Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie для хранения данных, которые обеспечивают правильную работу сайта.
Одна из наиболее востребованных задач для бизнес-аналитики — распознавание автомобильных номеров. До сих пор существуют заблуждения на тему распознавания, что камера может работать только в идеальных условиях или будет распознавать и номер, и лицо водителя. Чтобы узнать о том, какую камеру выбрать и как правильно ее расположить, прочитайте нашу статью.
Так будет ли распознавание автомобильных номеров максимально корректным и решать задачу заказчика? Да. Если грамотно выбрать и настроить камеру. Разберем по шагам как это сделать:
1. Разрешение камеры
Больше - не значит лучше. Одно из самых ошибочных мнений, что чем больше разрешение камеры, тем лучше будут распознаваться автомобильные номера. На самом деле, разрешение необходимо такое, которого было бы достаточно для верной идентификации номера автомобиля: маленькое разрешение сделает сильную пикселизацию полученных изображений, что приведет к ошибкам и неточному распознаванию, а большое увеличит нагрузку на вычислительные ресурсы. А мы и так знаем, что процедура идентификации сама по себе достаточно затратная. Зачем еще и на обработку изображения тратить столь дорогие вычислительные ресурсы.
Государственный регистрационный номер имеет размеры 520 мм на 115 мм. Минимально допустимый размер изображения номера в px составляет 80-100, но мы все-таки рекомендуем работать с изображением в 150 пикселей.
Золотую середину поможет найти совсем легкая формула:
Так будет ли распознавание автомобильных номеров максимально корректным и решать задачу заказчика? Да. Если грамотно выбрать и настроить камеру. Разберем по шагам как это сделать:
1. Разрешение камеры
Больше - не значит лучше. Одно из самых ошибочных мнений, что чем больше разрешение камеры, тем лучше будут распознаваться автомобильные номера. На самом деле, разрешение необходимо такое, которого было бы достаточно для верной идентификации номера автомобиля: маленькое разрешение сделает сильную пикселизацию полученных изображений, что приведет к ошибкам и неточному распознаванию, а большое увеличит нагрузку на вычислительные ресурсы. А мы и так знаем, что процедура идентификации сама по себе достаточно затратная. Зачем еще и на обработку изображения тратить столь дорогие вычислительные ресурсы.
Государственный регистрационный номер имеет размеры 520 мм на 115 мм. Минимально допустимый размер изображения номера в px составляет 80-100, но мы все-таки рекомендуем работать с изображением в 150 пикселей.
Золотую середину поможет найти совсем легкая формула:
Рекомендуемое разрешение для идентификации автомобильного номера с шириной проезда в 4 метра составляет 1280 px. То есть нам подойдет видеокамера даже в 1 Мп или 1,3 Мп.
2. Размер матрицы
Параметр, который тоже следует учитывать - физический размер матрицы. Чем он больше, тем выше у матрицы светочувствительность, а, следовательно, получится более качественная и четкая картинка. Матрицу обычно измеряют по диагонали в дюймах и указывают в виде дроби, наиболее часто встречаются матрицы с размерами: 1/4", 1/3", 2/3", 1/2 дюйма.
Правило выбора матрицы простое: при одинаковом количестве пикселей чем больше физические размеры сенсора, тем лучше: пиксели более крупные, значит, улавливают больше света. Расположены они менее тесно, значит, меньше взаимных помех и ниже уровень паразитных шумов. Минимально допустимый размер матрицы для распознавания номеров - 1/3", оптимальный - 1/2"
2. Размер матрицы
Параметр, который тоже следует учитывать - физический размер матрицы. Чем он больше, тем выше у матрицы светочувствительность, а, следовательно, получится более качественная и четкая картинка. Матрицу обычно измеряют по диагонали в дюймах и указывают в виде дроби, наиболее часто встречаются матрицы с размерами: 1/4", 1/3", 2/3", 1/2 дюйма.
Правило выбора матрицы простое: при одинаковом количестве пикселей чем больше физические размеры сенсора, тем лучше: пиксели более крупные, значит, улавливают больше света. Расположены они менее тесно, значит, меньше взаимных помех и ниже уровень паразитных шумов. Минимально допустимый размер матрицы для распознавания номеров - 1/3", оптимальный - 1/2"
3. ИК-подсветка камеры
Если мы рассматриваем установку системы распознавания номеров на улице, то мы должны быть готовы к изменяющейся освещенности: день/ночь, солнце/пасмурно. И камера должна автоматически подстраиваться под изменяющиеся условия. Для этого камеры оснащают ИК-подсветкой, которая включается с наступлением темноты.
Видеокамеры с ИК подсветкой оснащены светодиодами, передающими инфракрасное излучение, практически невидимое человеческому глазу, но матрица камеры распознает такое излучение и может снимать даже в полной темноте. Разумеется, изображение получается монохромным и не таким четким, но вполне достаточным для детектирования и распознавания автомобильных номеров. Также объектив должен быть с ИК-коррекцией, то есть должен иметь специальное покрытие, компенсирующее разницу в длинах волн видимого и ИК-излучения, что дает четкую картинку с камеры как днем, так и ночью.
Помимо этого объектив должен быть оснащен системой АРД - автоматической регулировкой диафрагмы, которая обеспечивает поддержание освещенности матрицы объектива на оптимальном уровне для обеспечения максимально возможной глубины резкости получаемого изображения в данных условиях.
Для выбора камеры с ИК-подсветкой необходимо учитывать 3 параметра:
К примеру, чтобы увидеть изображение на расстоянии, превышающем 10 метров, суммарная мощность светодиодов должна быть 5-10 Вт.
4. Специальные настройки видеокамеры
Настроим еще несколько параметров видеокамеры для качественного распознавания номеров:
Если мы рассматриваем установку системы распознавания номеров на улице, то мы должны быть готовы к изменяющейся освещенности: день/ночь, солнце/пасмурно. И камера должна автоматически подстраиваться под изменяющиеся условия. Для этого камеры оснащают ИК-подсветкой, которая включается с наступлением темноты.
Видеокамеры с ИК подсветкой оснащены светодиодами, передающими инфракрасное излучение, практически невидимое человеческому глазу, но матрица камеры распознает такое излучение и может снимать даже в полной темноте. Разумеется, изображение получается монохромным и не таким четким, но вполне достаточным для детектирования и распознавания автомобильных номеров. Также объектив должен быть с ИК-коррекцией, то есть должен иметь специальное покрытие, компенсирующее разницу в длинах волн видимого и ИК-излучения, что дает четкую картинку с камеры как днем, так и ночью.
Помимо этого объектив должен быть оснащен системой АРД - автоматической регулировкой диафрагмы, которая обеспечивает поддержание освещенности матрицы объектива на оптимальном уровне для обеспечения максимально возможной глубины резкости получаемого изображения в данных условиях.
Для выбора камеры с ИК-подсветкой необходимо учитывать 3 параметра:
- угол подсветки, который должен совпадать с углом обзора объектива видеокамера, иначе можно получить неравномерное освещение картинки: яркое пятно посередине и темные участки по краям;
- дальность действия, которая зависит от чувствительности матрицы и мощности излучения светодиодов. Для видеонаблюдения в темное время суток чувствительность матрицы должна быть максимально высокой. Для получения качественного изображения в ч/б режиме съемки ночью мы рекомендуем выбирать камеры с чувствительностью не менее 0,001 люкс.
К примеру, чтобы увидеть изображение на расстоянии, превышающем 10 метров, суммарная мощность светодиодов должна быть 5-10 Вт.
- вариантов исполнения ИК-подсветки может быть два: внутри корпуса видеокамеры и независимый ИК-прожектор.
4. Специальные настройки видеокамеры
Настроим еще несколько параметров видеокамеры для качественного распознавания номеров:
- выдержка или скорость затвора объектива. Регулировать скорость затвора необходимо для того, чтобы уменьшить “смазывание” изображения в кадре, в данном случае автомобильного номера при движении автомобиля. Чем больше скорость транспортного средства, тем меньше должна быть выдержка;
- количество кадров в секунду. Чем больше кадров в секунду мы установим, тем больше раз система распознавания сможет “считать” номер и провести его вычисление. Что, естественно, приведет к дополнительной нагрузке на алгоритмы распознавания, но не повысит качество распознавания. Для системы распознавания eVision мы рекомендуем 3-5 кадров в секунду для автомобилей, движущихся со скоростью до 20 км/ч, 5-8 к/с - для скорости автомобиля до 40 км/ч;
- формат и степень сжатия видео определяются шириной полосы пропускания (ШПП) канала, по которому будет передаваться видео. Наиболее распространенный формат сжатия - H.264, который передает качественную картинку даже при минимальной ШПП канала. Но при этом требует предварительной обработки изображения, что приводит к временной задержке. Если же Вы не ограничены ШПП канала, то лучше использовать MJPEG, который позволяет снизить нагрузку на декодирование;
- широкий динамический диапазон (WDR). И аппаратный, и программный WDR неоднозначно хорошо влияет на получаемое изображение с камеры именно в разрезе распознавания автомобильных номеров. Так как система распознавания работает с каждым кадром отдельно, а алгоритмы WDR комбинируют кадры с разной выдержкой для осветления темных областей на кадре и затемнения засвеченных зон. В какой области будет номер неизвестно, и на комбинированном кадре в итоге он может получиться смазанным;
- режим съемки изображения: цветное или черно-белое. Для распознавания номеров и лиц цветное изображение дополнительную информацию нам не несет, а только создает дополнительные нежелательные эффекты: уменьшается контрастность изображения. Поэтому для оптимизации работы рекомендуется перевести камеру на съемку в черно-белом режиме.
Лицензия на распознавание автомобильных номеров приобретается на каждый видеопоток отдельно, также для Вас доступен триальный период, использовав который, Вы можете в полной мере оценить функционал и возможности системы распознавания eVision.
04.03.2021
