De evolutie van de technologie heeft de innovatie van veel nuttige apparatuur mogelijk gemaakt om de menselijke inspanning te vergemakkelijken. Automatische nummerplaatherkenning, een van die technologieën, wordt wereldwijd steeds populairder.
Het is een efficiënte technologie die helpt bij het opsporen van verkeersovertredingen, het beheren van parkeersituaties en het profiteren van meerdere andere gebruikersafhankelijke activiteiten. ANPR-systemen zijn zeer betrouwbaar en ontworpen met behulp van geavanceerde technologieën zoals AI, waardoor ze uiterst nauwkeurig en functioneel zijn.
Daarom zullen we in deze blog enkele cruciale aspecten van het kentekenherkenningssysteem behandelen om uw begrip van dit systeem te vergroten. Laten we beginnen!
Wat is ANPR?
ANPR of Automatic Number Plate Recognition is een computer vision-technologie die automatisch kentekenplaten op voertuigen leest zonder menselijke tussenkomst, gebruikmakend van gespecialiseerde software. ANPR gebruikt realtime camerabeelden om elk kenteken vast te leggen en nauwkeurig te identificeren.
ANPR-technologie heeft een enorme impact op de transportsector, aangezien identificatie van voertuignummerplaten verschillende doelen kan dienen, zoals:
- Transportmacromodellering
- OD Enquêtes (Oorsprong-bestemming)
- Tolheffing
- Enquêtes over gemiddelde reistijd
- Snelheidsmeting
- Geavanceerde voertuigclassificatie
Automatische kentekenherkenning is ook vaak bekend onder de voornamen:
- LPR (Kentekenherkenning)
- Automatische voertuigidentificatie (AVI)
- Autoplaatherkenning (CPR)
- Autoplaatlezer (CPR)
- Automatische kentekenherkenning (ANPR)
- Optische tekenherkenning (OCR) voor auto's
Hoe werkt de ANPR?
De werking van ANPR is vrij eenvoudig. De ANPR gebruikt optische tekenherkenningssoftware om kentekenplaten te detecteren. De camera's in het toestel leggen beelden vast van de kentekenplaten die door de software verder worden verwerkt.
Tijdens de beeldverwerking identificeert de software de karakters en verifieert hun volgorde om de kentekenplaatafbeelding om te zetten in tekst. Het systeem maakt 's nachts gebruik van infraroodlicht om het voertuignummer te detecteren en beelden vast te leggen.
ANPR-systemen bestaan meestal uit:
- Een eenheid voor het vastleggen van digitale afbeeldingen.
- Een verwerkingseenheid.
- Infrarood verlichting.
- Verschillende algoritmen voor video-analyse.
Wat zijn de belangrijkste voordelen van ANPR?
ANPR biedt veel praktische voordelen die het tot een zeer populaire technologie van deze tijd maken. Enkele van de opmerkelijke voordelen zijn:
- Automatisering van handmatige taken
- Effectief ruimtebeheer
- Beter bestuur
- Verbeterde klantervaring
- Snellere uitvoering van processen
Afgezien van de voordelen, zijn hier enkele use-cases om meer te weten te komen over de technologie voor kentekenherkenning:
-
Parkeerbeheer
Verspil geen tijd meer aan het beheren van uw parkeertickets en riskeer boetes voor onnauwkeurige ticketbetalingen, aangezien ANPR een geïntegreerde oplossing biedt om individuele voertuigen te identificeren en efficiënt parkeerbeheer uit te voeren.
-
Verkeersovertreding
De wetshandhavingsafdeling heeft de grootste use case van ANPR-systemen. Deze worden gebruikt voor kentekenherkenning van voertuigen die verkeersregels overtreden.
-
Tolhuisbetalingen
Het ANPR-systeem heeft het werk van tolhuisbetalingen moeiteloos gemaakt, aangezien het apparaat automatisch het nummer van uw voertuig detecteert en u automatisch het tolbedrag in rekening brengt.
-
Reistijdanalyse
Een handige toepassing van ANPR is reistijdanalyse, die uw reistijd bij het verplaatsen van uw bron naar de bestemming vastlegt en weergeeft.
-
Winkelparkbeveiliging
ANPR-technologie kan het probleem van ongeoorloofd parkeren aanpakken en efficiënt oplossen, wat vaak leidt tot onnodig gedoe en gevechten.
Hoe kunnen AI-modellen worden getraind om ANRP-modellen nauwkeurig te trainen?
Een AI-model trainen is geen fluitje van een cent. Het vereist veel tijd, energie en implementatie van de juiste beslissingen om het foutloos te laten werken. AI-training begint met data. Bij het trainen van AI is uw drijfveer voor de machine om gegevens te verzamelen, te interpreteren, ervan te leren en deze correct toe te passen op het proces. De modellen moeten eerst getraind worden op de dataset.
Datasets bevatten enorme informatie die het model leert lezen en onderzoeken. Verder neemt het beslissingen op basis van de verstrekte gegevens. Om dit systeem perfect te kunnen ontwerpen, is het harde werk en de intelligentie van verschillende ingenieurs nodig.
Het goede van AI is dat als je een AI-model programmeert om te leren en zijn intelligentie correct op het proces toepast, het andere modellen vrij gemakkelijk verder kan trainen. Met behulp van een paar regels codes en gebruikmakend van vooraf getrainde modellen, kunt u getrainde ANRP-modellen bouwen die op meerdere locaties kunnen worden ingezet.
Lees ook meer over het proces van optische tekenherkenning (OCR) Lees hier!
Hoe Shaip helpt bij het verkrijgen van gegevenssets voor voertuignummerplaten?
De vraag naar automotive datasets om ML-modellen te trainen stijgt enorm. Daarom gebruikt Shaip's ervaren team van ingenieurs en IT-experts geavanceerde beeld-/video-annotatietools om het hele proces te stroomlijnen.
Door gebruik te maken van geavanceerde annotatietools, maken de teams het labelen van voertuigafbeeldingen nauwkeurig en functioneel voor alle gebruikssituaties. De dingen die in de afbeeldingen en video's zijn vastgelegd, worden frame voor frame gecategoriseerd in objecten.
Verder worden meerdere technieken gebruikt om de automatische kentekenplaat nauwkeurig te detecteren. Enkele van de technieken zijn:
- lidar
- Begrenzende vakken
- Veelhoek annotatie
- Semantische segmentatie
- Object Tracking
Al met al is Shaip een van de toonaangevende AI-trainingsserviceproviders voor het trainen van ANPR-modellen om foutloze functies te bieden tegen een kosteneffectieve prijs.
Wil meer weten? Lees uit onze sectie met trainingsgegevens over autonome voertuigen
Samengevat
Automatische nummerplaatherkenning is een geweldige technologie om menselijke inspanningen te elimineren en te vervangen door een geavanceerd systeem dat snelle en effectieve resultaten oplevert. Bovendien is het aantal use-cases voor deze technologie talrijk, wat de stijgende vraag rechtvaardigt. Dus als u ook behoefte heeft aan dergelijke technologie of uw ANRP-modellen wilt trainen, neem contact op met onze AI-experts van Shaip.
