Nowoczesny monitoring wideo umożliwia zbieranie informacji o ruchu samochodów i pieszych, a także zapewnia różne możliwości analizy wideo.

Funkcje określania liczby zwiedzających, identyfikacji osób stały się pożądane wśród organizacji prywatnych i przedsiębiorców.

Przyjrzyjmy się bliżej ważnej funkcji identyfikacji tablic rejestracyjnych. Systemy monitoringu wizyjnego można łączyć z systemem kontroli dostępu. Kamera wideo określa numer, a system analityczny szuka dopasowania na liście numerów w bazie danych i, jeśli jest dostępny, udziela systemowi kontroli dostępu zezwolenia na wejście do pojazdu.

Planując instalację systemu monitoringu wizyjnego należy oddzielić zadanie wyznaczania liczb od funkcji monitorowania transportu i pieszych. Kamery do rozpoznawania tablic rejestracyjnych mają ograniczenia dotyczące miejsca instalacji, a także wymagają specjalnej regulacji. Kamera powinna być skierowana tylko na obszar, w którym przejeżdżają pojazdy. Dlatego lepiej jest instalować kamery ze stałym obiektywem. Mają dodatkową zaletę w postaci czułości na światło.

Rozdzielczość aparatu

Wysoka rozdzielczość kamery nie oznacza wysokiej jakości wykonania powierzonego zadania rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Obliczona optymalna rozdzielczość może dać jeszcze lepszy wynik. Im wyższa rozdzielczość, tym gorsza światłoczułość, a to pogarsza identyfikację liczb w złych warunkach oświetleniowych.

Przy obliczaniu wymaganej rozdzielczości stosuje się następujący wzór: (w / n) * p, gdzie w jest szerokością kontrolną stałej tablicy rejestracyjnej; n to rozmiar tablicy rejestracyjnej; p to sugerowana szerokość wyświetlanej liczby, mierzona w pikselach.

Rozważmy obliczenia na następującym przykładzie: średni rozmiar znaku to 0,52 m, szerokość kontrolowanego obszaru to 3 m, a zalecany rozmiar to zwykle 200 pikseli. Otrzymujemy następującą odpowiedź:

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

Z obliczeń wynika, że ​​odpowiednią opcją byłaby kamera ze standardowym formatem nagrywania HD (1280*720 pikseli). Ale to prawda, jeśli odległość od aparatu do numeru wynosi 3-5 metrów. Jeśli odległość jest większa, rozdzielczość kamery musi być wyższa. Jeśli odległość ta przekracza 20m, wymagana jest kamera z obiektywem zmiennoogniskowym. Pozwoli to zawęzić kąt widzenia, zwiększając tym samym nieruchomy obiekt na ekranie monitora.

Charakterystyka kamer wideo do rozpoznawania tablic rejestracyjnych

Należy wziąć pod uwagę wielkość samej matrycy. Duża matryca ma wyższą światłoczułość. Aby rozpoznać liczby, matryca musi mieć co najmniej 1/3 cala. Ale dla wysokiej jakości definicji liczb wymagana jest macierz 1/2 "i więcej. Np. kamera IP z matrycą Sony IMX 185 1/1.8.

Nie mniej ważna jest charakterystyka jasności. Wskaźnik ten określa obiektyw kamery wideo i jest oznaczony liczbą F. Charakteryzuje się stosunkiem ogniskowej do wartości przysłony. Wydajność sygnału do szumu będzie lepsza przy wyższych aperturach, ponieważ więcej światła wpada do matrycy. Wraz ze wzrostem współczynnika przysłony zmniejsza się również ilość szumu cyfrowego. Ustalenie liczb wymaga wartości przysłony F/1,4 i wyższej.

Nawet najlepsze kamery nie są w stanie wykryć tablicy rejestracyjnej samochodu w całkowitej ciemności. Dlatego musisz natychmiast zadbać o normalne oświetlenie. Większość nowoczesnych kamer ma oświetlenie IR, ale ta funkcja wymusza przełączenie na tryb czarno-biały. Przy oświetleniu IR następuje dodatkowe nagrzewanie się kamery, co może spowodować przegrzanie w gorącym sezonie, a to spowoduje niepotrzebne zakłócenia.

Liczy się również liczba klatek na sekundę. Zalecane są kamery o częstotliwości 25 kl./s. W obszarach o małej prędkości ruchu strumienia kamery są przełączane w tryb 12 kl./s lub niższy. Pozwala to zmniejszyć obciążenie urządzenia, aby lepiej radzić sobie z przychodzącymi ilościami informacji.

Pozycjonowanie kamery

Aby uzyskać oczekiwany efekt, sprzęt musi być umieszczony przy ścisłym przestrzeganiu wszystkich warunków

• Na zdjęciu nachylenie tablicy rejestracyjnej nie może przekraczać 5 ° wzdłuż osi x.
• Kąt kierunku kamery musi wynosić do 30° zarówno w poziomie, jak iw pionie.
• Aby uchwycić 2 pasy, możesz wyśrodkować kamerę między nimi.
• Wysokość kamery powinna wynosić 2-6 metrów.
• Instalując urządzenie w pobliżu szlabanu, należy pamiętać, że tworzy ono pewien obszar wyobcowania.
• Po zainstalowaniu kamery konieczne jest sprawdzenie akceptowalności jakości fotografowania w nocy. Tryb przysłony jest ustawiony na „auto” z poziomem 50.
• Aby zgasić reflektory w ciemności, wymagana jest kamera z czasem otwarcia migawki 1/1000 lub więcej.
• W przypadku braku normalnego oświetlenia drogowego ustawić funkcję dzień/noc na „auto”. W przeciwnym razie inteligentne podświetlenie jest ustawione na „włączone”.
• Podświetlenie BLC i WDR musi być wyłączone.

Aby automatycznie naprawiać tablice rejestracyjne w bazie danych, potrzebny jest specjalny program do kamery lub komputera, który rozpoznaje tablice rejestracyjne. Teraz są w sprzedaży kamery, które same rozpoznają tablice rejestracyjne samochodów.

Przyjrzyjmy się bliżej możliwościom kamery IP do odczytywania liczb.

Może być używany do następujących celów:

• automatyczne otwieranie szlabanu przy wjeździe na kontrolowany obszar;
• automatyczne wydawanie mandatów w przypadku naruszenia przez kierowcę przepisów w obszarze zasięgu kamery z rozpoznawaniem tablic rejestracyjnych.
• aby automatycznie obliczyć koszt parkowania na podstawie danych pojazdu.
• natychmiastowe informowanie o odkryciu poszukiwanego auta poprzez porównanie jego tablicy rejestracyjnej z bazą danych.

Wszystkie te procesy analityczne są wykonywane przez wewnętrzne oprogramowanie w trybie automatycznym lub z ustawieniami i określonymi funkcjami od użytkownika, za pośrednictwem oprogramowania zainstalowanego na serwerze. Rozpoczynając pracę z kamerą IP do rozpoznawania tablic rejestracyjnych, warto zapoznać się z instrukcją instalacji, konfiguracji i obsługi urządzenia. Kamera sieciowa do rozpoznawania tablic rejestracyjnych może mieć inny kształt i rodzaj instalacji. Wybór powinien opierać się na aktualnych wymaganiach i warunkach.

Oferujemy zakup kamer IP do rozpoznawania tablic rejestracyjnych w cenie 3000 rubli w naszym sklepie internetowym. Wszystkie niezbędne informacje o urządzeniu są dostępne na stronie.

Funkcje kamery IP do rozpoznawania tablic rejestracyjnych

Zanim kupisz kamerę IP z rozpoznawaniem tablic rejestracyjnych, zapoznaj się z jej specyfikacją techniczną.

Lista cech technicznych:

• Parametry zasilania.
• Rodzaj oprogramowania, łatwość zarządzania.
• Klasa ochrony kamery IP.
• Kąt widzenia.
• Pozwolenie.
• Sposób instalacji i podłączenia.
• Szybkość przetwarzania informacji, wyszukiwanie dopasowań.
• Szybkość strzelania, nagrywania.
• Tryb temperatury kamery.
• Maksymalna dopuszczalna wilgotność powietrza
• Ocena marki producenta na rynku systemów sterowania i monitoringu wideo, opinie użytkowników.
• Wymiary, waga urządzenia.
• Kompletny zestaw, dostępność elementów złącznych niezbędnych do montażu, instrukcja obsługi.

Przedstawione w tym dziale kamery zostały przetestowane przez naszych specjalistów pod kątem kompatybilności z oprogramowaniem Macroscop „Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych”. W połączeniu z tym oprogramowaniem nasze kamery zapewnią Ci stałą kontrolę nad chronionym obszarem, pomogą w znalezieniu odpowiedniego samochodu oraz zautomatyzują szereg procesów.

Po wybraniu urządzenia, które spełnia wszystkie wymagania, możesz szybko złożyć zamówienie na stronie internetowej. Jak najszybciej dostarczymy kamerę wideo z rozpoznawaniem tablic rejestracyjnych do wybranego obiektu w Moskwie.

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

Nowoczesne systemy nadzoru wideo nie tylko gromadzą strumień wideo, ale także oferują szeroki zakres możliwości analizy wideo.

Funkcje takie jak liczenie odwiedzających, rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie i naprawianie tablic rejestracyjnych z pewnością wykroczyły poza zainteresowania i jurysdykcję służb specjalnych, aby rozwiązywać codzienne problemy biznesowe.

Przyjrzyjmy się nieco bardziej szczegółowo jednej z pożądanych funkcji analizy wideo - rozpoznawaniu tablic rejestracyjnych. Czasami system monitoringu jest zintegrowany z systemem kontroli dostępu: kamera odczytuje numer samochodu, system analityczny porównuje otrzymany obraz z listą numerów z bazy danych i po znalezieniu dopasowania wysyła potwierdzenie ACS, aby przejść samochód.

Oddzielnie zauważamy, że przy projektowaniu systemu monitoringu wideo konieczne jest rozdzielenie zadań rozpoznawania tablic rejestracyjnych i funkcji badania (ruch sprzętu i pieszych, lokalizacja kamer w zależności od warunków obserwowanego obszaru itp.) . Istnieją ograniczenia dotyczące umieszczania kamery do tablic rejestracyjnych. Ponadto wymagane są specjalne ustawienia. Ostrość kamery powinna być skierowana ściśle na obszar przeznaczony do przejazdu samochodów (w większości przypadków jest to 3-4 metry). Dlatego zaleca się stosowanie aparatów z obiektywami stałoogniskowymi. Ponadto zwykle mają lepszą światłoczułość niż soczewki zmotoryzowane.

Jaką rozdzielczość najlepiej wybrać?

Przy rozwiązywaniu wyznaczonego problemu rozpoznawania tablic rejestracyjnych wysoka rozdzielczość kamery wideo może dać gorszy wynik w porównaniu z wyliczonym. Wynika to z faktu, że kamery ze wzrostem rozdzielczości pogarszają światłoczułość, co negatywnie wpływa na rozpoznawanie tablic rejestracyjnych w nocy.

Do obliczeń stosuje się wzór (w / n) * p:

gdzie w to szerokość widzenia w obszarze tablicy rejestracyjnej (m),

n - rozmiar tablicy rejestracyjnej (m),

Jeżeli przyjmiemy szerokość oglądanego obszaru 3 m, średnią szerokość tablicy rejestracyjnej 0,52 m, a optymalny rozmiar obrazu (w praktyce) 200 pikseli, to otrzymamy następujące wyliczenie:

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

Z obliczeń wynika, że ​​odpowiednia dla nas jest kamera o rozdzielczości HD (1280 x 720 pikseli).

Kamery do systemu rozpoznawania muszą mieć określone cechy

Należy zwrócić uwagę na fizyczny rozmiar matrycy. Im większa matryca, tym bardziej jest wrażliwa na światło. Minimalny rozmiar matrycy do rozpoznawania tablic rejestracyjnych to 1/3 cala. Najlepiej prezentują się matryce o rozmiarze 1/2” i większym.

Rysunek 1. Porównanie obrazów uzyskanych w ciemności i w dzień z aparatów o różnych rozmiarach matryc

Przy wyborze aparatu należy również wziąć pod uwagę parametr przysłony, który jest określany przez dobór obiektywu do aparatu i jest wskazywany jako liczba F, która jest określana przez stosunek ogniskowej do wartości przysłony Im wyższa apertura, tym więcej światła padnie na matrycę kamery i odpowiednio wyższy stosunek sygnału do szumu. Na samym obrazie będzie mniej szumów cyfrowych. Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych wymaga obiektywu o aperturze co najmniej F/1,4. Obiektyw z przysłoną f/1.3 będzie szybszy.

Zwróć uwagę, że bez względu na parametry techniczne kamery, przy całkowitym braku oświetlenia nie uzyskasz wyniku w postaci rozpoznanej tablicy rejestracyjnej. W związku z tym początkowo powinieneś rozważyć możliwość dodatkowego oświetlenia. Zdecydowana większość kamer posiada teraz oświetlenie IR, ale zastosowanie wbudowanego oświetlenia IR oznacza konieczność przełączenia kamery w tryb czarno-biały. Ponadto dodatkowe ciepło generowane przez światło podczerwone może stać się latem niepotrzebne, prowadząc do przegrzania, powodując dodatkowe zakłócenia.

Zwróćmy też uwagę na taką cechę aparatu, jak liczba klatek na sekundę. Jako producent polecamy aparat z szybkością 25 kl/s. Jednak w praktyce na tych obiektach, na których samochody poruszają się z małą prędkością, kamery są przełączane na 12 kl./s i mniej, odciążając w ten sposób sprzęt niezbędny do przetwarzania szeregu informacji.

Jak już wspomnieliśmy powyżej, istnieją dość sztywne granice umieszczenia kamery wideo, przekroczenie ich prowadzi do znacznego pogorszenia wyniku.

Kąt nachylenia tablicy rejestracyjnej nie może przekraczać 5° w stosunku do osi x w dwuwymiarowej wersji obrazu.

Aby uchwycić dwa pasy, możesz ustawić kamerę w następujący sposób:

Kamera powinna być umieszczona na wysokości od 2 do 6 metrów. Podczas umieszczania na przedmiotach z barierą należy wziąć pod uwagę, że sama bariera tworzy pewną strefę wykluczenia.

Anastazja Shutkina
W związku z coraz większą penetracją sieciowego monitoringu wizyjnego do systemów bezpieczeństwa, w środowisku zawodowym pojawiła się dyskusja na temat tego, które kamery lepiej nadają się do rozpoznawania tablic rejestracyjnych - analogowe czy IP. Sądząc po postach na forach, w tym na sec.ru, jest wystarczająco dużo ekspertów, którzy uważają, że używanie kamer IP nie jest do tego skuteczne. Staraliśmy się zrozumieć sytuację bardziej szczegółowo – dla czego przestudiowaliśmy różne publikacje w mediach i przeprowadziliśmy wywiady z ekspertami.

Niska czułość: wieczny problem z kamerami IP?

Jednym z głównych argumentów sceptyków jest to, że kamery IP wymagają znacznie wyższego oświetlenia sceny do rozpoznawania tablic rejestracyjnych niż kamery analogowe. W połączeniu z koniecznością użycia „krótkiej” migawki elektronicznej (nie dłuższej niż 1/500 sekundy), ich zdaniem, doprowadzi to do tego, że o zmierzchu i przy oświetleniu nocnym rozpoznawanie tablic rejestracyjnych w ogóle nie będzie możliwe . Kolejną typową skargą dotyczącą kamer IP jest konieczność zapewnienia ruchu transmisyjnego w sieci, tj. znalezienie kompromisu między stopniem kompresji a dokładnością renderowania szczegółów obrazu.

Yu.L. Zarubin, Dyrektor Generalny firmy "Technologie Rozpoznawania" zauważa w tym zakresie: „Uważam, że większość kamer IP nie nadaje się do rozpoznawania tablic rejestracyjnych, ponieważ wyświetlają informacje, niezależnie od potrzeby zapisywania drobnych szczegółów. Jest jeszcze jedna wada kamer IP - polega na tym, że pozyskuje się dość dużą ilość przesyłanych informacji, ponieważ do rozpoznania potrzebna jest prawie pełna rozdzielczość. Do tej pory wszystkie kamery IP, z którymi się zetknąłem, są bardzo słabo przystosowane do rozpoznawania tablic rejestracyjnych. W rzeczywistości pracują tylko w ciągu dnia i w bardzo ograniczonych warunkach.”

Jeśli jednak przyjrzysz się uważnie, sytuacja jest nieco inna. Po pierwsze należy rozdzielić dwie różne sytuacje: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych na parkingach (prędkość poruszania się nie jest duża, a poziom oświetlenia jest zazwyczaj wystarczający do obsługi kamer IP) oraz na autostradach (prędkość ruchu jest duża , często ruch jest gęsty, a oświetlenie nie jest zbyt dobre). Wydawać by się mogło, że to właśnie w tej ostatniej sytuacji zastosowanie kamer IP rodzi największe pytania.

Dajmy głos Yu.V. Bukhtiyarov, dyrektor ukraińskiej firmy „Video Internet Technologies”: „Do niedawna największą przeszkodą w stosowaniu kamer megapikselowych, charakterystyczną nie tylko w dziedzinie rozpoznawania tablic rejestracyjnych, ale ogólnie w monitorowaniu ruchu, jest duża prędkość pojazdów. Aby tablice rejestracyjne i obrazy samych samochodów nie rozmywały się podczas jazdy z dużą prędkością, należy ustawić dużą prędkość migawki elektronicznej. W konsekwencji czułość jest zmniejszona o około rząd wielkości w porównaniu ze standardowym czasem akumulacji, który zwykle mieści się w zakresie 1 / 50-1/60 sekund dla kamer megapikselowych. Jednak ostatnio, wraz z pojawieniem się bardziej czułych matryc o lepszym stosunku sygnału do szumu, twórcy kamer megapikselowych zrobili zauważalny krok naprzód, ponadto mają w swoich liniach modele z ruchomym filtrem IR, po czym te kamery stały się przystosowane do pracy w systemach 24/7.obserwacja z wykorzystaniem oświetlenia IR”.

W rzeczywistości pomysł, że bez dodatkowego oświetlenia w nocy aparaty analogowe śmiało poradzą sobie z rozpoznawaniem, też nie jest do końca prawdziwy. Przynajmniej większość producentów modułów rozpoznawania tablic rejestracyjnych zdecydowanie zaleca stosowanie dodatkowego oświetlenia - wąskostrumieniowych pulsacyjnych oświetlaczy IR. Kąt padania światła w takich projektorach z reguły umożliwia doświetlenie obszaru obiektu nadzoru wideo jedną kamerą. Tak więc schemat budowy systemu rozpoznawania jest następujący: 1 linia = 1 kamera + 1 projektor podczerwieni. Jednak przy tak kompetentnym podejściu kamery IP będą działać doskonale. A czułość kamer sieciowych (zwłaszcza tych z matrycami CCD, a nie CMOS) jest tylko nieznacznie gorsza od analogowych. Z tego punktu widzenia właściwie dobrane kamery IP nie ustępują kamerom analogowym.

Śr. Rutskov, dyrektor generalny Megapixel, zauważa:„Najpierw zróbmy uwagę na temat warunków. Pojęcie kamery IP jest dość szerokie. Jeśli mówimy o naszej branży, większość z nich to kamery oparte na kolorowych czujnikach CMOS, z wbudowaną kompresją i wyjściem FastEthernet. Wtedy, jeśli mówimy konkretnie o ich użyciu, odpowiedź jest negatywna, takich kamer nie można używać do rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Kamery IP oparte na sensorach CMOS mają niską czułość i właściwie nie działają w ciemności. Kamery analogowe są bardziej czułe, ale gorsze pod względem rozdzielczości. Takie kamery, na przykład, mają efektywną szerokość przechwytywania nie większą niż 2 metry, co nie wystarcza do rozwiązywania problemów policji drogowej. Jeśli więc mówimy o „wąskich” wyścigach – wagach, parkingach, punktach kontrolnych, to kamery analogowe mają przewagę. Jeśli jednak pamiętać o zadaniach policji drogowej – „szerokich” przejściach, to sytuację uratują jedynie kamery megapikselowe czarno-białe z widzenia maszynowego – brak kompresji i wysoka czułość ze względu na zastosowanie Czujniki CCD.”

Zalety korzystania z kamer IP.

Porozmawiajmy teraz o zaletach korzystania z kamer IP. Przede wszystkim działają bez sprzężenia, podczas gdy kamery analogowe wymagają rejestratora lub przynajmniej serwera wideo w pobliżu, nietrudno zrozumieć, jak bardzo może to być problematyczne na długiej trasie.

Dajmy głos TAK. Gorbaniew, dyrektor techniczny ITV:

„Teraz coraz więcej osób zaczyna używać kamer IP do rozpoznawania tablic rejestracyjnych, ponieważ bardzo wygodne jest to, że pozwalają uzyskać obrazy o wysokiej rozdzielczości megapikseli, dzięki czemu można zablokować kilka pasów jednocześnie. Do niewątpliwych zalet kamer IP można zaliczyć łatwość instalacji - łatwiej jest podłączyć sieć niż np. tym samym kablem koncentrycznym., Można nawet skorzystać z Wi-Fi, Ponadto są kamery IP korzystające z interfejsu POE, które jest, zasilaj je osobno, nie ma potrzeby"

Ważną właściwością kamer IP jest łatwość rozbudowy systemu - są one po prostu tworzone w celu łatwej budowy skalowalnych rozproszonych systemów monitoringu wizyjnego. Szeroki zakres zdalnych ustawień pozwala uzyskać najlepszą jakość obrazu w zmieniających się warunkach zewnętrznych, a brak podwójnej konwersji sygnału (nieodłącznej w przypadku kamer analogowych) zwiększa szybkość pracy.

R.V. Streltsov Dyrektor Generalny firmy Navikom zauważa:

„Kamery IP są obecnie bardzo skuteczne w rozwiązywaniu problemu rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Ich głównymi zaletami są łatwość instalacji i wysoka jakość wynikowego obrazu, a główną wadą jest stosunkowo niska światłoczułość.”

Ponadto kamery IP umożliwiają zastosowanie skanowania progresywnego, a także łatwą kontrolę kompresji sygnału, co pozwala zaoszczędzić miejsce na nośnikach cyfrowych. I oczywiście bardzo ważne jest, aby, jak wspomniano powyżej Śr. Rutskov, pozwalają rozwiązać problem „nakładania się” pasów ruchu. Pod tym względem Yu.V. Buchtijarow uwagi:

„Wykorzystanie kamer megapikselowych do rozpoznawania tablic rejestracyjnych pozwala nam rozwiązać jeden ważny problem techniczny, który jest następujący. Rozdzielczość kamer telewizji analogowej stosowanych w systemach rozpoznawania tablic rejestracyjnych ledwo wystarcza do przechwytywania tablic rejestracyjnych na jednym pasie ruchu. Dlatego też, jeśli samochód przejedzie jednocześnie dwoma pasami, jego tablica rejestracyjna zostanie „wycięta” w obrazie odbieranym z dwóch kamer telewizyjnych skierowanych na te pasy. Aby uniknąć takiej sytuacji, instalatorzy montują analogowe kamery telewizyjne w taki sposób, aby krawędzie ich pola widzenia pokrywały się z polem widzenia sąsiednich kamer telewizyjnych. Oczywiście prowadzi to do wzrostu kosztów projektu. Kamery megapikselowe ułatwiają rozwiązanie tego problemu za pomocą jednego urządzenia.”

Tym samym wykorzystanie kamer IP do systemów rozpoznawania tablic rejestracyjnych jest nie tylko uzasadnione, ale także pozwala uzyskać wiele dodatkowych korzyści, które są trudne do osiągnięcia dla ich analogowych „braci”.

Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych: jakie kamery są przyszłością?

TAK. Gorbaniew:„Wydaje mi się, że kamery sieciowe zdominują kamery analogowe – to ewolucja, której nie da się uniknąć. W tej chwili istnieją oczywiście kamery analogowe, które pod pewnymi cechami przewyższają kamery sieciowe o rząd wielkości, na przykład pod względem czułości, dlatego, o ile wiem z własnego doświadczenia, zwykle używają oświetlenia IR, aby o zmierzchu numer jest bardziej widoczny i łatwiejszy do rozpoznania. Jednak technologie nie stoją w miejscu, tylko się rozwijają i myślę, że docelowo kamery IP z pewnością zwyciężą. Aż coś nadejdzie i w zamian za nich…”.

R.V. Streltsov:„W każdym razie przyszłość jest wyraźna z kamerami IP, ponieważ technologia nie stoi w miejscu. Najważniejsze przy korzystaniu z kamer sieciowych jest zapewnienie prawidłowego montażu, kąta widzenia i działania elektronicznej migawki z obiektywem, a także kompensacji podświetlenia.”

Yu.L. Zarubin:„Myślę, że nadejdzie czas, kiedy kamery sieciowe staną przed wyzwaniem pracy w nocy”.

AV Pimenov, kierownik działu PR, firma ELVIS:„Prędzej czy później wszystko zmieni się na IP. Oczywiście bezpieczeństwo to branża, w której zmiany są wystarczająco trudne.Istnieją różnego rodzaju listy i przepisy dotyczące korzystania z tego czy innego sprzętu. Dlatego najbliższa przyszłość nadal należy do analogów, a w przyszłości oczywiście kamery IP całkowicie zastąpią analogowe.”

AV Korobkov, dyrektor ds. rozwoju firmy deweloperskiej MACROSCOP:

„Początkowo polegaliśmy na kamerach IP. Właściwie nasze produkty skupiają się tylko na nich. Z naszego doświadczenia wynika, że ​​przy prawidłowym doborze elementów systemu, instalacji i konfiguracji potrafią niezawodnie rozpoznawać tablice rejestracyjne przy prędkości do 150 km/h. Jednocześnie budowa i modernizacja systemów na kamerach IP jest znacznie szybsza i łatwiejsza niż na analogowych, dzięki czemu mamy pewność, że przyszłość należy oczywiście do kamer IP”.

Zastosowanie kamer IP do rozpoznawania tablic rejestracyjnych: przykład realizacji.

Jak widzieliśmy powyżej, chociaż prawie wszyscy eksperci zgadzają się, że kamery IP to przyszłość, wielu nadal uważa, że ​​dziś nie są one lepsze od analogowych. Jednak mimo to programiści z Permu dodali niedawno do swoich modułów moduł rozpoznawania tablic rejestracyjnych OPROGRAMOWANIE MAKROSKOP- jedyny, który w ogóle nie współpracuje z kamerami analogowymi. Skontaktowaliśmy się z nimi i otrzymaliśmy materiał na temat działania tego modułu.

Moduł udostępnia następującą funkcjonalność:

• Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych pojazdów w ruchu z przechowywaniem informacji o czasie, dacie, numerze pojazdu, a także linkach do odpowiedniej klatki wideo w archiwum.
• Przechwytywanie przez liczbę pojazdów wpisanych do indeksu karty w czasie rzeczywistym.
• Pracuj z wbudowanym kartotekowym indeksem numerów samochodów, który umożliwia dodawanie i edycję numerów, wprowadzanie dodatkowych informacji o pojazdach, generowanie list przechwyconych i/lub list informacyjnych.
• Wyszukaj pojazd w archiwum według czasu, daty, numeru samochodu oraz dodatkowych informacji z indeksu karty.

Moduł pozwala na:

• Przetwarzaj strumień wideo z prędkością 6 i 25 klatek na sekundę.
• Rozpoznaj tablice rejestracyjne z pionowym kątem nachylenia kamery wideo do 40 ° i poziomym kątem odchylenia do 30 °, a także z kątem przechyłu państwowej tablicy rejestracyjnej względem płaszczyzny do 10 °.
• Rozpoznaj standardowe typy liczb odpowiadające standardom Rosji, Ukrainy, ZSRR, Białorusi i Włoch, a także numery odwrotne, dyplomatyczne i policyjne.
• Użyj detektora ruchu, aby zmniejszyć koszty obliczeniowe podczas identyfikacji tablicy rejestracyjnej.
• Ustaw oddzielne obszary wyszukiwania, aby zmniejszyć koszty obliczeń podczas identyfikacji tablicy rejestracyjnej.
• Rozpoznawaj tablice rejestracyjne przy prędkości pojazdu do 150 km/h.
• Rozpoznawaj do 10 różnych liczb jednocześnie.

Pokażmy, jak wszystkie te możliwości są realizowane w praktyce. Do konfiguracji działania modułu służy specjalne okno (rys. 1).

Rys 1. Konfiguracja modułu rozpoznawania tablic rejestracyjnych

Najpierw należy wybrać jeden z dwóch trybów pracy: „Parking” (6 klatek/s) jest używany przy małej prędkości pojazdu, a „Droga” (25 klatek/s) przy szybkim poruszaniu się (np. ulica lub autostrada). ).

Aby umożliwić wyszukiwanie i rozpoznawanie pod kątem przechyłu tablicy państwowej względem płaszczyzny jezdni do 10°, wystarczy aktywować opcję „Wyszukaj numery niepoziome”. Aby wyszukać liczby odwrotne (na przykład numery policyjne lub wojskowe), dostępna jest specjalna opcja „Wyszukaj liczby odwrotne”.

Regulowany parametr „Próg ufności” pozwala na zmianę procentową jakości rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Liczby, których jakość będzie poniżej określonej wartości progu, zostaną automatycznie odrzucone. Kolejny parametr „Liczba nierozpoznanych znaków” pozwala automatycznie odrzucać liczby, w których liczba nierozpoznanych znaków jest większa niż określona.

Parametry "Minimalny rozmiar tablicy rejestracyjnej" i "Maksymalny rozmiar tablicy rejestracyjnej" - ustaw minimalny i maksymalny rozmiar tablicy rejestracyjnej jako procent kadru. Można je również ustawić interaktywnie na obrazie z kamery - rozciągając prostokątny obszar tak, aby numer samochodu znajdował się wewnątrz tego obszaru (rys. 2).

Rys 2. Ustawianie minimalnej wielkości liczby

O ile minimalizacja zasobów obliczeniowych przy wysokiej jakości wyniku jest to „tożsamość korporacyjna” MACROSCOP, a wszystko zostało zrobione w module rozpoznawania tablic rejestracyjnych, aby zoptymalizować działanie systemu.

Przede wszystkim jest to możliwość wyznaczenia osobnych stref przeszukiwania (rys. 3) – zawsze może być taki fragment kadru, w którym pojawienie się tablic rejestracyjnych nie jest możliwe (np. pobocze, chodnik itp.). Jeśli strefy wyszukiwania nie zostaną określone, zostanie przeanalizowana pełna klatka, co jest typowe w wielu innych systemach.

Rys 3. Ustawianie stref wyszukiwania

Ustawienie „Użyj autoskalowania” zmniejsza koszty obliczeń, gdy rozmiar tablicy rejestracyjnej w poziomie przekracza 120 pikseli. (Sytuacja taka ma miejsce, gdy do monitorowania jednego pasa zostanie użyta kamera o rozdzielczości większej niż 1Mpix, w wyniku czego wielkość liczb okazuje się zbyt duża).

W tym samym celu używane jest również ustawienie „Użyj detektora ruchu” Po włączeniu analizowane będą tylko te ramki i strefy, w których występuje ruch.

Należy pamiętać, że baza danych systemu może działać w dwóch trybach:

• „Lokalna” – jeżeli indeks karty jest używany przez jeden serwer w systemie i musi znajdować się na tym samym serwerze, na którym wykonywane jest rozpoznawanie tablic rejestracyjnych.
• „Remote” - jeśli szafka na pliki jest używana przez kilka serwerów i znajduje się na określonym serwerze w sieci. Musisz podać adres serwera w sieci i port, na którym się znajduje, nazwę użytkownika i hasło użytkownika.

Rys 4. Okno „Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych”

Do monitorowania w czasie rzeczywistym i przeglądania archiwum w kliencie służy okno Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (rys. 4), które zawiera trzy zakładki: Monitorowanie, Archiwum i Plik karty.

Zakładka „Obserwacja” (pokazana na powyższym rysunku) służy do podglądu zdarzeń wykrywania tablic rejestracyjnych w czasie rzeczywistym. W prawej dolnej części zakładki znajduje się lista zdarzeń wykrycia tablic rejestracyjnych.

W lewej górnej części zakładki wyświetlana jest ramka odpowiadająca wybranemu zdarzeniu. W górnej części ramki wyświetlana jest nazwa kanału, godzina i data odpowiadające tej ramce. Pomarańczowa linia na obrazie wyróżnia pojazd, którego numer rejestracyjny został rozpoznany. Powiększony obraz rozpoznanej tablicy rejestracyjnej jest wyświetlany w lewym dolnym rogu ramki. W lewej dolnej części okna znajdują się dodatkowe informacje, po prawej stronie znajdują się przyciski „Przejdź do kartoteki” i „Dodaj do kartoteki”.

Panel filtrowania znajduje się nad listą w prawej górnej części. Za jego pomocą możesz filtrować dane wyświetlane na liście zdarzeń wykrycia tablic rejestracyjnych. Panel „Filtrowanie” umożliwia ustawienie następujących parametrów filtrowania:

• Numer samochodu;
• nazwisko właściciela;
• Grupa, do której należy numer samochodu;
• Kanał, na którym znaleziono numer;
• Dodatkowe informacje;
• Prędkość;
• kolor samochodu;

Zakładka „Archiwum” służy do przeglądania i przeszukiwania archiwum zdarzeń wykrycia tablic rejestracyjnych. Funkcjonalność tej zakładki jest podobna do zakładki „Obserwacja”. Różnica polega na tym, że zdarzenia na liście numerów są wynikiem zapytania z archiwum głównego.

Zakładka „Indeks kart” (rys. 5) do pracy z indeksem kart z tablicami rejestracyjnymi, umożliwia zarządzanie grupami i listami przechwytywania, dodawanie, edycję, usuwanie tablic rejestracyjnych i związanych z nimi informacji.

Rys. 5 Zakładka „Indeks karty”

Rys.6 Okno „Zarządzanie grupami”

Aby dodać grupę do przechwyconych, po prostu zaznacz pole „Przechwyć samochody z tej grupy”. Możesz także włączyć tryb wyświetlania liczb bezpośrednio na obrazie żądanego kanału - pokazano to na ryc. 7

Rys. 7 Tryb wyświetlania liczb bezpośrednio na obrazie

Jeśli wybierzesz opcję „Wyświetl wszystkie numery” – zostaną wyświetlone wszystkie wykryte numery (na zielono) i numery dodane do przechwytywania (na czerwono) oraz „Wyświetl numery dodane do przechwytywania" – zostaną wyświetlone tylko numery dodane do przechwytywania wystawiany.

Według twórców opisywanego modułu ich praktyczne doświadczenie pokazało, że kamery IP znakomicie radzą sobie z rozpoznawaniem liczb, jednak oświetlenie IR na noc jest nadal pożądane.

Rośnie zapotrzebowanie na technologie rozpoznawania przez oprogramowanie tablic rejestracyjnych i twarzy. Na przykład automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych może być wykorzystywane jako element systemu kontroli dostępu, do organizowania systemów rozliczeniowych za płatne parkowanie, automatyzacji przyjmowania samochodów lub do zbierania informacji statystycznych (np. powtarzające się wizyty w centrum handlowym lub myjni samochodowej) . Wszystko to jest w mocy nowoczesnego inteligentnego oprogramowania. Co jest potrzebne do wdrożenia takiego systemu? W zasadzie nie tak wiele - kamery wideo spełniające określone wymagania i odpowiedni inteligentny moduł oprogramowania. Na przykład oprogramowanie lub bardziej budżetowe

W tym artykule podpowiemy, jak wybrać odpowiednią cyfrową kamerę wideo zdolną do generowania wysokiej jakości obrazu wideo odpowiedniej do zadań rozpoznawania tablic rejestracyjnych w oprogramowaniu.

Pozwolenie

Jeszcze kilka lat temu wielkość tablicy rejestracyjnej na ekranie była mierzona w% szerokości ramki. Wszystkie kamery były analogowe, a ich rozdzielczość była stała. Teraz, gdy matryce mogą mieć rozdzielczość od 0,5 do 12 MP, względne wartości nie są stosowane, a wymagana szerokość tablicy rejestracyjnej jest mierzona w pikselach.

Z reguły specyfikacja oprogramowania do rozpoznawania tablic rejestracyjnych określa wymagania dotyczące szerokości tablicy rejestracyjnej na ekranie, wystarczającej do pewnego rozpoznania. Czyli na przykład moduł oprogramowania AutoTrassir wymaga szerokości 120 pikseli, a NumberOK - 80 pikseli. Różnice w wymaganiach wyjaśniają zarówno niuanse algorytmów rozpoznawania, jak i akceptowalny poziom niezawodności przyjęty przez dewelopera. Z własnego doświadczenia można zauważyć, że AutoTrassir jest bardziej wymagający i „kapryśny” pod względem doboru sprzętu, obiektywu, a także prawidłowego montażu kamery. Ale, o czym pamiętamy, pokazuje niezmiennie wiarygodne wyniki i niewiele zależy od warunków pogodowych.

Dla większej niezawodności możemy polecić skupienie się na wartości szerokości tablicy rejestracyjnej wynoszącej 150 pikseli. A jeśli pamiętamy, że szerokość tablicy rejestracyjnej zgodnie z GOST wynosi pół metra (dokładnie 520 mm), to dochodzimy do wymaganej rozdzielczości 300 punktów na metr.

Liniowa rozdzielczość pikseli na metr zależy od kąta widzenia i rozdzielczości matrycy kamery. Możesz to obliczyć za pomocą wzoru:

R lin- rozdzielczość liniowa, piksele na metr

R h- rozdzielczość pozioma kamery (np.R h =1080)

𝛼 - kąt widzenia kamery

L- odległość od kamery do obiektu

Możesz również skorzystać z naszego kalkulatora internetowego na stronie interesującego Cię produktu, w zakładce "Co zobaczę".

Poniżej znajduje się (na przykład) kilka opcji dla kamer do monitoringu wideo IP, wskazujących maksymalną odległość, z jakiej możliwe jest rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (szerokość tablicy rejestracyjnej 150 pikseli). Należy pamiętać, że w przypadku aparatów z obiektywem zmiennoogniskowym do obliczeń użyto maksymalnej ogniskowej.

	Długość ogniskowa	Rozdzielczość w poziomie	Maks. odległość, m	Maks. szerokość oglądania, m
		1920 pikseli
		1280 ppi
		2688 ppi
		2048 ppi
		2048 ppi

Ważne jest, aby zrozumieć, że kamery o wyższej rozdzielczości mogą monitorować szersze obszary, więc na każdy obszar potrzeba mniej obszarów. W takim przypadku rozdzielczość liniowa mieści się w zakresie wymagań identyfikacyjnych. Fakt ten sprawia, że ​​w wielu sytuacjach opłacalne jest stosowanie kamer o wysokiej rozdzielczości.

Czułość na światło i czas otwarcia migawki

Aby mieć pewność rozpoznawania tablic rejestracyjnych samochodów, aparat musi mieć dobrą światłoczułość i możliwość ręcznego ustawienia czasu otwarcia migawki (czasu otwarcia migawki lub samego czasu otwarcia migawki). Wymóg ten jest niezwykle ważny przy budowaniu systemów rozpoznawania tablic rejestracyjnych samochodów poruszających się z dużą prędkością. Dla samochodów poruszających się z prędkością do 30 km/h (czyli takie projekty z reguły realizujemy dla naszych klientów: osiedla domków jednorodzinnych, osiedla, parkingi centrów handlowych, różne tereny zamknięte) wymóg ten jest mniej istotny, ale nie można tego lekceważyć, bo aby osiągnąć wysoką jakość rozpoznawania, aparat musi wykonać co najmniej dziesięć klatek z czytelną liczbą.
Dlatego np. aby rozpoznać tablicę rejestracyjną poruszającą się z prędkością 30 km/h pod kątem montażu kamery do 10 stopni względem osi ruchu, czas otwarcia migawki powinien wynosić około 1/200 sekundy . W przypadku wielu niedrogich aparatów taka ekspozycja nawet w ciągu dnia przy pochmurnej pogodzie może być niewystarczająca, a obraz okaże się ciemny i/lub zaszumiony. Dlatego warto zwrócić baczną uwagę na wielkość matrycy i jej jakość. Najlepiej użyć dedykowanej czarno-białej kamery CCD. Jednak ich cena jest bardzo wysoka, a rozdzielczość zwykle nie przekracza 1 megapiksela, co nakłada poważne ograniczenia na ich zastosowanie.
Generalnie nie należy gonić za wysoką rozdzielczością, chyba że istnieją ku temu obiektywne powody. Stosunkowo niedrogie aparaty o ultrawysokiej rozdzielczości (4MP, 5MP i wyższe) zbudowane są na matrycach 1/3, 1/2,8 i rzadko 1/2,5 cala. Kamery o rozdzielczości 1,3 i 2 MP mają tę samą wielkość matrycy. W rezultacie rozmiar każdego światłoczułego elementu w aparacie 1,3 MP jest zauważalnie większy niż w aparacie 5 MP, a im większy rozmiar, tym więcej światła może zebrać każdy światłoczuły element. Dlatego polecane przez nas kamery IP do zadań rozpoznawania liczb rzadko mają rozdzielczość większą niż 2MP.

Szeroki zakres dynamiki (WDR), kompensacja podświetlenia

Dynamiczny zakres kamery określa stosunek maksymalnego i minimalnego natężenia światła, które jego czujnik może normalnie uchwycić. Innymi słowy, jest to zdolność kamery do jednoczesnego przesyłania zarówno jasno oświetlonych, jak i ciemnych obszarów obrazu bez zniekształceń i strat. Ten parametr jest bardzo ważny dla automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych, ponieważ Pomaga zwalczać reflektory kamery. Jednak nawet najbardziej zaawansowane kamery 140dB WDR nie zawsze są w stanie obsłużyć oświetlenie o wysokim kontraście. W takim przypadku instalowane jest dodatkowe oświetlenie światłem widzialnym lub działające w zakresie podczerwieni, oświetlające obszar, w którym rozpoznawana jest tablica rejestracyjna.

Głębia pola

Głębia ostrości lub całkowicie głębia ostrości obrazowanej przestrzeni (DOF) to zakres odległości, w których obiekty są postrzegane jako ostre.

Ten parametr zależy od ogniskowej, przysłony i odległości od obiektu. Im głębsza głębia ostrości, tym większy obszar ostrości i więcej okazji do „złapania” wystarczającej liczby wyraźnych ujęć jadącego samochodu.

Być może największy wpływ na głębię ostrości ma przysłona obiektywu. Im mniejsza apertura, tym większa głębia ostrości, im większa, tym mniejsza głębia ostrości. Wszystkie polecane przez nas kamery do rozpoznawania tablic rejestracyjnych są w stanie dostosować się do zmieniających się warunków oświetleniowych poprzez automatyczną zmianę przysłony. Zaleca się ustawiać ostrość takich kamer przy maksymalnie otwartej przysłonie, gdy głębia ostrości jest minimalna.

Im większa odległość kamery od obiektu, tym większa głębia ostrości, dlatego nie próbuj umieszczać kamery jak najbliżej strefy rozpoznawania. Z drugiej strony im dłuższa ogniskowa, tym płytsza głębia ostrości. W naszej praktyce optymalna odległość od kamery do USA mieści się w zakresie od 6 do 10 metrów. Chociaż rozpoznanie nie jest niemożliwe z odległości 100 metrów.

Zniekształcenie

Wiele obiektywów nieznacznie zniekształca obraz. Najczęstszym jest tak zwane zniekształcenie „beczkowate” obrazu. Wynika to z powiększenia, które jest większe w środku i mniejsze na krawędziach, co powoduje zmianę rozmiaru obiektu. Jeśli więc ten sam obiekt wpadnie w środek obrazu i na jego krawędź, jego wymiary na krawędzi będą wydawały się mniejsze. Może to wpłynąć na zdolność identyfikacji.

Im krótsza ogniskowa, tym bardziej zauważalna może być dystorsja. Dlatego niepożądane jest używanie do identyfikacji kamer z obiektywami szerokokątnymi (poniżej 4 mm).

Oddawanie szumów i kolorów

Im mniej szumów i dokładniejsze odwzorowanie kolorów, tym lepsza identyfikacja. Dlatego zaleca się zwrócenie uwagi na takie parametry jak minimalne oświetlenie kamery, a także obecność funkcji redukcji szumów.
Eliminacja szumów jest szczególnie ważna w warunkach słabego oświetlenia, kiedy czujniki aparatu są bardzo „zaszumione”, co utrudnia identyfikację. Należy rozumieć, że w wielu przypadkach redukcja hałasu i inne elektroniczne „gadżety” nie radzą sobie i trzeba zapewnić odpowiedni poziom oświetlenia w obiekcie.

Kompresuj wideo

Nowoczesne kamery IP przesyłają skompresowany sygnał wideo, a jeśli w kadrze nie ma ruchu lub jest on minimalny, ruch będzie niewielki. Jeśli ruch w ramce jest intensywny, ruch wzrośnie. Dlatego jeśli w ustawieniach kamery ustawiona jest stała przepływność, obraz będzie nadawał się do identyfikacji przy braku ruchu, ale nieodpowiedni - przy dużym ruchu w kadrze.
Do identyfikacji zaleca się ustawienie zmiennej przepływności o najwyższym poziomie jakości. W takim przypadku zostanie zapewniona pożądana jakość obrazu.

Matryca: CMOS 1/2,8" ze skanowaniem progresywnym Sprzętowy WDR 140dB Obiektyw: 2.8-12mm Cechy: kamera jest wewnętrzna, do montażu na zewnątrz potrzebna jest obudowa termiczna. Obiektyw nie wchodzi w skład zestawu i jest sprzedawany osobno
Maks. Rozdzielczość: 1,3 MP, 1280 x 960 pikseli Sprzętowy WDR Obiektyw: 2.8-12mm
Zewnętrzna kamera sieciowa 2 MP AXIS P1365-E z funkcją WDR i wizjerem światła Matryca: CMOS 1/2,8" ze skanowaniem progresywnym Maks. Rozdzielczość: 2MP, 1920 x 1080 pikseli Sprzętowy WDR Technologia Lightfinder Obiektyw: 2,8-8 mm przy F1,3 Cechy: Wysoka czułość, autofokus
Dahua IPC-HF8301E Utlra WDR 120dB, Ultra 3DNR Matryca: CMOS ze skanowaniem progresywnym 1/3" Maks. Rozdzielczość: 3MP, 2048x1536 pikseli Sprzętowy WDR Obiektyw: 2.8-12mm Cechy: kamera jest wewnętrzna, do montażu na zewnątrz potrzebna jest obudowa termiczna. Obiektyw nie wchodzi w skład zestawu i jest sprzedawany osobno
Matryca: CMOS ze skanowaniem progresywnym 1/3" Maks. Rozdzielczość: 1,3 MP, 1280x960 pikseli Obiektyw: 2,8–8 mm (F1,2) Cechy: Wysoka czułość, autofokus