| โบรชัวร์ |
: |
|
| โบรชัวร์กล้อง IP |
: |
|
| คู่มือการติดตั้ง |
: |
|
| คู่มือการติดตั้งกล้อง LPR |
: |
|
การรับรู้ป้ายทะเบียน (License Plate Recognition)
มีรถยอดเยี่ยม 1.02 พันล้านคันในโลกและรถที่ถูกต้องตามกฎหมายแต่ละคันจะมาพร้อมกับแผ่นทะเบียนรถยนต์หรือที่เรียกว่าเลขทะเบียนหรือป้ายทะเบียนเพื่อวัตถุประสงค์ในการระบุตัวตนอย่างเป็นทางการ ทุกประเทศมีป้ายทะเบียนที่จำเป็นสำหรับยานพาหนะทางถนนเช่นรถยนต์รถบรรทุกและรถจักรยานยนต์และตัวระบุการลงทะเบียนคือรหัสตัวเลขหรือตัวอักษรผสมตัวเลขและตัวเลขเพื่อระบุเจ้าของรถโดยเฉพาะ แผ่นป้ายทะเบียนจำนวนมากทั่วโลกมีชุดตัวอักษรและตัวเลขผสมกันมากมายและเนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการระบุแผ่นเหล่านี้จึงได้มีการสร้างเทคโนโลยีป้ายทะเบียน (LPR) ขึ้น เทคโนโลยี LPR ได้รับความคืบหน้าที่สำคัญและตอนนี้ก็พร้อมที่จะทำการค้าเพื่อให้เข้าถึงยานพาหนะโดยอัตโนมัติและจัดการกับปัญหาด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับยานพาหนะที่จดทะเบียนแล้ว
องค์ประกอบของการรับรู้ป้ายทะเบียน
License Plate Recognition, ย่อ LPR มักจะเกี่ยวข้องกับการจับภาพของภาพวิดีโอหรือภาพของแผ่นซึ่งจากนั้นประมวลผลโดยอัลกอริทึมที่เฉพาะเจาะจงเพื่อสร้างการป้อนตัวอักษรและตัวเลขของแผ่นเพื่อบันทึก การรับรู้ LSC ใบอนุญาตของ Smart TimeTec เป็นเทคโนโลยีล้ำยุคซึ่งรวมเอาอัลกอริทึมและ Optical Character Recognition (OCR) เป็นพื้นฐานในการรวมอัลกอริธึมการรับรู้และกล้อง LPR เพื่อแปลงภาพที่สแกนให้เป็นข้อความตัวอักษรและตัวเลขที่สามารถอ่านได้อย่างแม่นยำที่สุด TimeTec ฝึกอบรมอัลกอริธึมของเราเพื่อรองรับจานป้ายทะเบียนทุกประเภทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำ
ความซับซ้อนของอัลกอริธึมการรับรู้ป้ายทะเบียน
เนื่องจากความไม่สอดคล้องกันและความซับซ้อนของความแปรปรวนของจานใบอนุญาตอัลกอริทึมต้องสามารถแยกแยะได้ว่าส่วนใดของรถเป็นแผ่นใบอนุญาตและได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องระหว่างการรบกวนต่างๆตลอดทาง
 |
| การแปลเป็นภาษาใบอนุญาต |
| • |
อัลกอริทึมการวิเคราะห์ตำแหน่งของเครือข่ายประสาทเทียมจะระบุตำแหน่งของแผ่นใบอนุญาต |
| • |
แผ่นป้ายทะเบียนมักประกอบด้วยคุณสมบัติมาตรฐานเช่นสี - ดำ / ขาว, ขาว / ดำ, แดง / ขาว |
| • |
ประกอบด้วยขอบที่มาจากรูปแบบมาตรฐาน (ที่นี่หมายถึง AZ, 0-9) |
| • |
อัลกอริทึมภาษาท้องถิ่นได้รับการฝึกอบรมโดยมีภาพไม่กี่หมื่นภาพเพื่อให้สามารถจดจำรูปแบบของแผ่นใบอนุญาตในภาพได้ |
| • |
โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมนี้จะถูกนำมาใช้สำหรับการแปลภาษาใบอนุญาต เป็นหนึ่งในวิธีการฝึกอบรมที่มีการกำกับดูแล |
 |
| แปลงภาพเป็นระดับสีเทา |
| • |
เมื่อสถานที่ตั้งของแผ่นใบอนุญาตยืนยันแผ่นใบอนุญาตภูมิภาคจะถูกตัดและแปลงเป็นสีเทา แผ่นป้ายทะเบียนถือเป็นภาพไบนารีข้อมูลสีไม่เป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ต่อไป |
 |
| การแบ่งส่วนตัวอักษร |
| • |
ป้ายทะเบียนรถมักประกอบด้วย 7-8 ตัวอักษร (Exp: ABC 1234, WAA 1234 B) อัลกอริทึมจะแบ่งตัวอักษรออกจากแผ่นป้ายทะเบียน |
| • |
สามารถทำได้ด้วยการค้นหาชิ้นส่วนที่เชื่อมต่ออยู่ในแผ่นป้ายทะเบียน |
| • |
สำหรับ ABC 1234 จะมีส่วนประกอบเชื่อมต่อ 7 ชุด |
 |
| การกรองเสียงรบกวน |
| • |
เป็นเรื่องปกติที่กล้อง IP จะรับสัญญาณรบกวนในแผ่นป้ายทะเบียนบางครั้งก็เป็นเพราะแผ่นป้ายทะเบียนเองไม่สะอาด เสียงจะปรากฏหลังจากกระบวนการแบ่งส่วน |
| • |
การกรองเสียงรบกวนจะกรองเสียงรบกวนขนาดใหญ่ / เล็กเมื่อเทียบกับแผ่นป้ายทะเบียนเอง หลังจากขั้นตอนนี้ผลการแบ่งส่วน (หลัง denoising) จะมีเฉพาะตัวอักษรเท่านั้น |
 |
| การจดจำตัวละคร |
| • |
อักขระแต่ละตัวมีขอบและการวางแนวที่ไม่ซ้ำกัน |
| • |
คุณลักษณะเหล่านี้ใช้ในการฝึกอบรมตัวแบ่งประเภท (คล้ายกับเครือข่ายประสาท) |
| • |
ตัวจำแนกประเภทนี้จะนำตัวอักษรจากการแบ่งส่วนออกและจำแนกอักขระที่เป็น (AZ, 0-9) |
| • |
สำหรับแต่ละคอมโพเนนต์ที่เชื่อมต่อตัวจำแนกประเภทจะทำการจำแนกอักขระ (Exp, ABC 1234) เครื่องจำแนกประเภทจะทำการจำแนก 7 ครั้ง |
| • |
ในตอนท้ายของการจัดหมวดหมู่เรามีผลตัวอักษร 7 ตัว |
 |
| องค์การตัวละคร |
| • |
จากผลการแบ่งส่วนตำแหน่งของอักขระเป็นที่รู้จัก |
| • |
สำหรับแผ่นป้ายทะเบียนของมาเลเซียจะอยู่ด้านบนลงซ้ายจากซ้ายไปขวา |
| • |
ผลลัพธ์จากตัวจำแนกประเภทจะจัดเรียงผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของเอาต์พุตการแบ่งส่วน |
 |
| กฎป้ายทะเบียน |
| • |
ขั้นตอนการรับรู้ไม่ถูกต้อง 100% |
| • |
สำหรับแผ่นใบอนุญาตหรือกรณีพิเศษ (เช่น B และ 8, S และ 5) ตัวจำแนกประเภทอาจให้ผลผิดพลาด |
| • |
มีกฎที่จะแก้ไขผลลัพธ์ในกรณีที่ตัวแบ่งประเภทไม่ทำงานได้ดี |
| • |
ตัวอย่างกฎ: |
| |
| › |
ตัวละครมาก่อนหรือหลังตัวเลขทุกครั้ง มันจะไม่เกิดขึ้นระหว่าง (ยกเว้นข้อพิเศษเช่น 1M4U) |
| › |
มี 3 ตัวที่ด้านหน้าและ 1 ด้านหลัง จำนวนขั้นต่ำหนึ่งหมายเลขและสูงสุด 4 หมายเลข |
|
ส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับ LPR
การติดตั้งเทคโนโลยี LPR ไม่จำเป็นต้องติดตั้งฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อนแทนที่จะต้องลงทุนในกล้อง LPR สำหรับแต่ละเลนและพีซีเพื่อประมวลผลข้อมูล:
1. LPR Camera เพื่อจับเลขทะเบียนใบอนุญาตสำหรับการประมวลผล
| Camera Type |
|
IP Camera |
| System |
|
Embedded RTOS design |
| Camera |
Effective Pixels |
3.0 Mega Pixels |
| Main stream:2048*1536;1920*1080 |
| Sub stream:704*576 |
| Frames Rates |
PAL:20fps(2048*1536), 25fps(1920*1080) |
| NTSC:20fps(2048*1536), 30fps(1920*1080) |
| Image Sensor |
1/3 Aptina CMOS Sensor |
| 3.5 Megapixel resolution (2304H*1536V) |
| DSP |
Dual core 32-bit DSP |
| (A5S88) |
| Min. Illumination |
Color 0.01Lux/F1.2 |
| B/W 0.001 Lux/F1.2 |
| Adjust Parameters |
DWDR,BLC,DNR,AE,AGC,D&N,Mirror,Flip,etc. |
| Video |
Compression |
H.264 Main profile |
| Stream |
Support dual stream,AVI format |
| Bit Rate |
Support 0.1M ~8Mpbs bit rate adjustable |
| Frame Rates |
Support 1~30fps adjust |
| Audio |
Input and output |
1ch input( micphone), 1ch output( Speaker&micphone) Optional |
| Compression |
G.711 compression,support two-way audio intercom,support audio & video synchronized output |
| Alarm |
Types |
Motion Detection, Video Blind , Video Loss |
| Network |
WEB Browser |
Support WEB remote config( IE, Safari, Google Chrome, Firefox etc.) |
| Smart Phone |
Mobile remote Monitoring (iPhone,Android,Windows Mobile,BlackBerry,Symbian) |
| CMS Software |
Uniform CMS Software(multiple devices management system) |
| Cloud P2P |
www.p2pipc.net,MYEYE platform and other program,Offer SDK |
| Network |
1 * RJ45,10/100M,Support RTSP/FTP/PPPOE/DHCP/DDNS/NTP/UPnP/SMTP |
| ONVIF |
Support (ONVIF 2.0) |
| POE |
Support(optional) |
| WIFI |
N/A |
| General |
Language |
English, Finnish, French, German, Greek,Italian, Japanese, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, |
| Thai, Chinese & Turkish |
| IR Cut Filter |
Set of double light switch IR-CUT filter |
| Lens Mount |
Varicoal Lens 9-22mm (3MP) |
| Infrared Luminary |
4 pieces Array White light LED |
| Infrared Wavelength |
More than 30 M |
| Waterproof Criterion |
IP 66 |
| I/O Connector |
1*DC Connector ,1* RJ45(10/100M Network) |
| Supplied Voltage |
DC12V/PoE(802.3af/820.3at) |
| Power Consumption |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
| Working Enviroment |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
ส่วนประกอบของกล้องที่จำเป็น:
ความเร็วชัตเตอร์เร็วเพื่อลดความเบลอของภาพ
LPR ต้องรับมือกับความเร็วของยานพาหนะและความเร็วแตกต่างกันไปจากรถคันหนึ่งไปอีกคันหนึ่ง ในการใช้ LPR กล้องที่มีความเร็วชัตเตอร์ต่ำอย่างน้อย 1/1000 วินาทีเป็นสิ่งที่ต้องคำนึงถึงความเร็วของรถความเร็วสูง
กล้องที่ลดแสงจ้าและแสงสะท้อน
การใช้กล้องคราสเป็นเรื่องที่จำเป็นเพื่อลดแสงสะท้อนจากแสงจากหน้ารถและสะท้อนแสงจากยานพาหนะ กล้องอุปราคาสะท้อนแสงไปทางยานพาหนะเพื่อสร้างภาพที่ชัดเจน
กล้องที่มีวิสัยทัศน์ตอนกลางคืน
กล้องอินฟราเรดต้องพร้อมสำหรับการอ่านในพื้นที่ที่มีแสงน้อยหรือในความมืดทั้งหมด กล้องมองภาพกลางคืนทำงานในความมืดที่สมบูรณ์ 0 LUX ไม่มีแสงใด ๆ เพราะเห็นในสเปกตรัมอินฟราเรด กล้องอินฟราเรดทั้งหมดมีไดโอดรอบกล้องที่ปล่อยแสงอินฟราเรดและชิปพิเศษภายในกล้องสามารถจับภาพรังสีอินฟราเรดนี้และแปลงรังสีเป็นภาพที่มองเห็นได้
เพื่อให้ได้ภาพที่ดียิ่งขึ้น LPR จำเป็นต้องหากล้องที่มีแสงอินฟราเรดเพิ่มเติมเนื่องจากมาตรฐานที่นำมาสู่การมองเห็นในตอนกลางคืนอาจครอบคลุมระยะทาง 4.5 ถึง 9 เมตรเท่านั้น จำเป็นต้องมีแสงอินฟราเรดระยะไกลประมาณ 15-20 เมตรขึ้นไป
2. พีซีที่ติดตั้งโซลูชั่น Smart LPR เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
ติดตั้งระบบ TimeTec LPR ลงใน Windows PC (แนะนำ Windows 10) โดยมีข้อกำหนดทางเทคนิคต่อไปนี้:
| Name |
Description |
| CPU |
Core i Intel, minimum 3.0 GHz |
| RAM |
Minimum 4 GB |
| Network |
Ethernet 100Mbit |
| Graphics Adapter |
AGP or PCI-Express, minimum 1024 x 768, 16-bit colors |
| Hard Disk Type |
E-IDE, PATA, SATA, SCSI, SAS (7200 RPM or faster) |
| Hard Disk Space |
Minimum 10 GB free hard disk space available, excluding space needed for recordings |
| Operating System |
• Microsoft® Windows® 10 Professional (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Enterprise (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Pro (64-bit)
• Microsoft® Windows® 7 Professional (64-bit) |
ลักษณะของระบบรู้จำป้ายทะเบียนที่น่าเชื่อถือ
ระบบจดจำป้ายทะเบียนที่น่าเชื่อถือต้องมีเทคโนโลยีอัลกอริทึมและการเชื่อมต่อแบบ Cloud-based ระบบ LPR ควรสามารถทำสิ่งต่อไปนี้:
| • |
อัตราความแม่นยำสูง 95% ขึ้นไป |
| • |
เวลาประมวลผลเร็ว |
| • |
ทนทานต่อการบิดเบือนและเบลอ |
| • |
สนับสนุนยานพาหนะความเร็วสูง |
| • |
สนับสนุนรูปแบบป้ายทะเบียนหลายใบ |
| • |
สนับสนุนแผ่นใบอนุญาตจากหลายพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ |
| • |
สามารถใช้ร่วมกับชุดควบคุมการเข้าออกและโมดูล I / O แบบบูรณาการ |
| • |
สามารถใช้ร่วมกับระบบกล้องวงจรปิดมาตรฐาน |
| • |
สามารถใช้งานร่วมกับแอพพลิเคชันของ บริษัท อื่นได้ |
ข้อดีของเทคโนโลยีการจดจำแผ่นป้ายทะเบียน
ข้อดีของเทคโนโลยี LPR คืออะไร? ทำให้การตรวจจับป้ายทะเบียนรถยนต์เป็นเรื่องสำคัญอย่างไร?
การวิจัยครั้งแรกเกี่ยวกับ LPR ถูกดำเนินการโดยสหราชอาณาจักรโดยสาขาการพัฒนาวิทยาศาสตร์ตำรวจในปีพ. ศ. 2519 การนำเทคโนโลยีมาใช้ 3 ปีหลังจากนั้นการจับกุมครั้งแรกที่ทำผ่านเทคโนโลยี LPR คือ 2 ปีหลังจากการดำเนินการ เนื่องจากต้นทุนที่สูงเกินไปและความซับซ้อนของเทคโนโลยี LPR จึงไม่ได้รับที่นั่งในเชิงพาณิชย์ แต่ในช่วงต้นทศวรรษที่ 1990 เทคโนโลยี LPR ได้รับการฟื้นฟูเพื่อให้ผู้ใช้มีทางเลือกที่ดีและราคาถูก ก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว 20 ปีเทคโนโลยี LPR ขณะนี้กำลังทำงานร่วมกันกับเทคโนโลยีคลาวด์ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่เรียบง่ายและดีขึ้นกว่าเดิมสำหรับลูกค้า ด้านล่างมีข้อดีบางอย่างของเทคโนโลยี LPR
ถอดรหัสป้ายทะเบียนรถยนต์โดยอัตโนมัติ
เทคโนโลยี LPR สามารถถอดรหัสแผ่นใบอนุญาตโดยอัตโนมัติในไม่กี่วินาทีโดยไม่จำเป็นต้องมีเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยเก็บรายละเอียดด้วยตนเอง โดยอัตโนมัติกระบวนการนี้จานใบอนุญาตทั้งหมดจะถูกบันทึกอย่างถูกต้องแม้จะมีประเภทและความเร็วของยานพาหนะและจะไม่มีกรณีใดที่ข้อผิดพลาดของมนุษย์หรือรายการยานพาหนะที่ไม่มีการระบุโดยเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย
ลดระยะเวลาในการประมวลผลยานพาหนะ
เทคโนโลยี LPR สามารถเร่งกระบวนการเข้าถึงรถยนต์ได้โดยการให้สิทธิ์เข้าถึงยานพาหนะที่ได้รับอนุญาตทันทีและป้องกันไม่ให้คนที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าสู่พื้นที่ที่ปลอดภัยและเส้นทางการตรวจสอบทั้งหมดจะสมบูรณ์และพร้อมสำหรับการอ้างอิงในอนาคต
เพิ่มประสิทธิผลของระบบรักษาความปลอดภัย
เมื่อแผ่นป้ายทะเบียนรถยนต์ทั้งหมดได้รับการสแกนและตรวจสอบความถูกต้องแล้วระดับความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นอย่างง่ายดายและจะช่วยยกระดับภาพลักษณ์ของสถานที่ตั้งไปอีกระดับหนึ่ง
การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ที่ใช้ได้
เทคโนโลยี LPR รวบรวมข้อมูลทั้งหมดและด้วยเหตุนี้การวิเคราะห์ข้อมูลจึงดำเนินไปอย่างรวดเร็วและพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็วสำหรับการตัดสินใจที่รวดเร็วและการดำเนินการอย่างรวดเร็ว
ข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาจริงตลอดเวลา
การมีเทคโนโลยี LPR ที่เชื่อมต่อกับเทคโนโลยีคลาวด์เช่น TimeTec LPR Technology การเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างต่อเนื่องตลอดเวลาทำให้การตรวจสอบมีประสิทธิภาพ
การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการรับรู้แผ่นป้ายทะเบียน
เทคโนโลยีการจดจำป้ายทะเบียนใช้งานได้ง่ายและราคาไม่แพงโดยมวลชนและสามารถประยุกต์ใช้กับแอพพลิเคชันต่างๆได้
อาคารพักอาศัย / อาคารสำนักงานความปลอดภัย
การปรับใช้เทคโนโลยี LPR สามารถยกระดับและปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยในการเข้าถึงอาคารที่พักอาศัยและออฟฟิศได้เนื่องจากระบบจะอนุญาตเฉพาะผู้ที่อาศัยอยู่ในอาคารเท่านั้นที่จะเข้าสู่พื้นที่ที่ปลอดภัยและป้องกันไม่ให้ผู้ไม่ได้รับอนุญาตเข้าใช้งาน
บริการที่จอดรถ
เมื่อการจัดการที่จอดรถใช้ LPR Technology รถยนต์ที่ได้รับอนุญาตสามารถเข้าถึงที่จอดรถได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องพกบัตรหรือบัตรใด ๆ
