La videovigilancia moderna permite recopilar información sobre el flujo de tráfico de automóviles y peatones, y también proporciona varias capacidades de análisis de video.

Las funciones de determinar el número de visitantes, identificar personas se han vuelto demandadas entre las organizaciones privadas y los empresarios.

Echemos un vistazo más de cerca a la importante función de determinar las matrículas. Los sistemas de videovigilancia se pueden combinar con un sistema de control de acceso. La cámara de video determina el número y el sistema de análisis busca una coincidencia en la lista de números de la base de datos y, si está disponible, da permiso al sistema de control de acceso para ingresar al vehículo.

Al planificar la instalación de un sistema de videovigilancia, es necesario separar la tarea de determinar los números de la función de monitorear el transporte y los peatones. Las videocámaras para el reconocimiento de matrículas tienen restricciones en el lugar de instalación y también necesitan un ajuste especial. La cámara debe enfocarse solo en el área por donde pasan los vehículos. Por lo tanto, es mejor instalar cámaras con lente fija. Tienen la ventaja adicional del rendimiento de sensibilidad a la luz.

Resolucion de la camara

La alta resolución de la cámara no significa un desempeño de alta calidad de la tarea asignada de reconocimiento de matrículas. La resolución óptima calculada puede ofrecer resultados aún mejores. Cuanto mayor es la resolución, peor es la sensibilidad a la luz, y esto empeora la identificación de números en condiciones de poca luz.

Al calcular la resolución requerida, se utiliza la siguiente fórmula: (w / n) * p, donde w es el ancho de inspección de la placa de matrícula fija; n es el tamaño de la placa de matrícula; p es el ancho sugerido del número mostrado, medido en píxeles.

Consideremos el cálculo usando el siguiente ejemplo: el tamaño promedio de un letrero es de 0.52 m, el ancho del área controlada es de 3 my el tamaño recomendado generalmente se toma como 200 píxeles. Obtenemos la siguiente respuesta:

(w / n) * p = (3 / 0.52) * 200 = 1154 píxeles.

Se puede ver en el cálculo que una cámara con un formato de disparo HD estándar (1280 * 720 píxeles) sería una opción adecuada. Pero esto es cierto si la distancia desde la cámara al número es de 3-5 metros. Si la distancia es mayor, entonces la resolución de la cámara debe ser mayor. Si esta distancia excede los 20 m, entonces se requiere una cámara con lente varifocal. Le permitirá reducir el ángulo de visión, aumentando así el objeto fijo en la pantalla del monitor.

Características de las videocámaras para el reconocimiento de matrículas.

Debe tenerse en cuenta el tamaño de la propia matriz. Una matriz grande es más sensible a la luz. Para reconocer los números, la matriz debe tener al menos 1/3 de pulgada. Pero para una definición de números de alta calidad, se requiere una matriz de 1/2 "o más. Por ejemplo, una cámara IP con una matriz Sony IMX 185 de tamaño 1 / 1.8.

La característica de la luminosidad no es menos importante. Este indicador determina la lente de una cámara de video y se designa como el número F. Se caracteriza por la relación entre la distancia focal y el valor de apertura. El rendimiento de señal a ruido será mejor con una apertura más alta, ya que entra más luz en la matriz. Con un aumento en la relación de apertura, la cantidad de ruido digital también disminuye. La determinación de los números requiere un valor de apertura de F / 1.4 y superior.

Incluso las mejores cámaras son incapaces de detectar la matrícula de un automóvil en completa oscuridad. Por lo tanto, debe ocuparse de inmediato de la iluminación normal. La mayoría de las cámaras modernas tienen iluminación por infrarrojos, pero esta función te obliga a cambiar al modo blanco y negro. Con la iluminación de infrarrojos, la cámara se calienta adicionalmente, lo que puede provocar un sobrecalentamiento en la temporada de calor, y esto creará una interferencia innecesaria.

El número de fotogramas por segundo también es importante. Se recomiendan cámaras con una frecuencia de 25 fps. En áreas con baja velocidad de movimiento del flujo de tráfico, las cámaras de video se cambian al modo de 12 fps o menos. Esto le permite reducir la carga en el dispositivo para procesar mejor los volúmenes de información entrantes.

Colocación de la videocámara

Para obtener el resultado esperado, el equipo debe colocarse con estricto cumplimiento de todas las condiciones.

• En la imagen, la pendiente de la matrícula no debe ser superior a 5 ° a lo largo del eje x.
• El ángulo de dirección de la cámara debe ser de hasta 30 ° tanto horizontal como verticalmente.
• Para capturar 2 carriles, puede centrar la cámara entre ellos.
• La altura de la cámara debe estar entre 2 y 6 metros.
• Al instalar el dispositivo cerca de la barrera, debe tenerse en cuenta que crea una cierta área de alienación.
• Una vez instalada la cámara, es necesario verificar la aceptabilidad de la calidad del disparo por la noche. El modo de apertura se establece en "automático" con un nivel de 50.
• Para apagar los faros en un período oscuro, se requiere una cámara con una velocidad de obturación de 1/1000 o más.
• En ausencia de iluminación vial normal, configure la función día / noche en "auto". De lo contrario, la luz de fondo inteligente se establece en "encendida".
• La luz de fondo de BLC y WDR debe estar apagada.

Para fijar automáticamente las matrículas en la base de datos, necesita un programa especial para la cámara o PC que reconozca las matrículas. Ahora hay cámaras a la venta que reconocen las matrículas de los propios coches.

Echemos un vistazo más de cerca a las capacidades de una cámara IP para leer números.

Se puede utilizar para los siguientes propósitos:

• apertura automatizada de la barrera en la entrada al área controlada;
• Emisión automatizada de multas cuando el conductor viola las reglas en el área de cobertura de la cámara con reconocimiento de matrículas.
• para calcular automáticamente el costo del estacionamiento en función de los datos del vehículo.
• informando inmediatamente sobre la detección del coche deseado comparando su matrícula con la base de datos.

Todos estos procesos analíticos son realizados por el software interno en modo automático, o con configuraciones y funciones especificadas por el usuario, a través del software instalado en el servidor. Comenzando a trabajar con una cámara IP para el reconocimiento de matrículas, se recomienda que lea las instrucciones para instalar, configurar y operar el dispositivo. Una cámara de red para el reconocimiento de matrículas puede tener un factor de forma y un tipo de instalación diferentes. La selección debe basarse en los requisitos y condiciones actuales.

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Características de la cámara IP para el reconocimiento de matrículas

Antes de comprar una cámara IP con función de reconocimiento de números, lea sus especificaciones técnicas.

Lista de características técnicas:

• Parámetros de la fuente de alimentación.
• Tipo de software, facilidad de gestión.
• Clase de protección de cámara IP.
• Ángulo de visión.
• Permiso.
• Método de instalación y conexión.
• La velocidad del procesamiento de la información, búsqueda de coincidencias.
• La velocidad de disparo, grabación.
• Modo de temperatura de la cámara.
• Humedad del aire máxima permitida
• Calificación de la marca del fabricante en el mercado de sistemas de control y videovigilancia, reseñas de usuarios.
• Dimensiones, peso del dispositivo.
• Juego completo, disponibilidad de sujetadores necesarios para la instalación, instrucciones de funcionamiento.

Nuestros especialistas han verificado la compatibilidad de las cámaras presentadas en esta sección con el software Macroscop "Reconocimiento de matrículas". En combinación con este software, nuestras cámaras le brindarán un control constante sobre el área protegida, lo ayudarán a encontrar el automóvil adecuado y automatizarán una serie de procesos.

Después de elegir un dispositivo que cumpla con todos los requisitos, puede realizar un pedido rápidamente en el sitio web. Entregaremos una cámara de video con reconocimiento de matrícula al objeto deseado en Moscú lo antes posible.

Adicional: 2018-02-28 15:24:21

Los sistemas de videovigilancia modernos no solo se trata de recopilar una transmisión de video, sino también de una amplia gama de capacidades de análisis de video.

Funciones como el recuento de visitantes, el reconocimiento facial, el reconocimiento y la fijación de matrículas han ido más allá de los intereses y la jurisdicción de los servicios especiales para resolver los problemas comerciales diarios.

Detengámonos un poco más en una de las funciones de análisis de video exigidas: el reconocimiento de matrículas. A veces, el sistema de videovigilancia está integrado con el sistema de control de acceso: la cámara lee el número de automóvil, el sistema de análisis compara la imagen recibida con la lista de números de la base de datos y, cuando se encuentra una coincidencia, envía una confirmación ACS para pasar la coche.

Por separado, observamos que al diseñar un sistema de videovigilancia, es necesario separar las tareas de reconocimiento de matrículas y la función de reconocimiento (movimiento de equipos y peatones, ubicación de cámaras en función de las condiciones del área observada, etc.) . Existen restricciones de ubicación para una cámara diseñada para el reconocimiento de matrículas. Además, se requieren configuraciones especiales. El enfoque de la cámara debe dirigirse estrictamente al área destinada al paso de automóviles (en la mayoría de los casos es de 3-4 metros). Por lo tanto, se recomienda utilizar cámaras de lente fija. Además, suelen tener mejor sensibilidad a la luz que las lentes motorizadas.

¿Qué resolución es la mejor cámara para elegir?

Al resolver el problema designado de reconocimiento de matrículas, una alta resolución de una cámara de video puede dar un resultado peor en comparación con el calculado. Esto se debe al hecho de que las cámaras con un aumento de resolución deterioran la sensibilidad a la luz, lo que afecta negativamente al reconocimiento de matrículas por la noche.

Para el cálculo se utiliza la fórmula (w / n) * p:

donde w es el ancho de visualización en el área de la placa de matrícula (m),

n - tamaño de la placa de matrícula (m),

Si tomamos el ancho del área visualizada 3 m, el ancho promedio de la placa de matrícula 0.52 my el tamaño de imagen óptimo (en la práctica) 200 píxeles, obtenemos el siguiente cálculo:

(w / n) * p = (3 / 0.52) * 200 = 1154 píxeles.

El cálculo muestra que una cámara con resolución HD (1280 x 720 píxeles) es adecuada para nosotros.

Las cámaras para el sistema de reconocimiento deben tener ciertas características.

Debe tenerse en cuenta el tamaño físico de la matriz. Cuanto más grande es la matriz, más sensible a la luz es. El tamaño mínimo de la matriz para reconocer las placas de matrícula es de 1/3 de pulgada. Las matrices con un tamaño de 1/2 "o más se muestran mejor.

Figura 1. Comparación de imágenes obtenidas en la oscuridad y durante el día de cámaras con diferentes tamaños de matriz

Al elegir una cámara, también debe tener en cuenta el parámetro de apertura. Está determinado por la elección de la lente para la cámara y se indica como un número F, que está determinado por la relación entre la distancia focal y la apertura de apertura. Cuanto mayor sea la apertura, más luz caerá sobre la matriz de la cámara y la relación señal / ruido será, respectivamente, mayor. Habrá menos ruido digital en la propia imagen. Para el reconocimiento de matrículas, se requiere una lente con una apertura de al menos F / 1.4. Una lente con f / 1.3 será más rápida.

Tenga en cuenta que, sean cuales sean las características técnicas de la cámara, en ausencia total de iluminación, no obtendrá el resultado en forma de matrícula reconocida. En este sentido, inicialmente debe considerar la posibilidad de iluminación adicional. La gran mayoría de las cámaras ahora tienen iluminación IR, pero el uso de iluminación IR incorporada significa la necesidad de cambiar la cámara al modo blanco y negro. Además, el calor adicional generado por la luz infrarroja puede volverse innecesario en el verano, provocando un sobrecalentamiento y creando interferencias adicionales.

También prestemos atención a una característica de la cámara como la cantidad de fotogramas por segundo. Nosotros, como fabricante, recomendamos una cámara con una velocidad de fotogramas de 25 fps. Sin embargo, en la práctica, en aquellos objetos donde los automóviles se mueven a baja velocidad, las cámaras se cambian a 12 fps y menos, lo que elimina la carga del equipo necesario para procesar una serie de información.

Como ya hemos mencionado anteriormente, existen límites bastante rígidos para la colocación de una cámara de video, ir más allá de ellos conduce a un deterioro significativo en el resultado.

El ángulo de inclinación de la placa de matrícula no debe exceder los 5 ° con respecto al eje x en una versión bidimensional de la imagen.

Para capturar dos carriles, puede colocar la cámara de la siguiente manera:

La cámara debe colocarse a una altura de 2 a 6 metros. Al colocar sobre objetos con barrera, es necesario tener en cuenta que la propia barrera forma una determinada zona de exclusión.

Anastasia Shutkina
En relación con la creciente penetración de la videovigilancia en red en los sistemas de seguridad, surgió una discusión en la comunidad profesional acerca de qué cámaras son más adecuadas para reconocer matrículas: analógicas o IP. A juzgar por las publicaciones en los foros, incluso en sec.ru, hay suficientes expertos que creen que el uso de cámaras IP no es efectivo para esto. Intentamos comprender la situación con más detalle, para lo cual estudiamos varias publicaciones en los medios y realizamos entrevistas con expertos.

Baja sensibilidad: ¿El problema eterno de las cámaras IP?

Uno de los principales argumentos de los escépticos es que las cámaras IP requieren una iluminación de la escena mucho mayor para el reconocimiento de matrículas que las analógicas. Junto con la necesidad de usar un obturador electrónico "corto" (no más de 1/500 de segundo), creen, esto conducirá al hecho de que al anochecer y en la iluminación nocturna, el reconocimiento de la matrícula no será posible en absoluto. . Otra queja típica sobre las cámaras IP es la necesidad de proporcionar tráfico de transmisión a través de la red, es decir, encontrar un compromiso entre la relación de compresión y la precisión de los detalles de la imagen de renderizado.

Yu.L. Zarubin, director general de la empresa "Recognition Technologies" señala al respecto: “Creo que la mayoría de las cámaras IP no son aptas para el reconocimiento de matrículas, ya que presionan información sin considerar la necesidad de preservar los pequeños detalles. También hay un inconveniente más de las cámaras IP: es que se obtiene una cantidad bastante grande de información transmitida, porque se necesita una resolución casi completa para el reconocimiento. Hasta la fecha, todas las cámaras IP con las que me he encontrado son muy poco adecuadas para el reconocimiento de matrículas. En realidad, solo funcionan durante el día y en condiciones muy limitadas ".

Sin embargo, si miras de cerca, la situación es algo diferente. En primer lugar, es necesario separar dos situaciones diferentes: reconocimiento de matrículas en estacionamientos (la velocidad de movimiento no es alta y el nivel de iluminación suele ser suficiente para el funcionamiento de cámaras IP) y en carreteras (la velocidad de movimiento es alta , a menudo hay un flujo de tráfico denso y la iluminación no es demasiado grande). Parecería que es en esta última situación donde el uso de cámaras IP plantea los mayores interrogantes.

Vamos a dar la palabra Yu.V. Bukhtiyarov, director de la empresa ucraniana "Video Internet Technologies": “Hasta hace poco, el obstáculo más importante para el uso de cámaras de megapíxeles, típico no solo en el campo del reconocimiento de matrículas, sino en general en el control del tráfico, es la alta velocidad de los vehículos. Para evitar que las placas de matrícula y las imágenes de los propios coches se vean borrosas cuando se conduce a alta velocidad, debe establecer una velocidad de obturación electrónica alta. En consecuencia, la sensibilidad se reduce en aproximadamente un orden de magnitud en comparación con el tiempo de acumulación estándar, que suele estar en el rango de 1 / 50-1 / 60 segundos para las cámaras de megapíxeles. Sin embargo, recientemente, con la llegada de matrices más sensibles con una mejor relación señal-ruido, los desarrolladores de cámaras de televisión de megapíxeles han dado un notable paso adelante, además, tienen modelos con un filtro IR móvil en sus líneas, tras lo cual estas cámaras se volvieron adecuadas para su uso en sistemas 24/7. Observación con el uso de iluminación IR ".

De hecho, la idea de que sin iluminación adicional durante la noche, las cámaras analógicas pueden hacer frente con confianza al reconocimiento tampoco es del todo cierta. Al menos la mayoría de los fabricantes de módulos de reconocimiento de matrículas recomiendan encarecidamente el uso de iluminación adicional: iluminadores de infrarrojos pulsados ​​de haz estrecho. El ángulo de incidencia de la luz en tales proyectores, por regla general, permite iluminar el área del objeto de videovigilancia con una cámara. Por lo tanto, el esquema para construir el sistema de reconocimiento es el siguiente: 1 carril = 1 cámara + 1 proyector de infrarrojos Sin embargo, con un enfoque tan competente, las cámaras IP funcionarán perfectamente. Y la sensibilidad de las cámaras de red (especialmente con matrices CCD, no CMOS) es solo ligeramente inferior a las analógicas. Entonces, desde este punto de vista, las cámaras IP seleccionadas correctamente no son peores que las analógicas.

M.V. Rutskov, director general de Megapixel, señala:“Primero, hagamos un comentario sobre los términos. El concepto de cámara IP es bastante amplio. Si hablamos de nuestra industria, entonces se trata principalmente de cámaras con sensores CMOS en color, con compresión integrada y salida FastEthernet. Entonces, si hablamos específicamente de su uso, la respuesta es negativa, este tipo de cámaras no se pueden utilizar para reconocer matrículas. Las cámaras IP basadas en sensores CMOS tienen baja sensibilidad y en realidad no funcionan en la oscuridad. Las cámaras analógicas son más sensibles, pero de resolución inferior. Tales cámaras, por ejemplo, tienen un ancho de captura efectivo de no más de 2 metros, lo que no es suficiente para resolver los problemas de la policía de tránsito. Por lo tanto, si hablamos de carreras "estrechas": escalas, estacionamientos, puntos de control, entonces las cámaras analógicas tienen una ventaja. Si tenemos en cuenta las tareas de la policía de tráfico - pasajes "anchos", entonces la situación se salvará solo con cámaras en blanco y negro de megapíxeles de visión artificial - no hay compresión y alta sensibilidad debido al uso de CCD- sensores ".

Ventajas de utilizar cámaras IP.

Entonces, ahora hablemos de las ventajas de usar cámaras IP. En primer lugar, funcionan sin estar atadas a hardware, mientras que las cámaras analógicas requieren una grabadora o, al menos, un servidor de video cercano, lo que no es difícil de entender cuán problemático puede ser esto en una ruta larga.

Vamos a dar la palabra SI. Gorbanev, director técnico de ITV:

“Ahora cada vez más personas están comenzando a utilizar cámaras IP para el reconocimiento de matrículas, porque es muy conveniente que te permitan obtener una imagen con una alta resolución de megapíxeles, con la que puedes bloquear varios carriles a la vez. Las ventajas indudables de las cámaras IP incluyen la facilidad de instalación: la red es más fácil de conectar que, por ejemplo, el mismo cable coaxial., Incluso puede usar Wi-Fi, Además, hay cámaras IP que usan la interfaz POE, es decir, energía suministrarles por separado sin necesidad "

Una propiedad importante de las cámaras IP es la facilidad para expandir el sistema: simplemente se crean para construir fácilmente sistemas de videovigilancia distribuidos escalables. Su amplia gama de configuraciones remotas le permite obtener la máxima calidad de imagen en condiciones externas cambiantes, y la ausencia de conversión de doble señal (inherente a la situación con cámaras analógicas) aumenta la velocidad de operación.

R.V. Streltsov, director general de la empresa Navikom, señala:

“Las cámaras IP actualmente tienen mucho éxito en resolver el problema del reconocimiento de matrículas. Sus principales ventajas son la facilidad de instalación y la alta calidad de la imagen resultante, y la principal desventaja es una sensibilidad a la luz relativamente baja ".

Además, las cámaras IP permiten el uso de escaneo progresivo, así como un fácil control de la compresión de la señal, lo que ahorra espacio en los medios digitales. Y, por supuesto, es muy importante que, como se señaló anteriormente M.V. Rutskov, permiten resolver el problema de los carriles de tráfico "superpuestos". A este respecto Yu.V. Bukhtiyarov notas:

“El uso de cámaras de megapíxeles para el reconocimiento de matrículas nos permite resolver un problema técnico importante, que es el siguiente. La resolución de las cámaras de televisión analógicas utilizadas en los sistemas de reconocimiento de matrículas es apenas suficiente para capturar matrículas en un solo carril de tráfico. Por tanto, si un coche pasa por dos carriles a la vez, su matrícula quedará "cortada" en las imágenes recibidas de dos cámaras de televisión dirigidas a estos carriles. Para evitar tal situación, los instaladores instalan cámaras de televisión analógicas de modo que los bordes de su campo de visión se superpongan al campo de visión de las cámaras de televisión vecinas. Obviamente, esto conduce a un aumento en el costo del proyecto. Las cámaras de megapíxeles facilitan la solución de este problema con un solo dispositivo ".

Así, el uso de cámaras IP para sistemas de reconocimiento de matrículas no solo es legítimo, sino que también permite obtener muchas ventajas adicionales que son difíciles de lograr para sus “hermanos” analógicos.

Reconocimiento de matrículas: ¿qué cámaras son el futuro?

SI. Gorbanev:“Me parece que las cámaras de red dominarán las cámaras analógicas; esta es una evolución que no se puede evitar. Por el momento, por supuesto, hay cámaras analógicas que, en algunas características, superan en un orden de magnitud a las cámaras de red, por ejemplo, en sensibilidad, por lo tanto, hasta donde yo sé por experiencia personal, suelen utilizar iluminación IR para que al anochecer, el número es más visible y más fácil de reconocer. Sin embargo, las tecnologías no se detienen, sino que se desarrollan y creo que, en última instancia, las cámaras IP sin duda liderarán. Hasta que llegue algo y a cambio de ellos ... ”.

R.V. Streltsov:“En cualquier caso, el futuro está claramente en las cámaras IP, ya que la tecnología no se detiene. Lo principal al utilizar cámaras de red es garantizar la instalación, el ángulo de visión y el funcionamiento correctos del obturador electrónico con el objetivo, así como la compensación de la luz de fondo ".

Yu.L. Zarubin:"Creo que llegará el momento en que las cámaras de red enfrentarán el desafío de trabajar de noche".

AV. Pimenov, jefe del departamento de relaciones públicas, empresa ELVIS:“Tarde o temprano, todo cambiará a IP. Por supuesto, la seguridad es una industria en la que los cambios son bastante difíciles, existen todo tipo de listas y regulaciones sobre el uso de tal o cual equipo. Por lo tanto, el futuro cercano todavía pertenece a lo analógico, y en el futuro, por supuesto, las cámaras IP reemplazarán por completo a las analógicas ".

AV. Korobkov, director de desarrollo de la empresa de desarrollo MACROSCOP:

“Inicialmente confiamos en las cámaras IP. En realidad, nuestros productos se centran solo en ellos. Nuestra experiencia ha demostrado que con la selección correcta de los componentes del sistema, la instalación y la configuración, pueden reconocer de manera confiable las placas de matrícula a una velocidad de hasta 150 km / h. Al mismo tiempo, la construcción y modernización de sistemas en cámaras IP es mucho más rápida y sencilla que en las analógicas, por lo que estamos seguros de que el futuro definitivamente está en las cámaras IP ”.

Aplicación de cámaras IP para reconocimiento de matrículas: un ejemplo de implementación.

Como vimos anteriormente, aunque casi todos los expertos coinciden en que las cámaras IP son el futuro, muchos todavía creen que hoy en día apenas son preferibles a las analógicas. Sin embargo, a pesar de esto, los desarrolladores de Perm han agregado recientemente un módulo de reconocimiento de matrículas a su SOFTWARE MACROSCOPIO- el único que no funciona con cámaras analógicas en absoluto. Los contactamos y recibimos material sobre cómo funciona este módulo.

El módulo proporciona la siguiente funcionalidad:

• Reconocimiento de placas de matrícula de vehículos en movimiento con almacenamiento de información sobre hora, fecha, número de vehículo, así como enlaces al cuadro de video correspondiente en el archivo.
• Interceptación por el número de vehículos ingresados ​​en el índice de tarjetas en tiempo real.
• Trabaje con el índice de tarjetas integrado de números de automóviles, que le permite agregar y editar números, ingresar información adicional sobre vehículos, generar listas de interceptación y / o listas de información.
• Busque un vehículo en el archivo por hora, fecha, número de automóvil e información adicional en el índice de tarjetas.

El módulo le permite:

• Procese el flujo de video a una velocidad de 6 y 25 cuadros por segundo.
• Reconozca las placas de matrícula con un ángulo de inclinación vertical de la cámara de video de hasta 40 ° y un ángulo de desviación horizontal de hasta 30 °, así como con un ángulo de balanceo de la placa de matrícula estatal en relación con el plano de hasta 10 °.
• Reconozca tipos estándar de números correspondientes a los estándares de Rusia, Ucrania, URSS, Bielorrusia e Italia, así como números inversos, diplomáticos y policiales.
• Utilice un detector de movimiento para reducir los costos computacionales al identificar una matrícula.
• Establezca áreas de búsqueda separadas para reducir los costos computacionales al identificar un número.
• Reconozca matrículas a velocidades de vehículos de hasta 150 km / h.
• Reconoce hasta 10 números diferentes al mismo tiempo.

Demostremos cómo todas estas posibilidades se implementan en la práctica. Se utiliza una ventana especial para configurar el funcionamiento del módulo (Fig. 1).

Fig 1. Configuración del módulo de reconocimiento de matrículas

Primero, debe seleccionar uno de los dos modos de operación: "Estacionamiento" (6 fps) se usa a baja velocidad de tráfico y "Carretera" (25 fps) para movimientos rápidos (por ejemplo, una calle o autopista).

Para habilitar la búsqueda y el reconocimiento en un ángulo de balanceo de la placa de matrícula estatal con respecto al plano de la calzada hasta 10 °, basta con activar la opción "Buscar números no horizontales". Para buscar números inversos (por ejemplo, números policiales o militares), hay una opción especial "Buscar números inversos".

El parámetro ajustable "Umbral de confianza" le permite cambiar la calidad del reconocimiento de matrículas en porcentaje. Los números, cuya calidad estará por debajo del valor especificado del umbral, se descartarán automáticamente. Otro parámetro "Número de caracteres no reconocidos" le permite descartar automáticamente los números en los que el número de caracteres no reconocidos es mayor que el especificado.

Los parámetros "Tamaño mínimo de la placa de matrícula" y "Tamaño máximo de la placa de matrícula": establecen el tamaño mínimo y máximo de la placa de matrícula como un porcentaje del marco. También se pueden establecer de forma interactiva en la imagen de la cámara, estirando el área rectangular para que el número de automóvil esté dentro de esta área (Fig. 2).

Fig 2. Configuración del tamaño de número mínimo

En la medida en minimización de recursos informáticos con alta calidad del resultado, es la "identidad corporativa" de MACROSCOP y todo se ha hecho en el módulo de reconocimiento de matrículas para optimizar el funcionamiento del sistema.

En primer lugar, es la capacidad de establecer zonas de búsqueda separadas (Fig.3); siempre puede haber una parte del marco en la que no sea posible la aparición de placas de matrícula (por ejemplo, al borde de la carretera, acera, etc.). Si no se especifican las zonas de búsqueda, se analizará el cuadro completo, como es habitual en muchos otros sistemas.

Fig 3. Configuración de zonas de búsqueda

La configuración "Usar escala automática" reduce los costos computacionales cuando el tamaño horizontal de la placa de matrícula es de más de 120 píxeles. (Esta situación surge cuando se usa una cámara con una resolución de más de 1Mpix para monitorear un carril y, como resultado, el tamaño de los números resulta ser demasiado grande).

Para los mismos propósitos, también se utiliza la configuración "Usar detector de movimiento". Cuando está habilitada, solo se analizarán aquellos marcos y zonas donde haya movimiento.

Es importante tener en cuenta que la base de datos del sistema puede funcionar en dos modos:

• "Local": si el índice de tarjetas lo utiliza un servidor del sistema y debe estar ubicado en el mismo servidor donde se realiza el reconocimiento de matrículas.
• "Remoto": si el archivador lo utilizan varios servidores y está ubicado en un servidor específico de la red. Debe especificar la dirección del servidor en la red y el puerto en el que se encuentra, el nombre de usuario y la contraseña del usuario.

Fig 4. Ventana "Reconocimiento de matrículas"

Para monitorear en tiempo real y ver el archivo en el cliente, existe la ventana de Reconocimiento de matrículas (Fig. 4), que incluye tres pestañas: Monitoreo, Archivo y Archivo de tarjeta.

La pestaña "Monitoreo" (se muestra en la figura anterior) está diseñada para ver los eventos de detección de matrículas en tiempo real. En la parte inferior derecha de la pestaña hay una lista de eventos de detección de matrículas.

El marco correspondiente al evento seleccionado se muestra en la parte superior izquierda de la pestaña. En la parte superior del cuadro, se muestran el nombre del canal, la hora y la fecha correspondientes a este cuadro. Una línea naranja en la imagen resalta el vehículo cuyo número de matrícula ha sido reconocido. Se muestra una imagen ampliada de la matrícula reconocida en la esquina inferior izquierda del marco. En la parte inferior izquierda de la ventana hay información adicional, a la derecha de la información adicional hay botones "Ir al índice de tarjetas" y "Agregar al índice de tarjetas".

El panel de filtrado se encuentra encima de la lista en la parte superior derecha. Con su ayuda, puede filtrar los datos que se muestran en la lista de eventos de detección de matrículas. El panel "Filtrado" le permite establecer los siguientes parámetros de filtrado:

• Número de coche;
• Apellido del propietario;
• El grupo al que pertenece el número de automóvil;
• El canal en el que se encontró el número;
• Información adicional;
• Velocidad;
• Color del coche;

La pestaña "Archivo" está diseñada para ver y buscar en el archivo de eventos de detección de matrículas. La funcionalidad de esta pestaña es similar a la pestaña "Observación". La diferencia es que los eventos en la lista de números son el resultado de una solicitud del archivo principal.

La pestaña "Índice de tarjetas" (Fig. 5) para trabajar con un índice de tarjetas de matrículas, le permite administrar grupos y listas de interceptación, agregar, editar, eliminar matrículas e información relacionada con ellas.

Fig. 5 La pestaña "Índice de tarjetas"

Fig.6 Ventana "Gestión de grupos"

Para agregar un grupo a la intercepción, simplemente marque la casilla "Interceptar autos de este grupo". También puede habilitar el modo para mostrar números directamente en la imagen del canal deseado; se muestra en la Fig.7

Fig.7 Modo para mostrar números directamente en la imagen

Cuando seleccione la opción "Mostrar todos los números" - se mostrarán todos los números detectados (en verde) y los números agregados a la intercepción (en rojo), y "Mostrar los números agregados a la intercepción" - solo se mostrarán los números agregados a la intercepción. desplegado.

Según los desarrolladores del módulo descrito, su experiencia práctica ha demostrado que las cámaras IP hacen un excelente trabajo en el reconocimiento de números, sin embargo, la iluminación por infrarrojos para la noche sigue siendo deseable.

Las tecnologías para el reconocimiento de software de matrículas y rostros de personas son cada vez más solicitadas. Por ejemplo, el reconocimiento automático de matrículas se puede utilizar como un componente de un sistema de control de acceso, para organizar los sistemas de facturación para el estacionamiento de pago, automatizar la admisión de automóviles o para recopilar información estadística (visitas repetidas a un centro comercial o un lavado de autos, por ejemplo). . Todo esto está dentro del poder del software inteligente moderno. ¿Qué se necesita para implementar tal sistema? En principio, no tantos: cámaras de video que cumplen ciertos requisitos y el módulo de software inteligente correspondiente. Por ejemplo, software o más presupuestario

En este artículo, le diremos cómo elegir la cámara de video digital adecuada capaz de generar imágenes de video de alta calidad adecuadas para las tareas de reconocimiento de matrículas por software.

Permiso

Hasta hace unos años, el tamaño de una matrícula en la pantalla se medía en% del ancho del marco. Todas las cámaras eran analógicas y su resolución era constante. Ahora, cuando las matrices pueden tener una resolución de 0.5 a 12MP, los valores relativos no se aplican y el ancho requerido de la placa de matrícula se mide en píxeles.

Como regla general, la especificación para el software de reconocimiento de matrículas especifica los requisitos para el ancho de la matrícula en la pantalla, suficiente para un reconocimiento confiable. Entonces, por ejemplo, el módulo de software AutoTrassir requiere un ancho de 120 píxeles y NumberOK - 80 píxeles. Las diferencias en los requisitos se explican tanto por los matices de los algoritmos de reconocimiento como por el nivel aceptable de fiabilidad adoptado por el desarrollador. Por experiencia personal, se puede notar que AutoTrassir es más exigente y "caprichoso" en cuanto a la elección de equipos, lentes y la correcta instalación de la cámara. Pero, si se recuerda, muestra resultados consistentemente confiables y depende poco de las condiciones climáticas.

Para una mayor fiabilidad, puede recomendar centrarse en el valor del ancho de la placa de matrícula de 150 píxeles. Y si recordamos que el ancho de la placa de matrícula de acuerdo con GOST es de medio metro (520 mm para ser precisos), llegamos a la resolución requerida de 300 puntos por metro.

La resolución lineal de píxeles por metro depende del ángulo de visión y la resolución de la matriz de la cámara. Puedes calcularlo usando la fórmula:

R lin- resolución lineal, píxeles por metro

Rh- resolución horizontal de la cámara (por ejemplo,Rh =1080)

𝛼 - ángulo de visión de la cámara

L- distancia de la cámara al objeto

También puede utilizar nuestra calculadora en línea en la página del producto que le interesa, en la pestaña "Qué veré".

A continuación se muestran (por ejemplo) varias opciones para cámaras de videovigilancia IP, que indican la distancia máxima desde la que es posible el reconocimiento de matrículas (ancho de matrícula 150 píxeles). Tenga en cuenta que para las cámaras con lentes varifocales, se utilizó la distancia focal máxima en el cálculo.

	Longitud focal	resolucion horizontal	Max. distancia, m	Max. ancho de vista, m
		1920 píxeles
		1280 ppp
		2688 ppp
		2048 ppp
		2048 ppp

Es importante comprender que las cámaras de mayor resolución pueden monitorear áreas más amplias, por lo que se requieren menos áreas por área. En este caso, la resolución lineal permanece dentro de los requisitos de identificación. Este hecho hace que sea económicamente viable utilizar cámaras de alta definición en muchas situaciones.

Sensibilidad a la luz y velocidad de obturación

Para un reconocimiento seguro de las matrículas de los automóviles, la cámara debe tener una buena sensibilidad a la luz y la capacidad de ajustar manualmente la velocidad del obturador (velocidad del obturador o simplemente velocidad del obturador). Este requisito es extremadamente importante cuando se construyen sistemas para reconocer las matrículas de los automóviles que se mueven a alta velocidad. Para automóviles que se mueven a velocidades de hasta 30 km / h (es decir, proyectos que, por regla general, implementamos para nuestros clientes: asentamientos de cabañas, complejos residenciales, estacionamientos de centros comerciales, varias áreas cerradas), este requisito es menos importante, pero No se puede subestimar, porque para lograr un reconocimiento de alta calidad, la cámara debe tomar al menos diez cuadros con un número legible.
Por lo tanto, por ejemplo, para reconocer una matrícula que se mueve a una velocidad de 30 km / h en un ángulo de instalación de la cámara de hasta 10 grados con respecto al eje de movimiento, la velocidad de obturación debe ser de aproximadamente 1/200 de segundo. . Para muchas cámaras económicas, dicha exposición incluso durante el día con tiempo nublado puede ser insuficiente y la imagen resultará oscura y / o ruidosa. Por lo tanto, vale la pena prestar mucha atención al tamaño de la matriz y su calidad. Idealmente, utilice una cámara CCD dedicada en blanco y negro. Sin embargo, su precio es altísimo y la resolución no suele ser superior a 1 megapíxel, lo que impone serias restricciones a su aplicabilidad.
En general, no se debe perseguir la alta resolución a menos que existan razones objetivas para ello. Las cámaras de resolución ultra alta relativamente económicas (4MP, 5MP y superiores) se construyen en matrices de 1/3, 1 / 2.8 y, con menos frecuencia, 1 / 2.5 pulgadas. Las cámaras con resolución de 1.3 y 2MP tienen el mismo tamaño de matriz. Como resultado, el tamaño de cada elemento fotosensible en una cámara de 1.3MP es notablemente más grande que en una cámara de 5MP, y cuanto mayor es el tamaño, más luz puede recolectar cada elemento fotosensible. Es por eso que las cámaras IP recomendadas por nosotros para tareas de reconocimiento de números rara vez tienen una resolución de más de 2MP.

Amplio rango dinámico (WDR), compensación de luz de fondo

El rango dinámico de una cámara determina la relación entre la intensidad de luz máxima y mínima que su sensor normalmente puede capturar. En otras palabras, es la capacidad de la cámara para transmitir áreas de la imagen tanto iluminadas como oscuras al mismo tiempo sin distorsión ni pérdida. Este parámetro es muy importante para el reconocimiento automático de matrículas, porque Ayuda a combatir los faros de la cámara. Sin embargo, incluso las cámaras WDR de 140 dB más avanzadas no siempre pueden hacer frente a una iluminación de alto contraste. En este caso, se instala iluminación adicional de luz visible u operando en el rango IR, iluminando la zona en la que se reconoce la matrícula.

Profundidad de campo

La profundidad de campo, o, completamente, la profundidad de campo del espacio de la imagen (DOF) es el rango de distancias en las que los objetos se perciben como nítidos.

Este parámetro está determinado por la distancia focal, la apertura y la distancia al sujeto. Cuanto más profunda sea la profundidad de campo, mayor será el área de enfoque y más oportunidades de "capturar" una cantidad suficiente de tomas claras de un automóvil en movimiento.

Quizás, la apertura de la lente tiene la mayor influencia en la profundidad de campo. Cuanto menor sea la apertura, mayor será la profundidad de campo, mayor, menor será la profundidad de campo. Todas las cámaras que recomendamos para el reconocimiento de matrículas pueden adaptarse a las condiciones cambiantes de iluminación cambiando automáticamente la apertura. Se recomienda ajustar el enfoque de dichas cámaras a la máxima apertura abierta, cuando la profundidad de campo es mínima.

Cuanto mayor sea la distancia de la cámara al objeto, mayor será la profundidad de campo, por lo que no intente colocar la cámara lo más cerca posible de la zona de reconocimiento. Por otro lado, cuanto mayor sea la distancia focal, menor será la profundidad de campo. En nuestra práctica, la distancia óptima desde la cámara a los EE. UU. Está dentro del rango de 6 a 10 metros. Aunque el reconocimiento no es imposible desde una distancia de 100 metros.

Distorsión

Muchos objetivos distorsionan ligeramente la imagen. La más común es la distorsión de la imagen denominada "barril". Esto se debe al aumento, que es mayor en el centro y menor en los bordes, lo que hace que el objeto cambie de tamaño. Entonces, si el mismo objeto cae en el centro de la imagen y en su borde, sus dimensiones en el borde parecerán más pequeñas. Esto puede afectar la capacidad de identificación.

Cuanto más corta sea la distancia focal, más notoria puede ser la distorsión. Por lo tanto, no es deseable utilizar cámaras con lentes gran angular (menos de 4 mm) para la identificación.

Reproducción de ruido y color

Cuanto menos ruido y más precisa sea la reproducción del color, mejor para la identificación. Por lo tanto, se recomienda prestar atención a parámetros como la iluminación mínima de la cámara, así como la presencia de funciones de reducción de ruido.
La cancelación de ruido es especialmente importante en condiciones de poca luz, cuando los sensores de la cámara son "ruidosos", lo que dificulta la identificación. Debe entenderse que, en muchos casos, la reducción de ruido y otros "aparatos" electrónicos no pueden hacer frente, y debe proporcionar un nivel suficiente de iluminación en el objeto.

Comprimir video

Las cámaras IP modernas transmiten una señal de video comprimida, y si no hay movimiento en el marco o es mínimo, el tráfico será pequeño. Si el tráfico en el marco es intenso, aumentará. Por lo tanto, si se establece una velocidad de bits constante en la configuración de la cámara, la imagen será adecuada para la identificación en ausencia de movimiento, pero inadecuada, con mucho movimiento en el marco.
Para la identificación, se recomienda configurar la tasa de bits variable con el nivel de calidad más alto. En este caso, se proporcionará la calidad de imagen deseada.

Matriz: CMOS de barrido progresivo de 1 / 2,8 " Hardware WDR 140dB Lente: 2.8-12 mm Características: la cámara es interna, para la instalación en exteriores se necesita una carcasa térmica. Lente no incluida y vendida por separado
Max. Resolución: 1.3MP, 1280 x 960 píxeles WDR de hardware Lente: 2.8-12 mm
Cámara de red de 2 MP para exteriores AXIS P1365-E con WDR y Lightfinder Matriz: CMOS de barrido progresivo de 1 / 2,8 " Max. Resolución: 2MP, 1920 x 1080 píxeles WDR de hardware Tecnología Lightfinder Lente: 2.8-8 mm @ F1.3 Características: alta sensibilidad, enfoque automático
Dahua IPC-HF8301E Utlra WDR 120dB, Ultra 3DNR Matriz: CMOS de barrido progresivo de 1/3 " Max. Resolución: 3MP, 2048x1536 píxeles WDR de hardware Lente: 2.8-12 mm Características: la cámara es interna, para la instalación en exteriores se necesita una carcasa térmica. Lente no incluida y vendida por separado
Matriz: CMOS de barrido progresivo de 1/3 " Max. Resolución: 1.3MP, 1280x960 píxeles Lente: 2.8 - 8 mm (F1.2) Características: alta sensibilidad, enfoque automático