Kamera dengan pengenalan plat nomor bawaan. Pengenalan plat nomor secara detail. DVR dengan fungsi RTSP

1.1 Kamera

Peluru Lightfighter DS-2CD4A25FWD-IZ(H)(S) dan

Peluru Darkfighter DS-2CD4A26FWD-IZ(H)(S).

Kamera Peluru IR luar ruangan

1. Bekerja dalam cahaya yang sangat redup
2. kerja yang sangat baik dari kompensasi lampu depan,
3. silinder, semua cuaca, perumahan kasar,
4. lisensi pengenalan plat nomor,
5. daftar filter b/w,
6. keluaran alarm

1. Darkfighter Teknologi cahaya ultra-rendah Definisi tinggi 1920x1080
2. Hingga 60fps pada Full HD1080p 120dB WDR
3. Lensa VF bermotor 2,8~12mm dengan fokus otomatis cerdas
4. Codec cerdas H.264+ iluminator IR kompresi ringkas 50m.
5. perlindungan IP67
6. Catu daya +-12V DC dan PoE
7. Penyimpanan internal, mendukung hingga 128GB
8. Mendukung ANPR, Penyaringan Daftar B/W

Pilihan:

Pemanas terintegrasi (-H)

Input/Output Audio/Alarm (-S)

Kamera yang cocok untuk pengenalan plat nomor awalnya dilengkapi dengan firmware untuk menghitung orang yang lewat,

oleh karena itu, atas permintaan pelanggan, mereka direflash untuk fungsi ini.

Flashing tidak sepenuhnya menghapus fungsi penghitungan dan memungkinkan Anda untuk kembali ke sana jika diinginkan dengan memilih Acara SMART, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

1.2 Solusi

Solusi Pengenalan plat nomor Hikvision yang disediakan oleh kamera itu sendiri dapat dibagi menjadi:

1). Pengenalan pelat nomor klasik dan menampilkan daftar yang dikenali langsung dari kamera

1. Tindakan saat nomor cocok dengan daftar yang direkam di kamera (masuk ke wilayah, menyalakan sirene, mengirim pesan)

Saat nomor muncul dari daftar, kontak kering kamera ditutup, yang merupakan sinyal untuk unit kontrol penghalang.

2. Persyaratan kamera dan lokasi pemasangan

2.1. Plat nomor harus dapat dibaca dan menyala dengan baik.

2.2. Pelat nomor harus memiliki lebar minimal 150 piksel.

2.3. Kemiringan yang diizinkan - tidak lebih dari 5 ° (searah jarum jam dan berlawanan arah jarum jam).

2.4. Sudut vertikal - tidak lebih dari 30 °.

Rumus aslinya adalah �=ℎ∗√3.

2.5. Sudut horizontal - tidak lebih dari 30 °.

2.6. Jika perlu mengenali pelat nomor dari dua jalur, sebagai aturan, disarankan untuk menempatkan kamera di palang.

2.7. Penting untuk memilih jarak yang benar dari kamera ke tempat pengenalan

2.8. Saat mengenali pelat nomor di malam hari, penerangan IR diperlukan.

2.9. Kecepatan rana harus cukup cepat untuk mengurangi silau lampu depan di malam hari. Sebagai aturan, kita berbicara tentang 1⁄1000.

2.10. Kedalaman fokus adalah parameter yang sangat penting. Jika Anda menggunakan kamera dengan lensa dudukan CS, gunakan lensa tetap. Lensa tetap lebih baik untuk dikenali karena kedalaman fokus yang lebih besar.

2.11. Saat memilih lokasi pemasangan, ingatlah bahwa sinar matahari langsung dapat merusak gambar.

2.12. Saat memasang kamera di pinggir jalan, periksa bagaimana penyangga bereaksi terhadap lewatnya kendaraan berat atau konvoi kendaraan. Jika dukungan memiliki fluktuasi yang nyata, ini akan mempengaruhi efisiensi sistem.

2.14. Dalam kasus yang jarang terjadi, situasi deteksi palsu dapat terjadi.
Untuk meminimalkan ini, Anda memerlukan yang berikut:

1. pilih zona pengenalan dengan benar.
2. coba ubah sudut pandang atau lokasi kamera.
3. sesuaikan pengaturan untuk ukuran plat minimum dan maksimum di pengaturan.

3. Deteksi kendaraan

Kamera IP cerdas mendeteksi mobil dengan mengidentifikasi dan mengenali pelat nomornya, memberikan data berikut ke registrar, iVMS-5200 atau konsumen lain:

1. Waktu perjalanan (jam dan menit)
2. Arah perjalanan ("masuk" dan "keluar" saat memilih zona perjalanan)
3. Plat nomor (huruf dan angka)
4. Negara pendaftaran (nama)
5. Tangkapan layar dengan nomor (gambar kecil)
6. Tangkapan layar layar penuh
7. Video momen penentuan (+/- 1-5 detik)
8. Pengenalan otomatis daftar hitam / putih (penerbitan alarm yang sesuai)
9. Aktivasi relai keluaran alarm (di kamera itu sendiri, di pencatat dikonfigurasikan secara terpisah)

Informasi yang diterima dari kamera dikelola oleh masing-masing konsumen:

Anda dapat mengatur transfer informasi dan pengenalan plat nomor yang sebenarnya pada kamera pada konsumen berikut:

a) Pengaturan pengenalan di lokalNVR

Jika NVR terhubung ke iVMS-4200, perekam dan kamera dapat dikonfigurasi darinya:

b) Pengakuan ViVMS-4200

Dan bahkan di iVMS-4200, Anda dapat melakukan semua pengelolaan proses pengenalan, tetapi secara mandiri tanpa NVR, itu hanyalah cangkang yang hanya dapat menggunakan fungsi pengawasan video normal dari kamera ini.

c) Pengaturan pengenalan padaiVMS-5200 P

iVMS-5200 Pro memiliki analitik canggih yang menggunakan pengenalan angka dalam berbagai aktivitas masyarakat dan bisnis.

Pengaturan pengakuan di kamera

Di kamera itu sendiri, melalui web-inteface, Anda dapat mengonfigurasi untuk konsumen mana pun, sudah menyesuaikannya, tetapi untuk menghubungkan aktuator, konfigurasi hanya dilakukan di kamera.

Di sini kita akan mempertimbangkan fungsi mendeteksi mobil untuk membuka penghalang.

4. Pengaturan kamera

4.1. Untuk memproses peristiwa pengenalan pelat nomor, seperti, misalnya, pembukaan penghalang, pertama-tama, Anda perlu mengonfigurasi "Keluaran alarm", dengan menutup kontak kering yang mekanismenya akan bekerja.

Tanpa ini, tidak akan ada reaksi elektrik pada pengenalan yang dapat diatur lebih lanjut.

Namun, jika Anda tidak berencana menggunakan mekanisasi, ini tidak diperlukan.

4.2. Biasanya, penghalang tidak boleh dibuka untuk semua pengunjung, tetapi hanya untuk "milik mereka", atau, dalam kasus yang ekstrim, tidak hanya mengizinkan pengunjung tertentu. Oleh karena itu, daftar angka "putih" dan "hitam" harus dimasukkan sebelumnya, yang Anda perlukan untuk mendapatkan bentuknya dari kamera itu sendiri dengan menekan tombol "ekspor".

Saya ingin memperhatikan nama font yang digunakan dalam dokumen, yang, tentu saja, tidak ada di sistem Anda, tetapi kamera perlu memahami preset Anda dengan benar:

Setelah mengisi file dengan daftar angka, Anda perlu memilih sel yang diisi dari bilah judul, memastikan font diberi nama dalam bahasa Cina, lalu gunakan tombol Excel untuk menyalin format sesuai dengan sampel

Maka Anda perlu menerapkan format ini ke semua sel yang Anda masukkan, menyorotnya sehingga semuanya ditulis dalam font dengan nama Cina.

4.3. Setelah mengimpor file Excel yang sudah disiapkan, data daftar "putih" dan "hitam" akan diisi di kamera:

Catatan: Sayangnya, dengan daftar Selamat tinggal agak sedih:

Dan sekarang, hanya setelah semua yang sebelumnya dilakukan, Anda dapat mulai mengatur pengenalan plat nomor dan mengaktifkan reaksi pemicu ke nomor dari daftar "putih"

4.4. Atur jumlah strip pengenalan dan atur zona, lalu pilih wilayah.

Negara yang didukung dalam opsi "UE dan CIS":

Republik Ceko, Jerman, Spanyol, Prancis, Italia, Belanda, Polandia, Slovakia, Belarus, Moldova, Ukraina, Rusia, Belgia, Bulgaria, Denmark, Finlandia, Inggris Raya, Yunani, Kroasia, Hongaria, Israel, Luksemburg, Makedonia, Norwegia, Portugal, Rumania, Serbia, Azerbaijan, Georgia, Kazakhstan, Lituania, Turkmenistan, Uzbekistan, Latvia, Estonia, Austria, Albania, Bosnia dan Herzegovina, Republik Irlandia, Republik Islandia, Kota Vatikan, Republik Malta, Swedia, Swiss, Siprus , Turki, Slovenia.

4.5. Pilih mode Masuk/Keluar.

4.6. Periksa dan simpan kembali jadwal.

4.7. Matikan "Semua" dengan memilih "Daftar Putih" dan nyalakan output alarm.

4.8. Aktifkan pengenalan dan simpan pengaturan.

5. Pengenalan angka

1. Proses pengenalan dapat dilihat di tab pengaturan khusus.

1. Namun, hasil pendeteksian dan pengenalan hanya dapat dilihat di arsip registrar.
2. Kamera akan dapat menulis ke kartu memorinya sendiri hanya secara konstan dan pada acara-acara:

Tangkapan layar identifikasi plat nomor juga dapat dikirim ke server FTP dengan mencentang bagian Metode Komunikasi pada tab Pencarian Konfigurasi pada menu Lalu Lintas.

6. Kesimpulan

Jangan kesal! NVR, iVMS-4200 & 5200 tidak memiliki semua masalah di atas! Di sana semuanya bekerja dengan benar dan memiliki fungsionalitas yang hebat!

Ada banyak sistem untuk mengotomatiskan masuknya mobil ke wilayah fasilitas yang dilindungi. Mulai dari penjaga biasa di bilik dengan tombol dan diakhiri dengan tiket elektronik atau fob kunci radio.

Sistem pengenalan plat elektronik berdiri sendiri dalam daftar ini dan belum terlalu populer hingga saat ini.

Ada beberapa alasan untuk ini.

Pertama, tingginya biaya peralatan dan kerumitan penyesuaian. Kedua, penolakan aktif terhadap inovasi, termasuk tindakan sabotase yang tidak terselubung, oleh para penjaga itu sendiri, yang pekerjaannya sekarang dikontrol dengan ketat, mengesampingkan kemungkinan penghasilan tambahan.

Namun, ada keuntungan signifikan yang diberikan oleh sistem pengenalan plat nomor:

• peningkatan yang signifikan dalam tingkat keamanan dan pengendalian transportasi jalan di fasilitas tersebut;
• kemungkinan bagi pihak ketiga untuk memasuki kawasan lindung menggunakan kartu magnetik palsu atau curian atau fobs kunci elektronik dikecualikan. (mobil juga bisa dicuri, tapi jauh lebih sulit);
• pelaporan otomatis kendaraan dengan kemampuan menghasilkan banyak laporan;
• kemampuan akses jarak jauh memungkinkan manajemen organisasi untuk mengontrol pekerjaan karyawan;
• sistem pengenalan plat nomor dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam keseluruhan sistem kontrol akses organisasi.

Kemungkinan memasuki wilayah fasilitas yang dilindungi dengan menempelkan nomor yang dicetak pada printer ke nomor mobil sama sekali dikecualikan. Hampir semua sistem pengenalan plat mengontrol pantulan cahaya, yang tidak dimiliki kertas. Nomor yang direkatkan ulang tidak akan terbaca.

Cakupan sistem pengenalan plat nomor otomatis cukup beragam. Pertama-tama, pengenalan plat nomor akan berguna di stasiun Pemeliharaan, pompa bensin, pencucian mobil, gudang, perusahaan, tempat parkir.

Fungsi yang dapat dilakukan oleh sistem pengenalan plat nomor otomatis seperti itu cukup beragam:

• kontrol masuk dan keluar ke wilayah yang dikuasai;
• pembatasan keberangkatan dari wilayah perusahaan, misalnya terminal bus, klien yang belum melakukan pembayaran;
• memantau pemuatan area layanan.

Ketika digabungkan dengan sistem kontrol akses, identifikasi plat nomor memberikan manfaat tambahan. Pertama-tama, ini adalah kontrol penuh atas lokasi kendaraan di area pemuatan perusahaan. Hal ini memungkinkan untuk melacak impor bahan mentah atau ekspor produk jadi, memeriksa efisiensi operasi bongkar muat dan mencegah pencurian.

Pada saat yang sama, pengecekan nomor mobil tidak hanya di pintu masuk, tetapi juga di pintu keluar mengecualikan kemungkinan mengekspor barang menggunakan dokumen pelengkap yang palsu atau salah.

Namun pemilik tempat parkir atau tempat parkir mobillah yang paling diuntungkan. Sistem pengenalan plat nomor otomatis akan memungkinkan pemantauan hunian wilayah secara real time, yang akan memungkinkan untuk mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan efisiensi.

Menggabungkan pengenalan plat nomor dengan sistem pembayaran akan sepenuhnya menghilangkan kemungkinan penyalahgunaan atau pencurian oleh karyawan. Ini juga sepenuhnya menghilangkan kemungkinan kesalahan dalam menghitung waktu yang dihabiskan kendaraan di wilayah tempat parkir dan akan memberikan bukti besi dalam perselisihan dengan oknum pelanggan.

KARAKTERISTIK TEKNIS DAN KOMPOSISI PERALATAN

Sistem pengenalan pelat otomatis, tergantung pada pabrikan dan modelnya, dapat mencakup beberapa perangkat dan paket perangkat lunak dengan modul yang menjalankan berbagai fungsi analitik atau melayani perangkat yang tidak lazim. Misalnya, timbangan truk, radar kecepatan, dll.

Persyaratan untuk komputer tempat program akan diinstal.

Persyaratan minimum untuk program yang berbeda dapat sangat bervariasi tergantung pada beban fungsional, tetapi dalam banyak kasus diperlukan:

• prosesor, minimal 3 GHz;
• kartu video: Intel, ATI dengan OpenGL atau nVidia minimal 512 MB;
• RAM, tidak kurang dari 4 GB;
• Disk HDD dengan kapasitas minimal 4 GB.

DVR dengan fungsi RTSP.

Ini adalah protokol streaming yang memungkinkan tidak hanya melihat dan merekam informasi, tetapi juga menggunakan video secara real time. Contoh perekam tersebut adalah model HIKVISION DS-7204HVI-SV.

Kamera pengintai dengan fungsi RTSP.

Perangkat semacam itu untuk mengenali nomor mobil harus memiliki resolusi minimal 550 TVL, yang disediakan oleh matriks 1/3 "760H. Panjang fokusnya adalah 9-22 mm, yang memungkinkan untuk mengidentifikasi pada jarak yang cukup jauh dan dengan kecepatan yang cukup tinggi, misalnya Atis AW-CAR40VF atau AW-CAR180VF.

Sensitivitas cahaya kamera harus setinggi mungkin dari 0,001 Lux, selain itu, perangkat harus dilengkapi dengan iluminasi IR, yang memungkinkan pengambilan gambar berkualitas tinggi dari jarak minimal 15-20 m. :

• pengaturan eksposur manual;
• keseimbangan putih otomatis;
• kompensasi lampu latar;
• rentang dinamis yang diperluas.

Kamera ini akan digunakan secara eksklusif di luar ruangan, jadi sangat penting untuk memiliki penutup IP 66 dengan termokopel internal yang memungkinkan perangkat beroperasi di bawah suhu rendah tidak kurang dari -30°С.

Disarankan untuk menggunakan kamera hitam putih karena memiliki sensitivitas dan resolusi yang lebih tinggi daripada kamera warna. Selain itu, sebagian besar algoritme pengenalan pelat nomor mengubah gambar berwarna yang diterima dari kamera menjadi hitam putih.

Perangkat eksekutif dan modul kontrol.

Misalnya modul BARBOS yang terhubung ke PC melalui koneksi USB. Modul ini memiliki 4 relai lima ampere di mana Anda dapat mengontrol penghalang, gerbang, gerbang, penerangan, notifikasi GSM, berbagai sistem indikasi yang ditampilkan di ruang kontrol, dll.

KAMERA UNTUK PENGENALAN PIRING

Parameter utama yang harus Anda perhatikan saat memilih tempat memasang kamera CCTV untuk pengenalan plat nomor adalah pengaturan kecepatan rana secara manual. Ada hubungan linier antara kecepatan kendaraan dan kecepatan rana yang disarankan (waktu paparan bingkai - rana).

Semakin tinggi kecepatan mobil, semakin pendek waktu pemaparan, jika tidak bingkai akan buram - buram gerakan. Namun demikian, kecepatan rana maksimum yang diperbolehkan tidak hanya bergantung pada waktu pencahayaan, tetapi juga pada sudut kamera. Sudut pemasangan kamera adalah sudut antara arah perjalanan kendaraan dan sumbu optik kamera.

Sebagian besar kamera kelas menengah mampu mentransmisikan gambar pelat nomor yang dapat dikenali dengan lebar 80 piksel pada sudut pemasangan vertikal hingga +30° dan sudut defleksi horizontal +/- 30°. Ini dianggap sebagai indikator yang baik jika sistem mengenali pelat nomor saat menyimpang dari horizontal (kekasaran jalan) +/- 10°.

Grafik ketergantungan waktu pencahayaan pada sudut pemasangan kamera dan kecepatan kendaraan ditunjukkan pada gambar.

Perangkat lunak.

Perangkat lunak adalah elemen kunci dari sistem pengenalan plat nomor. Ada banyak perusahaan pengembang yang menawarkan produknya kepada konsumen.

Pengembangan anggaran yang paling umum "NomorOK".

Ia mengenali pelat nomor Rusia, Ukraina, Belorusia, dan Moldavia, menetapkan tanggal dan waktu masuk dan keluar kendaraan dan waktu yang dihabiskan di wilayah fasilitas. Ini memiliki kemampuan untuk membuat laporan sederhana dan dapat diintegrasikan ke dalam 1C. Program ini kompatibel dengan sebagian besar camcorder dan DVR yang memiliki fungsi RTSP.

Yang terpenting kedua adalah sistem pengenalan plat nomor. "Marsekal Otomatis".

Ini memiliki 2 algoritme pengenalan, satu untuk kecepatan hingga 30 km / jam, yang kedua - hingga 150 km / jam. Ini memiliki modul yang diadaptasi secara khusus "Parkir", "Cuci Mobil", "Gerbang ACS". Peluang luas untuk membangun laporan analitik, manajemen melalui klien WEB dan fungsi pengiriman notifikasi SMS.

Sistem identifikasi plat nomor memiliki fitur tambahan yang lebih luas. "Kontrol lalu lintas" asosiasi penelitian dan produksi "Diskret".

Program ini dapat terhubung ke timbangan truk dan menautkan nilai kotor dan bersih ke angka, serta menghasilkan ringkasan, saldo, dan dokumen pelaporan lainnya. "Kontrol lalu lintas" menyimpan arsip foto momen kendaraan yang melewati pos pemeriksaan dan memiliki banyak peluang untuk pencarian analitik, berdasarkan nomor mobil atau kamera, waktu dan tanggal.

Sistem "Nomor otomatis" dari perusahaan "ELVIS Neo Tech".

Strukturnya mencakup modul "Kontrol otomatis", "Senesys-Avto" dan "Nomor Otomatis". Program ini memiliki integrasi yang signifikan dengan sistem pengawasan video dan sistem kontrol akses lainnya, serta pembuat laporan yang fleksibel, kemampuan pengarsipan dan pencarian yang baik.

Tidak diragukan lagi, sistem pengenalan plat nomor profesional cukup mahal. Dan penggunaan sistem pengawasan video konvensional yang diadaptasi dan versi demo dari perangkat lunak khusus tidak seefektif yang kita inginkan.

Tetapi penggunaan analitik video semacam ini dapat menghasilkan bisnis terkait dengan mobil ke tingkat yang baru secara kualitatif, baik dalam hal kontrol maupun analisis bisnis.

* * *

© 2014-2020 Seluruh hak cipta.
Materi situs hanya untuk tujuan informasi dan tidak dapat digunakan sebagai pedoman dan dokumen normatif.

Saatnya untuk menjelaskan secara detail bagaimana penerapan algoritme pengenalan pelat nomor kami bekerja: apa yang ternyata merupakan solusi yang baik, apa yang bekerja sangat buruk. Dan laporkan saja ke pengguna Habra - lagipula, dengan bantuan aplikasi Android Recognitor, Anda membantu kami mendapatkan database berukuran layak dari gambar pelat nomor yang diambil dengan cara yang sama sekali tidak memihak, tanpa menjelaskan cara memotret dan bagaimana tidak. Dan basis data gambar adalah hal terpenting saat mengembangkan algoritme pengenalan!

Apa yang terjadi dengan Recognitor aplikasi Android

Unduhan dan peringkat program

Sejak aplikasi diunggah ke server, 3800 gambar nomor dari aplikasi seluler telah diterima.
Dan kami bahkan lebih senang dengan tautannya http://212.116.121.70:10000/uploadimage - dalam 2 hari kami dikirimi sekitar 8 ribu gambar pelat nomor ukuran penuh (terutama dari Vologda)! Server hampir down.

Sekarang kami memiliki basis 12.000 foto di tangan kami - ada pekerjaan besar di depan algoritma debug. Semua kesenangan baru saja dimulai!

Izinkan saya mengingatkan Anda bahwa sebelumnya ada nomor yang dialokasikan di aplikasi Android. Pada artikel ini, saya tidak akan membahas tahap ini secara detail. Dalam kasus kami, detektor kaskade Haar. Detektor ini tidak selalu berfungsi jika angka dalam bingkai diputar terlalu banyak. Saya akan meninggalkan analisis tentang cara kerja detektor kaskade terlatih ketika tidak berfungsi untuk artikel berikutnya. Ini sangat menarik. Tampaknya ini adalah kotak hitam - yang melatih detektor dan tidak melakukan apa pun. Sebenarnya tidak.

Tapi tetap saja, detektor kaskade adalah pilihan yang baik dalam kasus sumber daya komputasi yang terbatas. Jika pelat nomor kotor atau bingkainya tidak terlihat dengan baik, maka Haar bekerja dengan baik dibandingkan dengan metode lain.

Pengenalan nomor

Pendekatan pengakuan umum dijelaskan dalam artikel pertama.

Awalnya, kami menetapkan tugas untuk mengenali pelat nomor yang kotor, sebagian terhapus, dan sangat terdistorsi.
Pertama, ini menarik, dan kedua, tampaknya yang murni akan bekerja secara umum dalam 100% kasus. Biasanya, tentu saja, itulah yang terjadi. Tapi itu tidak berhasil di sini. Ternyata kalau untuk angka kotor kemungkinan berhasilnya 88%, maka untuk angka bersih misalnya 90%. Meskipun pada kenyataannya kemungkinan pengakuan dari sebuah foto aplikasi seluler sebelum jawaban yang berhasil, tentu saja, ternyata lebih buruk dari angka yang ditunjukkan. Sedikit kurang dari 50% gambar yang masuk (sehingga orang tidak mencoba mengambil gambar). Itu. rata-rata, pelat nomor harus difoto dua kali agar berhasil mengenalinya. Meskipun dalam banyak hal, persentase yang rendah disebabkan oleh fakta bahwa banyak yang mencoba mengambil angka dari layar monitor, dan bukan di kehidupan nyata.

Seluruh algoritme dibuat untuk angka-angka kotor. Tapi ternyata sekarang di musim panas di Moskow 9 dari 10 kamar sangat bersih. Jadi lebih baik mengubah strategi dan membuat dua algoritma terpisah. Jika memungkinkan untuk mengenali nomor bersih dengan cepat dan andal, maka kami akan mengirimkan hasil ini kepada pengguna, dan jika tidak memungkinkan, maka kami menghabiskan lebih banyak waktu prosesor dan menjalankan algoritme kedua untuk nomor kotor.

Algoritme pengenalan plat nomor sederhana yang harus segera diimplementasikan

Kami menyajikan persyaratan berikut untuk algoritme semacam itu:

1) beberapa stabilitas untuk berbelok (± 10 derajat)
2) resistensi terhadap penskalaan kecil (20%)
3) memotong batas angka apa pun dengan batas bingkai atau batas yang tidak jelas tidak boleh merusak segalanya (ini pada dasarnya penting, karena dalam kasus angka kotor Anda harus bergantung pada batas angka; jika angka sudah bersih, maka tidak ada yang lebih mencirikan angka/huruf angka).

Jadi, dalam angka yang bersih dan terbaca dengan baik, semua angka dan huruf dapat dipisahkan satu sama lain, yang berarti Anda dapat membuat biner gambar dan menggunakan metode morfologis untuk memilih area terkait, atau menggunakan fungsi pemilihan kontur yang terkenal.

Kami membuat biner bingkai

Di sini ada baiknya melalui filter mid-pass dan menormalkan gambar.


Gambar menunjukkan bingkai kontras rendah awalnya untuk kejelasan.

Kemudian binerkan dengan ambang tetap (Anda dapat memperbaiki ambang, karena gambar telah dinormalisasi).

Hipotesis Rotasi Frame

Mari kita asumsikan beberapa kemungkinan sudut rotasi gambar. Misalnya, +10, 0, -10 derajat:

Di masa mendatang, metode ini akan memiliki sedikit hambatan terhadap sudut rotasi angka dan huruf, jadi langkah sudut yang agak besar - 10 derajat dipilih.
Kami akan bekerja dengan setiap bingkai secara mandiri di masa mendatang. Hipotesis rotasi mana yang akan diberikan hasil terbaik, dia akan menang.

Dan kemudian kumpulkan semua area terkait. Di sini kami menggunakan fungsi standar findContours dari OpenCV. Jika area yang terhubung (kontur) memiliki tinggi dalam piksel dari H1 ke H2, dan lebar dan tinggi dihubungkan dengan rasio dari K1 ke K2, biarkan dalam bingkai dan perhatikan bahwa mungkin ada tanda di area ini. Hampir pasti pada tahap ini hanya angka dan huruf yang tersisa, sisa sampah akan keluar dari bingkai. Ambil persegi panjang yang membatasi kontur, bawa ke skala yang sama, lalu kerjakan dengan setiap huruf / angka secara terpisah.

Berikut adalah kotak pembatas jalur yang memenuhi persyaratan kami:

Huruf/angka

Kualitas gambarnya bagus, semua huruf dan angka dapat dipisahkan dengan sempurna, jika tidak, kami tidak akan mencapai langkah ini.
Kami menskalakan semua tanda dengan ukuran yang sama, misalnya, 20x30 piksel. Di sini mereka:

Omong-omong, ketika OpenCV melakukan Resize (ketika dikurangi menjadi ukuran 20x30), gambar biner akan berubah menjadi gradien, karena interpolasi. Kita harus mengulangi binarisasi.

Dan sekarang cara termudah untuk membandingkan dengan gambar tanda yang diketahui adalah dengan menggunakan XOR (Normalized Hamming Distance). Misalnya seperti ini:

Jarak = 1,0 - |Sampel Gambar XOR|/|Sampel|

Jika jaraknya lebih besar dari ambang batas, maka kami anggap sudah menemukan tandanya, jika kurang maka kami buang.

Surat-angka-angka-angka-huruf-huruf

Ya, kami sedang mencari rambu mobil Rusia dalam format ini. Di sini perlu diperhatikan bahwa angka 0 dan huruf "o" sama sekali tidak dapat dibedakan satu sama lain, angka 8 dan huruf "c". Kami akan berbaris semua tanda dari kiri ke kanan dan kami akan mengambil 6 tanda.
Waktu kriteria - huruf-angka-angka-angka-huruf-huruf (jangan lupa tentang 0/o, 8/v)
Kriteria dua - penyimpangan batas bawah 6 karakter dari baris

Skor total untuk hipotesis adalah jumlah jarak Hamming dari semua 6 tanda. Lebih besar lebih baik.

Jadi, jika total poin kurang dari ambang batas, maka kami menganggap bahwa kami telah menemukan 6 digit angka (tanpa wilayah). Jika lebih dari ambang batas, maka kita masuk ke algoritma yang tahan terhadap angka kotor.

Di sini masih ada baiknya mempertimbangkan huruf "H" dan "M" secara terpisah. Untuk melakukan ini, Anda perlu membuat classifier terpisah, misalnya menurut histogram gradien.

Wilayah

Dua atau tiga tanda berikutnya di atas garis yang ditarik di sepanjang bagian bawah dari 6 tanda yang sudah ditemukan adalah wilayahnya. Jika digit ketiga ada dan kesamaannya lebih besar dari ambang batas, maka wilayah tersebut terdiri dari tiga digit. Kalau tidak, dari dua.

Namun, pengenalan wilayah seringkali tidak berjalan semulus yang diinginkan. Jumlah di daerah lebih kecil, mungkin tidak berhasil dibagi. Oleh karena itu, wilayah tersebut lebih baik dikenali dengan cara yang lebih tahan terhadap kotoran/kebisingan/tumpang tindih, seperti dijelaskan di bawah ini.

Beberapa detail deskripsi algoritme tidak diungkapkan terlalu detail. Sebagian karena fakta bahwa sekarang hanya tiruan dari algoritme ini yang telah dibuat dan masih harus diuji dan di-debug pada ribuan gambar tersebut. Jika angkanya bagus dan bersih, maka Anda perlu mengenali angka tersebut dalam puluhan milidetik atau menjawab "gagal" dan beralih ke algoritme yang lebih serius.

Algoritma Tahan Angka Kotor

Jelas bahwa algoritme yang dijelaskan di atas tidak berfungsi sama sekali jika karakter pada pelat nomor tetap bersatu karena kualitas gambar yang buruk (kotoran, resolusi buruk, bayangan buruk, atau sudut pemotretan).

Berikut adalah contoh angka ketika algoritma pertama gagal melakukan apapun:

Tetapi Anda harus bergantung pada batas pelat nomor, dan kemudian, dalam area yang ditentukan secara ketat, cari tanda dengan orientasi dan skala yang diketahui dengan tepat. Dan yang paling penting - tidak ada binarisasi!

Kami mencari batas bawah angka tersebut

Langkah paling sederhana dan paling andal dalam algoritme ini. Kami melewati beberapa hipotesis tentang sudut rotasi dan membangun untuk setiap hipotesis tentang rotasi histogram kecerahan piksel di sepanjang garis horizontal untuk bagian bawah gambar:

Mari kita pilih gradien maksimum dan dengan demikian menentukan sudut kemiringan dan pada level berapa untuk memotong angka dari bawah. Jangan lupa untuk meningkatkan kontras dan mendapatkan gambar ini:

Secara umum, ada baiknya menggunakan tidak hanya histogram kecerahan, tetapi juga histogram dispersi, histogram gradien, untuk meningkatkan keandalan pemotongan angka.

Kami mencari batas atas angka tersebut

Tidak begitu jelas disini, ternyata jika plat nomor belakang dilepas dari tangan, maka batas atasnya bisa melengkung kuat dan menutupi sebagian rambu atau di tempat teduh, seperti dalam kasus ini:


Tidak ada transisi kecerahan yang tajam di bagian atas angka, dan gradien maksimum akan memotong angka di tengah sepenuhnya.

Kami keluar dari situasi dengan cara yang tidak terlalu sepele: kami melatih detektor kaskade Haar untuk setiap angka dan setiap huruf, menemukan semua tanda pada gambar, dan menentukan garis teratas tempat memotong:

Tampaknya ada baiknya berhenti di sini - kami telah menemukan angka dan huruf! Namun kenyataannya, tentu saja, detektor Haar bisa saja salah, dan kami memiliki 7-8 karakter di sini. Contoh yang bagus dari angka 4. Jika batas atas angka menyatu dengan angka 4, maka sama sekali tidak sulit untuk melihat angka 7. Ngomong-ngomong, terjadi di contoh ini. Namun di sisi lain, meskipun ada kesalahan deteksi, batas atas persegi panjang yang ditemukan benar-benar bertepatan dengan batas atas pelat nomor.

Temukan batas sisi angka

Juga tidak ada yang rumit - benar-benar sama dengan yang paling bawah. Satu-satunya perbedaan adalah seringkali kecerahan gradien karakter pertama atau terakhir dalam angka dapat melebihi kecerahan gradien batas vertikal angka, jadi bukan maksimum yang dipilih, tetapi gradien pertama yang melebihi ambang batas . Demikian pula, dengan batas bawah, beberapa hipotesis kemiringan perlu dipilah, karena karena perspektif, tegak lurus batas vertikal dan horizontal sama sekali tidak dijamin.

Jadi, inilah nomor yang dipangkas dengan baik:

Ya! sangat bagus untuk memasukkan bingkai dengan nomor menjijikkan yang berhasil dikenali.

Hanya satu hal yang menyedihkan - pada tahap ini, dari 5% hingga 15% angka dapat dipotong secara tidak benar. Misalnya, seperti ini:

(omong-omong, seseorang mengirimi kami nomor taksi kuning, setahu saya - formatnya tidak biasa)

Semua ini diperlukan agar semua ini dilakukan hanya untuk mengoptimalkan perhitungan, karena sangat mahal secara komputasi untuk memilah semua kemungkinan posisi, skala, dan kemiringan tanda saat mencarinya.

Pisahkan string menjadi karakter

Sayangnya, karena perspektif dan lebar non-standar dari semua tanda, Anda harus menyorot karakter dalam nomor yang sudah dipotong. Di sini sekali lagi, histogram dalam kecerahan akan membantu, tetapi sepanjang sumbu X:

Satu-satunya hal yang perlu ditelusuri di masa mendatang adalah dua hipotesis: simbol segera dimulai atau satu histogram maksimum harus dilewati. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa pada beberapa nomor lubang untuk sekrup atau kepala sekrup pelat nomor mungkin berbeda sebagai tanda tersendiri, atau mungkin sama sekali tidak terlihat.

Pengenalan karakter

Gambar masih belum di-biner, kami akan menggunakan semua informasi yang kami miliki.

Berikut adalah karakter yang dapat dicetak, jadi kovarian berbobot cocok untuk membandingkan gambar dengan contoh:

Sampel untuk dibandingkan dan bobot di bawah kovarians:

Tentu saja, Anda tidak bisa begitu saja membandingkan area yang disorot dengan histogram horizontal dengan sampel. Kita harus membuat beberapa hipotesis tentang perpindahan dan skala.
Jumlah hipotesis berdasarkan posisi sepanjang sumbu X = 4
Jumlah hipotesis berdasarkan posisi sepanjang sumbu Y = 4
Jumlah hipotesis berdasarkan skala = 3

Jadi, untuk setiap area, jika dibandingkan dengan satu tanda, perlu dihitung kovarians 4x4x3.

Pertama-tama, kita akan menemukan 3 bilangan besar. Itu 3 x 10 x 4 x 4 x 3 = 1440 perbandingan.

Kemudian satu huruf di kiri dan dua lagi di kanan. Jumlah huruf yang akan dibandingkan ada 12. Maka jumlah perbandingannya adalah 3x12x4x4x3 = 1728

Ketika kita memiliki 6 karakter, maka semua yang ada di sebelah kanannya adalah wilayah.

Mungkin ada 2 digit atau 3 digit di wilayah tersebut - ini harus diperhitungkan. Memisahkan wilayah dengan cara histogram sudah tidak berarti karena kualitas gambar mungkin terlalu rendah. Oleh karena itu, kami cukup mencari nomor secara bergantian dari kiri ke kanan. Mulai dari sudut kiri atas, kita memerlukan beberapa hipotesis untuk sumbu x, sumbu y, dan skala. Menemukan kecocokan terbaik. Kami menggeser jumlah tertentu ke kanan, sekali lagi kami mencari. Kami akan mencari karakter ketiga di sebelah kiri karakter pertama dan kanan karakter kedua, jika ukuran kesamaan karakter ketiga lebih besar dari ambang batas, maka kami beruntung - nomor wilayah terdiri dari tiga digit.

kesimpulan

Sisi lain dari koin juga terungkap: hanya sedikit hal yang mengganggu pengguna seperti halnya situasi ketika sistem otomatis tidak menyelesaikan tugas yang sepenuhnya primitif. “Nah, apa yang tidak bisa dibaca di sini?!” Dan fakta bahwa sistem otomatis tidak dapat mengenali plat nomor yang kotor atau lusuh sudah bisa diduga.

Terus terang, ini adalah pengalaman pertama kami dalam mengembangkan sistem pengenalan untuk konsumen massal. Dan perlu dipelajari untuk memikirkan "hal-hal kecil" seperti tentang pengguna. Sekarang seorang spesialis telah bergabung dengan kami, yang telah mengembangkan program serupa "Recognitor" untuk iOs. Di UI, pengguna memiliki kesempatan untuk melihat apa yang sedang dikirim ke server, untuk memilih nomor mana yang dialokasikan oleh Haar yang diperlukan, dimungkinkan untuk memilih area yang diperlukan dalam bingkai yang sudah "dibekukan". Dan lebih nyaman untuk menggunakannya. Pengenalan otomatis bukanlah fungsi bodoh yang tanpanya tidak ada yang bisa dilakukan, tetapi hanya asisten.

Memikirkan sistem di mana pengenalan gambar otomatis akan harmonis dan nyaman bagi pengguna ternyata bukanlah tugas yang lebih mudah daripada membuat algoritme pengenalan ini.

Dan tentunya semoga artikel ini bermanfaat.

Batasan akses
Mungkin alasan paling umum mengapa sistem pengenalan plat dipasang. Tidak semua orang diizinkan memasuki banyak wilayah, dan sistem pengenalan plat nomor adalah salah satu cara paling nyaman dan murah untuk membatasi akses kendaraan yang tidak diinginkan.

Organisasi akses berbayar untuk mobil
Ini bisa berupa tempat parkir berbayar di pusat perbelanjaan dan bisnis, tempat parkir yang dirancang untuk menyimpan mobil di malam hari, bisa menjadi tempat parkir park and ride, dan banyak lainnya.

Sistem pengenalan plat nomor untuk mengatur parkir berbayar tidak hanya dapat memberikan kemampuan untuk mengidentifikasi kendaraan yang masuk dan keluar, tetapi juga mengotomatiskan proses pembayaran.

Manajemen arus kendaraan
Di banyak fasilitas infrastruktur perkotaan, ada kebutuhan kendaraan resmi untuk memasuki wilayah tertentu.

Ini bisa berupa mobil layanan khusus - polisi, ambulans, Kementerian Situasi Darurat, ini bisa berupa mobil layanan kota yang membersihkan jalan atau sampah, singkatnya, transportasi yang melayani infrastruktur perkotaan... Ini bisa berupa mobil yang digunakan oleh penumpang - bus dan taksi rute tetap, taksi biasa, mobil perusahaan berbagi mobil.

Dengan bantuan sistem pengenalan pelat nomor, Anda dapat secara fleksibel menyesuaikan tingkat akses dan membuat wilayah yang hanya boleh dimasuki oleh jenis kendaraan tertentu.

Mengelola waktu yang dihabiskan oleh kendaraan di wilayah tersebut
Dalam banyak kasus, ada kebutuhan untuk tidak membatasi masuknya itu sendiri, tetapi waktu yang dihabiskan di wilayah kendaraan. Ini dapat diminta di bandara, stasiun kereta api, stasiun metro, pusat transportasi, tempat parkir park-and-ride, dan wilayah rumah yang bersebelahan.

Pendaftaran kendaraan
Terkadang hanya perlu mendaftarkan semua kendaraan yang masuk dan keluar. Ini mungkin dibutuhkan ketika, misalnya, mengumpulkan statistik yang memungkinkan Anda menganalisis kemacetan lalu lintas.

Pelacakan kendaraan ditambahkan ke daftar pantauan
Sistem dapat melacak penampilan kendaraan dan daftar pantauan yang dibuat khusus untuk tujuan ini dan mengeluarkan sinyal alarm saat muncul.

Jenis pelat nomor yang digunakan di Rusia
Ini mungkin hal pertama yang harus diputuskan, mobil dengan jenis nomor apa yang dapat melaju ke wilayah Anda. Seringkali ada lebih banyak jenis ini daripada yang Anda bayangkan. Tidak semua sistem pengenalan plat nomor mendukung semua nomor yang ada, terlebih lagi, dalam banyak kasus, semakin banyak jenis nomor yang harus dikerjakan oleh sistem, semakin mahal sistem tersebut. Secara singkat dengan jenis plat nomor negara dapat ditemukan di Wikipedia , dan informasi yang komprehensif dalam teks standar negara RF GOST R 50577-93 "Tanda pendaftaran negara kendaraan. Jenis dan dimensi utama. Persyaratan teknis".

Sistem pengenalan plat nomor perangkat keras
Sistem pengenalan perangkat keras muncul relatif baru, dan memiliki banyak keunggulan dibandingkan sistem perangkat lunak klasik. Dan keuntungan terpenting adalah harganya! Yang Anda butuhkan untuk mendapatkan sistem izin parkir yang berfungsi adalah kamera CCTV dan penghalang. Sulit dipercaya, tapi itu benar.

Struktur terdistribusi memungkinkan Anda untuk tetap bekerja meskipun server pusat rusak, yang mungkin tidak ada sama sekali. Beban di jaringan lokal minimal, karena pengolahan citra dilakukan langsung oleh pengolah kamera dan hasil pengolahan video streaming dikirim ke server.

1. HikVision
Solusi dari perusahaan terbesar di dunia, pemimpin pasar dalam pengawasan video dan sistem keamanan. Pengenalan plat nomor didukung oleh semua kamera dari seri Smart-IP DS-2CD4ххх ke-4, saat ini berjumlah 41 kamera.

• Pengembang: Teknologi Digital Hikvision . Situs resmi: www.hikvision.com. Alamat: Cina, Hangzhou, Jalan Qianmo No.555, Distrik Binjiang

Pilihan pertama
Anda hanya menggunakan kamera, menggunakan browser yang Anda sambungkan ke kamera dan membuat database nomor yang diizinkan, saat mobil lewat, kamera akan mengontrol penghalang secara mandiri, jika mobil ada di daftar putih, buka, jika ada tidak ada nomor seperti itu, lalu biarkan tertutup.
Keunikan dari opsi ini adalah data perjalanan, misalnya waktu atau arah perjalanan, tidak disimpan, yang berarti Anda tidak akan dapat, misalnya, menentukan siapa dan kapan melewati penghalang Anda, atau membuat laporan.

Kerugian dari sistem pengenalan ini termasuk fakta bahwa untuk membentuk daftar plat nomor "hitam" dan "putih", Anda harus melakukan semua tindakan pada setiap kamera, jika ada banyak kamera, maka ini bisa sangat perjalanan panjang, ditambah lagi Anda perlu sangat berhati-hati untuk mendasarkan dengan daftar pelat nomor yang benar-benar identik.

Kamera pintar HikVision mendukung pengenalan plat nomor

Kamera IP Cerdas 2MP DS-2CD4025FWD-AP - harga 34 990 rubel
Kamera IP Kubah Cerdas 2MP DS-2CD4125FWD-IZ - harga 36 990 rubel
Kamera IP Kubah Cerdas 3MP DS-2CD4135FWD-IZ - harga 42 990 rubel

Perekam video jaringan 4 saluran HikVision DS-7604NI-E1/4P - harga 11 990 rubel
HikVision DS-7616NI-E2 NVR 16 saluran - harga 15 990 rubel
Perekam video jaringan 16 saluran HikVision DS-7716NI-E4/16P - harga 33 990 rubel

2. Sumbu

Dengan platform terbuka Komunikasi Poros - ACAP, pengembang pihak ketiga dapat mengembangkan aplikasi untuk menginstalnya langsung di kamera IP. Beginilah kemungkinan mengenali pelat nomor di kamera Axis terwujud.
Perusahaan pengembang perangkat lunak pengenalan plat nomor Grup FF , telah mengembangkan aplikasi yang dapat diinstal pada kamera Axis.
Aplikasi ini gratis, atau lebih tepat dikatakan sudah termasuk dalam harga kamera. Saat ini diadaptasi untuk UE, CIS, Israel, dan Turki.

• Pengembang: Axis. Situs resmi: www.axis.com. Alamat: Swedia, Lund, Emdalavägen 14, SE-223 69

3. NedAp
Solusi dari perusahaan Belanda NedAp

• Pengembang: Manajemen Keamanan Nedap . Situs resmi: www.nedapsecurity.com . Alamat: Belanda, Grunlo

Nedap ANPR Access pembaca plat nomor - harga 204 149 rubel
Nedap ANPR Access pembaca plat nomor HD - harga 266 013 rubel

Sistem kontrol akses kendaraan otonom
Kamera IP B2230L berisi daftar plat nomor yang boleh masuk. Pengeditan daftar tersedia melalui antarmuka WEB. Ketika pelat nomor dari daftar ditemukan di bingkai, itu memberi sinyal ke output alarm yang dapat digunakan untuk mengontrol penghalang, gerbang, dan sistem pembatasan akses mobil lainnya tanpa peralatan tambahan.

• Pengembang: Beward. Situs resmi: www.beward.ru . Alamat: Rusia, Moskow

Sistem perangkat lunak pengenalan plat nomor
Sistem pengenalan perangkat lunak pertama kali muncul di pasar Rusia dan dunia pada tahun 90-an, keuntungan dari pendekatan ini adalah kamera video yang besar, harga per kamera lebih rendah daripada kamera pintar dengan fungsi pengenalan bawaan. Sisi negatifnya adalah tingginya biaya server tempat perangkat lunak pengenal pelat nomor diinstal, beban tinggi di jaringan lokal. Jika terjadi kegagalan server, seluruh sistem kehilangan fungsinya.

1. Parkir Pukat
Sistem pengenalan plat nomor dibangun berdasarkan modul siap pakai berukuran kecil "Tral-Parking 2", yang terdiri dari kamera video analog dan pengontrol yang memproses gambar, memeriksa pelat nomor dan membuka aktuator yang terhubung ke keluaran relai . Ada dua jenis penerapan modul - Anda dapat membeli produk jadi dalam wadah tertutup dengan tingkat perlindungan IP66, atau cukup membeli pengontrol dengan kamera untuk dipasang sesuai kebijaksanaan Anda.

• Pengembang: SMP-Layanan. Situs resmi: www.tral.ru . Alamat: Rusia, Moskow

Ulasan video - Parkir Trawl 2

Passage events berisi informasi sebagai berikut: Foto mobil dengan plat nomor negara, waktu tempuh, arah perjalanan, fakta pengenalan plat nomor dan milik kelompok tertentu.

Workstation digunakan untuk melihat video dari titik masuk, mengedit daftar pelat nomor, mentransfernya ke memori pengontrol dan menyimpan arsip acara, dan tidak ada cara lain untuk bekerja dengan modul pengenalan. Sistem mengenali dengan probabilitas hingga 92% hanya nomor sipil Rusia, reaksi sistem terhadap peristiwa tidak disediakan.
Persyaratan sistem untuk menginstal modul program - OS Win Vista, 7 32 dan 64 bit.

2. Nomor oke
Kompleks perangkat lunak dan perangkat keras "NumberOk" dirancang untuk mengenali pelat nomor dan mengontrol perangkat eksekutif.
Modul ini memungkinkan kemungkinan hingga 97% untuk mengenali plat nomor mobil Federasi Rusia, Republik Belarus, Ukraina, Israel, dan sebagian besar negara Eropa.

• Pengembang: FF-grup. Situs resmi: www.avtonomerok.com, www.ff-group.org . Alamat: Ukraina, Kyiv

Ulasan video - "NumberOk"

Fitur Antarmuka
Dalam modul terdapat pengaturan kejadian alarm untuk nomor terpisah atau sekelompok nomor, kejadian alarm dapat berupa:



menyalakan perangkat eksternal apa pun melalui output relai pengontrol

Modul tidak mendukung penyesuaian manual pelat nomor kendaraan, ada fungsi untuk mengabaikan satu atau lebih karakter yang tidak dikenal di pelat nomor.

Persyaratan sistem untuk memasang modul
Win 7, 8, S2013 32 dan 64 bit direkomendasikan persyaratan teknis ke workstation (kami sedang mempertimbangkan untuk memasang modul untuk 4 saluran pengenalan) - Intel® Core™ i5-6400, RAM 8 Gb, Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

Integrasi dengan ACS
Gerbang ACS - inti dari solusi integrasi umum sederhana: server pengenalan plat nomor dengan perangkat lunak NomOK v.2 tidak membuat keputusan sendiri, tetapi hanya mengenali nomor mobil dan mentransfer nomor yang dikenali sebagai pengenal langsung ke pengontrol otomatis Gate-8000. Dengan demikian, server pengenalan sebenarnya menjadi pembaca biasa pengidentifikasi untuk pengontrol Gerbang. Pada saat yang sama, seluruh pengoperasian sistem akses dilakukan dalam mode normal sesuai dengan skenario tipikal dan prinsip sistem kontrol akses klasik. Nomor mobil digunakan dalam sistem akses sebagai pengidentifikasi independen, dan bukan dalam bentuk yang disandikan, tetapi langsung dalam bentuk eksplisit dari nomor mobil. Ini memberikan kemudahan yang signifikan bagi pengguna dan layanan operasi saat memasukkan pengidentifikasi ke dalam database, saat menganalisis peristiwa akses, dan saat membuat laporan yang diperlukan. Jika Anda menambahkan kit integrasi inipaket perangkat lunak untuk pengawasan video Line , menjadi mungkin untuk menautkan klip video ke acara lewat mobil, sambil menginstal semua trio ini - Number Ok, Gate, Line, di satu komputer, tetapi Anda harus mempertimbangkan persyaratan kompatibilitas perangkat lunak dengan jenis sistem operasi.

• Pengendali Gerbang - harga dari 5 183 rubel
• Perangkat Lunak Gerbang -harga dari gratis hingga 35.512 rubel

• Pengontrol Sphinx -harga mulai 10.700 rubel

3.iPera EX-LPR
Modul pengenalan pelat nomor EX-LPR adalah pengembangan bersama para spesialis dari iPera dan Exacq Technologies Inc., adalah aplikasi klien dari sistem pengawasan video ExacqVision dan dirancang untuk secara otomatis mengenali semua pelat nomor yang jatuh ke bidang pandang dari kamera video dan daftarkan mereka. Modul ini memerlukan perangkat lunak pengawasan video exacqVision yang diinstal, untuk sistem kecil, semua perangkat lunak dapat diinstal pada satu komputer
Keunikan modul ini saat ini adalah bahwa pencarian pelat nomor terjadi pada seluruh ukuran bingkai, dan tidak pada area spesifiknya yang ditentukan saat menyiapkan modul pengenalan dari pabrikan lain - ini membuat penyesuaiannya sendiri terhadap persyaratan daya komputasi peralatan komputer yang digunakan.

• Pengembang: iPera. Situs resmi: www.ipera.ru . Alamat: Rusia, Moskow

Koneksi Klien
Modul pengenalan EX-LPR adalah aplikasi klien-server lengkap berdasarkan server database MySQL. Basis data dapat disimpan di komputer atau server mana pun yang telah menginstal server MySQL dan dapat diakses melalui jaringan. Semua koneksi klien gratis dan tidak memiliki batasan pada nomornya, hak pengguna didistribusikan ke setiap pengguna secara terpisah dan dalam jumlah yang diperlukan. Melalui koneksi seperti itu, Anda dapat melihat acara, mengonfigurasi sistem, mengedit daftar nomor, dan membuat laporan.
Jenis koneksi klien kedua yang diterapkan oleh pengembang adalah antarmuka web.

Persyaratan sistem untuk menginstal produk Exacq - OS Win 7, 8, Ser2003Rev2 32 dan 64 bit, persyaratan teknis yang direkomendasikan untuk workstation (kami mempertimbangkan untuk memasang modul untuk 4 saluran pengenalan versi parkir) - Intel® Core™ i5-6400, RAM 8 Gb , Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

4. CVS-Otomatis
Sistem CVS Auto dikembangkan oleh spesialis Teknologi Baru, adalah aplikasi klien untuk program utama sistem pengawasan video CVSCenter dan dirancang untuk secara otomatis mengenali dan memperbaiki pelat nomor yang jatuh ke bidang pandang kamera video. Modul ini memerlukan perangkat lunak server pengawasan video yang diinstal, jika perlu, seluruh rangkaian program dapat diinstal pada satu komputer.

• Pengembang: Teknologi Baru. Situs resmi: www.cvsnt.ru . Alamat: Rusia, wilayah Moskow

Ulasan video - Antarmuka CVS-Auto

Reaksi sistem dapat berupa:
- informasi tekstual dari konten apa pun (tahan, periksa, lewati, dll.)
- sinyal suara(setiap acara dapat dikonfigurasi dengan file suara terpisah)
- indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol)
- nyalakan perangkat eksternal apa pun

Modul mengimplementasikan kemampuan untuk mengidentifikasi kendaraan - saat memasukkan nomor mobil ke dalam database, fotonya ditambahkan (Anda dapat menggunakan satu gambar). Informasi tekstual tambahan tentang mobil mungkin berisi - merek, model, warna mobil, nama pemilik, informasi kontak
Selama proses pengenalan, informasi ini, beserta gambarnya, dapat ditampilkan di monitor operator.

Persyaratan sistem untuk menginstal semua produk CVS - OS Win 7/8/S2010 32 dan 64 bit, persyaratan teknis yang direkomendasikan untuk workstation (kami mempertimbangkan untuk memasang modul untuk 4 saluran pengenalan versi parkir) - Intel® Core™ i5-6400 , RAM 8 Gb, Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

perangkat lunak klien
Modul mengimplementasikan dua opsi untuk bekerja dengan database:
- opsi 1 - (versi CVS-Auto) database dan modul pengenalan diinstal pada komputer lokal yang sama, yang menyiratkan operasi otonom tanpa kemungkinan koneksi klien;
- opsi 2 - beberapa terminal dengan modul pengenalan berfungsi dengan satu database, yang dapat disimpan di salah satu terminal atau di server eksternal lain (versi CVS-Auto+). Dalam versi ini, komunikasi dengan server basis data sedang berlangsung. Jumlah terminal dengan modul pengenalan di jaringan, serta koneksi klien untuk operator basis data, tidak terbatas.
Hak pengguna untuk koneksi klien didistribusikan oleh administrator basis data dalam jumlah yang diperlukan untuk setiap pengguna individu - melihat arsip, melihat secara real time, mengelola daftar, grup, membuat laporan. Jumlah koneksi klien tidak terbatas dan semuanya gratis.

Laporan
Dalam modul dimungkinkan untuk membuat laporan tentang - pelat nomor yang dikenali, tidak dikenali, nomor terpisah, grup atau templatnya; kendaraan masuk atau keluar, nomor disesuaikan secara manual oleh operator keamanan; kendaraan yang dilarang masuk, tetapi dilewati oleh petugas keamanan; titik akses, kamera; acara untuk interval waktu; waktu yang dihabiskan di wilayah tersebut, daftar orang-orang yang berada di wilayah tersebut.

5. Autotranssir
Program pengenalan otomatis plat nomor mobil Auto-Trassir adalah salah satu pelopor dalam lini produk dalam negeri di bidang ini, yang dibuat oleh pengembang perusahaan Rusia DSSL, adalah aplikasi klien untuk sistem pengawasan video Trassir, adalah dirancang untuk pengenalan dan pendaftaran otomatis pelat nomor mobil dan berbeda (tidak hanya menurut pendapat pengembang ) kesederhanaan antarmuka dan pengaturan kerja.

• Pengembang: DSSL. Situs resmi: www.dssl.ru . Alamat: Rusia, Moskow,Daftar kamera yang direkomendasikan untuk AutoTRASSIR.

perangkat lunak klien
Modul mengimplementasikan dua opsi untuk bekerja dengan database. Pada opsi pertama (versi SQLLite DBMS), database dan modul pengenalan diinstal pada komputer lokal yang sama tanpa kemungkinan koneksi klien, yang menyiratkan operasi otonom. Di versi lain, beberapa terminal dengan modul pengenalan bekerja dengan satu database, yang dapat disimpan di salah satu dari mereka atau di beberapa server eksternal (versi DBMS PostgreSQL). Dalam versi ini, komunikasi dengan server basis data sedang berlangsung. Koneksi melalui antarmuka web tidak disediakan.
Hak pengguna untuk koneksi klien gratis didistribusikan oleh administrator basis data dalam jumlah yang diperlukan dan untuk setiap pengguna, jumlah koneksi klien tidak dibatasi.

Fitur Antarmuka
Dalam hal pengenalan yang salah, modul menyediakan kemungkinan koreksi nomor mobil secara manual, tindakan seperti itu akan ditampilkan di log peristiwa sebagai koreksi.
Dalam sistem, ada pengaturan peristiwa alarm untuk nomor atau grup nomor yang terpisah. Semua kemungkinan reaksi sistem diprogram dalam bagian khusus "Sistem aturan Auto-Trassir".

Reaksi sistem dapat berupa - informasi tekstual dari konten apa pun (tahan, periksa, lewati, dll.), sinyal suara, indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol), menyalakan perangkat eksternal apa pun, mengirim pesan ke sistem eksternal (misalnya, mengirim pesan SMS ke nomor tertentu melalui protokol SSMP).

Ulasan video - Auto Trassir

Untuk mengidentifikasi mobil secara objektif, informasi berikut juga dapat ditambahkan ke database - merek, warna, nama lengkap pemilik, informasi kontak.
Menurut hasil pengenalan, informasi ini dapat ditampilkan di monitor workstation.

Persyaratan sistem untuk menginstal modul - OS Win 7.8 32 dan 64 bit, persyaratan teknis yang direkomendasikan untuk workstation (kami pertimbangkan untuk menginstal modul untuk 4 saluran pengenalan versi parkir) - Intel® Core™ i5-6400, RAM 8 Gb, Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul ini terintegrasi dengan kontrol akses domestik dan sistem manajemen Sphinx. Ada dua versi integrasi - yang pertama ditulis oleh pengembang Trassir, yang kedua - oleh pengembang Sphinx. Di sini kami akan mempertimbangkan versi yang ditulis oleh pengembang Sphinx (seperti yang kami pahami). Tingkat integrasi menyiratkan penggunaan modul Auto-Trassir sebagai sumber pengenal (GRZ kendaraan), keputusan untuk melewati kendaraan dibuat oleh sistem ACS (database GRZ mobil disimpan di dalamnya).

• Pengontrol Sphinx -harga dari 12 510 rubel
• Perangkat Lunak Sphinx -harga dari gratis hingga 31.800 rubel

6. Orion-Auto
Orion-Auto memiliki hierarki pembangunan sistem server-klien lengkap, seluruh database (GRZ otomotif, acara, foto kendaraan, dll.) dapat disimpan di terminal mana pun atau di server eksternal lain tempat server database diinstal. Seluruh paket perangkat lunak juga dapat diinstal pada satu workstation. Jumlah kamera yang terhubung ke modul pengenalan dibatasi hingga 64 (untuk menghubungkan lebih dari 4 kamera, diperlukan permintaan pasokan kunci yang sesuai).

• Pengembang: Situs resmi NVP "Bolid": www.bolid.ru . Alamat: Wilayah Moskow, Korolev

7. Lalu Lintas SpecLab
Modul pengenalan SpecLab-Traffic dikembangkan oleh Spetslab, salah satu pemimpin yang diakui di pasar domestik, dan merupakan aplikasi klien untuk sistem pengawasan video Goal-City Cassandra dan dirancang untuk secara otomatis mengenali dan memperbaiki plat nomor yang jatuh ke bidang pandang kamera video. Agar modul berfungsi, Anda perlu menginstal server Goal-City Cassandra (atau, menurut pengembang, server video pihak ketiga mana pun), dari daftar kamera yang terhubung ke server ini, kamera yang akan digunakan oleh modul pengenalan plat nomor dipilih.

• Pengembang: Spetslab, Situs resmi: www.goal.ru Alamat: Ivanovo, st. Stroitelnaya, d.17

Perangkat keras
Jumlah maksimum kamera yang terhubung ke modul pengenalan dibatasi oleh kemampuan teknis workstation, tidak ada batasan lain. Untuk bekerja dengan modul, Anda dapat menggunakan kamera video IP dan analog. Daftar perangkat IP terintegrasi dapat dilihat di sini. Metode umum pemilihan kamera secara praktis sama dengan rekomendasi pabrikan lain dari perangkat lunak serupa, tetapi kemungkinan memasang kamera video untuk modul SpecLab-Traffic agak berbeda.
Untuk mengontrol perangkat eksternal dan menerima sinyal sensor dalam sistem, Anda dapat menggunakan pengontrol IP yang sangat fungsional "Telepatya", untuk bekerja dengannya, Anda menginstal server SLDA perangkat lunak berbayar tambahan dan bahasa logika keamanan S++ Anda sendiri, yang digunakan untuk mengonfigurasi perangkat algoritma operasi semua perangkat.

Fitur Antarmuka
Dalam hal pengenalan yang salah, modul mengimplementasikan fungsi koreksi nomor secara manual oleh operator keamanan, tindakan seperti itu akan ditampilkan di log peristiwa sebagai koreksi. Dalam modul, dimungkinkan untuk mengatur acara alarm untuk satu nomor atau sekelompok nomor, acara seperti itu dapat berupa:
informasi tekstual dari konten apa pun (tahan, tonton, lewati, dll.)
sinyal suara
indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol)


Untuk mengidentifikasi mobil secara objektif, informasi berikut juga dapat ditambahkan ke database - merek, warna, nama lengkap pemilik, informasi kontak. Berdasarkan hasil pengenalan, informasi ini akan ditampilkan di layar monitor.

Untuk meningkatkan keamanan parkir berbayar, pengembang telah menulis algoritma "keluar aman" yang tidak lagi digunakan, yang intinya adalah membandingkan gambar mobil dan pemiliknya diterima di pintu masuk kendaraan dengan yang benar-benar keluar. mobil. Untuk tujuan ini, kamera video tambahan digunakan, yang dipasang di tempat yang nyaman untuk pengambilan gambar, dan sensor apa pun untuk keberadaan kendaraan (magnetic loop, photocell) untuk menyalakannya pada waktu yang tepat.

Persyaratan sistem untuk menginstal seluruh paket perangkat lunak Goal - OS Win 7 dan S2008r2 32 dan 64 bit, persyaratan teknis yang direkomendasikan untuk workstation (kami sedang mempertimbangkan untuk memasang modul untuk 4 saluran pengenalan versi parkir) - Intel® Core™ i5- 4460, RAM 8 Gb , Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

perangkat lunak klien
Modul mengimplementasikan koneksi klien menggunakan antarmuka web dan melalui server basis data. Koneksi menggunakan antarmuka web hanya memungkinkan melihat daftar kamar dan rekaman video acara dari komputer atau perangkat seluler mana pun yang memiliki browser dan akses Internet. Menghubungkan melalui DBMS memungkinkan Anda untuk melihat semua informasi yang diperlukan dan mengkonfigurasi sistem. Semua jenis koneksi klien gratis dan tidak memiliki batasan pada jumlahnya. Hak untuk setiap pengguna sistem diberikan dalam jumlah yang diperlukan.
Modul ini dapat bekerja dengan database sendiri dan eksternal (misalnya, database pencarian polisi lalu lintas), ada perangkat lunak khusus untuk ini.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul pengenalan SpecLab-Traffic saat ini tidak memiliki integrasi dengan sistem kontrol akses pihak ketiga.

8. Automarshal
Automarshal adalah aplikasi yang berdiri sendiri yang dikembangkan oleh Mullen Systems Research and Production Company, yang dirancang untuk pengenalan dan pendaftaran otomatis GRZ mobil. Ini ditawarkan dalam dua versi - untuk jalan raya (kecepatan hingga 150 km/jam) dan untuk tempat parkir atau pos pemeriksaan (kecepatan hingga 30 km/jam).
Aplikasi ini memiliki sejumlah add-on (plugin) berbayar dan gratis untuk memperluas fungsionalitas, misalnya, plugin "Parkir" akan membantu mengotomatiskan sepenuhnya parkir apa pun, termasuk yang berbayar.

• Pengembang: Sistem Mullenom. Situs resmi: www.mallenom.ru . Alamat: Rusia, Cherepovets

Integrasi
Modul Pengakuan LPG Otomotif memiliki integrasi fungsional dengan kontrol akses Gerbang dan sistem manajemen - mulai dari kemampuan untuk bekerja dengan pengontrol seri Gate 8000 dalam versi mandiri dan diakhiri dengan kerja sama dengan sistem Gerbang sebagai bagian dari sistem keamanan terintegrasi. Tingkat interaksi antara Automarshal dan Gate sangat mengesankan, semua informasi tentangnya dapat ditemukan di sini.

9. Macroscop-Auto
Sebagai bagian dari paket analitiknya, Macroscop menggunakan modul pengenalan pelat nomor Macroscop-Avto yang dikembangkan oleh perusahaan Kiev VIT (Video adalah aplikasi klien dari perangkat lunak pengawasan video Macroscop dan dirancang untuk secara otomatis mengenali dan memperbaiki pelat nomor yang jatuh ke bidang pandang kamera video Modul ini memiliki dua jenis eksekusi - versi untuk jalan raya (kecepatan kendaraan hingga 150 km/jam) dan versi untuk tempat parkir (kecepatan kendaraan hingga 20 km/jam) Jika perlu, semua perangkat lunak dapat diinstal pada satu workstation - perangkat lunak pengawasan video server diinstal, semua kamera video dikonfigurasikan di dalamnya , kemudian modul Macroscop-Auto dengan server database diinstal dan yang akan digunakan untuk mengenali pelat nomor dihubungkan dengan perangkat lunak.
Dalam kasus beberapa terminal yang beroperasi di jaringan yang sama (kami mengingatkan Anda bahwa itu harus memiliki server pengawasan video yang menghubungkan semua kamera video yang digunakan), basis data dan log peristiwa disimpan di server atau terminal mana pun, klien- koneksi server harus permanen.

• Pengembang: Macroscop, Situs resmi: www.macroscop.com. Alamat: Perm, jalan raya Kosmonavtov, 111, gedung 27, kantor 301

Ulasan video - Eocortex Auto

Kemampuan antarmuka jika terjadi pengenalan yang salah
Jika terjadi kesalahan pengenalan koreksi pelat nomor manual dalam modul Eocortex-Auto, pelat nomor yang tidak dikenal akan ditawarkan untuk disimpan dalam database sebagai yang baru.
Dalam modul terdapat pengaturan kejadian alarm untuk nomor terpisah atau sekelompok nomor, kejadian alarm dapat berupa:
informasi tekstual dari konten apa pun (tahan, tonton, lewati, dll.)
sinyal suara
indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol)
menyalakan perangkat eksternal apa pun.

Untuk mengidentifikasi mobil secara objektif, informasi berikut dapat ditambahkan ke database: merek, kode VIN, warna, nama lengkap pemilik, informasi kontak. Menurut hasil pengenalan, informasi ini akan ditampilkan di monitor operator.

Persyaratan sistem untuk pemasangan server pengawasan video dan modul pengenalan pada satu workstation - OS Win 7, 8, S2008R2 32 dan 64 bit, persyaratan teknis yang direkomendasikan untuk workstation (kami sedang mempertimbangkan untuk memasang modul untuk 4 saluran pengenalan versi parkir) - Intel® Core™ i5-4460, RAM 8 Gb, Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul memiliki integrasi dengan produsen sistem kontrol akses Sphinx dan Parsec. Tingkat integrasi menyiratkan penggunaan modul pengenalan sebagai sumber pengidentifikasi (pelat lisensi) untuk kontrol akses dan sistem manajemen.

• Pengontrol Sphinx -harga dari 12 510 rubel
• Perangkat Lunak Sphinx -harga dari gratis hingga 31.800 rubel

10. Kodo-Transportasi
Sistem pengenalan nomor otomatis, pemantauan operasional, dan penghitungan akses transportasi adalah aplikasi independen yang dapat berfungsi sebagai bagian dari sistem keamanan terintegrasi yang dibangun menggunakan server pengawasan video GLOBOSS dan IKB KODOS ACS. Modul ini memiliki dua jenis implementasi sesuai dengan tujuan yang dimaksudkan - "KODOS-Transport" hanya memungkinkan untuk mengenali dan mendaftarkan pelat nomor, "KODOS-Transport-KPP" memiliki bagian tambahan yang memungkinkan Anda untuk mengontrol perangkat eksekutif. kecepatan maksimum pendaftaran nomor kendaraan sama untuk dua jenis implementasi - hingga 200 km / jam.
Perlu diketahui bahwa saat membeli kit perangkat lunak untuk 2 saluran pengenalan, terdapat batas kecepatan kendaraan hingga 60 km/jam, dan hanya satu saluran yang dapat digunakan untuk kecepatan kendaraan hingga 200 km/jam.

• Pengembang: Kodos. Situs resmi: www.kodos.ru Alamat: Moskow, jalan Polkovaya, 3, gedung 2

Perangkat keras
Jumlah maksimum kamera yang terhubung ke satu workstation atau server pengenalan plat nomor adalah 16.
Offline saat menerapkan sirkuit sederhana Pengontrol EC-602 dapat digunakan untuk mengontrol aktuator menggunakan aplikasi KODOS-Transport-Checkpoint; perangkat lunak tambahan dipasang untuk pengoperasiannya. Dalam sistem kontrol yang kompleks, disarankan untuk menggunakan server IKB KODOS ACS.
Modul ini dirancang untuk bekerja dengan kamera video IP dan analog, kriteria pemilihan kamera dapat ditemukan di sini.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul tidak terintegrasi dengan produsen ACS pihak ketiga, KODOS memiliki perangkat keras dan perangkat lunaknya sendiri untuk tujuan ini.

Laporan
Anda dapat memilih dari data berikut dalam laporan perjalanan:
Tanggal-waktu peristiwa untuk setiap titik perjalanan;
Nama bagian itu;
Arah pergerakan (masuk/keluar);
Pengakuan - nomor mobil, dan koefisien akurasi pengenalan;
Pengemudi - nama lengkap pengemudi yang ditugaskan;
Operator – nama dalam sistem dan nama lengkap operator yang shift kendaraannya masuk/berangkat.
Selain bagian tabular, laporan tersebut berisi bagian data video - snapshot yang diambil pada saat pelat nomor mobil dikenali (bidang ini dilambangkan sebagai "Kamera pengenal pelat nomor"), dan tautan untuk melihat video arsip yang diterima dari kamera pengintai yang ditugaskan ke jalur tersebut (hanya jika modul bekerja sama dengan server pengawasan video GLOBOSS ).

11. Dominasi OTOMATIS
Domination AUTO adalah sistem untuk identifikasi otomatis pelat nomor mobil negara, yang berfokus pada arsitektur jaringan.

Modul Domination AUTO adalah aplikasi klien - kamera yang terhubung ke server video Domination digunakan untuk mengenali pelat nomor, database dapat disimpan di komputer atau server mana pun, dan koneksi klien-server harus konstan. Tidak mungkin menginstal seluruh paket perangkat lunak pada satu komputer, karena server video Domination berjalan di bawah OS Linux.

• Pengembang: Vipax+, Situs resmi: www.networkvideo.ru . Alamat: Rusia, Perm.

Fitur Antarmuka
Modul menyediakan kemungkinan koreksi nomor mobil secara manual, tindakan seperti itu akan ditampilkan di log peristiwa sebagai koreksi. Jika plat nomor yang tidak dikenal sangat cocok dengan nomor plat di database, opsi koreksi otomatis akan ditawarkan.
Pengaturan peristiwa alarm diterapkan untuk satu nomor atau sekelompok nomor, tidak ada pengikatan ke jenis tertentu. Peristiwa alarm dapat berupa:
informasi tekstual dari konten apa pun (tahan, tonton, lewati, dll.)
sinyal suara (Anda dapat mengatur file suara Anda sendiri untuk setiap acara)
indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol)
menyalakan perangkat eksternal apa pun.

Video - ikhtisar antarmuka Domination AUTO

Modul mengimplementasikan kemungkinan identifikasi foto kendaraan, foto kendaraan ditambahkan ke database untuk tujuan ini (satu gambar dapat digunakan). Selain itu, Anda dapat menambahkan:
merek
model
warna mobil
Nama pemilik
kontak informasi

Ketika nomor dikenali, informasi ini akan ditampilkan di layar monitor.

Persyaratan sistem untuk memasang modul pengenalan - OS Win 7, 8 32 dan 64 bit, persyaratan teknis minimum untuk stasiun kerja pengenalan pelat nomor (kami sedang mempertimbangkan untuk memasang modul untuk pengenalan 4 saluran versi parkir) - Intel® Core™ i5 -4460, RAM 8 Gb , Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

Perangkat keras
Jumlah maksimum kamera yang terhubung ke satu modul pengenalan adalah 4, jumlah modul dalam sistem tidak terbatas.
Untuk mengontrol perangkat eksternal dan menerima sinyal sensor, sistem menggunakan pengontrol ADAM-6066CE, untuk tujuan ini perangkat lunak gratis tambahan dipasang di modul pengenalan dan algoritma operasi semua perangkat dikonfigurasi.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul ini terintegrasi dengan sistem kontrol akses Sphinx. Tingkat integrasi - sumber pengenal (pelat nomor) untuk sistem ACS.

• Pengontrol Sphinx -harga dari 12 510 rubel
• Perangkat Lunak Sphinx -harga dari gratis hingga 31.800 rubel

Video - n Menyiapkan modul perangkat lunak Intelek Otomatis

Integrasi
Modul ini terintegrasi dengan sistem manajemen dan kontrol akses Gate, Perco dan Parsec. Tingkat integrasi - sumber pengenal (pelat nomor) untuk sistem ACS.

13. Badai Otomatis
Recognition Technologies adalah pengembang terkemuka Rusia sistem otomatis rekaman foto dan video arus lalu lintas. Sistem AvtoUragan adalah pengembangan utama perusahaan. Kompleks perangkat keras-perangkat lunak "AvtoUragan" adalah sistem perekaman video otomatis dan identifikasi pelat nomor kendaraan negara bagian.

• Pengembang: Teknologi Pengakuan. Situs resmi: www.eng.recognize.ru. Alamat: Moskow, st. Elektrozavodskaya, 24

Fitur Antarmuka
Dalam hal pengenalan GRZ mobil yang salah, tidak ada kemungkinan koreksi manual dalam modul pengenalan Badai Otomatis.
Pengaturan acara alarm diterapkan untuk satu nomor atau sekelompok nomor. Acara alarm dapat berupa - informasi tekstual dari konten apa pun (penundaan, pemeriksaan, lewati, dll.), sinyal suara (Anda dapat mengatur file suara Anda sendiri untuk setiap acara), indikasi cahaya (lampu sinyal atau LED terhubung ke pengontrol ), penyertaan perangkat eksternal apa pun.

Modul mengimplementasikan kemampuan untuk mengidentifikasi kendaraan, informasi berikut ditambahkan ke database untuk tujuan ini - merek, warna mobil, nama pemilik, Kontak informasi. Ketika nomor dikenali, informasi ini akan ditampilkan di layar monitor.

Modul pengenalan memiliki kemampuan untuk mengambil beberapa gambar mobil menggunakan kamera ikhtisar tambahan. Dengan menekan satu tombol, operator dapat merekam dan menyimpan video terpisah saat mobil lewat, yaitu jika keluar dari tempat parkir, operator dapat memutar ulang video atau foto mobil yang memasuki tempat parkir dengan cara yang sama. plat nomor yang dikenali dan membandingkannya.

perangkat lunak klien
Auto-Hurricane adalah aplikasi klien-server lengkap, dalam skema sederhana diinstal pada satu terminal, dalam kasus sistem ekstensif, terminal individual bekerja dengan satu database (versi dasar DBMS PostgreSQL 9.2), yang dapat disimpan di salah satu dari mereka atau di server eksternal. Dengan bantuan perangkat lunak khusus, pekerjaan dengan database eksternal dipastikan, sementara penggunaan beberapa database dimungkinkan.
Jumlah koneksi klien tidak dibatasi, satu lisensi disertakan dalam paket dasar, lisensi lainnya berbayar. Hak dan kekuasaan diberikan kepada setiap pengguna secara terpisah dalam volume yang diperlukan.

Persyaratan sistem untuk memasang modul pengenalan - OS Win 7, 8 32 dan 64 bit, persyaratan teknis minimum untuk stasiun kerja pengenalan pelat nomor (kami sedang mempertimbangkan untuk memasang modul untuk pengenalan 4 saluran versi parkir) - Intel® Core™ i5 -4460, RAM 8 Gb , Radeon HD 7750, sistem SSD 120 Gb, HDD 4 Tb.

Integrasi dengan sistem ACS
Modul ini terintegrasi dengan kontrol akses dan sistem manajemen Parsec. Tingkat integrasi - sumber pengenal (pelat nomor) untuk sistem ACS.

Laporan
Modul ini memiliki antarmuka yang nyaman untuk menghasilkan laporan tentang fitur atau interval waktu berikut - nomor mobil, grup nomor, waktu perjalanan, titik perjalanan, arah perjalanan
Anda dapat melampirkan foto-foto fakta perjalanan kendaraan ke laporan tersebut.

Memilih Kamera CCTV
Sebelum kita beralih ke rekomendasi untuk memilih kamera untuk sistem pengenalan plat nomor. Saya ingin memperingatkan semua orang terhadap satu kesalahpahaman yang berbahaya, tetapi sangat umum. Tidak mungkin untuk melaksanakan dan tinjauan umum pengenalan wilayah dan plat nomor.

Kamera yang akan Anda gunakan untuk mengenali pelat nomor seharusnya hanya melakukan fungsi ini dan tidak lebih.

Resolusi kamera video harus mampu menghasilkan gambar plat minimal 140 piksel horizontal per plat.

Seperti yang Anda pahami, jumlah piksel yang akan ada di pelat nomor akan bergantung pada lebar jalur Anda dan resolusi kamera. Itu juga tergantung pada jarak kamera dari jalan, tentu saja, tetapi untuk tujuan kita, kita akan melanjutkan dari fakta bahwa kita memiliki kemampuan untuk memindahkan kamera ke tempat yang paling nyaman bagi kita.

Misalnya, untuk lebar lintasan paling umum 4 meter, dalam kebanyakan kasus, kamera 1 megapiksel sudah cukup.

Rekomendasi penting kedua adalah ukuran matriks. Semakin besar ukuran matriks, semakin besar sensitivitas cahaya kamera, dan semakin tinggi sensitivitas cahaya kamera, semakin besar persentase pelat nomor yang dikenali. 1/3 inci adalah ukuran minimum matriks yang harus digunakan untuk tujuan pengenalan plat nomor. Dan kamera dengan sensor 1/2 inci akan menjadi pilihan ideal.

• Kamera CCTV dengan ukuran matriks 1/3 inci -harga dari 1 190 rubel
• Kamera pengintai dengan ukuran matriks 1/2 inci ke atas -harga mulai 29.900 rubel

Satu yang penting dan rekomendasi umum saat memilih lokasi pemasangan kamera - Anda tidak boleh memasang kamera pengintai video jauh dari jalan, karena dalam hal ini getaran sekecil apa pun, misalnya dari angin, dapat sangat memengaruhi kualitas pengenalan, dan seperti yang Anda pahami, bukan untuk lebih baik.

Kami akan meninggalkan karakteristik kamera seperti kecepatan rana, kompensasi lampu latar, kedalaman bidang, kebisingan dan reproduksi warna, kompresi video dan tindakan penyeimbangan lainnya serta aerobatik untuk konsultasi pribadi.

Sebagai penutup, saya ingin mengatakan tentang satu cara yang sangat sederhana untuk menentukan apakah sebuah kamera cocok untuk dikenali atau tidak. Jika Anda menggunakan bingkai beku dengan mata kepala sendiri, Anda dapat membaca dengan jelas nomor pemerintah, maka sistem pengenalan plat nomor akan mengenalinya secara akurat.

kesimpulan

Sejujurnya, perangkat lunak apa pun yang kami temui memberikan kualitas pengenalan yang dapat diterima, biasanya berkisar antara 90 hingga 99%. dan percayalah, dalam 11 tahun kami telah berhasil menghadapi banyak hal.

Kualitas akhir pengenalan akan lebih bergantung pada pilihan kamera pengintai video, desain sistem, dan kualitas pemasangan.

Namun dalam praktiknya, seringkali Anda mungkin perlu melakukan lebih dari sekadar mengenali pelat nomornya dan, atas dasar ini, membuat keputusan untuk mengizinkan mobil memasuki wilayah tersebut. Anda mungkin memerlukan integrasi dengan sistem kontrol akses Anda mungkin memerlukan daftar hitam Anda mungkin memerlukan integrasi dengan sistem pengawasan video. Anda mungkin memerlukan berbagai laporan, dan di beberapa sistem fungsi ini mungkin tidak tersedia sama sekali, di beberapa sistem mungkin sangat kaya.

Nah, yang terpenting adalah pendapat Anda.

Anastasia Shutkina
Sehubungan dengan meningkatnya penetrasi pengawasan video jaringan ke dalam sistem keamanan, muncul diskusi dalam komunitas profesional tentang kamera mana yang paling cocok untuk mengenali pelat nomor - analog atau IP. Dilihat dari postingan di forum, termasuk di sec.ru, cukup banyak ahli yang percaya bahwa penggunaan kamera IP untuk ini tidak efektif. Kami mencoba memahami situasinya secara lebih rinci - di mana kami mempelajari berbagai publikasi di media dan melakukan wawancara dengan para ahli.

Sensitivitas rendah: masalah kamera IP yang "abadi"?

Salah satu argumen utama para skeptis adalah bahwa kamera IP membutuhkan lebih banyak penerangan pemandangan untuk mengenali pelat nomor daripada yang analog. Bersamaan dengan kebutuhan untuk menggunakan rana elektronik "pendek" (tidak lebih dari 1/500 detik), mereka yakin, ini akan mengarah pada fakta bahwa saat senja dan saat pencahayaan malam, pengenalan pelat nomor tidak akan mungkin dilakukan sama sekali. Keluhan khas lainnya tentang kamera IP adalah kebutuhan untuk menyediakan lalu lintas transmisi melalui jaringan, mis. menemukan kompromi antara tingkat kompresi dan keakuratan pengiriman detail gambar.

Yu.L. Zarubin, Direktur Jenderal Teknologi Pengakuan mengomentari hal ini: “Menurut saya sebagian besar kamera IP tidak cocok untuk pengenalan pelat, karena mereka mengambil informasi tanpa memperhatikan kebutuhan untuk menjaga detail halus. Ada satu lagi kerugian dari kamera IP - ini adalah jumlah informasi yang ditransmisikan yang cukup besar diperoleh, karena pengenalan membutuhkan resolusi yang hampir penuh. Sampai saat ini, semua kamera IP yang saya temui sangat tidak cocok untuk pengenalan plat nomor. Mereka benar-benar bekerja hanya pada siang hari dan dalam kondisi yang sangat terbatas.”

Namun, jika Anda perhatikan lebih dekat, situasinya di sini agak berbeda. Pertama, perlu untuk memisahkan dua situasi yang berbeda: pengenalan plat nomor di tempat parkir (di mana lalu lintas tidak tinggi, dan tingkat pencahayaan biasanya cukup untuk kamera IP bekerja) dan di jalan raya (di mana lalu lintas tinggi, seringkali ada arus mobil padat, dan penerangan tidak terlalu bagus). Tampaknya dalam situasi terakhir penggunaan kamera IP menimbulkan banyak pertanyaan.

Mari kita beri lantai Yu.V. Bukhtiyarov, Direktur perusahaan Ukraina "Teknologi Internet Video": “Sampai saat ini, kendala paling signifikan dalam penggunaan kamera megapiksel, yang khas tidak hanya untuk pengenalan plat nomor, tetapi juga untuk pemantauan lalu lintas secara umum, adalah tingginya kecepatan kendaraan. Untuk mencegah pelat nomor dan gambar mobil itu sendiri kabur saat mengemudi dengan kecepatan tinggi, kecepatan rana elektronik yang tinggi harus diatur. Akibatnya, sensitivitasnya berkurang sekitar satu urutan besarnya jika dibandingkan dengan nilai standar waktu akumulasi, yang untuk kamera megapiksel biasanya berkisar antara 1/50-1/60 detik. Namun, baru-baru ini, dengan munculnya matriks yang lebih sensitif dengan rasio signal-to-noise yang lebih baik, pengembang kamera megapiksel telah membuat langkah maju yang nyata, terlebih lagi, mereka memiliki model dengan filter IR bergerak di lini mereka, setelah itu ini kamera telah menjadi cocok untuk digunakan dalam sistem 24 jam pengamatan menggunakan iluminasi IR.

Sebenarnya gagasan itu tanpa pencahayaan tambahan di malam hari, kamera analog memungkinkan Anda mengatasi pengenalan dengan percaya diri, yang juga tidak sepenuhnya benar. Setidaknya sebagian besar produsen modul pengenalan plat sangat merekomendasikan penggunaan iluminasi tambahan– iluminator IR berdenyut sinar sempit. Sudut datangnya cahaya dalam lampu sorot seperti itu, sebagai suatu peraturan, memungkinkan untuk menerangi area objek pengawasan video per kamera. Dengan demikian, skema membangun sistem pengenalan adalah sebagai berikut: 1 jalur lalu lintas = 1 kamera + 1 proyektor IR Namun, dengan pendekatan yang kompeten, kamera IP akan bekerja dengan sempurna. Dan sensitivitas kamera jaringan (terutama dengan matriks CCD, bukan CMOS) hanya sedikit lebih rendah dari kamera analog. Jadi kamera IP yang dipilih dengan benar tidak lebih buruk dari kamera analog dari sudut pandang ini.

M.V. Rutskov, CEO Megapixel, mencatat: Mari kita pertama membuat komentar tentang istilah. Konsep kamera IP cukup luas. Jika kita berbicara tentang industri kita, maka ini sebagian besar adalah kamera berdasarkan sensor CMOS warna, dengan kompresi di papan dan output ke FastEthernet. Kemudian, jika kita berbicara secara khusus tentang penggunaannya, jawabannya adalah negatif, kamera seperti itu tidak dapat digunakan untuk mengenali plat nomor. Kamera IP berdasarkan sensor CMOS memiliki sensitivitas rendah dan sebenarnya tidak berfungsi waktu gelap hari. Kamera analog lebih sensitif, tetapi kehilangan resolusi. Kamera semacam itu, misalnya, memiliki lebar tangkapan efektif tidak lebih dari 2 meter, yang tidak cukup untuk menyelesaikan masalah polisi lalu lintas. Jadi, jika kita berbicara tentang balapan "sempit" - timbangan, tempat parkir, pos pemeriksaan, maka kamera analog memiliki keunggulan. Namun, jika kita mengingat tugas polisi lalu lintas - jalan masuk "lebar", maka hanya kamera hitam-putih megapiksel dari penglihatan mesin yang akan menyelamatkan situasi - tidak ada kompresi dan sensitivitas tinggi karena penggunaan CCD sensor.

Manfaat menggunakan kamera IP.

Jadi, sekarang mari kita bicara tentang manfaat menggunakan kamera IP. Pertama-tama, mereka bekerja tanpa terikat pada perangkat keras, sedangkan kamera analog memerlukan perekam atau, setidaknya, server video di dekatnya.Tidak sulit untuk memahami betapa bermasalahnya hal ini pada rute yang jauh.

Mari kita beri lantai YA. Gorbanev, Direktur Teknis ITV:

“Sekarang semakin banyak orang yang mulai menggunakan kamera IP untuk pengenalan plat nomor, karena sangat nyaman karena memungkinkan Anda mendapatkan gambar dengan resolusi megapiksel tinggi, yang dengannya Anda dapat memblokir beberapa jalur lalu lintas sekaligus. Keuntungan kamera IP yang tidak diragukan termasuk kemudahan pemasangan - jaringan lebih mudah dihubungkan daripada, misalnya, kabel koaksial yang sama. Tidak perlu"

Properti penting dari kamera IP adalah kemudahan untuk meningkatkan sistem - mereka hanya dirancang untuk membangun skalabel dengan mudah sistem terdistribusi CCTV. Rentang pengaturan jarak jauh yang luas memungkinkan Anda mendapatkan kualitas gambar terbaik di lingkungan yang berubah, dan tidak adanya konversi sinyal ganda (umum untuk situasi dengan kamera analog) meningkatkan kecepatan operasi.

R.V. Streltsov Direktur Jenderal Navicom mencatat:

“Kamera IP saat ini sangat berhasil memecahkan masalah pengenalan plat nomor. Keunggulan utamanya adalah kemudahan pemasangan dan kualitas gambar yang dihasilkan tinggi, dan kerugian utamanya adalah sensitivitas cahaya yang relatif rendah.

Selain itu, kamera IP memungkinkan penggunaan pemindaian progresif, serta kontrol yang mudah atas kompresi sinyal, yang menghemat ruang pada media digital. Dan tentu saja, sangat penting bagi mereka, seperti disebutkan di atas M.V. Rutskov, memungkinkan untuk memecahkan masalah jalur "tumpang tindih". Dalam hubungan ini Yu.V. Bukhtiyarov catatan:

“Penggunaan kamera megapixel untuk pengenalan plat nomor memungkinkan kami memecahkan satu masalah teknis penting, yaitu sebagai berikut. Resolusi kamera analog, yang digunakan dalam sistem pengenalan pelat nomor, hampir tidak cukup untuk menangkap pelat nomor pada lebar satu jalur lalu lintas. Oleh karena itu, jika mobil melewati dua jalur sekaligus, pelat nomornya akan "dipotong" pada gambar yang diterima dari dua kamera yang diarahkan ke jalur tersebut. Untuk menghindari situasi ini, penginstal memasang kamera analog sedemikian rupa sehingga tepi bidang pandangnya tumpang tindih dengan bidang pandang kamera tetangga. Jelas, ini mengarah pada peningkatan biaya proyek. Kamera megapiksel mempermudah penyelesaian masalah ini dengan satu perangkat.”

Dengan demikian, penggunaan kamera IP untuk sistem pengenalan plat nomor tidak hanya sah, tetapi juga memungkinkan Anda mendapatkan banyak manfaat tambahan yang sulit dicapai oleh "saudara" analog mereka.

Pengenalan plat nomor: kamera mana yang akan datang?

YA. Gorbanev:“Menurut saya, kamera jaringan akan mendominasi kamera analog - ini adalah evolusi yang tidak dapat dihindari. Saat ini, tentunya ada kamera analog yang mengungguli kamera jaringan dengan urutan besarnya dalam karakteristik tertentu, misalnya dalam sensitivitas, sejauh yang saya tahu. pengalaman pribadi Saya tahu iluminasi IR biasanya digunakan agar saat senja plat nomor lebih terlihat dan lebih mudah dikenali. Namun, teknologi tidak berhenti, tetapi berkembang, dan saya pikir pada akhirnya, kamera IP pasti akan memimpin. Sampai sesuatu datang dan mereka sebagai gantinya ... ".

R.V. Streltsov:“Bagaimanapun, masa depan jelas dengan kamera IP, karena teknologi tidak berhenti. Hal utama saat menggunakan kamera jaringan adalah memastikan pemasangan yang benar, sudut pandang dan pengoperasian rana elektronik dengan lensa, serta kompensasi lampu latar.

Yu.L. Zarubin:"Saya pikir waktunya akan tiba ketika kamera jaringan menghadapi masalah bekerja di malam hari."

A.V. Pimenov, Kepala departemen PR perusahaan "ELVIS":“Cepat atau lambat, semuanya akan beralih ke IP. Tentu saja, keamanan adalah industri yang perubahannya cukup sulit, ada berbagai macam daftar dan peraturan untuk penggunaan peralatan ini atau itu. Oleh karena itu, dalam waktu dekat masih tertinggal dari analog, dan di masa mendatang, tentu saja, kamera IP akan sepenuhnya menggantikan kamera analog.”

A.V. Korobkov, Direktur Pengembangan perusahaan pengembang MACROSCOP:

“Awalnya kami mengandalkan kamera IP. Sebenarnya, produk kami hanya terfokus pada mereka. Pengalaman kami telah menunjukkan bahwa pada pemilihan yang benar komponen sistem, instalasi dan konfigurasi, memungkinkan pengenalan plat nomor yang andal dengan kecepatan hingga 150 km/jam. Pada saat yang sama, membangun dan meningkatkan sistem pada kamera IP jauh lebih cepat dan lebih mudah daripada kamera analog, jadi kami yakin bahwa masa depan, tentu saja, adalah milik kamera IP.”

Penggunaan kamera IP untuk pengenalan plat nomor: contoh implementasi.

Seperti yang kita lihat di atas, meskipun hampir semua ahli setuju bahwa kamera IP adalah masa depan, banyak yang pada saat yang sama percaya bahwa kamera IP hampir tidak disukai saat ini daripada kamera analog. Namun, meskipun demikian, pengembang dari Perm baru-baru ini menambahkan modul pengenalan plat nomor ke mereka perangkat lunak MACROSCOP- satu-satunya yang tidak bekerja sama sekali dengan kamera analog. Kami menghubungi mereka dan menerima materi tentang cara kerja modul ini.

Modul ini menyediakan fungsionalitas berikut:

• Pengakuan nomor pendaftaran memindahkan mobil dengan informasi tentang waktu, tanggal, nomor mobil, serta tautan ke bingkai video terkait yang disimpan di arsip.
• Intersepsi dengan jumlah kendaraan yang dimasukkan dalam indeks kartu secara real time.
• Bekerja dengan file pelat nomor bawaan, yang memungkinkan Anda untuk menambah dan mengedit pelat nomor, memasukkan informasi tambahan tentang kendaraan, membuat daftar intersepsi dan / atau daftar informasi.
• Cari kendaraan di arsip berdasarkan waktu, tanggal, nomor mobil, dan informasi tambahan dari lemari arsip.

Modul ini memungkinkan:

• Proses streaming video pada 6 dan 25 frame per detik.
• Kenali pelat nomor pada sudut kemiringan vertikal kamera video hingga 40° dan sudut deviasi horizontal hingga 30°, serta pada sudut gulungan pelat nomor relatif terhadap bidang hingga 10°.
• Kenali jenis nomor standar yang sesuai dengan standar Rusia, Ukraina, Uni Soviet, Belarusia, dan Italia, serta nomor terbalik, diplomatik, dan polisi.
• Gunakan detektor gerakan untuk mengurangi biaya komputasi saat mengidentifikasi angka.
• Tentukan area pencarian terpisah untuk mengurangi biaya komputasi saat mengidentifikasi nomor.
• Kenali pelat nomor pada kecepatan kendaraan hingga 150 km/jam.
• Kenali hingga 10 nomor berbeda secara bersamaan.

Kami akan menunjukkan bagaimana semua kemungkinan ini diterapkan dalam praktik. Jendela khusus digunakan untuk mengonfigurasi operasi modul (Gbr. 1).

Gambar 1. Konfigurasi modul pengenalan plat nomor

Pertama, Anda harus memilih salah satu dari dua mode operasi: "Parkir" (6 bingkai / detik) digunakan untuk kecepatan lalu lintas rendah, dan "Jalan" (25 bingkai / detik) untuk pergerakan cepat (misalnya, jalan atau jalan). jalan raya).

Untuk mengaktifkan pencarian dan pengenalan pada sudut gulungan pelat nomor negara relatif terhadap bidang jalan hingga 10°, cukup mengaktifkan opsi "Cari nomor non-horizontal". Untuk mencari nomor invers (misalnya, nomor polisi atau militer), gunakan opsi khusus "Cari nomor invers".

Parameter yang dapat disesuaikan "Ambang batas keandalan" memungkinkan Anda mengubah kualitas pengenalan pelat nomor dalam persen. Angka yang kualitasnya di bawah nilai ambang batas yang ditentukan akan otomatis dibuang. Parameter lain "Jumlah karakter yang tidak dikenal" memungkinkan Anda untuk secara otomatis membuang angka di mana jumlah karakter yang tidak dikenal lebih besar dari yang ditentukan.

Parameter "Ukuran angka minimum" dan "Ukuran angka maksimum" - atur minimum dan ukuran maksimum angka sebagai persentase dari bingkai. Mereka juga dapat diatur secara interaktif pada gambar dari kamera - dengan merentangkan area persegi panjang sehingga nomor mobil berada di dalam area ini (Gbr. 2).

Gambar 2. Pengaturan ukuran angka minimum

Karena meminimalkan sumber daya komputasi pada kualitas tinggi hasilnya, adalah "gaya perusahaan" dari MACROSCOP dan semuanya telah dilakukan dalam modul pengenalan plat nomor untuk mengoptimalkan sistem.

Pertama-tama, ini adalah kemampuan untuk mengatur zona pencarian terpisah (Gbr. 3) - selalu ada bagian bingkai yang tidak memungkinkan munculnya pelat nomor (misalnya, pinggir jalan, trotoar, dll.) . Jika zona pencarian tidak disetel, maka full frame akan dianalisis, seperti tipikal di banyak sistem lainnya.

Gambar 3. Pengaturan zona pencarian

Pengaturan "Gunakan skala otomatis" mengurangi biaya komputasi jika ukuran horizontal angka lebih dari 120 piksel. (situasi ini terjadi ketika kamera dengan resolusi lebih dari 1Mpix digunakan untuk memantau satu jalur, dan akibatnya, ukuran angkanya terlalu besar).

Untuk tujuan yang sama, pengaturan "Gunakan detektor gerakan" juga digunakan, saat diaktifkan, hanya bingkai dan area di mana terdapat gerakan yang akan dianalisis.

Penting untuk dicatat bahwa basis data sistem dapat beroperasi dalam dua mode:

• "Lokal" - jika lemari file digunakan oleh satu server dalam sistem dan harus ditempatkan di server yang sama tempat pelat nomor dikenali.
• "Remote" - jika indeks kartu digunakan oleh beberapa server, dan terletak di server tertentu dalam jaringan. Anda harus menentukan alamat server di jaringan dan port tempatnya berada, nama pengguna dan kata sandi pengguna.

Gambar 4. Jendela "Pengenalan plat nomor"

Untuk pemantauan waktu nyata dan melihat arsip di klien, gunakan jendela "Pengenalan pelat nomor" (Gbr. 4), yang mencakup tiga tab: "Pengawasan", "Arsip", dan "File kartu".

Tab "Pemantauan" (ditunjukkan pada gambar di atas) dirancang untuk melihat peristiwa deteksi pelat nomor secara real time. Di bagian kanan bawah tab terdapat daftar acara deteksi plat nomor.

Bingkai yang sesuai dengan acara yang dipilih ditampilkan di bagian kiri atas tab. Di bagian atas bingkai, nama saluran, waktu dan tanggal yang sesuai dengan bingkai ini ditampilkan. Garis oranye pada gambar menyoroti mobil yang plat nomornya telah dikenali. Gambar yang diperbesar dari pelat nomor yang dikenali ditampilkan di sudut kiri bawah bingkai. Di bagian kiri bawah jendela terdapat informasi tambahan, di sebelah kanan informasi tambahan terdapat tombol "Go to card index" dan "Add to card index".

Di atas daftar di bagian kanan atas adalah panel pemfilteran. Ini dapat digunakan untuk memfilter data yang ditampilkan dalam daftar peristiwa deteksi pelat. Panel Penyaringan memungkinkan Anda mengatur opsi pemfilteran berikut:

• Nomor kendaraan;
• Nama belakang pemilik;
• Grup pemilik nomor kendaraan;
• Saluran tempat nomor itu ditemukan;
• Informasi tambahan;
• Kecepatan;
• warna mobil;

Tab "Arsip" dimaksudkan untuk melihat dan mencari di arsip peristiwa deteksi plat nomor. Fungsi tab ini mirip dengan tab "Pengamatan". Bedanya, kejadian di daftar nomor tersebut merupakan hasil request dari arsip utama.

Tandai "File kartu" (Gbr. 5) untuk bekerja dengan file kartu pelat nomor, memungkinkan Anda mengelola grup dan daftar intersepsi, menambah, mengedit, menghapus nomor, dan informasi terkait.

Gbr.5 Bookmark "File kartu"

Gbr.6 Jendela "Kelola grup".

Untuk menambahkan grup ke intersepsi, cukup centang kotak "Intersep kendaraan dari grup ini". Anda juga dapat mengaktifkan mode untuk menampilkan angka langsung pada gambar saluran yang diinginkan - ditunjukkan pada Gambar 7

Gbr.7 Mode untuk menampilkan angka langsung pada gambar

Jika Anda memilih opsi "Tampilkan semua nomor" - semua nomor yang terdeteksi (berwarna hijau) dan nomor yang ditambahkan ke intersepsi (berwarna merah) akan ditampilkan, dan "Tampilkan nomor yang ditambahkan ke intersepsi" - hanya nomor yang ditambahkan ke intersepsi yang akan ditampilkan ditampilkan.

Menurut pengembang modul yang dijelaskan, pengalaman praktis mereka telah menunjukkan bahwa kamera IP melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam mengenali angka, namun penerangan IR untuk malam hari masih diinginkan.