Сучасне відеоспостереження дозволяє збирати інформацію про потік руху автомобілів та пішоходів, а також надає різноманітні можливості відеоаналітики.

Функції визначення кількості відвідувачів, ідентифікації осіб стали затребувані серед приватних організацій та підприємців.

Розглянемо докладніше важливу функцію визначення номерних символів. Системи відеоспостереження можуть поєднуватися із системою керування доступом. Відеокамера визначає номер, а система аналітики шукає збіг у переліку номерів бази даних та за його наявності, дає дозвіл системі контролю доступу на в'їзд транспортного засобу.

При плануванні встановлення системи відеоспостереження необхідно відокремити завдання визначення номерів від функції спостереження за транспортом та пішоходами. Відеокамери для розпізнавання номерних знаків мають обмеження на місця встановлення, а також потребують особливого налаштування. Камера має бути сфокусована лише на ділянці, де проїжджають транспортні засоби. Тому краще встановлювати камери, які мають нерухомий об'єктив. Вони мають додаткову перевагу в характеристиках світлочутливості.

Роздільна здатність камери

Висока роздільна здатність камери ще не означає якісне виконання поставленого завдання з розпізнавання номерів. Розрахункова оптимальна роздільна здатність може дати навіть кращий результат. Чим вище роздільна здатність, тим гірша світлочутливість, а це погіршує визначення номерів при поганому освітленні.

При розрахунку необхідного дозволу використовують таку формулу: (w/n)*p де w - ширина огляду зафіксованого номерного знака; n – розмір номерного знака; p - пропонована ширина номера, що відображається, що вимірюється в пікселях.

Розглянемо розрахунок наступного прикладу: середній розмір знака - 0,52 м, ширина контрольованої зони - 3 м, а рекомендований розмір зазвичай приймають 200 пікселів. Отримуємо таку відповідь:

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

З розрахунку видно, що відповідним варіантом буде камера зі стандартним форматом HD зйомки (1280 * 720 пікселів). Але це справедливо, якщо відстань від камери до номера 3-5 метрів. Якщо відстань більша, то і роздільна здатність камери потрібна вище. Якщо ця відстань перевищує 20м, то потрібна камера з варіофокальним об'єктивом. Вона дозволить звузити кут огляду, тим самим збільшивши фіксований об'єкт на екрані монітора.

Характеристики відеокамер для розпізнавання номерів

Потрібно брати до уваги розмір самої матриці. Велика матица має більшу світлочутливість. Щоб розпізнавати номери, матриця повинна бути не менше ніж 1/3 дюйма. Але для якісного визначення номерів необхідна матриця від 1/2 дюйма та більше. Наприклад, IP камера з матрицею Sony IMX 185 розміром 1/1.8.

Не менш важлива і характеристика світлосили. Цей показник визначає об'єктив відеокамери та позначається як число F. Воно характеризується відношенням фокусної відстані до значення розкриття діафрагми. Характеристика сигнал/шум буде краще при більшій світлосилі, так як на матрицю надходить більше світла. Зі збільшенням світлосили зменшується і кількість цифрових шумів. Визначення номерів потребує значення світлосили від F/1,4 та вище.

Навіть найкращі камери неспроможні визначити номер автомобіля, що у повній темряві. Тому потрібно одразу подбати про нормальне освітлення. Більшість сучасних камер має ІЧ-підсвічування, але ця функція змушує переходити в режим чорно-білої зйомки. При ІЧ-підсвічуванні відбувається додаткове нагрівання камери, що може спричинити перегрів у спеку року, а це створить зайві перешкоди.

Має значення та показник числа кадрів за секунду. Рекомендуються камери із частотою 25 к/с. На ділянках з малою швидкістю руху транспортного потоку відеокамери перемикають режим 12 к/с або нижче. Це дозволяє зменшити навантаження на пристрій, щоб краще обробляти обсяги інформації, що надходять.

Розташування відеокамери

Для отримання очікуваного результату обладнання потрібно розміщувати з дотриманням усіх умов

• На зображенні нахил номера автомобіля не повинен перевищувати 5° по осі x.
• Кут напрямку камери повинен бути до 30 ° як по горизонталі, так і по вертикалі.
• Щоб захопити дві смуги, можна встановити камеру по центру між ними.
• Висота розташування камери повинна бути в межах 2-6 ​​метрів.
• При монтажі пристрою біля шлагбауму потрібно враховувати, що він створює деяку ділянку відчуження.
• Встановивши камеру, необхідно перевірити прийнятність якості зйомки вночі. Режим діафрагми виставляється на "авто" з рівнем 50.
• Для гасіння світла фар у темний період необхідна камера з витримкою 1/1000 і більше.
• За відсутності нормального освітлення дороги слід виставити функцію день/ніч на авто. В іншому випадку виставляється інтелектуальне підсвічування в положення - "вкл".
• Підсвічування BLC та WDR має бути вимкнено.

Щоб автоматично фіксувати номери у базі даних, потрібна спеціальна програма для камери чи ПК, яка розпізнає номерні знаки. Наразі з'явилися у продажу і камери, які самі розпізнають номери автомобілів.

Розглянемо докладніше можливості IP-камери для зчитування номерів.

Вона може використовуватися з метою:

• автоматизованого відкриття шлагбауму під час в'їзду на контрольовану територію;
• автоматизованої виписки штрафів за порушення водієм правил у зоні покриття камери з розпізнаванням автомобільних номерів.
• для автоматичного розрахунку вартості паркування, ґрунтуючись на даних автомобіля.
• негайного інформування про виявлення потрібної машини шляхом порівняння її номера з базою даних.

Всі ці аналітичні процеси виконуються внутрішнім софтом в автоматичному режимі або з налаштуваннями та заданими функціями від користувача через встановлене на сервері програмне забезпечення. Починаючи роботу з IP камерою для розпізнавання автомобільних номерів, рекомендується ознайомитися з інструкцією з встановлення, налаштування та експлуатації приладу. Мережева камера розпізнавання номерів може мати різний форм фактор та тип монтажу. Вибирати слід, ґрунтуючись на поточних вимогах та умовах.

Ми пропонуємо купити IP камери для розпізнавання автомобільних номерів за ціною від 3000 рублів в нашому інтернет магазині. На сайті є вся необхідна інформація про пристрій.

Характеристики IP камери для розпізнавання автомобільних номерів

Перш ніж придбати IP камеру з функцією розпізнавання номерів, ознайомтеся з її технічними характеристиками.

Список технічних характеристик:

• Параметри електроживлення.
• Тип програмного забезпечення, зручність керування.
• Клас захисту IP камери.
• Кут огляду.
• Дозвіл.
• Спосіб монтажу та підключення.
• Швидкість обробки інформації, пошук відповідностей.
• Швидкість зйомки, запису.
• Температурний режим камери.
• Гранично допустима вологість повітря
• Рейтинг марки виробника на ринку систем контролю та відеоспостереження, відгуки користувачів.
• Габарити, вага пристрою.
• Комплектація, наявність потрібних для встановлення кріплень, інструкції з експлуатації.

Камери, представлені в цьому розділі, були перевірені нашими фахівцями на сумісність із програмним забезпеченням Macroscop "Розпізнавання автомобільних номерів". У поєднанні з даними ПЗ, наші камери забезпечать Вам постійний контроль за територією, що охороняється, допоможе в пошуку потрібної машини, автоматизації ряду процесів.

Вибравши пристрій, який відповідає всім вимогам, ви можете швидко оформити замовлення на сайті. Ми доставимо відеокамеру з розпізнаванням номерів на потрібний об'єкт по Москві в найкоротший термін.

Додано: 2018-02-28 15:24:21

Сучасні системи відеоспостереження – це не лише збір відеопотоку, а й широкі можливості відеоаналітики.

Такі функції, як підрахунок числа відвідувачів, розпізнавання осіб, розпізнавання та фіксація автомобільних номерів, впевнено вийшли за межі інтересів та юрисдикції спецслужб на вирішення щоденних бізнес-завдань.

Зупинимося трохи докладніше на одній із потрібних функцій відеоаналізу – розпізнавання автомобільних номерів. Іноді система відеоспостереження інтегрується із системою контролю доступу: камера зчитує номер автомобіля, система аналітики звіряє отримане зображення зі списком номерів з бази даних та при збігу, відправляє підтвердження СКУД на пропуск автомобіля.

Окремо зазначимо, що при проектуванні системи відеоспостереження необхідно розділити завдання розпізнавання автомобільних номерів та оглядову функцію (переміщення техніки та пішоходів, розташування камер залежно від умов ділянки, що спостерігається тощо). Для камери, призначеної для розпізнавання номерів, є обмеження на розміщення. Крім того, потрібні спеціальні налаштування. Фокус камери повинен бути спрямований на ділянку, призначену для проїзду автомобілів (у більшості випадків це 3-4 метри). Тому рекомендується використовувати камери з фіксованим об'єктивом. Крім того, вони зазвичай мають кращі характеристики світлочутливості в порівнянні з моторизованими об'єктивами.

Камеру з якою роздільною здатністю краще вибрати?

При вирішенні зазначеної задачі розпізнавання автомобільних номерів, висока роздільна здатність відеокамери може дати результат гірше в порівнянні з розрахунковим. Це пов'язано з тим, що у камер зі збільшенням роздільної здатності погіршується світлочутливість, що негативно впливає на розпізнавання номерів у нічний час.

Для розрахунку використовується формула (w/n) * p:

де w – ширина огляду у зоні фіксації номера (м),

n – розмір автомобільного номера (м),

Якщо приймемо ширину ділянки, що переглядається 3 м, середню ширину номерного знака 0,52 м, а оптимальний розмір зображення (за практикою) 200 пікселів, то отримаємо наступний розрахунок:

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

Розрахунок показує, що нам підійде камера з роздільною здатністю HD (1280 х 720 пікселів).

Камери системи розпізнавання повинні мати певні характеристики

Слід врахувати фізичний розмір матриці. Чим більше матриця, тим більш світлочутлива. Мінімально допустимий розмір матриці для розпізнавання номерів 1/3 дюйма. Найбільш добре себе виявляють матриці розміром 1/2 дюйма та вище.

Рисунок 1. Порівняння зображень, що одержуються в темний і світлий час доби з камер, що відрізняються розміром матриці

При виборі камери слід також врахувати параметр світлосили. Він визначається вибором об'єктива для камери і вказується у вигляді F - числа, яке визначається співвідношенням фокусної відстані і величини розкриття діафрагми. відповідно вище. На самому зображенні поменшає цифрових шумів. Для розпізнавання номерів потрібен об'єктив зі світлосилою не менше ніж F / 1,4. Об'єктив з F/1,3 буде більш світлосильним.

Які б технічні характеристики не мала камера, при повній відсутності освітлення, результату у вигляді розпізнаного номерного знака ви не отримаєте. У зв'язку з цим спочатку слід розглянути можливість додаткового освітлення. Абсолютна більшість камер має зараз ІЧ-підсвічування, проте використання вбудованого ІЧ підсвічування означає необхідність переведення камери в чорно-білий режим. Крім того, додаткове тепло, що виділяється при ІЧ-світленні, може влітку стати зайвим, призвести до перегріву, створюючи додаткові перешкоди.

Також звернемо увагу на таку характеристику камери, як кількість кадрів за секунду. Ми як виробник рекомендуємо камеру з частотою кадрів 25 к/с. Однак на практиці, на тих об'єктах, де машини рухаються з низькою швидкістю, камери переводять в режим 12 к/с і нижче, знімаючи цим навантаження з обладнання, необхідне на обробку масиву інформації.

Як ми вже згадували вище, є досить жорсткі межі розміщення відеокамери, вихід за них веде до значного погіршення результату.

Кут нахилу номерного знака не повинен перевищувати 5° щодо осі x у двомірному варіанті зображення.

Для захоплення двох смуг руху можна розмістити камеру так:

Розташовувати камеру слід на висоті від 2 до 6 метрів. При розміщенні на об'єктах, що мають шлагбаум, необхідно врахувати, що сам шлагбаум утворює певну зону відчуження.

Анастасія Шуткіна
У зв'язку з все більшим проникненням мережевого відеоспостереження в системи безпеки, у професійній спільноті виникла дискусія про те, які камери краще підходять для розпізнавання автомобільних номерів - аналогові або IP. Судячи з постів у форумах, у тому числі і на sec.ru, є достатня кількість експертів, які вважають, що використання IP камер для цього не ефективно. Ми спробували розібратися в ситуації докладніше – для чого вивчили різні публікації у ЗМІ та провели інтерв'ю з експертами.

Низька чутливість: "вічна" проблема IP камер?

Один із основних аргументів скептиків – IP камери вимагають для розпізнавання номерів набагато більшої освітленості сцени, ніж аналогові. Разом з необхідністю використовувати "короткий" електронний затвор (не більше 1/500 секунди), вважають вони, це призведе до того, що в сутінках і при нічному освітленні розпізнавання номерів взагалі буде не можливе. Ще одна типова претензія до IP камер – необхідність забезпечення трафіку передачі мережею, тобто. знаходження компромісу між ступенем стиснення та точністю передачі деталей зображення.

Ю.Л. Зарубін, Генеральний директор компанії "Технології Розпізнавання"зазначає з цього приводу: «Я вважаю, що більшість IP камер не годяться для розпізнавання номерів, оскільки вони тиснуть інформацію, не зважаючи на необхідність збереження дрібних деталей. Є і ще один недолік у IP камер - це те, що виходить досить великий обсяг інформації, що передається, тому що для розпізнавання потрібно практично повний дозвіл. На сьогоднішній день всі IP камери, з якими я стикався, для розпізнавання номерів дуже слабкі. Вони фактично працюють тільки в денний час та в дуже обмежених умовах»

Проте, якщо придивитися уважніше, ситуація тут дещо інша. По-перше, треба розділяти дві різні ситуації: розпізнавання номерів на парковках (швидкість руху на яких не велика, а рівня освітлення зазвичай достатньо для роботи IP камер) і на трасах (швидкість руху на яких велика, є часто щільний потік машин, а освітлення не надто велике). Здавалося б, саме в останній ситуації застосування IP камер викликає найбільші питання.

Надаємо слово Ю.В. Бухтіярову, директору української компанії "Відео Інтернет Технології": «Ще недавно найбільш істотною перешкодою до застосування мегапіксельних телекамер, яка характерна не тільки для розпізнавання автомобільних номерів, а й взагалі для спостереження за дорожнім рухом, є висока швидкість руху автомобілів. Для того щоб автомобільні номери та зображення самих автомобілів не розмивалися під час руху на великій швидкості, доводиться встановлювати високу швидкість електронного затвора. Отже, чутливість знижується приблизно на порядок, якщо порівнювати зі стандартним значенням часу накопичення, яке мегапіксельні телекамери зазвичай знаходяться в межах 1/50-1/60 с. Однак, останнім часом, з появою більш чутливих матриць з кращим співвідношенням сигнал/шум розробники мегапіксельних телекамер зробили помітний крок уперед, навіть у них у лінійках з'явилися моделі з ІК-фільтром, що переміщується, після чого ці камери стали придатні для використання в системах цілодобового спостереження із застосуванням ІЧ-підсвічування».

Насправді уявлення, що без додаткового освітлення в нічний час аналогові камери дають змогу впевнено справлятися з розпізнаванням так само не зовсім правильно. Принаймні, більшість виробників модулів розпізнавання номерів рекомендують використовувати додаткове підсвічування – вузькопроменеві імпульсні ІЧ прожектори. Кут падіння світла в таких прожекторах зазвичай дозволяє висвітлити площу об'єкта відеоспостереження на одну камеру. Таким чином, схема побудови системи розпізнавання така: 1 смуга руху = 1 камера + 1 ік-прожектор Проте, при такому грамотному підході та IP камери працюватимуть чудово. Та й чутливість мережевих камер (особливо з CCD матрицями, а не КМОП) лише трохи поступається аналоговим. Так що правильно підібрані IP камери з цієї точки зору нічим не гірші за аналогові.

М.В. Руцков, Генеральний директор компанії "Мегапіксел", зазначає:«Спочатку зробимо зауваження про терміни. Поняття IP-камера досить широке. Якщо говорити про нашу галузь, то це здебільшого камери на кольорових CMOS-сенсорах, з компресією на борту та виходом у FastEthernet. Тоді якщо говорити саме про їх використання - відповідь негативна, такі камери використовувати для розпізнавання автономерів не можна. IP-камери на CMOS-сенсорах мають низьку чутливість і практично не працюють у темну пору доби. Аналогові камери більш чутливі, але програють за роздільною здатністю. Такі камери, наприклад, мають ефективну ширину захоплення трохи більше 2-х метрів, що замало вирішення завдань ДІБДР. Таким чином, якщо говорити про "вузькі" заїзди - ваги, паркування, КПП, то перевага за аналоговими камерами. Якщо ж, мати на увазі завдання ДІБДР - "широкі" проїзди, то ситуацію врятують лише мегапіксельні чорно-білі камери з машинного зору - там немає компресії та висока чутливість за рахунок використання CCD-сенсорів.»

Переваги використання IP камер.

Отже, поговоримо про переваги застосування IP камер. Насамперед вони працюють без прив'язки до «заліза», тоді як аналогові камери вимагають наявності поруч реєстратора або, принаймні, відеосервера. Наскільки це проблематично може бути на протяжній трасі зрозуміти не важко.

Надаємо слово Д.А. Горбаньову, Технічному директору компанії ITV:

«Зараз все частіше і частіше починають використовувати IP камери для розпізнавання номерів, оскільки дуже зручно, що вони дозволяють отримати зображення з високою роздільною здатністю, за допомогою якого можна перекривати відразу кілька смуг руху. До безумовних переваг IP камер можна віднести простоту установки – мережу легше підвести, ніж, наприклад, той же коаксіальний кабель., можна навіть Wi-Fi використовувати. не треба"

Важливою властивістю IP камер є і простота нарощування системи - вони просто створені для того, щоб легко будувати розподілені системи відеоспостереження, що масштабуються. Їхній широкий діапазон дистанційних налаштувань дозволяє отримати максимальну якість зображення в зовнішніх умовах, а відсутність подвійної конвертації сигналу (властивого ситуації з аналоговими камерами) збільшує швидкість роботи.

Р.В. Стрільців Генеральний директор компанії "Навіком" зазначає:

IP камери на даний момент дуже успішно вирішують завдання розпізнавання номерів. Їхні основні переваги - зручність монтажу та висока якість одержуваного зображення, а основний недолік – відносно не висока світлочутливість»

Крім цього, IP камери дозволяють використовувати прогресивну розгортку, а також легко керувати стисненням сигналу, що дозволяє економити місце на цифрових носіях. Ну і зрозуміло, дуже важливо, що вони, як зазначав уже вище М.В. Руцьков, дозволяють вирішити проблему перекриття смуг руху. В зв'язку з цим Ю.В. Бухтіярівзазначає:

Застосування мегапіксельних телекамер для розпізнавання номерів дозволяє вирішити одну важливу технічну проблему, яка полягає в наступному. Роздільна здатність аналогових телекамер, які використовуються в системах розпізнавання автомобільних номерів, насилу вистачає, щоб фіксувати номерні знаки на ширині однієї смуги дорожнього руху. Тому у разі проїзду автомобіля відразу по двох смугах руху його номерний знак виявиться «розрізаним» на зображеннях, отриманих від двох телекамер, спрямованих на ці смуги. Для виключення такої ситуації інсталятори встановлюють аналогові телекамери таким чином, щоб краї поля зору перекривали поля зору сусідніх телекамер. Очевидно, що це веде до підвищення вартості проекту. Мегапіксельні камери дозволяють легко вирішити цю проблему за допомогою одного пристрою».

Таким чином, застосування IP камер для систем розпізнавання автомобільних номерів не тільки правомірне, але й дозволяє отримати багато додаткових переваг, які важко досягти для аналогових «побратимів».

Розпізнавання номерів: за якими камерами майбутнє?

Д.А. Горбанєв:«Мені здається, що мережеві камери домінуватимуть над аналоговими – це еволюція, від якої нікуди не втекти. На даний момент, звичайно, є аналогові камери, які за окремими характеристиками перевершують мережеві на порядок, наприклад, за чутливістю, тому наскільки я з особистого досвіду знаю зазвичай застосовують ІЧ підсвічування, щоб у сутінки номер був більш видний і легше його було розпізнати. Проте технології не стоять на місці, а розвиваються і я думаю, що в кінцевому рахунку IP камери безумовно лідируватимуть. Поки що щось не прийде і їм натомість у свою чергу…».

Р.В. Стрільців:«У будь-якому випадку майбутнє однозначне за IP-камерами, оскільки технології не стоять на місці. Головне при застосуванні мережевих камер забезпечити правильні встановлення, кут огляду та роботу електронного затвора з об'єктивом, а також компенсацію засвічення».

Ю.Л. Зарубін:«Я думаю все-таки прийде час, коли мережеві камери повернуться обличчям до проблеми роботи в нічних умовах».

А.В. Піменов, Начальник відділу зв'язків із громадськістю компанії "ЕЛВІС":«Рано чи пізно все взагалі перейде на ІР. Звичайно, безпека це та галузь в якій досить важко відбуваються зміни, є всякі переліки та регламенти щодо використання того чи іншого обладнання. Тому найближче майбутнє все-таки за аналогом, а в перспективі, звичайно, IP камери повністю замінять аналогові.»

А.В. Коробков, Директор з розробок компанії-розробника MACROSCOP :

Ми спочатку зробили ставку саме на IP камери. Власне наші продукти тільки на них і орієнтовані. Наш досвід показав, що при правильному доборі компонентів системи, встановленні та налаштуванні вони дозволяють надійно розпізнавати номери автомобілів при швидкості руху до 150 км/год. При цьому побудова та модернізація систем на IP камерах набагато швидша і простіша, ніж на аналогових, тому ми впевнені, що майбутнє, безумовно, за IP камерами».

Застосування IP-камер розпізнавання номерів: приклад реалізації.

Як ми бачили вище, хоча практично всі експерти і погоджуються, що за IP камерами майбутнє, багато хто при цьому вважає, що на сьогодні вони навряд чи кращі за аналогові. Однак, незважаючи на це, розробники з Пермі нещодавно додали модуль розпізнавання номерів у своє ПО MACROSCOP– єдине, що з аналоговими камерами взагалі не працює. Ми зв'язалися з ними та отримали матеріал про те, як влаштований цей модуль.

Модуль забезпечує такі функціональні можливості:

• Розпізнавання реєстраційних номерів рухомих автомобілів із збереженням в архів інформації про час, дату, номер автомобіля, а також посилання на відповідний відеокадр.
• Перехоплення за номером транспортних засобів, занесених до картотеки, у реальному часі.
• Роботу із вбудованою картотекою автомобільних номерів, яка дозволяє додавати та редагувати номери, вводити додаткову інформацію про транспортні засоби, формувати списки перехоплення та/або інформаційні списки.
• Пошук транспортного засобу в архіві за часом, датою, номером автомобіля та додатковою інформацією з картотеки.

Модуль дозволяє:

• Проводити обробку відеопотоку зі швидкістю 6 і 25 кадрів за секунду.
• Розпізнавати номери при вертикальному куті нахилу відеокамери до 40° та горизонтальному куті відхилення до 30°, а також при куті нахилу державного реєстраційного знака щодо площини до 10°.
• Розпізнавати стандартні типи номерів, що відповідають стандартам Росії, України, СРСР, Білорусі та Італії, а також інверсні, дипломатичні та поліцейські номери.
• Використовувати детектор руху для зменшення обчислювальних витрат під час ідентифікації номера.
• Задавати окремі області пошуку зменшення обчислювальних витрат за ідентифікації номера.
• Розпізнавати номери зі швидкістю руху автомобіля до 150 км/год.
• Розпізнавати одночасно до 10 різних номерів.

Покажемо, як усі ці можливості реалізуються на практиці. Для налаштування роботи модуля є спеціальне вікно (рис.1).

Рис 1. Налаштування модуля розпізнавання автомобільних номерів

Спочатку необхідно вибрати один із двох режимів роботи: «Паркування» (6 кадр/сек) використовується при маленькій швидкості руху транспорту, а «Дорога» (25 кадр/сек) для швидкого руху (наприклад, вулиця чи автомобільна траса).

Щоб увімкнути пошук та розпізнавання при вугіллі крену державного реєстраційного знака щодо площини дорожнього полотна до 10°, достатньо активувати опцію «Шукати не горизонтальні номери». Для пошуку інверсних номерів (наприклад, поліцейські чи військові номери), використовується спеціальна опція «Шукати інверсні номери».

Регульований параметр "Поріг достовірності" дозволяє змінювати якість розпізнавання номера у відсотках. Номери, якість яких буде нижчою за задану величину порога, будуть автоматично відкинуті. Ще один параметр «Кількість нерозпізнаних символів» дозволяє автоматично відкидати номери, в яких кількість нерозпізнаних символів більша за вказану.

Параметри "Мінімальний розмір номера" та "Максимальний розмір номера" - задають мінімальний та максимальний розмір номера у відсотках від кадру. Їх можна задати також інтерактивно на зображенні від камери - розтягнувши прямокутну область так, щоб номер автомобіля опинився всередині даної області (рис.2).

Мал 2. Завдання мінімального розміру номера

Оскільки мінімізація обчислювальних ресурсівпри високій якості результату, є фірмовим стилем MACROSCOP і в модулі розпізнавання номерів зроблено все, щоб оптимізувати роботу системи.

Насамперед, це можливість завдання окремих зон пошуку (рис.3) – завжди може бути частина кадру, у якій поява автомобільних номерів неможливо (наприклад, узбіччя, тротуар тощо.). Якщо зони пошуку не будуть задані, то буде аналізуватися повний кадр, як це типово і буває в багатьох інших системах.

Рис 3. Завдання зон пошуку

Налаштування «Використовувати автомасштаб» знижує обчислювальні витрати у випадку, коли горизонтальний розмір номера перевищує 120 пікселів. (така ситуація виникає коли для спостереження за однією смугою руху використовуються камера з роздільною здатністю більше 1Mpix, і, як наслідок, розмір номерів виходить занадто великим).

Для цих же цілей служить і налаштування «Використовувати детектор руху» при включенні якої аналізуватимуться тільки ті кадри і зони де є рух.

Важливо відзначити, що база даних системи може працювати у двох режимах:

• «Локальна» – якщо картотека використовується одним сервером у системі та її необхідно розташувати на тому самому сервері, де здійснюється розпізнавання номерів.
• «Видалена» – якщо картотека використовується кількома серверами, і вона розташована на певному сервері в мережі. Необхідно вказати адресу сервера в мережі та порт, на якому він розташований, ім'я користувача та пароль користувача.

Рис 4. Вікно «Розпізнавання номерів»

Для спостереження в реальному часі та перегляду архіву в клієнті служить вікно «Розпізнавання номерів» (рис.4), яке включає три закладки: «Спостереження», «Архів» і «Картотека».

Закладка "Спостереження" (саме вона відображена на наведеному вище малюнку) призначена для перегляду подій виявлення автомобільних номерів у реальному часі. У нижній правій частині вкладки розташовано список подій виявлення автомобільних номерів.

У лівій верхній частині вкладки відображається кадр, який відповідає обраній події. Вгорі на кадрі відображається назва каналу, час і дата, що відповідає даному кадру. Помаранчевою лінією на зображенні виділяється автомобіль, номер якого було розпізнано. У нижньому лівому куті кадру з'являється збільшене зображення розпізнаного номера. У нижній лівій частині вікна розташована додаткова інформація, праворуч від додаткової інформації розташовуються кнопки «Перейти в картотеку» і «Додати в картотеку».

Над списком у правій верхній частині розташована панель фільтрації. З її допомогою можна проводити фільтрацію даних, що відображаються у списку подій виявлення номерів. Панель «Фільтрація» дозволяє встановити такі параметри фільтрації:

• Номер автомобіля;
• Прізвище власника;
• Група, якій належить номер автомобіля;
• Канал, на якому було виявлено номер;
• Додаткова інформація;
• Швидкість;
• Колір автомобіля;

Закладка «Архів» призначена для перегляду та пошуку в архіві подій виявлення автомобільних номерів. Функціонал цієї закладки аналогічний закладці «Спостереження». Відмінність полягає в тому, що події у списку номерів є результатом запиту з основного архіву.

Закладка «Картотека» (рис.5) для роботи з картотекою автомобільних номерів дозволяє керувати групами та списками перехоплення, додавати, редагувати, видаляти номери та пов'язану з ними інформацію.

Рис.5 Закладка «Картотека»

Рис.6 Вікно «Управління групами»

Щоб додати якусь групу в перехоплення, достатньо поставити галочку в полі «Перехоплювати автомобілі з цієї групи». Можна також увімкнути і режим для відображення номерів безпосередньо на зображенні потрібного каналу – він представлений на мал.

Рис.7 Режим для відображення номерів безпосередньо на зображенні

При виборі опції «Відображати всі номери» - відображатимуться всі виявлені номери (зеленим кольором) та номери, додані у перехоплення (червоним кольором), а «Відображати номери, додані у перехоплення» - відображатимуться лише додані у перехоплення номери.

За твердженням розробників описаного модуля їх практичний досвід показав, що IP-камери чудово справляються з розпізнаванням номерів, однак, ІЧ підсвічування для нічного часу все ж таки бажане.

Технології програмного розпізнавання номерів автомобілів та осіб людей стають все більш популярними. Наприклад, автоматичне розпізнавання номерів автомашин може використовуватися як компонент системи контролю доступу для організації білінгових систем платних парковок, автоматизації пропуску автомобілів або для збору статистичної інформації (повторні візити в ТРЦ або на мийку, наприклад). Все це під силу сучасному інтелектуальному ПЗ. Що ж потрібне для реалізації подібної системи? У принципі, не так і багато - відеокамери, які відповідають певним вимогам та відповідний інтелектуальний програмний модуль. Наприклад, ПЗ або більш бюджетний

У цій статті ми розповімо, як правильно вибрати цифрову відеокамеру, здатну формувати якісне відео, прийнятне для задач програмного розпізнавання номерів автомобілів

Дозвіл

Ще кілька років тому розмір номерного знака на екрані вимірювався у % від ширини кадру. Всі телекамери були аналоговими та їх разрешение було величиною постійної. Тепер, коли матриці можуть мати дозвіл від 0.5 до 12Мп, відносні величини не застосовуються і необхідна ширина номерного знака вимірюється в пікселях.

Як правило, у специфікації на ПЗ розпізнавання номерів вказуються вимоги до ширини номерного знака на екрані, достатньої для їх розпізнавання. Так, наприклад, програмний модуль АвтоТрасир вимагає ширини 120 пікселів, а НомерОК - 80 пікселів. Відмінності у вимогах пояснюються як нюансами роботи алгоритмів розпізнавання, і допустимим рівнем достовірності, прийнятим розробником. З особистого досвіду можна відзначити, що АвтоТрасир більш вимогливий і "примхливий" у частині вибору обладнання, об'єктива, правильності встановлення камери. Але, будучи доведеним до пуття, показує стабільно достовірні результати і мало залежить від погодних умов.

Для більшої надійності можна порекомендувати орієнтуватися на значення ширини номерного знака 150 пікс. А якщо згадати, що ширина номерного знака за ГОСТом становить пів метра (520мм якщо бути точним), то ми приходимо до необхідного дозволу 300 точок на метр.

Лінійна роздільна здатність пікселів на метр залежить від кута огляду та роздільної здатності матриці камери. Розрахувати його можна за формулою:

R lin- лінійна роздільна здатність, пікселів на метр

R h- горизонтальна роздільна здатність камери (наприклад,R h =1080)

𝛼 - кут огляду камери

L- відстань від камери до об'єкта

Також ви можете скористатися нашим онлайн-калькулятором на сторінці товару, що цікавить вас, на вкладці «Що побачу».

Нижче наведено (наприклад) кілька варіантів камер IP відеоспостереження із зазначенням максимальної дистанції, з якої можливе розпізнавання номерних знаків (ширина номерного знака 150 пікс). Зверніть увагу, для камер з варіофокальним об'єктивом у розрахунку використовувалося максимальне значення фокусної відстані

	Фокусна відстань	Дозвіл по горизонталі	Max. відстань, м	Max. ширина огляду, м
		1920 пікселів
		1280 пікселів
		2688 пікселів
		2048 пікселів
		2048 пікселів

Важливо розуміти, що камери з більш високою роздільною здатністю можуть вести спостереження за ширшими зонами, тому їх на ту саму ділянку потрібно менше. При цьому лінійний дозвіл залишається в межах вимог щодо ідентифікації. Цей факт робить економічно обґрунтованим використання камер високого дозволу у багатьох ситуаціях.

Світлочутливість та швидкість затвора

Для впевненого розпізнавання автомобільних реєстраційних знаків камера повинна мати хорошу світлочутливість і можливість ручної установки швидкості затвора (shutter speed або просто витримки). Ця вимога дуже важлива при побудові систем розпізнавання номерів автомобілів, що рухаються на високій швидкості. Для машин, що рухаються зі швидкістю до 30км/год (а саме такі проекти ми, як правило, і реалізуємо для наших замовників: котеджних селищ, житлових комплексів, паркувань ТЦ, різних закритих територій) ця вимога менш важлива, але недооцінювати її не можна, адже Для досягнення високої якості розпізнавання камера повинна зняти не менше десяти кадрів з номером, що читається.
Тому, наприклад, для розпізнавання номера а/м, що рухається зі швидкістю 30км/год при куті установки камери до 10 градусів щодо осі руху, швидкість затвора повинна бути 1/200 секунди. Для багатьох недорогих камер така витримка навіть вдень за похмурої погоди може виявитися недостатньою, і картинка виявиться темною та/або зашумленою. Тому варто звертати увагу на розмір матриці та її якість. В ідеалі використовувати спеціалізовану чорно-білу камеру із CCD матрицею. Однак ціна їх досить висока, а дозвіл зазвичай не більше 1Мп, що накладає серйозні обмеження на їх застосування.
У випадку не слід гнатися за високим дозволом, якщо немає об'єктивних причин. Відносно недорогі камери ультра-високої роздільної здатності (4Мп, 5Мп і вище) побудовані на матрицях 1/3, 1/2.8 і рідше 1/2.5 дюйма. Такий же розмір матриці мають камери з роздільною здатністю 1.3 і 2Мп. Як наслідок, розмір кожного світлочутливого елемента в камері 1.3Мп відчутно більший ніж у камері 5Мп, а чим більше розмір - тим більше світла може зібрати кожен світлочутливий елемент. Саме тому рекомендовані нами для розпізнавання номерів IP камери рідко мають роздільну здатність більше 2Мп.

Широкий динамічний діапазон (WDR), компенсація фонового засвічення

Динамічний діапазон камери визначає співвідношення між максимальною та мінімальною інтенсивністю світла, яке може нормально фіксувати її сенсор. Іншими словами, це здатність камери передати без спотворень та втрат одночасно і яскраво освітлені та темні ділянки зображення. Цей параметр дуже важливий за автоматичного розпізнавання номерів, т.к. допомагає боротися із засвіченням камери світлом фар. Однак навіть найпросунутіші камери з WDR в 140dB не завжди в змозі впоратися з висококонтрастним освітленням. У цьому випадку встановлюється додаткове освітлення видимого світла або функціонує в інфрачервоному діапазоні, що підсвічує зону, в якій відбувається розпізнавання номера.

Глибина різкості

Глибиною різкості, чи, повністю, глибиною різкості зображуваного простору (ГРИП) називається діапазон відстаней у якому предмети сприймаються як різкі.

Цей параметр визначається фокусною відстанню, діафрагмою та відстанню до об'єкта. Чим більша глибина різкості - тим більше зона фокусування і тим більше можливостей «зловити» достатню кількість чітких кадрів автомобіля, що рухається.

Мабуть, максимальне впливом геть глибину різкості надає діафрагма об'єктива. Чим менший отвір діафрагми – тим більша глибина різкості, чим більше – тим ГРИП менше. Всі рекомендовані нами камери для розпізнавання номерів можуть підлаштовуватися під зміну умов освітлення за рахунок автоматичної зміни діафрагми. Налаштування фокусу таких камер рекомендується виконувати при максимально відкритій діафрагмі, коли мінімальна глибина різкості.

Чим більша дистанція від камери до об'єкта, тим більша глибина різкості, тому не варто прагнути розміщувати камеру максимально близько до зони розпізнавання. З іншого боку – чим фокусна відстань більша, тим глибина різкості менша. За нашою практикою оптимальна відстань від камери до ам - в межах від 6 до 10 метрів. Хоча не є неможливим і розпізнавання з відстані 100 метрів.

Спотворення

Багато об'єктивів трохи спотворюють зображення. Найчастіше зустрічається так зване «бочкоподібне» спотворення картинки. Це пов'язано зі збільшенням, яке більше в центрі та менше по краях, що призводить до зміни розмірів об'єкта. Так, якщо один і той же об'єкт потрапить до центру зображення і на його край - його розміри на краю здаватимуться меншими. Це може спричинити можливість ідентифікації.

Чим коротша фокусна відстань - тим сильнішим може бути помітне спотворення. Тому камери з ширококутними об'єктивами (менше 4 мм) для ідентифікації небажано застосовувати.

Шуми та кольоропередача

Чим менше шумів і чим точніше перенесення кольорів - тим краще для ідентифікації. Тому рекомендується звернути увагу на такі параметри, як мінімальне освітлення камери, а також наявність функцій шумоподавлення.
Пригнічення шумів особливо актуальне при недостатньому освітленні, коли датчики камери сильно «шумлять», що ускладнює ідентифікацію. Слід розуміти, що у багатьох випадках шумозаглушення та інші електронні «примочки» не можуть впоратися, і потрібно забезпечити достатній рівень освітлення на об'єкті.

Стиснення відео

Сучасні IP-камери передають стислий відеосигнал, причому якщо руху в кадрі немає або воно мінімальне - трафік буде невеликим. Якщо ж рух у кадрі інтенсивний – трафік зростатиме. Тому у разі виставлення в налаштуваннях камери постійного бітрейту картинка буде придатною для ідентифікації за відсутності руху, але непридатною - при інтенсивному русі в кадрі.
Для ідентифікації рекомендується виставляти змінний бітрейт із найвищим рівнем якості. У цьому випадку забезпечуватиметься потрібна якість зображення.

Матриця: 1/2.8” Progressive Scan CMOS Апаратний WDR 140dB Об'єктив: 2.8-12 мм Особливості: камера внутрішня, для встановлення на вулиці необхідний термокожух. Об'єктив у комплект не входить і купується окремо
Макс. роздільна здатність: 1,3мп, 1280 x 960 пікс Апаратний WDR Об'єктив: 2.8-12 мм
Вулична 2 MP мережева камера AXIS P1365-E з WDR та Lightfinder Матриця: 1/2.8” Progressive Scan CMOS Макс. роздільна здатність: 2мп, 1920 x 1080 пікс Апаратний WDR Технологія Lightfinder Об'єктив: 2,8-8 мм @ F1.3 Особливості: Висока чутливість, автофокус
Dahua IPC-HF8301E Utlra WDR 120Дб, Ultra 3DNR Матриця: 1/3" Progressive Scan CMOS Макс. роздільна здатність: 3мп, 2048x1536 пікс Апаратний WDR Об'єктив: 2.8-12 мм Особливості: камера внутрішня, для встановлення на вулиці необхідний термокожух. Об'єктив у комплект не входить і купується окремо
Матриця: 1/3” Progressive Scan CMOS Макс. роздільна здатність: 1,3мп, 1280х960 пікс Об'єктив: 2,8 - 8 мм (F1.2) Особливості: Висока чутливість, автофокус