自動識別車牌

自動車牌識別 (ANPR) – AN 概述

技術的發展使許多有用設備的創新成為可能,以減輕人類的工作量。 自動車牌識別,作為一種這樣的技術,正在世界範圍內變得普遍。

它是一種高效的技術,可幫助跟踪交通違規、管理停車情況並使其他多項與用戶相關的活動受益。 ANPR 系統高度可靠,採用人工智能等尖端技術設計,使其極其精確和實用。

因此,在這篇博客中,我們將介紹車牌識別系統的一些關鍵方面,以增強您對該系統的理解。 讓我們開始吧!

什麼是 ANPR?

ANPR 或自動車牌識別是一種計算機視覺技術,可利用專門的軟件自動讀取車輛上的車牌,而無需人工干預。 ANPR 使用實時攝像機鏡頭來捕捉和精確識別任何車牌號碼。

ANPR 技術對運輸行業產生了巨大影響,因為車牌識別可以用於多種用途,例如:

  • 交通宏觀建模
  • OD 調查(始發地-目的地)
  • 收費
  • 平均旅行時間調查
  • 速度測量
  • 高級車輛分類

自動車牌識別也通常以給定的名稱而聞名:

  • LPR(車牌識別)
  • 自動車輛識別 (AVI)
  • 車牌識別 (CPR)
  • 車牌閱讀器 (CPR)
  • 自動車牌識別 (ANPR)
  • 汽車光學字符識別 (OCR)

ANPR 是如何工作的?

ANPR 的工作非常簡單。 ANPR 使用光學字符識別軟件來檢測車輛牌照。 設備中的攝像頭捕捉車牌的圖像,並由軟件進一步處理。

在圖像處理過程中,軟件會識別字符並驗證它們的順序,從而將車牌圖像轉換為文本。 該系統在夜間使用紅外光檢測車輛編號並拍攝圖像。

ANPR 系統通常包括:

  • 數字圖像採集單元。
  • 一個處理單元。
  • 紅外線照明。
  • 幾種視頻分析算法。

ANPR 的主要優勢是什麼?

車牌自動識別(Anpr)系統

ANPR 提供了許多現實世界的好處,使其成為當今非常流行的技術。 一些值得注意的優點是:

  • 手動任務的自動化
  • 有效的空間管理
  • 更好的治理
  • 改善客戶體驗
  • 更快地執行流程

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

除了好處之外,這裡有一些關於車牌識別技術的用例:

  • 停車管理

    由於 ANPR 提供了一個集成的解決方案來識別單個車輛並進行有效的停車管理,因此無需再浪費時間管理您的停車罰單並冒著因罰單支付不准確而受到處罰的風險。

  • 交通違規

    執法部門擁有最大的 ANPR 系統用例。 這些用於對違反交通法規的車輛進行車牌識別。

  • 收費站付款

    ANPR系統自動檢測您的車輛數量並自動向您收取通行費,使收費站的支付工作變得輕鬆。

  • 旅程時間分析

    ANPR 的一個有用應用是旅程時間分析,它記錄並顯示您從源頭移動到目的地時的旅程時間。

  • 零售園區保安

    ANPR 技術可以解決並有效解決未經授權的停車問題,該問題通常會導致不必要的麻煩和爭吵。

如何訓練 AI 模型以準確訓練 ANRP 模型?

自動車牌識別 (Anpr) 訓練數據 訓練 AI 模型絕非易事。 它需要大量的時間、精力和正確決策的實施才能使其完美運行。 AI 訓練從數據開始。 在訓練 AI 時,您使用機器的動機是收集數據、解釋數據、從中學習,並將其正確應用到流程中。 模型首先需要在數據集上進行訓練。

數據集包​​含模型學習閱讀和檢查的大量信息。 此外,它根據提供的數據做出決策。 這套系統要完美設計,需要幾位工程師的辛勤工作和智慧。

人工智能的好處在於,一旦你對人工智能模型進行編程以學習並將其智能正確應用到流程中,它就可以很容易地進一步訓練其他模型。 使用幾行代碼並利用預先訓練的模型,您可以構建可以部署在多個位置的訓練有素的 ANRP 模型。

另外,了解光學字符識別 (OCR) 的過程 讀到這裡!

Shahip 如何幫助獲取車牌數據集?

對用於訓練 ML 模型的汽車數據集的需求正在急劇增加。 這就是為什麼 Shaip 經驗豐富的工程師和 IT 專家團隊使用先進的圖像/視頻註釋工具來簡化整個過程的原因。

通過利用先進的註釋工具,團隊可以使車輛圖像標記精確且適用於所有用例。 圖像和視頻中捕獲的事物被逐幀分類為對象。

此外,多種技術用於準確檢測自動車牌。 其中一些技術包括:

  • 激光雷達
  • 邊界框
  • 多邊形註釋
  • 語義分割
  • 對象追踪

總之,Shaip 是領先的 AI 培訓服務提供商之一,用於培訓 ANPR 模型,以具有成本效益的價格提供無差錯功能。

想知道更多? 閱讀我們的自動駕駛汽車訓練數據部分

概要

自動車牌識別是一項偉大的技術,它可以消除人工並用可提供快速有效結果的先進系統取而代之。 此外,該技術的用例數量眾多,這證明了其激增的需求是合理的。 因此,如果您也需要此類技術或想要訓練您的 ANRP 模型, 聯繫我們來自 Shaip 的 AI 專家。

社交分享