1. Программа Распознавания Номеров Автомобилей Скачать
2. Программа Для Распознавания Автомобильных Номеров Скачать
3. Программа Распознавания Номеров Автомобилей
4. Программа Распознавания Автомобильных Номеров Скачать Бесплатно

1) - Фактическое время пребывания а/м на объекте, его передвижение между цехами, сопоставление нормочасов и примененных услуг 2) - Повышение лояльности клиентов путем онлайн просмотра за ходом выполнения работ с его а/м 3) - Контроль качества исполнителями и хранение данных до шести месяцев (пакет Яровой) 4) - Выявление неэффективного персонала и перераспределение ролей/списка работ 5) - Повышение эффективности труда, индивидуализация достижений и повышение вовлеченности сотрудников в рабочий процесс, контроль за исполнением каждой позиции заказ-наряда (опция). ТЕХНОЛОГИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ НОМЕРОВ АВТО Распознование автомобильных номеров как уникального ПО берет свое начало с 70-х годов. Тогдашнее появление технологии не имело особого успеха, так оно фактически обогнало время. Это обусловлено тем, что люди не понимали практической пользы от использования данной технологии, кроме того — в ней практически не было необходимости, ввиду слабой распространенности транспортных средств. Единственная сфера применения, которая казалось перспективной — государственный учет.

То есть отслеживание скоростного режима по простейшей схеме: происходит распознавание, камера фиксирует автомобильные знаки нарушителя, после чего владелец авто облагается штрафом. И только сегодня, спустя 40 с лишним лет, распознавание номеров автомобилей стало неотъемлемой частью существования целого сектора бизнеса. Степени 2 до 100.

Программа Распознавания Номеров Автомобилей Скачать

Программа для распознавания автомобильных номеров EX-LPR - функциональная система видеонаблюдения и видеоаналитики, современное требование безопасности. Контрольно-пропускные пункты, переезды и особенно автостоянки, являющиеся зонами повышенной опасности, зачастую нуждаются в круглосуточном видеонаблюдении контроля. Ситуация может складываться таким образом, что, например, удаленные места парковок или слишком большие площади становятся удобным местом для совершения преступлений ввиду трудностей мониторинга для системы безопасности. Программа на два канала Номерок 2 создана российскими разработчиками для распознавания автомобильных номеров в потоке движущихся. Помимо платных программ, предназначенных для распознавания автомобильных номеров, существуют бесплатные программы и библиотеки, которые не уступают платным аналогам в плане функционала. В данной работе мы рассмотрим существующие библиотеки для анализа изображений и их работу на конкретном примере. Обзор существующих библиотек для распознавания номеров авто. Поиск в сети показал, что существуют несколько свободных проектов библиотек для распознавания номеров авто реализованных для разных языков программирования. Реализация – С#. Проект располагается по адресу http://opos.codeplex.c.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ За простыми данными, выводимыми на экран монитора стоят непомерные усилия, как умственные, так и практические. Перед появлением действующего рабочего образцы был разработан алгоритм для чтения номеров, который впоследствии был протестирован более чем в 10 000 уникальных ситуаций. Система распознавания номеров: -Определение местонахождения номера на фото Иными словами, поиск области, в которой должен находиться номер таким образом, чтобы он наверняка попал в нее и при этом там не находились лишние объекты; -Нормализация изображения Когда программа распознавания номеров автоматически обрабатывает изображение таким образом, чтобы компьютер четко видели границы, в которых находится необходимая информация, а также проведение правки контраста; -Чтение текста Распознавание данных, которые оказались внутри кодированного изображения. Несомненно, этот алгоритм будет беспрецедентно выполнять возложенные на него функции, когда сам номерной знак находится в правильном положении и освещен должным образом. Распознавание номеров автомобилей является действительным сложным процессом, состоящим из множества операций, не смотря на, казалось бы, тривиальную задачу прочтения 9 символов, состоящих из букв и цифр.

Однако польза, получаемая от реализации данной технологии, в 10-ки раз превышает усилия, затраченные на создание технологии. ПРАКТИЧЕСКАЯ ПОЛЬЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ Конец 20-го века стал отправной точкой, когда автомобили начали заполнять улицы мегаполисов, появлялись в семье у каждого и обретали своего рода культовость. Если есть спрос — будет и предложение, таким простейшей экономическим законом было обусловлено массовое распространение различных точек шиномонтажа, сто и автомобильных моек. Однако существование такого рода бизнес-проектов невозможно представить без тотального контроля.

Это обусловлено тем, что в большинстве случаев мастер и владелец авто взаимодействуют друг с другом, поэтому полностью проконтролировать объем работы и получаем денежные средства невозможно. Именно для решения этой проблемы, владельцы многих бизнесов автомобильной ниши берут на вооружение распознавание номеров авто.

Таким образом вы получаете полный контроль над всеми процессами, имея в руках количество обслуженных авто за день и время работы с ними. Система распознавания автомобильных номеров применяется во многих областях автомобильного бизнеса, при этом ее функционал с легкостью адаптируется под вашу нишу. Это может быть программа для автомойки, сто программа (1с автосервис, АвтоДилер).

Распознание номеров машин особенно актуально, когда речь идет о парковке. Камера перед шлагбаумом четко фиксирует время, когда авто заехало на территорию. Таким образом производится четкий контроль до секунды в рамках конкретного автомобиля. При этом сам процесс автоматизирован и требует вовлечения со стороны человека. Помимо учета времени и денежных средств, программа распознавания номеров автомобилей, позволяет заметно улучшить качество труда на предприятие.

Имею в своем вооружение всем тайм-коды вы можете отслеживать, сколько времени требуется двум разным рабочим для выполнения одной и то же задачи. Хотите знать еще больше? Тогда материал ниже для Вас! Много раз возникали дискуссии на тему того, как сейчас работает распознавание номеров. Но конкретики, где были бы показаны разные подходы к распознаванию номеров, пока не было. Так что сейчас попробуем разобраться, как все это работает. Софт VS Железо Один из важнейших параметров для создания системы распознавания номеров — это камеры видеонаблюдения.

Чем качественнее Ваше освещение, чем выше характеристики и функционал камеры, тем выше шанс распознать номер правильно. Мощный инфракрасный (ИК) прожектор просветит пыль и грязь, налипшую на номер, затмить все мешающие факторы. Наверняка, каждому приходило аналогичное «письмо счастья», где виден лишь номер. Чем лучше качество съемки — тем надежнее результат. Лучший алгоритм без должного оборудования для съёмки бесполезен: всегда будут номера, которые не распознаются.

Давайте разберемся с программной частью, сделаем упор именно на случай, когда номер видно плохо или с искажается (просто снят «с рук» любой камерой). Структура алгоритма. Предварительный поиск номера — обнаружение автомобиля и области в которой находится номер. Стабилизация номера — определение точных границ и размеров номера, выравнивание констраста. Распознавание текста — чтение символов которые нашлись в обработанном изображении Это базовая структура.

Конечно, в «тепличных условиях», когда номер расположен линейно и хорошо освещён, а у Вас в распоряжение отличный алгоритм распознавания, останется лишь третий пункт. Некоторые алгоритмы объединяют поиск номера и его стабилизацию.

Часть 1: алгоритм предпоиска Анализ границ и фигур, контурный анализ Самый тривиальный способ выделения номера — поиск прямоугольного контура номерной рамки. Работает исключительно в ситуациях когда есть ясно читаемый контур, что редкость, ничем не заслоняемый, и высоким разрешением и ровной границей.

Алгоритмы фильтруют изображение для нахождения границ, далее производят выделение всех найденных контуров и их анализ или распознавание. Практически все работы с обработкой изображений делаются исключительно данным образом. Примеров в инете более чем достаточно. Работает плохо, но хоть как-то. Анализ только необходимых границ Куда интереснее, стабильнее и практичнее представляется решение, где от рамки анализируется только её часть.

Выделяют контуры, после чего ищут все вертикальные прямые. Для любых двух прямых, которые расположены недалеко друг от друга, со сдвигом по оси y, и с правильным отношением расстояния между ними к их длине, рассматривается гипотеза, что номер располагается между ними. Данный подход похож на упрощённый метод HOG. Один из самых популярных методов- анализ гистограмм изображения.

Подход основывается на предположении, что частотная характеристика региона с номером отличается от частотной характеристики окрестности. На изображении выделяют границы (выявление высокочастотных пространственных компонентов изображения). Строится проекция изображения на ось y (иногда и на ось x).

Максимум полученной проекции может совпасть с фактическим расположением номера. У такого подхода есть один жирный минус — размер машина должен быть сопоставим с размером кадра, т. Фон так же может содержать надписи или другие детализированные объекты. Статистический анализ и классификаторы В чём минус методов упомянутых выше? В том, что на реальных, запачканных грязью номерах нет ни выраженных границ, ни выраженной статистики. Лучшие методы, хотя и не часто используемые- методы, опирающиеся на различные классификаторы.

Например, хорошо работает обученный каскад Хаара. Эти методы позволяют анализировать область на предмет наличия в ней характерных для номера отношений, точек или градиентов, более глубокий анализ. Такие методы позволяют находить не просто номер, а номер в сложных «не тепличных» условиях. Тот же каскад Хаара для базы, собранной зимой в центре Москвы выдавал порядка 90% правильного обнаружения номера и 2−3% ложного захвата. Ни один алгоритм обнаружения границ или гистограмм не может выдать такое качество обнаружение по картинкам плохого качества. Слабое место Многие методы в нынешних алгоритмах прямо или косвенно опираются на наличие границ номера.

Даже если границы не используются при детектировании номера, то скорее всего используются при дальнейшем анализе. Неожиданно, но для статистических вычислений сложным случаем может оказаться даже чистый номер в хромированной (светлой) рамке на белой машине, так как оно встречается куда реже грязных номеров и может не встретиться достаточное количество раз при обучении. Часть 2: алгоритмы нормализации или стабилизации Практически все алгоритмы обнаруживают номер не точно и требуют дальнейшего уточнения его положения, а также улучшение качества снимка (пост обработку). Например, часто требуется поворот и обрезка краёв: Поворот номерных знаков в горизонтальную ориентацию. Когда остается только окрестность номера, выделение границ начинает работать значительно лучше, ведь все длинные горизонтальные прямые, которые удалось выделить — это и есть границы номера. Самый простой фильтр, способный выделить такие прямые — преобразование Хафа: Преобразование Хаффа очень быстро выделяет две главных прямых и обрезает по ним изображение: Увеличение контраста И лучше тем или иным способом улучшить контрастность нашего изображения.

Строго говоря, нужно усилить интересующую нас область пространственных частот: Разделение на символы После поворота имеем горизонтальный номер с неточно определёнными левыми и правыми краями. Можно не отрезать лишнее, достаточно просто нарезать имеющиеся в номере буквы и цифры и работать при распознавании с ними. Теперь следует найти максимумы горизонтальной диаграммы, это и будут промежутки буквами.

Если мы ожидаем определенное количество знаков и расстояние между знаками будет примерно одинаковое, то разбиение на буквы по гистограмме сработает на ура. Останется только вырезать имеющиеся буквы и перейти в процедуре распознавания. Слабые места При загрязнении номера периодические максимумы при разбиении на символы могут просто не проявиться, хотя сами символы могут быть вполне читаемы. Горизонтальные граница номера — не всегда лучший ориентир.

Номера могут быть изогнуты штатно (Mercedes C-класса), могут быть бережно утоплены в неподходящее почти квадратное углубление для номера на американских машинах. А верхняя граница заднего номера просто часто прикрыта элементами багажного отсека. Естественно, учитывать эти и другие проблемы — это задача для серьезных систем распознавания номеров. Часть 3: алгоритмы распознавания символов Задача распознавания текста или отдельных символов (optical character recognition, OCR) с одной стороны классическая, а с другой — сложная. Существует большое разнообразие алгоритмов решения, некоторые из которых достигли совершенства.

Но, с другой стороны, самых лучших алгоритмов в открытом доступе Вы не встретите. Есть, конечно Tesseract OCR и несколько его аналогов, но эти алгоритмы не решают всех задач.

В целом, методы распознавания текста можно разбить на два класса: структурные методы основанные на морфологии и анализе контура, имеющие дело с бинаризованным изображением, и растровые методы, основывающиеся на анализе непосредственного изображения. При этом зачастую используется комбинация методов Отличия от стандартной задачи OCR Во-первых, во всяком случая в РФ, в автомобильных номерах используется стандартный шрифт. Это просто подарок для автоматической системы распознавания знаков.

90% усилий в области OCR тратится на рукописный текст. Во-вторых, грязь. Здесь большинство известных методов распознавания символов бессильны, особенно если по пути изображение бинаризуется для проверки связанности областей, разделения символов. Tesseract OCR Это открытое программное обеспечение, выполняющее автоматическое распознавание как единичной буквы, так и сразу текста. Tesseract удобен своей кроссплатформенностью, стабильно работает и легко обучаем.

Но он очень плохо работает с затертым, битым, грязным и деформированным текстом. Когда я попробовал сделать на нём распознавание номеров — результат был всего 20%. Самые чистые и прямые. Хотя, конечно, и при использовании готовых библиотек что-то зависит от радиуса кривизны рук. K-nearest Достаточно простой для понимания метод распознавания символов, который, несмотря на свою примитивность, часто может побеждать не самые удачные реализации SVM или нейросетевых методов. Алгоритм его работы следующий: 1) предварительно записываем приличное количество изображений реальных символов уже корректно разбитые на классы в ручную 2) вводим меру расстояния между символами номера (если изображение бинаризованно, то операция XOR будет оптимальна) 3) затем, когда мы пытаемся распознать символ, поочередно рассчитываем дистанцию между ним и всеми символами в базе. Среди ближайших соседей, возможно, будут представители различных классов.

Естественно, представителей какого класса больше среди соседей, к тому классу стоит отнести распознаваемый символ, все просто. Конечно, если у Вас есть огромный DataSet с примерами символов, снятых под разными углами, освещением, со всеми возможными потертостями, то K-nearest — это все, что Вам нужно. Но тогда нужно очень быстро рассчитывать дистанцию между изображениями, а это значит- бинаризовать его и использовать XOR.

Но тогда именно в случае с загрязненными или потертыми номерами будут проблемы. Бинаризация совершенно непредсказуемо изменяет символ. У метода есть важнейшее преимущество: он простой и прозрачный, а значит легко отлаживается и настраиваться на оптимальный результат. Во большинстве случаев важно понимать, как работает ваш алгоритм. Корреляционный Часто методы, которые используются в распознавании изображений, построены на эмпирических подходах.

Программа Для Распознавания Автомобильных Номеров Скачать

Но никто не запрещает использовать математический аппарат теории вероятности, который был просто отполирован в задачах детектирования сигнала в радиолокационных системах. Шрифт на автомобильном номере нам известен, шум фотокамеры или пыль на номере можно назвать гауссовским. Существует некоторая неопределенность по расположению символов и их наклонах, но эти параметры можно перебрать. Если мы оставляем изображение не бинаризованным, то нам еще неизвестна амплитуда сигнала, т. Яркость символа.

Очень не хочется вдаваться в строгое решение этой задачи в рамках статьи. По сути все-равно все сводится к операции расчета ковариации входного сигнала с гипотетическим (с учетом заданных смещений и поворотов): Если нужно выбрать из разных символов, то гипотезы по повороту и смещению строятся для каждого символа. Если мы точно знаем, что входное изображение содержит символ, то максимум ковариации по всем гипотезам определит символ, его смещение и наклон. Тут, конечно, встает проблема близости изображений различных символов («р» и «в», «о» и «с» и др.). Самое простое — ввести для каждого символа весовую матрицу коэффициентов. Эти методы называют «template-matching», что полностью отражает их суть.

Задаем образцы и сравниваем входное изображение с образцами. Если есть какая-то неопределенность по параметрам, то, либо перебираем все возможные варианты, либо используем адаптивные подходы, правда тут уже знать и понимать математику придется. Достоинства метода: — предсказуемый и хорошо изученный результат, если шум хоть немного соответствует выбранной модели; — если шрифт задан строго, как в нашем случае, то способен разглядеть сильно пыльный/грязный/потертый символ. Недостатки: — вычислительно весьма затратный. Нейросети Про искусственные нейросети написано очень много. Сейчас их разделяют на поколения: — классические 2−3х-слойные нейросети, обучающиеся градиентными методами с обратным распространением ошибок — так называемые deep-learning нейросети и сверточные сети. Второе поколение нейросетей уже последние лет 7 побеждают на соревнованиях по распознаванию изображений, выдавая результат несколько лучший, нежели остальные методы.

Существует открытая база изображений рукописных цифр. Также стоит отдельно отметить, что для печатных шрифтов прекрасно работают простейшая однослойная или двухслойная (вопрос терминологии) сеть, которая по сути не отличается от template-matching подходов. Достоинства метода: — при правильной настройке и обучении может работать лучше других известных методов; — при значимом обучающем массиве данных устойчив к искажениям символов. Недостатки: — наиболее сложный для описанных методов; — диагностика аномального поведения в многослойных сетях попросту невозможна. Заключение В статье были рассмотрены базовые методы распознавания, их типичные глюки и ошибки. Возможно, это поможет вам сделать свой номер чуть более читаемым при поездках по городу, или наоборот. Еще я надеюсь, что удалось показать полное отсутствие магии в задаче распознавания номеров.

Все абсолютно понятно и интуитивно. Совершенно не страшная задача для курсовой работы студента по соответствующей специальности.

Профессиональная 2Мп IP-камера с расширенными функциями в стандатном исполнении. Матрица 1/2.7 CMOS 2Мп, чувствительность: 0.002 Лк (F1.2), разрешение FullHD 1920.1080 @ 40 к/с, кодек H.265, режим день/ночь (механический ИК-фильтр), real WDR (120dB), 3D-NR, BLC/HLC, Defog, ROI, Edge Storage (запись на microSD до 128Гб), двусторонний звук, тревожные вх/вых, питание 12В DC или PoE (802.3af), -10°C +50°C. Под объектив стандарта CS (в комплект не входит), поддержка АРД. ПО TRASSIR в подарок!

Поддержка TRASSIR CLOUD. TRASSIR DuoStation Pro — Сетевой видеорегистратор для IP-видеокамер (Standalone NVR) под управлением TRASSIR OS (Linux) с расширенной поддержкой видеоаналитики. Регистрация и воспроизведение до 32 IP-видеокамер (лицензии для подключения IP-видеокамер приобретаются отдельно), при наличии DualStream (суммарный поток до 512 Мбит/сек). Установка до 4-х съемных HDD/SSD 3.5, любой емкости. Без HDD в комплекте.

TRASSIR Failover в подарок. 2 независимых видео выхода.

Бесплатный сетевой клиент (в т.ч. Мобильные приложения). Поддерживается (приобретается отдельно): TRASSIR Face Detector, TRASSIR Face Search, TRASSIR Face Recognition, TRASSIR SIMT (TRASSIR ActiveSearch+, TRASSIR ActiveDome+), AutoTRASSIR, TRASSIR PeopleCounter, TRASSIR ActivePOS и др. Габариты 315x208x198 мм.

AutoTRASSIR-30 Автовесовая управление отгрузкой продукции. Интеграция AutoTRASSIR, Авто-весов, системы 1С.

Включает в себя лицензию на 1 пользователя. Позволяет производить контроль веса отгружаемых материалов путём двойного взвешивания автомобиля до и после разгрузки.

Программа Распознавания Номеров Автомобилей

Автоматическая фиксация номера автомобиля, веса груза, и занесение информации в 1С. AutoTRASSIR в комплект не входит. Возможно расширение лицензии 1С для удаленного офиса и по количеству пользователей.

Совместное решение компаний DSSL (и АВТ (http://avt-1c.ru/). Распознавание автомобильных номеров на камере видеонаблюдения появилась относительно недавно. Стоимость системы распознавания автомобильных номеров в многих случаях фактически равна стоимости смарт камеры видеонаблюдения. По результатам распознавания номера авто производится (или не производится) может производиться какое-либо действие:. открытие шлагбаума для въезда на территорию. автоматизированная выписка штрафов.

расчет стоимости парковки. оповещение оператора о совпадении номера с базой номеров Для того, чтобы регистрационный автомобильный номер мог распознан существует несколько рекомендаций:. Разрешение части кадра, в котором находится регистрационные символы номера, должно быть достаточным для уверенного чтения и распознавания. Номер должен находиться в зоне обзора камеры видеонаблюдения достаточное для время. Изображение номера не должно быть «смазанным» и должно быть «в фокусе». Контрастность изображения номера должна быть достаточной, чтобы уверенно прочитать и распознать регистрационные символы. Геометрические искажения изображения номера не должны превышать значения, при которых не возможно уверенно прочитать и распознать регистрационные символы.

В связи с все большим проникновением сетевого видеонаблюдения в системы безопасности, в профессиональном сообществе возникла дискуссия о том какие камеры лучше подходят для распознавания автомобильных номеров – аналоговые или IP. Судя по постам в форумах, в том числе и на sec.ru, есть достаточное число экспертов полагающих, что использование IP камер для этого не эффективно.

Программа Распознавания Автомобильных Номеров Скачать Бесплатно

Мы попробовали разобраться в ситуации более подробно – для чего изучили различные публикации в СМИ и провели интервью с экспертами.