Nykyaikainen videovalvonta mahdollistaa tiedon keräämisen autojen ja jalankulkijoiden liikennevirrasta ja tarjoaa myös erilaisia ​​videoanalytiikkaominaisuuksia.

Kävijämäärän ja henkilöiden tunnistamisen toiminnot ovat tulleet kysytyiksi yksityisten organisaatioiden ja yrittäjien keskuudessa.

Katsotaanpa tarkemmin rekisterikilpien tunnistamisen tärkeää tehtävää. Videovalvontajärjestelmät voidaan yhdistää kulunvalvontajärjestelmään. Videokamera määrittää numeron, ja analytiikkajärjestelmä etsii vastaavuutta tietokantanumeroiden luettelosta ja antaa kulunvalvontajärjestelmälle luvan päästä ajoneuvoon, jos se on saatavilla.

Videovalvontajärjestelmän asennusta suunniteltaessa on tarpeen erottaa lukumäärien määritystehtävä liikenteen ja jalankulkijoiden valvonnan toiminnasta. Rekisterikilven tunnistukseen tarkoitetuissa videokameroissa on asennuspaikkaa koskevia rajoituksia, ja ne vaativat myös erikoissäätöä. Kameran tulee keskittyä vain alueelle, jossa ajoneuvot ohittavat. Siksi on parempi asentaa kamerat kiinteällä linssillä. Niiden lisäetu on valoherkkyys.

Kameran resoluutio

Kameran korkea resoluutio ei tarkoita sille määrätyn rekisterikilven tunnistuksen laadukasta suoritusta. Laskettu optimaalinen resoluutio voi antaa vielä paremman tuloksen. Mitä suurempi tarkkuus, sitä huonompi valoherkkyys, ja tämä huonontaa numeroiden tunnistamista huonoissa valaistusolosuhteissa.

Vaadittua resoluutiota laskettaessa käytetään seuraavaa kaavaa: (w / n) * p, missä w on kiinteän rekisterikilven tarkastusleveys; n on rekisterikilven koko; p on näytettävän luvun ehdotettu leveys pikseleinä mitattuna.

Tarkastellaan laskentaa seuraavan esimerkin avulla: kyltin keskikoko on 0,52 m, valvotun alueen leveys on 3 m ja suositeltu koko on yleensä 200 pikseliä. Saamme seuraavan vastauksen:

(w / n) * p = (3 / 0,52) * 200 = 1154 pikseliä.

Laskelmasta voidaan nähdä, että normaali HD-kuvausformaatilla (1280 * 720 pikseliä) varustettu kamera olisi sopiva vaihtoehto. Mutta tämä on totta, jos etäisyys kamerasta numeroon on 3-5 metriä. Jos etäisyys on suurempi, kameran resoluution on oltava suurempi. Jos tämä etäisyys ylittää 20 m, tarvitaan kamera, jossa on varifocal-objektiivi. Sen avulla voit kaventaa katselukulmaa, mikä lisää kiinteää kohdetta näytön näytöllä.

Videokameroiden ominaisuudet rekisterikilven tunnistusta varten

Itse matriisin koko on otettava huomioon. Suurella matriisilla on suurempi valoherkkyys. Numeroiden tunnistamiseksi matriisin on oltava vähintään 1/3 tuumaa. Mutta laadukkaaseen lukumäärittelyyn tarvitaan 1/2" ja enemmän matriisi. Esimerkiksi IP-kamera, jossa on Sony IMX 185 1 / 1.8 -matriisi.

Valon ominaisuus on yhtä tärkeä. Tämä osoitin määrittää kameran linssin ja sitä kutsutaan F-numeroksi, jota kuvaa polttovälin suhde aukon arvoon. Signaali-kohina-suorituskyky on parempi suuremmilla aukoilla, koska enemmän valoa pääsee matriisiin. Aukkosuhteen kasvaessa myös digitaalisen kohinan määrä vähenee. Lukujen määrittäminen edellyttää aukon arvoa F / 1,4 tai enemmän.

Parhaatkaan kamerat eivät pysty havaitsemaan auton rekisterikilpeä täydessä pimeydessä. Siksi sinun on välittömästi huolehdittava normaalista valaistuksesta. Useimmissa nykyaikaisissa kameroissa on IR-valaistus, mutta tämä ominaisuus pakottaa sinut siirtymään mustavalkotilaan. IR-valaistuksella kameran ylikuumeneminen tapahtuu, mikä voi aiheuttaa ylikuumenemista kuumana vuodenaikana, mikä aiheuttaa tarpeettomia häiriöitä.

Myös ruutujen määrällä sekunnissa on merkitystä. Suosittelemme kameroita, joiden taajuus on 25 fps. Alueilla, joilla liikennevirran nopeus on alhainen, videokamerat kytketään 12 fps tai pienempään tilaan. Näin voit vähentää laitteen kuormitusta, jotta voit paremmin käsitellä saapuvia tietomääriä.

Videokameran sijoittaminen

Odotetun tuloksen saavuttamiseksi laitteet on sijoitettava kaikkia ehtoja tarkasti noudattaen

• Kuvassa rekisterikilven kaltevuus ei saa olla yli 5° x-akselia pitkin.
• Kameran suuntakulman tulee olla enintään 30° sekä vaaka- että pystysuunnassa.
• Voit tallentaa 2 kaistaa keskittämällä kameran niiden väliin.
• Kameran korkeuden tulee olla 2-6 metriä.
• Asennettaessa laitetta esteen lähelle on pidettävä mielessä, että se luo tietyn vieraantumisalueen.
• Kameran asentamisen jälkeen on tarpeen tarkistaa yökuvauksen laadun hyväksyttävyys. Aukkotilaksi on asetettu "auto" tasolle 50.
• Ajovalojen sammuttamiseen pimeällä aikavälillä tarvitaan kamera, jonka suljinnopeus on 1/1000 tai enemmän.
• Jos normaalia tievalaistusta ei ole, aseta päivä/yö-toiminto asentoon "auto". Muussa tapauksessa älykäs taustavalo on asetettu päälle.
• BLC- ja WDR-taustavalon on oltava pois päältä.

Jotta rekisterikilvet voidaan korjata automaattisesti tietokannassa, tarvitset kameralle tai PC:lle erikoisohjelman, joka tunnistaa rekisterikilvet. Nyt myynnissä on kameroita, jotka tunnistavat itse autojen rekisterikilvet.

Katsotaanpa tarkemmin IP-kameran kykyä lukea numeroita.

Sitä voidaan käyttää seuraaviin tarkoituksiin:

• esteen automaattinen avaaminen valvotun alueen sisäänkäynnissä;
• automaattinen sakkojen myöntäminen, kun kuljettaja rikkoo sääntöjä rekisterikilven tunnistuksen kameran peittoalueella.
• laskea pysäköintikustannukset automaattisesti ajoneuvotietojen perusteella.
• ilmoittaa välittömästi halutun auton löydöstä vertaamalla sen rekisterikilpeä tietokantaan.

Kaikki nämä analyyttiset prosessit suoritetaan sisäisellä ohjelmistolla automaattitilassa tai käyttäjän asetuksilla ja määritetyillä toiminnoilla palvelimelle asennetun ohjelmiston kautta. Kun aloitat työskentelyn IP-kameran kanssa rekisterikilven tunnistusta varten, on suositeltavaa lukea laitteen asennus-, konfigurointi- ja käyttöohjeet. Rekisterikilven tunnistamiseen tarkoitetulla verkkokameralla voi olla eri muoto ja asennustapa. Valinnan tulee perustua nykyisiin vaatimuksiin ja olosuhteisiin.

Tarjoamme IP-kameroiden ostamista rekisterikilven tunnistamiseen 3000 ruplan hintaan verkkokaupastamme. Kaikki tarvittava tieto laitteesta löytyy sivustolta.

IP-kameran ominaisuudet rekisterikilven tunnistamiseen

Ennen kuin ostat rekisterikilven tunnistimella varustetun IP-kameran, tarkista sen tekniset tiedot.

Luettelo teknisistä ominaisuuksista:

• Virtalähteen parametrit.
• Ohjelmistotyyppi, hallinnan helppous.
• IP-kameran suojausluokka.
• Katselukulma.
• Lupa.
• Asennus ja liitäntätapa.
• Tietojen käsittelyn nopeus, hakutulokset.
• Kuvausnopeus, tallennus.
• Kameran lämpötilatila.
• Suurin sallittu ilmankosteus
• Valmistajan tuotemerkin luokitus ohjausjärjestelmien ja videovalvonnan markkinoilla, käyttäjien arvostelut.
• Mitat, laitteen paino.
• Täydellinen sarja, asennukseen tarvittavien kiinnikkeiden saatavuus, käyttöohjeet.

Asiantuntijamme ovat tarkastaneet tässä osiossa esiteltyjen kameroiden yhteensopivuuden Macroscop "Rekisterikilven tunnistus" -ohjelmiston kanssa. Yhdessä tämän ohjelmiston kanssa kameramme tarjoavat sinulle jatkuvan hallinnan suojatulla alueella, auttavat sinua löytämään oikean auton ja automatisoivat useita prosesseja.

Kun olet valinnut laitteen, joka täyttää kaikki vaatimukset, voit tehdä tilauksen nopeasti verkkosivustolla. Toimitamme rekisterikilven tunnistimella varustetun videokameran haluttuun laitokseen Moskovaan mahdollisimman pian.

Lisätty: 2018-02-28 15:24:21

Nykyaikaiset videovalvontajärjestelmät eivät kerää vain videovirtaa, vaan myös laajan valikoiman videoanalytiikkaominaisuuksia.

Toiminnot, kuten kävijämäärän laskenta, kasvojentunnistus, tunnistus ja rekisterikilpien kiinnitys, ovat ylittäneet varmuudella erikoispalveluiden edut ja toimivallan päivittäisten yritysongelmien ratkaisemiseksi.

Tarkastellaanpa hieman yksityiskohtaisemmin yhtä vaadittua videoanalyysitoimintoa - rekisterikilven tunnistusta. Joskus videovalvontajärjestelmä on integroitu kulunvalvontajärjestelmään: kamera lukee auton numeron, analytiikkajärjestelmä vertaa vastaanotettua kuvaa tietokannan numeroluetteloon ja, kun osuma löytyy, lähettää ACS-vahvistuksen ohittaakseen auto.

Erikseen huomautamme, että videovalvontajärjestelmää suunniteltaessa on tarpeen erottaa rekisterikilpien tunnistamisen ja mittaustoiminnon tehtävät (laitteiden ja jalankulkijoiden liikkuminen, kameroiden sijainti tarkastelualueen olosuhteiden mukaan jne.) . Rekisterikameralle on asetettu sijoitusrajoituksia. Lisäksi tarvitaan erikoisasetuksia. Kameran tarkennus tulee suunnata tiukasti autojen läpikulkualueelle (useimmissa tapauksissa se on 3-4 metriä). Siksi on suositeltavaa käyttää kiinteälinsisiä kameroita. Lisäksi niillä on yleensä parempi valoherkkyys kuin moottoroiduilla linsseillä.

Minkä resoluution kamera on paras valita?

Ratkaistaessa asetettua rekisterikilpien tunnistusongelmaa videokameran korkea resoluutio voi antaa huonomman tuloksen verrattuna laskettuun. Tämä johtuu siitä, että kamerat, joiden resoluutio on kasvanut, heikentävät valoherkkyyttä, mikä vaikuttaa negatiivisesti rekisterikilven tunnistamiseen yöllä.

Laskennassa käytetään kaavaa (w / n) * p:

missä w on katseluleveys rekisterikilven alueella (m),

n - rekisterikilven koko (m),

Jos otetaan katsottavan alueen leveydeksi 3 m, rekisterikilven keskileveydeksi 0,52 m ja optimaaliseksi kuvakooksi (käytännössä) 200 pikseliä, niin saadaan seuraava laskelma:

(w / n) * p = (3 / 0,52) * 200 = 1154 pikseliä.

Laskelma osoittaa, että HD-resoluutiolla (1280 x 720 pikseliä) varustettu kamera sopii meille.

Tunnistusjärjestelmän kameroilla on oltava tietyt ominaisuudet

Matriisin fyysinen koko tulee ottaa huomioon. Mitä suurempi matriisi, sitä valoherkempi se on. Rekisterikilpien tunnistamiseen käytettävän matriisin vähimmäiskoko on 1/3 tuumaa. Matriisit, joiden koko on 1/2" ja enemmän, näyttävät itsensä parhaiten.

Kuva 1. Pimeässä ja päivällä otettujen kuvien vertailu erikokoisilla matriisikameroilla

Kameraa valittaessa tulee ottaa huomioon myös aukkoparametri, joka määräytyy kameran objektiivin valinnan mukaan ja ilmaistaan ​​F -lukuna, joka määräytyy polttovälin ja aukon arvon suhteesta. Mitä suurempi aukko, sitä enemmän valoa putoaa kameran matriisiin ja signaali-kohinasuhde on vastaavasti korkeampi. Itse kuvassa on vähemmän digitaalista kohinaa. Rekisterikilven tunnistus vaatii objektiivin, jonka aukko on vähintään F / 1,4. Objektiivi, jossa on f / 1.3, on nopeampi.

Huomaa, että riippumatta kameran teknisistä ominaisuuksista, et saa tulosta tunnustetun rekisterikilven muodossa ilman valaistusta. Tässä suhteessa sinun tulee aluksi harkita lisävalaistuksen mahdollisuutta. Valtaosassa kameroista on nyt IR-valaistus, mutta sisäänrakennetun IR-valaistuksen käyttö tarkoittaa, että kamera on vaihdettava mustavalkotilaan. Lisäksi infrapunavalon tuottama lisälämpö voi tulla tarpeettomaksi kesällä, mikä johtaa ylikuumenemiseen ja lisää häiriöitä.

Kiinnitämme huomiota myös sellaiseen kameran ominaisuuteen kuin ruutujen määrä sekunnissa. Valmistajana suosittelemme kameraa, jonka kuvataajuus on 25 fps. Käytännössä niissä kohteissa, joissa autot liikkuvat hitaalla nopeudella, kamerat kuitenkin kytketään 12 fps:ään ja sitä pienemmälle, mikä poistaa kuormitusta laitteista, joita tarvitaan tiedon käsittelyyn.

Kuten olemme jo edellä maininneet, videokameran sijoittelulla on melko jäykät rajat, joiden ylittäminen johtaa tuloksen merkittävään heikkenemiseen.

Rekisterikilven kaltevuuskulma ei saa ylittää 5° x-akseliin nähden kuvan kaksiulotteisessa versiossa.

Voit tallentaa kaksi kaistaa asettamalla kameran seuraavasti:

Kamera tulee sijoittaa 2-6 metrin korkeuteen. Esteellä varustettujen esineiden päälle sijoitettaessa on otettava huomioon, että este itse muodostaa tietyn suojavyöhykkeen.

Anastasia Shutkina
Verkkovideovalvonnan yleistyessä turvajärjestelmiin nousi ammattiyhteisössä keskustelua siitä, mitkä kamerat sopivat paremmin rekisterikilpien tunnistamiseen - analogiset vai IP. Foorumien, mukaan lukien sec.ru:n, viestien perusteella on tarpeeksi asiantuntijoita, jotka uskovat, että IP-kameroiden käyttö ei ole tehokasta tähän. Yritimme ymmärtää tilannetta tarkemmin - jota varten tutkimme erilaisia ​​julkaisuja tiedotusvälineissä ja teimme haastatteluja asiantuntijoiden kanssa.

Matala herkkyys: IP-kameroiden ikuinen ongelma?

Yksi skeptikkojen pääargumenteista on se, että IP-kamerat vaativat rekisterikilven tunnistamiseen paljon paremman valaistuksen kuin analogiset. Yhdessä "lyhyen" elektronisen sulkimen (enintään 1/500 sekunnin) käytön kanssa he uskovat, että tämä johtaa siihen, että hämärässä ja yövalaistuksessa rekisterikilven tunnistus ei ole ollenkaan mahdollista . Toinen tyypillinen valitus IP-kameroista on tarve tarjota siirtoliikennettä verkon yli, ts. kompromissin löytäminen pakkaussuhteen ja kuvan yksityiskohtien toistotarkkuuden välillä.

Yu.L. Zarubin, "Recognition Technologies" -yrityksen pääjohtaja huomauttaa tässä yhteydessä: ”Uskon, että useimmat IP-kamerat eivät sovellu rekisterikilven tunnistukseen, koska ne painavat tietoa, vaikka pientä yksityiskohtaa tarvitaankin. IP-kameroilla on myös yksi haittapuoli - se, että saadaan melko suuri määrä lähetettyä tietoa, koska tunnistamiseen tarvitaan melkein täysi resoluutio. Tähän mennessä kaikki IP-kamerat, joihin olen törmännyt, ovat erittäin huonosti sopivia rekisterikilpien tunnistamiseen. Ne toimivat itse asiassa vain päiväsaikaan ja hyvin rajoitetuissa olosuhteissa."

Kuitenkin, jos katsot tarkasti, tilanne on hieman erilainen. Ensinnäkin on tarpeen erottaa kaksi erilaista tilannetta: rekisterikilven tunnistus parkkipaikoilla (liikkumisnopeus ei ole suuri ja valaistustaso on yleensä riittävä IP-kameroiden toimintaan) ja moottoriteillä (liikenopeus on suuri , liikennevirta on usein tiheä, eikä valaistus ole liian suuri). Vaikuttaa siltä, ​​että juuri jälkimmäisessä tilanteessa IP-kameroiden käyttö herättää eniten kysymyksiä.

Annetaan puheenvuoro Yu.V. Bukhtiyarov, ukrainalaisen Video Internet Technologies -yhtiön johtaja: ”Viime aikoihin asti merkittävin este megapikselikameroiden käytölle, joka on tyypillistä paitsi rekisterikilven tunnistuksen alalla, myös yleensä liikenteen seurannassa, on ajoneuvojen suuri nopeus. Jotta rekisterikilvet ja itse autojen kuvat eivät hämärtyisi suurella nopeudella ajettaessa, sinun on asetettava elektronisen sulkimen korkea nopeus. Tästä johtuen herkkyys pienenee noin suuruusluokkaa verrattuna normaaliin akkumulaatioaikaan, joka on megapikselikameroissa yleensä 1/50-1/60 sekuntia. Viime aikoina, herkempien matriisien, joissa on parempi signaali-kohinasuhde, myötä megapikselikameroiden kehittäjät ovat kuitenkin ottaneet huomattavan askeleen eteenpäin, ja lisäksi heillä on linjoissaan mallit, joissa on siirrettävä IR-suodatin, jonka jälkeen nämä kamerat ovat tulleet sopiviksi käytettäväksi 24/7-järjestelmissä. tarkkailu IR-valaistuksen avulla.

Itse asiassa ajatus siitä, että ilman lisävalaistusta yöllä analogiset kamerat selviävät luottavaisesti tunnistamisesta, ei myöskään ole täysin totta. Ainakin useimmat rekisterikilven tunnistusmoduulien valmistajat suosittelevat lisävalaistuksen käyttöä - kapeakeilaisia ​​pulssi-IR-valaisimia. Tällaisten projektorien valon tulokulma mahdollistaa pääsääntöisesti videovalvontaobjektin alueen valaisemisen yhdellä kameralla. Siten tunnistusjärjestelmän rakentamissuunnitelma on seuraava: 1 kaista = 1 kamera + 1 infrapunaprojektori. Tällaisella pätevällä lähestymistavalla IP-kamerat toimivat kuitenkin täydellisesti. Ja verkkokameroiden herkkyys (erityisesti CCD-matriiseilla, ei CMOS-matriiseilla) on vain hieman huonompi kuin analogisten kameroiden. Joten tästä näkökulmasta oikein valitut IP-kamerat eivät ole huonompia kuin analogiset.

M.V. Megapikselin pääjohtaja Rutskov huomauttaa:"Tehdään ensin huomautus ehdoista. IP-kameran käsite on melko laaja. Jos puhumme toimialastamme, useimmat niistä ovat värillisiin CMOS-kennoihin perustuvia kameroita, joissa on sisäänrakennettu pakkaus ja FastEthernet-lähtö. Sitten jos puhumme nimenomaan niiden käytöstä, vastaus on kielteinen, tällaisia ​​kameroita ei voida käyttää rekisterikilpien tunnistamiseen. CMOS-antureihin perustuvilla IP-kameroilla on alhainen herkkyys, eivätkä ne itse asiassa toimi pimeässä. Analogiset kamerat ovat herkempiä, mutta resoluutioltaan huonompi. Tällaisten kameroiden tehokas sieppausleveys on esimerkiksi enintään 2 metriä, mikä ei riitä liikennepoliisiongelmien ratkaisemiseen. Siten, jos puhumme "kapeista" kilpailuista - vaa'oista, parkkipaikoista, tarkistuspisteistä, niin analogisilla kameroilla on etu. Jos kuitenkin pitää mielessä liikennepoliisin tehtävät - "leveät" kulkuväylät, niin tilanteen pelastavat vain megapikselin mustavalkokamerat konenäöstä - ei pakkausta ja korkea herkkyys johtuen käytöstä. CCD-anturit."

IP-kameroiden käytön edut.

Joten puhutaan nyt IP-kameroiden käytön eduista. Ensinnäkin ne toimivat ilman laitteistoon sidottua, kun taas analogiset kamerat vaativat tallentimen tai ainakin videopalvelimen lähistöllä.Kuinka ongelmallista tämä voi olla pitkällä reitillä, ei ole vaikea ymmärtää.

Annetaan puheenvuoro JOO. Gorbanev, ITV:n tekninen johtaja:

”Nyt yhä useammat ihmiset alkavat käyttää IP-kameroita rekisterikilven tunnistukseen, koska on erittäin kätevää, että niillä saa korkean megapikselin kuvan, jolla voi estää useita kaistaa kerralla. IP-kameroiden kiistattomiin etuihin kuuluu asennuksen helppous - verkkoon kytkeminen on helpompaa kuin esimerkiksi sama koaksiaalikaapeli., Voit jopa käyttää Wi-Fi-yhteyttä. Lisäksi on olemassa IP-kameroita, jotka käyttävät POE-liitäntää, on syöttää virtaa niille erikseen, ei tarvetta"

IP-kameroiden tärkeä ominaisuus on järjestelmän laajentamisen helppous – ne luodaan yksinkertaisesti skaalautuvien hajautettujen videovalvontajärjestelmien rakentamista varten. Niiden laaja valikoima etäasetuksia mahdollistaa parhaan kuvanlaadun vaihtelevissa ulkoisissa olosuhteissa, ja kaksoissignaalin muuntamisen puuttuminen (analogisten kameroiden tilanteelle ominaista) nopeuttaa työtä.

R.V. Streltsov Navikom-yhtiön pääjohtaja toteaa:

”IP-kamerat ratkaisevat tällä hetkellä erittäin hyvin rekisterikilven tunnistusongelman. Niiden tärkeimmät edut ovat asennuksen helppous ja tuloksena olevan kuvan korkea laatu, ja suurin haittapuoli on suhteellisen alhainen valoherkkyys."

Lisäksi IP-kamerat mahdollistavat progressiivisen pyyhkäisyn käytön sekä helpon signaalinpakkauksen hallinnan, mikä säästää tilaa digitaalisessa mediassa. Ja tietysti on erittäin tärkeää, että ne, kuten edellä mainittiin M.V. Rutskov, mahdollistaa "päällekkäisten" liikennekaistojen ongelman ratkaisemisen. Tässä suhteessa Yu.V. Bukhtiyarov huomautuksia:

”Megapikselikameroiden käyttö rekisterikilven tunnistukseen mahdollistaa yhden tärkeän teknisen ongelman ratkaisemisen, joka on seuraava. Rekisterikilpien tunnistusjärjestelmissä käytettävien analogisten televisiokameroiden resoluutio on tuskin riittävä tallentamaan rekisterikilvet yhdellä liikennekaistalla. Siksi, jos auto ohittaa kahta kaistaa kerralla, sen rekisterikilpi "leikkautuu" näille kaistoille suunnatuissa kuvissa kahdesta TV-kamerasta. Tällaisen tilanteen välttämiseksi asentajat asentavat analogiset TV-kamerat siten, että niiden näkökentän reunat ovat päällekkäin viereisten TV-kameroiden näkökentän kanssa. Ilmeisesti tämä johtaa hankkeen kustannusten nousuun. Megapikselikameroiden avulla tämä ongelma on helppo ratkaista yhdellä laitteella."

Siten IP-kameroiden käyttö rekisterikilpien tunnistusjärjestelmissä ei ole vain laillista, vaan antaa myös mahdollisuuden saada monia lisäetuja, joita on vaikea saavuttaa analogisille "veljilleen".

Rekisterikilven tunnistus: mitkä kamerat ovat tulevaisuutta?

JOO. Gorbanev:"Minusta näyttää siltä, ​​että verkkokamerat hallitsevat analogisia kameroita - tämä on kehitys, jota ei voida välttää. Tällä hetkellä on tietysti analogisia kameroita, jotka ylittävät joissain ominaisuuksissa verkkokamerat suuruusluokkaa, esimerkiksi herkkyydellä, joten sikäli kuin tiedän omasta kokemuksesta, ne käyttävät yleensä IR-valaistusta niin, että hämärässä numero on näkyvämpi ja helpompi tunnistaa. Teknologiat eivät kuitenkaan seiso paikallaan, vaan kehittyvät ja uskon, että lopulta IP-kamerat johtavat varmasti. Kunnes jotain tulee ja vastineeksi heille ... ".

R.V. Streltsov:”Joka tapauksessa tulevaisuus on selkeästi IP-kameroissa, sillä tekniikka ei pysy paikallaan. Verkkokameroita käytettäessä tärkeintä on varmistaa elektronisen sulkimen oikea asennus, katselukulma ja toiminta objektiivin kanssa sekä taustavalon kompensointi."

Yu.L. Zarubin:"Uskon, että tulee aika, jolloin verkkokamerat kohtaavat yötyöskentelyn haasteen."

A.V. Pimenov, PR-osaston johtaja, ELVIS Company:”Ennemmin tai myöhemmin kaikki vaihtuu IP:hen. Tietysti turvallisuus on ala, jolla muutokset ovat riittävän vaikeita.On olemassa kaikenlaisia ​​listoja ja määräyksiä tämän tai toisen laitteen käytöstä. Siksi lähitulevaisuus kuuluu edelleen analogisille, ja tulevaisuudessa tietysti IP-kamerat korvaavat analogiset kokonaan."

A.V. Korobkov, kehitysyhtiö MACROSCOPin kehitysjohtaja:

”Luotaimme aluksi IP-kameroihin. Itse asiassa tuotteemme ovat keskittyneet vain niihin. Kokemuksemme ovat osoittaneet, että oikealla järjestelmäkomponenttien valinnalla, asennuksella ja konfiguroinnilla ne tunnistavat rekisterikilvet luotettavasti jopa 150 km/h nopeudella. Samalla IP-kameroiden järjestelmien rakentaminen ja modernisointi on paljon nopeampaa ja helpompaa kuin analogisissa, joten olemme varmoja, että tulevaisuus kuuluu tietysti IP-kameroihin.

IP-kameroiden käyttö rekisterikilven tunnistamiseen: esimerkki toteutuksesta.

Kuten edellä näimme, vaikka melkein kaikki asiantuntijat ovat yhtä mieltä siitä, että IP-kamerat ovat tulevaisuutta, monet uskovat edelleen, että nykyään niitä tuskin suositellaan analogisiin kameroihin. Tästä huolimatta Permin kehittäjät ovat äskettäin lisänneet rekisterikilven tunnistusmoduulin MACROSCOP-OHJELMISTO- ainoa, joka ei toimi analogisten kameroiden kanssa. Otimme heihin yhteyttä ja saimme materiaalia tämän moduulin toiminnasta.

Moduuli tarjoaa seuraavat toiminnot:

• Liikkuvien ajoneuvojen rekisterikilpien tunnistus, johon on tallennettu tietoa kellonajasta, päivämäärästä, ajoneuvon numerosta sekä linkit vastaavaan videokehykseen arkistossa.
• Sieppaus kortissa olevien ajoneuvojen lukumäärän mukaan reaaliajassa.
• Työskentele sisäänrakennetun autonumeroiden korttihakemiston kanssa, jonka avulla voit lisätä ja muokata numeroita, syöttää lisätietoja ajoneuvoista, luoda sieppausluetteloita ja/tai tietoluetteloita.
• Hae ajoneuvoa arkistosta ajan, päivämäärän, auton numeron ja lisätietojen perusteella kortista.

Moduulin avulla voit:

• Käsittele videovirtaa nopeudella 6 ja 25 kuvaa sekunnissa.
• Tunnista rekisterikilvet, joissa videokameran pystysuora kaltevuuskulma on enintään 40 ° ja vaakasuuntainen poikkeama enintään 30 °, sekä valtion rekisterikilven kallistuskulma suhteessa tasoon enintään 10 °.
• Tunnista vakiotyyppiset numerot, jotka vastaavat Venäjän, Ukrainan, Neuvostoliiton, Valko-Venäjän ja Italian standardeja, sekä käänteiset, diplomaattiset ja poliisinumerot.
• Käytä liiketunnistinta vähentääksesi laskentakustannuksia, kun tunnistat rekisterikilven.
• Aseta erilliset hakualueet vähentääksesi laskentakustannuksia, kun tunnistat rekisterikilven.
• Tunnista rekisterikilvet ajoneuvon nopeuksissa 150 km/h asti.
• Tunnista jopa 10 eri numeroa samanaikaisesti.

Näytämme, kuinka kaikki nämä mahdollisuudet toteutetaan käytännössä. Moduulin toiminnan konfigurointiin käytetään erityistä ikkunaa (kuva 1).

Kuva 1. Rekisterikilven tunnistusmoduulin konfigurointi

Ensin sinun on valittava toinen kahdesta toimintatilasta: "Pysäköinti" (6 kuvaa / s) käytetään alhaisella liikenteen nopeudella ja "Tie" (25 kuvaa / s) nopeaan liikkumiseen (esimerkiksi katu). tai moottoritie).

Jotta osavaltion rekisterikilven haku ja tunnistus kallistuskulmassa suhteessa ajoradan tasoon on 10 °, riittää, kun aktivoit vaihtoehdon "Etsi ei-vaakasuuntaisia ​​numeroita". Käänteislukujen (esimerkiksi poliisi- tai sotilasnumeroiden) etsimiseen on erityinen vaihtoehto "Hae käänteisiä lukuja".

Säädettävällä parametrilla "Luottamuksellinen kynnys" voit muuttaa rekisterikilven tunnistuksen laatua prosentteina. Numerot, joiden laatu on alle määritetyn kynnysarvon, hylätään automaattisesti. Toisen parametrin "Tunnistamattomien merkkien määrä" avulla voit automaattisesti hylätä numerot, joissa tunnistamattomien merkkien määrä on suurempi kuin määritetty.

Parametrit "Minimirekisterikilven koko" ja "Enimmäisrekisterikilven koko" - määrittävät minimi- ja enimmäisrekisterikilven koon prosentteina kehyksestä. Ne voidaan asettaa myös interaktiivisesti kamerakuvaan - venyttämällä suorakaiteen muotoista aluetta niin, että auton numero on tämän alueen sisällä (kuva 2).

Kuva 2. Vähimmäisnumerokoon asettaminen

Sikäli kuin laskentaresurssien minimointi Korkealaatuisen tuloksen ansiosta se on MACROSCOPin "yritysidentiteetti", ja rekisterikilven tunnistusmoduulissa on tehty kaikki järjestelmän toiminnan optimoimiseksi.

Ensinnäkin se on kyky asettaa erilliset hakuvyöhykkeet (kuva 3) - kehyksessä voi aina olla osa, jossa rekisterikilpien esiintyminen ei ole mahdollista (esim. tienvarsi, jalkakäytävä jne.). Jos hakuvyöhykkeitä ei ole määritetty, koko kehys analysoidaan, kuten on tyypillistä monille muille järjestelmille.

Kuva 3. Hakuvyöhykkeiden asettaminen

"Käytä autoskaalaa" -asetus vähentää laskentakustannuksia, kun rekisterikilven vaakakoko on yli 120 pikseliä. (Tämä tilanne syntyy, kun yhden kaistan valvontaan käytetään kameraa, jonka resoluutio on yli 1 megapikseliä, ja sen seurauksena numeroiden koko osoittautuu liian suureksi).

Samoihin tarkoituksiin käytetään myös "Käytä liiketunnistinta" -asetusta. Kun tämä on käytössä, vain ne kehykset ja vyöhykkeet, joissa on liikettä, analysoidaan.

On tärkeää huomata, että järjestelmätietokanta voi toimia kahdessa tilassa:

• ”Paikallinen” - jos korttihakemistoa käyttää yksi järjestelmän palvelin ja sen tulee sijaita samalla palvelimella, jossa rekisterikilven tunnistus suoritetaan.
• "Etä" - jos tiedostokaappia käyttävät useat palvelimet ja se sijaitsee tietyllä verkon palvelimella. Sinun on määritettävä verkossa olevan palvelimen osoite ja portti, jossa se sijaitsee, käyttäjän käyttäjätunnus ja salasana.

Kuva 4. "Rekisterikilven tunnistus" -ikkuna

Reaaliaikaista seurantaa ja arkiston katselua varten asiakassovelluksessa on rekisterikilven tunnistusikkuna (kuva 4), jossa on kolme välilehteä: Valvonta, Arkisto ja Korttitiedosto.

"Havainto"-välilehti (näkyy yllä olevassa kuvassa) on tarkoitettu rekisterikilpien havaitsemisen tapahtumien reaaliaikaiseen katseluun. Välilehden oikeassa alakulmassa on luettelo rekisterikilven tunnistustapahtumista.

Valittua tapahtumaa vastaava kehys näkyy välilehden vasemmassa yläkulmassa. Kehyksen yläosassa näytetään tätä kehystä vastaava kanavan nimi, aika ja päivämäärä. Oranssi viiva kuvassa korostaa ajoneuvoa, jonka rekisterinumero on tunnistettu. Suurennettu kuva tunnistetusta rekisterikilvestä näkyy kehyksen vasemmassa alakulmassa. Ikkunan vasemmassa alakulmassa on lisätietoa, lisätietojen oikealla puolella on painikkeet “Siirry korttihakemistoon” ja “Lisää kortistoon”.

Suodatuspaneeli sijaitsee luettelon yläpuolella oikeassa yläkulmassa. Sen avulla voit suodattaa rekisterikilven havaitsemistapahtumien luettelossa näkyvät tiedot. "Suodatus"-paneelissa voit asettaa seuraavat suodatusparametrit:

• auton numero;
• Omistajan sukunimi;
• Ryhmä, johon auton numero kuuluu;
• Kanava, josta numero löydettiin;
• Lisäinformaatio;
• Nopeus;
• Auton väri;

"Arkisto"-välilehti on tarkoitettu rekisterikilpien havaitsemistapahtumien arkistoon katsomiseen ja hakemiseen. Tämän välilehden toiminnallisuus on samanlainen kuin "Havainto"-välilehden. Erona on, että numeroluettelon tapahtumat ovat seurausta pääarkiston pyynnöstä.

"Korttihakemisto"-välilehti (kuva 5) rekisterikilpien korttihakemiston kanssa työskentelemiseen mahdollistaa ryhmien ja sieppausluetteloiden hallinnan, rekisterikilpien ja niihin liittyvien tietojen lisäämisen, muokkaamisen, poistamisen.

Kuva 5 "Korttihakemisto"-välilehti

Kuva 6 "Ryhmänhallinta"-ikkuna

Jos haluat lisätä ryhmän kuunteluun, laita rasti "Pidä autot tästä ryhmästä" -ruutuun. Voit myös ottaa käyttöön tilan numeroiden näyttämiseksi suoraan halutun kanavan kuvassa - se näkyy kuvassa 7.

Kuva 7 Tila numeroiden näyttämiseksi suoraan kuvassa

Jos valitset vaihtoehdon "Näytä kaikki numerot" - kaikki havaitut numerot (vihreällä) ja sieppaukseen lisätyt numerot (punaisella) näytetään, ja "Näytä sieppaukseen lisätyt numerot" - vain sieppaukseen lisätyt numerot näytetään. näytetään.

Kuvatun moduulin kehittäjien mukaan heidän käytännön kokemuksensa ovat osoittaneet, että IP-kamerat tekevät erinomaista työtä numeroiden tunnistamisessa, mutta IR-valaistus yöaikaan on silti toivottavaa.

Rekisterikilpien ja ihmisten kasvojen ohjelmistotunnistuksen teknologiat ovat yhä enemmän kysyttyjä. Automaattista rekisterikilven tunnistusta voidaan käyttää esimerkiksi kulunvalvontajärjestelmän osana, maksullisen pysäköinnin laskutusjärjestelmien järjestämiseen, auton sisäänpääsyn automatisointiin tai tilastotietojen keräämiseen (esim. . Kaikki tämä on nykyaikaisten älykkäiden ohjelmistojen vallassa. Mitä tällaisen järjestelmän toteuttamiseen tarvitaan? Periaatteessa ei niin paljon - tietyt vaatimukset täyttävät videokamerat ja vastaava älykäs ohjelmistomoduuli. Esimerkiksi ohjelmisto tai enemmän budjettia

Tässä artikkelissa kerromme, kuinka valita oikea digitaalinen videokamera, joka pystyy tuottamaan korkealaatuisia videokuvia, jotka sopivat ohjelmiston rekisterikilven tunnistustehtäviin.

Lupa

Vielä muutama vuosi sitten näytöllä olevan rekisterikilven koko mitattiin prosentteina kehyksen leveydestä. Kaikki kamerat olivat analogisia ja niiden resoluutio oli vakio. Nyt kun matriisien resoluutio voi olla 0,5 - 12 MP, suhteellisia arvoja ei käytetä ja vaadittu rekisterikilven leveys mitataan pikseleinä.

Rekisterikilven tunnistusohjelmiston spesifikaatiossa on pääsääntöisesti määritelty vaatimukset rekisterikilven leveydelle näytöllä, mikä riittää varmaa tunnistamiseen. Joten esimerkiksi AutoTrassir-ohjelmistomoduuli vaatii 120 pikselin leveyden ja NumberOK - 80 pikseliä. Vaatimusten erot selittyvät sekä tunnistusalgoritmien vivahteilla että kehittäjän hyväksymällä luotettavuustasolla. Henkilökohtaisesta kokemuksesta voidaan todeta, että AutoTrassir on vaativampi ja "oikeampi" varusteiden, objektiivin ja kameran oikean asennuksen suhteen. Mutta muistaakseni se näyttää jatkuvasti luotettavia tuloksia ja riippuu vähän sääolosuhteista.

Luotettavuuden lisäämiseksi voimme suositella keskittymistä rekisterikilven 150 pikselin leveyden arvoon. Ja jos muistamme, että GOST:n mukainen rekisterikilven leveys on puoli metriä (tarkemmin sanottuna 520 mm), niin saavutamme vaaditun resoluution 300 pistettä metriä kohti.

Pikselien lineaarinen resoluutio metriä kohti riippuu katselukulmasta ja kameramatriisin resoluutiosta. Voit laskea sen kaavalla:

R lin- lineaarinen resoluutio, pikseliä metriä kohti

R h- kameran vaakaresoluutio (esim.R h =1080)

𝛼 - kameran kuvakulma

L- etäisyys kamerasta esineeseen

Voit myös käyttää verkkolaskintamme sinua kiinnostavan tuotteen sivulla "Mitä näen" -välilehdellä.

Alla on (esimerkiksi) useita IP-videovalvontakameroiden vaihtoehtoja, jotka osoittavat maksimietäisyyden, jolta rekisterikilven tunnistus on mahdollista (kilven leveys 150 pikseliä). Huomaa, että varifokaalisella linssillä varustettujen kameroiden laskennassa käytettiin maksimipolttoväliä.

	Polttoväli	Vaakaresoluutio	Max. etäisyys, m	Max. katseluleveys, m
		1920 pikseliä
		1280 ppi
		2688 ppi
		2048 ppi
		2048 ppi

On tärkeää ymmärtää, että korkeamman resoluution kamerat voivat tarkkailla laajempia alueita, joten aluetta kohden tarvitaan vähemmän alueita. Tässä tapauksessa lineaarinen resoluutio pysyy tunnistusvaatimusten sisällä. Tämä tosiasia tekee teräväpiirtokameroiden käytön taloudellisesti kannattavaa monissa tilanteissa.

Valoherkkyys ja valotusaika

Auton rekisterikilpien varma tunnistaminen edellyttää, että kameralla on hyvä valoherkkyys ja kyky säätää suljinaika manuaalisesti (suljinaika tai pelkkä suljinaika). Tämä vaatimus on erittäin tärkeä rakennettaessa järjestelmiä suurella nopeudella liikkuvien autojen rekisterikilpien tunnistamiseen. Autoille, jotka liikkuvat jopa 30 km/h nopeuksilla (eli tällaisia ​​hankkeita pääsääntöisesti toteutamme asiakkaillemme: mökkiasutus, asuinkompleksit, kauppakeskusten parkkipaikat, erilaiset suljetut alueet) tämä vaatimus on vähemmän tärkeä, mutta sitä ei voi aliarvioida, koska laadukkaan tunnistuksen saavuttamiseksi kameran on otettava vähintään kymmenen kuvaa luettavalla numerolla.
Siksi esimerkiksi 30 km/h nopeudella liikkuvan rekisterikilven tunnistamiseksi kameran asennuskulmassa enintään 10 astetta liikeakseliin nähden, suljinajan tulee olla noin 1/200 sekuntia . Monille edullisille kameroille tällainen valotus jopa päiväsaikaan pilvisellä säällä saattaa olla riittämätön, ja kuvasta tulee tumma ja/tai kohinainen. Siksi matriisin kokoon ja sen laatuun kannattaa kiinnittää erityistä huomiota. Ihannetapauksessa käytä mustavalkoista CCD-kameraa. Niiden hinta on kuitenkin erittäin korkea ja resoluutio on yleensä korkeintaan 1 megapikseliä, mikä asettaa vakavia rajoituksia niiden sovellettavuudelle.
Yleisesti ottaen korkeaa resoluutiota ei pidä tavoitella, ellei siihen ole objektiivisia syitä. Suhteellisen edulliset erittäin korkearesoluutioiset kamerat (4MP, 5MP ja korkeammat) on rakennettu 1/3, 1/2,8 ja harvemmin 1/2,5 tuuman matriiseille. Kameroissa, joiden resoluutio on 1,3 ja 2 megapikseliä, on sama matriisikoko. Tämän seurauksena jokaisen valoherkän elementin koko 1,3 megapikselin kamerassa on huomattavasti suurempi kuin 5 megapikselin kamerassa, ja mitä suurempi koko, sitä enemmän valoa kukin valoherkkä elementti voi kerätä. Siksi numerontunnistustehtäviin suosittelemiemme IP-kameroiden resoluutio on harvoin yli 2MP.

Laaja dynaaminen alue (WDR), taustavalon kompensointi

Kameran dynaaminen alue määrittää valon enimmäis- ja vähimmäisvoimakkuuden välisen suhteen, jonka sen anturi voi normaalisti kaapata. Toisin sanoen se on kameran kyky välittää kuvan sekä kirkkaasti valaistut että tummat alueet samanaikaisesti ilman vääristymiä ja häviöitä. Tämä parametri on erittäin tärkeä automaattiselle rekisterikilven tunnistukselle, koska Auttaa torjumaan ajovaloja kamerasta. Edes edistyneimmät 140 dB WDR-kamerat eivät kuitenkaan aina pysty käsittelemään korkeakontrastista valaistusta. Tässä tapauksessa asennetaan näkyvän valon tai infrapuna-alueella toimiva lisävalo, joka valaisee alueen, jossa rekisterikilpi tunnistetaan.

Syvyysterävyys

Syvyysterävyys tai kokonaan kuvatilan syväterävyys (DOF) on etäisyysalue, jolla kohteet havaitaan terävinä.

Tämä parametri määräytyy polttovälin, aukon ja kohteen etäisyyden perusteella. Mitä syvempi syväterävyys, sitä suurempi on tarkennusalue ja sitä enemmän mahdollisuuksia "saapaa" riittävä määrä selkeitä otoksia liikkuvasta autosta.

Ehkä objektiivin aukolla on suurin vaikutus syväterävyyteen. Mitä pienempi aukko, sitä suurempi syväterävyys, mitä suurempi, sitä pienempi syväterävyys. Kaikki rekisterikilven tunnistamiseen suosittelemamme kamerat pystyvät mukautumaan muuttuviin valaistusolosuhteisiin vaihtamalla automaattisesti aukkoa. Tällaisten kameroiden tarkennus on suositeltavaa säätää suurimmalla avoimella aukolla, kun syväterävyys on minimaalinen.

Mitä suurempi etäisyys kamerasta on, sitä suurempi on syväterävyys, joten älä yritä sijoittaa kameraa mahdollisimman lähelle tunnistusaluetta. Toisaalta mitä pidempi polttoväli, sitä pienempi on syväterävyys. Käytännössämme optimaalinen etäisyys kamerasta Yhdysvaltoihin on 6-10 metriä. Vaikka tunnistaminen ei ole mahdotonta 100 metrin etäisyydeltä.

Vääristymä

Monet linssit vääristävät kuvaa hieman. Yleisin on kuvan niin kutsuttu "tynnyrivääristymä". Tämä johtuu suurennuksesta, joka on suurempi keskellä ja vähemmän reunoissa, mikä saa kohteen kokoa muuttamaan. Joten jos sama kohde putoaa kuvan keskelle ja sen reunalle, sen mitat reunassa näyttävät pienemmiltä. Tämä voi vaikuttaa tunnistamiskykyyn.

Mitä lyhyempi polttoväli, sitä havaittavampi vääristymä voi olla. Siksi ei ole toivottavaa käyttää tunnistamiseen kameroita, joissa on laajakulmaobjektiivi (alle 4 mm).

Melu ja värintoisto

Mitä vähemmän kohinaa ja tarkempi värintoisto, sitä parempi tunnistaminen. Siksi on suositeltavaa kiinnittää huomiota sellaisiin parametreihin kuin kameran vähimmäisvalaistus sekä melunvaimennustoimintojen olemassaolo.
Melunvaimennus on erityisen tärkeä heikossa valaistuksessa, kun kameran anturit ovat erittäin "meluisia", mikä vaikeuttaa tunnistamista. On ymmärrettävä, että monissa tapauksissa melunvaimennus ja muut elektroniset "vempaimet" eivät kestä, ja sinun on järjestettävä laitokseen riittävä valaistus.

Pakkaa video

Nykyaikaiset IP-kamerat välittävät kompressoitua videosignaalia, ja jos kehyksessä ei ole liikettä tai se on vähäistä, liikenne on vähäistä. Jos liikenne kehyksessä on vilkasta, liikenne kasvaa. Siksi, jos kameran asetuksissa on asetettu vakiobittinopeus, kuva on sopiva tunnistamiseen ilman liikettä, mutta ei sovellu - raskaan liikkeen ollessa kehyksessä.
Tunnistamista varten on suositeltavaa asettaa muuttuva bittinopeus korkeimmalla laatutasolla. Tässä tapauksessa haluttu kuvanlaatu tarjotaan.

Matriisi: 1/2,8" Progressive Scan CMOS Laitteisto WDR 140dB Linssi: 2,8-12 mm Ominaisuudet: kamera on sisäinen, ulkoasennukseen tarvitset lämpökotelon. Objektiivi ei sisälly ja myydään erikseen
Max. Resoluutio: 1,3 MP, 1280 x 960 pikseliä Laitteisto WDR Linssi: 2,8-12 mm
Ulkokäyttöön tarkoitettu 2 megapikselin verkkokamera AXIS P1365-E, WDR ja Lightfinder Matriisi: 1/2,8" Progressive Scan CMOS Max. Resoluutio: 2MP, 1920 x 1080 pikseliä Laitteisto WDR Lightfinder-tekniikka Linssi: 2.8-8mm @ F1.3 Ominaisuudet: Korkea herkkyys, automaattitarkennus
Dahua IPC-HF8301E Utlra WDR 120dB, Ultra 3DNR Matriisi: 1/3" Progressive Scan CMOS Max. Resoluutio: 3MP, 2048x1536 pikseliä Laitteisto WDR Linssi: 2,8-12 mm Ominaisuudet: kamera on sisäinen, ulkoasennukseen tarvitset lämpökotelon. Objektiivi ei sisälly ja myydään erikseen
Matriisi: 1/3" Progressive Scan CMOS Max. Resoluutio: 1,3 MP, 1280 x 960 pikseliä Linssi: 2,8 - 8 mm (F1,2) Ominaisuudet: Korkea herkkyys, automaattitarkennus