] Intel Xeon E5-2687W @ 3.10GHz и выше |
16Gb и выше | GeForce 210 и выше | Windows Server 2008R2 x64 | |
Алгоритм способен распознавать номера России и еще нескольких десятков стран, включая евросоюз.
Рекомендуем Вам ознакомиться с документом pdf Руководство по подбору, настройке и установке камер для фиксации автономеров (3.66 MB) в котором наиподробнейшим образом описана процедура выбора, установки и настройки камер для систем автоматической фиксации автомобильных номеров.
Стандартные (бесплатные) автономера GOALcity
На данный момент в Российской Федерации действует Государственный стандарт РФ ГОСТ Р 50577-93 «Знаки государственные регистрационные транспортных средств. Типы и основные размеры. Технические требования» (принят и введен в действие постановлением Госстандарта РФ от 29 июня 1993 г. N 165).
Система определения и распознавания автомобильных номеров производит поиск номера в кадре в следующем порядке:
- Локализация номера (номеров) в кадре
- Локализация символов в номере
- Распознавание символов
- Синтаксический анализ
Для локализации используются методы, опирающиеся на описание в ГОСТе Р 50577-93 внешнего вида номерного знака (цвета поля, окантовки и букв регистрационных знаков и т. д). Допускается незначительное отклонение параметров внешнего вида номерного знака, но не более ±5%.
Для локализации и распознавания символов используются как эталоны шрифты, указанные в ГОСТ Р50577-93 (ГОСТ 3489.2-71, ГОСТ3489.17-71). Система производит сравнение найденных символов с символами указанных шрифтов. Далее система по разработанным алгоритмам вычисляет достоверность определения символа. Система хранит массив номеров, определенных с любой достоверностью символов, но отображает и передает в интегрированные комплексы (GOALcity, Dossier, SLParking и др.) номера, определенные только с указанной в настройках "Автономера" достоверностью определения номера. Все номера, определенные ниже указанной достоверности, удаляются.
Допускается указывать до 100% достоверность определения символа. Однако стоит понимать, что система при этом будет искать символы и присваивать им определенную достоверность в диапазоне от 0 до 100%. Достоверность определения номера высчитывается исходя из общей достоверности суммы символов в номере, и, если она меньше заданного параметра в настройках, то система не будет отображать факт определения номера. То есть в окне камеры не будут отображаться рамка вокруг номера и символы номера. Также не будет отображаться номер в информационной строке.
Интегрированные приложения дополнительно могут запрашивать номера с необходимой им достоверностью.
Тактико-технические характеристики.
Распознавание российских (новых и старых) и зарубежных (страны СНГ, страны Евросоюза) однострочных номеров всех цветов.
- Одновременное распознавание до 20 номеров на кадре.
- Вычисление величины достоверности распознавания.
- Нахождение наилучшего кадра из последовательности кадров для одной машины.
- Форматы входного изображения: оттенки серого (8 бит на пиксель); формат YUV 420.
- Указание области поиска номера на кадре.
- Допустимый угол наклона изображения номера – до 15 градусов.
- Минимальная требуемая высота номера на кадре – 30 пикселей. соответственно минимальная ширина номера – 120 пикселей. Оптимальный размер - 40х160 пикселей.
В проведенном лабораторном исследовании использовалась камера с объективом М12, фокусным расстоянием объектива 1,7 мм, матрица камеры 1/3”, угол обзора по горизонтали 110 градусов.
В настройках «Автономера» были выставлены следующие настройки:
- Достоверность определения номера 90%
- Достоверность определения символа 100%
- Скорость определения номера 1 кадр в секунду
- Порог распознавания символа 100%
Система осуществляла полное распознавание символов номера и присваивала достоверность определения номера в пределах от 90 до 94%. Номер начинал считываться системой при указанных настройках и параметрах камеры с расстояния 2,5 метра. В лабораторных условиях при задании настройки "Достоверность определения номера" 85% номерной знак распознавался с расстояния 3,5м, при этом достоверность определения номера системой составляла от 86 до 88%.
При использовании другого оборудования (других камер, объективов) и других настроек, данное расстояние может быть значительно увеличено.
Оборудование и настройки подбираются и настраиваются индивидуально для каждого объекта.
Также необходимо учитывать, что в реальных условиях существует множество факторов, влияющих на величину достоверности определения номера системой. К таким факторам относятся:
- Неправильно настроенное оборудование,
- Грязный, плохо читаемый номер;
- Номерной знак, отличающийся от параметров, указанных в ГОСТ Р 50577-93, больше чем на ±5%;
- Встречная засветка камеры фарами автомобиля;
- Перекрытие номерного знака посторонними объектами;
- Расстояние, на котором высота номера в кадре менее 30 пикселей;
- Другие помехи природного или техногенного происхождения, влияющие на качество изображения.
Исходя из всех вышеперечисленных данных, можно с уверенностью утверждать, что вероятность распознавания автомобильного номера составляет 100% только в лабораторных условиях. Во всех конкретных случаях развертывания системы на реальных объектах данная величина будет другой, и будет меняться в зависимости от окружающих условий (времени суток, климатических условий и других факторов). Эта величина может быть определена только путем проведения специализированных технических испытаний на месте установки системы.
Для локализации и распознавания автомобильных номеров используются разработки и научные изыскания ООО "СпецЛаб", подтвержденные соответствующими сертификатами. Алгоритмы работы системы определения номеров являются коммерческой тайной.
Hardware 
