| Opuscolo |
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| Brochure Telecamera IP |
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| Guida d'installazione |
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| Guida all'installazione della telecamera LPR |
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Riconoscimento targa
Ci sono un enorme 1,02 miliardi di veicoli nel mondo e ogni veicolo legittimo viene fornito con una targa di immatricolazione del veicolo, nota come targa o targa per scopi di identificazione ufficiali. Tutti i paesi rendono le targhe di immatricolazione obbligatorie per veicoli stradali come automobili, camion e motocicli e l'identificativo di registrazione è una combinazione di ID numerico o alfanumerico per identificare in modo specifico il proprietario del veicolo. Esistono numerosi tipi di targhe in tutto il mondo con una complessa combinazione di caratteri alfanumerici e, a causa del crescente bisogno di identificare queste piastre, è stata creata la tecnologia LPR (License Plate Recognition). La tecnologia LPR ha subito importanti progressi e ora è pronta per essere commercializzata per automatizzare l'accesso ai veicoli e per affrontare i problemi di sicurezza che coinvolgono i veicoli registrati.
Componenti del riconoscimento della targa
Riconoscimento di targhe, acronimo LPR di solito comporta l'acquisizione di video fotografici o immagini della lastra, che quindi elabora mediante algoritmi specifici per produrre l'inserimento di testo alfanumerico della lastra a fini di registrazione. Riconoscimento della targa intelligente di TimeTec LPR è una tecnologia ultramoderna, che integra la tecnologia Algoritmi e OCR (Optical Character Recognition) come elemento fondamentale per integrare il nostro algoritmo di riconoscimento e la telecamera LPR per convertire un'immagine scansionata in un testo alfanumerico leggibile con la massima precisione. TimeTec allena il nostro algoritmo per soddisfare tutti i tipi di targhe al fine di massimizzare il suo potere di riconoscimento.
La complessità degli algoritmi di riconoscimento delle targhe
A causa dell'incongruenza e della complessità delle variazioni delle targhe, gli algoritmi devono essere in grado di distinguere quale parte del veicolo sia effettivamente una targa e ottenere risultati accurati attraverso vari disturbi lungo il percorso.
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| Localizzazione targhe |
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Un algoritmo di localizzazione basato su una rete neurale individuerà la posizione della targa. |
| • |
La targa di solito consiste in funzioni standard, come il colore - Nero / Bianco, Bianco / Nero, Rosso / Bianco |
| • |
Costituisce bordi che provengono da modelli standard (qui con riferimento a AZ, 0-9) |
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L'algoritmo di localizzazione viene addestrato con poche decine di migliaia di immagini, per essere in grado di riconoscere il modello di targa in un'immagine |
| • |
Questo modello addestrato verrà quindi utilizzato per la localizzazione della targa. È uno dei metodi di allenamento supervisionati |
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| Converti l'immagine in scala di grigi |
| • |
Una volta confermata la posizione della targa, la targa geografica della regione verrà ritagliata e convertita in scala di grigi. La targa è considerata come immagine binaria, le informazioni sul colore non sono più utili in ulteriori analisi |
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| Segmentazione del personaggio |
| • |
La targa di solito consiste di 7-8 caratteri (Exp: ABC 1234, WAA 1234 B). L'algoritmo quindi segmenterà il carattere fuori dalla targa |
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Si ottiene trovando i componenti collegati in una targa |
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Per ABC 1234, avrà 7 componenti collegati |
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| Filtro antirumore |
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È normale che la telecamera IP riscuota un po 'di rumore nella targa, a volte, è dovuto al fatto che la targa stessa non è pulita. Molti rumori appariranno dopo il processo di segmentazione |
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Il filtraggio del rumore filtrerà il rumore relativamente grande / piccolo rispetto alla targa stessa. Dopo questo processo, il risultato della segmentazione (dopo il denoising) conterrà solo i caratteri |
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| Riconoscimento dei personaggi |
| • |
Ogni personaggio ha bordi e orientamenti unici |
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Queste funzionalità sono utilizzate per addestrare un classificatore. (simile alla rete neurale) |
| • |
Questo classificatore prenderà quindi carattere dall'output di segmentazione e classificherà il carattere che è (AZ, 0-9) |
| • |
Per ciascun componente connesso, il classificatore eseguirà la classificazione dei caratteri. (Esp. ABC 1234), il classificatore eseguirà la classificazione 7 volte |
| • |
Alla fine della classifica, abbiamo 7 risultati di carattere |
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| Organizzazione dei personaggi |
| • |
Dal risultato della segmentazione, la posizione del personaggio è nota |
| • |
Per la targa Malesia, è sempre dall'alto verso il basso, da sinistra a destra |
| • |
L'output del classificatore organizzerà quindi il risultato in base alla posizione dell'output di segmentazione |
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| Regole della targa |
| • |
Il processo di riconoscimento non è sempre accurato al 100% |
| • |
Per alcuni tipi di targhe o casi speciali (come B e 8, S e 5), il classificatore potrebbe dare risultati errati |
| • |
Esistono regole per correggere il risultato nel caso in cui il classificatore non stia funzionando bene |
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Esempio di regole: |
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| › |
Il carattere arriva sempre prima o dopo i numeri. Non verrà mai in mezzo. (Tranne uno speciale, come 1M4U) |
| › |
Ci sono un massimo di 3 personaggi nella parte anteriore e 1 nella parte posteriore. Un numero minimo e massimo 4 numeri |
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Componenti necessari per LPR
La distribuzione della tecnologia LPR non richiede un'installazione hardware complicata, ma è necessario investire sulle telecamere LPR per ogni corsia e un PC per elaborare le informazioni:
1. LPR Camera per acquisire il numero di targa per l'elaborazione
Specifiche della fotocamera
| Camera Type |
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IP Camera |
| System |
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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 |
Componenti della videocamera richiesti:
Velocità dell'otturatore elevata per ridurre la sfocatura del movimento
LPR deve gestire la velocità del veicolo e la velocità varia da un veicolo all'altro. Per implementare LPR, le fotocamere con una velocità dell'otturatore di almeno 1/1000 sec sono indispensabili per soddisfare la velocità del veicolo ad alta velocità
Fotocamere che riducono l'abbagliamento e la luce riflessa
L'uso di fotocamere eclissi è necessario per ridurre l'abbagliamento dei fari e la luce riflessa da un veicolo. La fotocamera dell'eclisse rifrange la luce verso il veicolo, per produrre un'immagine chiara
Telecamere che hanno visione notturna
Le telecamere a infrarossi devono essere disponibili per gestire la lettura in aree con scarsa illuminazione o nel buio più totale. Una telecamera per la visione notturna funziona in completa oscurità, 0 LUX, senza alcuna luce perché vede nello spettro dell'infrarosso. Tutte le telecamere a infrarossi hanno diodi intorno alle telecamere che emettono luce a infrarossi e un chip speciale all'interno della fotocamera può catturare questa radiazione infrarossa e convertire la radiazione in un'immagine visibile
Per produrre immagini ancora migliori, LPR ha bisogno di trovare una telecamera che abbia un'ulteriore illuminazione a infrarossi perché il led standard in visione notturna può coprire solo la distanza di 4,5 - 9 metri. Un illuminatore a infrarossi è necessario per una distanza maggiore di circa 15-20 metri e oltre.
2. Un PC installato con Smart LPR Solution per produrre risultati accurati
Installa il sistema TimeTec LPR in un PC Windows (consigliato Windows 10) con le seguenti specifiche tecniche:
| 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) |
Caratteristiche di un sistema credibile di riconoscimento della targa
Un sistema di riconoscimento della targa credibile deve disporre della più recente tecnologia algoritmica e connettività basata su cloud. Il sistema LPR dovrebbe essere in grado di realizzare quanto segue:
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Un tasso di alta precisione del 95% o superiore |
| • |
Tempo di elaborazione veloce |
| • |
Tollerante alla distorsione e sfocatura |
| • |
Supporta i veicoli ad alta velocità |
| • |
Supporta diversi formati di targhe |
| • |
Supporta targhe da più aree geografiche |
| • |
Può essere integrato con controllo accessi e moduli I / O integrati |
| • |
Può essere integrato con sistemi TVCC standard |
| • |
Può essere integrato con applicazioni di terze parti |
Vantaggi della tecnologia di riconoscimento targhe
Quali sono i vantaggi della tecnologia LPR? Cosa rende importante l'automazione del rilevamento delle targhe?
La ricerca iniziale su LPR è stata effettuata in Gran Bretagna da Police Scientific Development Branch intorno al 1976. L'introduzione della tecnologia è avvenuta 3 anni più tardi e il primo arresto realizzato con la tecnologia LPR è stato 2 anni dopo l'implementazione. A causa del costo esorbitante e della complessità della tecnologia, l'LPR non ha preso il posto di guida nella commercializzazione, ma nei primi anni '90, la tecnologia LPR è stata rianimata per offrire agli utenti soluzioni più economiche e migliori. In avanti di 20 anni, la tecnologia LPR sta ora collaborando con la tecnologia cloud, offrendo una soluzione ancora più semplice, ma migliore e in tempo reale per i clienti. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi della tecnologia LPR
Decifra automaticamente il numero di targa
La tecnologia LPR può decodificare automaticamente la targa in pochi secondi senza la necessità che una guardia di sicurezza tenga i dettagli manualmente. Automatizzando questo processo, tutte le targhe saranno registrate accuratamente nonostante i tipi di veicoli e la velocità, e non ci saranno casi di errori umani o di immissioni di veicoli non autorizzati da parte delle guardie.
Riduci il tempo di elaborazione per l'accesso al veicolo
La tecnologia LPR può accelerare il processo di accesso ai veicoli, consentendo l'accesso immediato ai veicoli autorizzati e bloccando quelli non autorizzati dall'entrare in un'area protetta e tutte le tracce di controllo saranno intatte e disponibili per futuri riferimenti
Migliora l'efficacia del sistema di sicurezza
Quando tutte le targhe dei veicoli vengono scansionate e verificate per verificarne l'autenticità, il livello di sicurezza viene istantaneamente potenziato senza sforzo e questo aumenterà l'immagine di una premessa a un altro livello
Analisi post-evento facilmente disponibile
La tecnologia LPR centralizza tutti i dati e con questo, l'analisi dei dati viene accelerata e resa disponibile rapidamente per prendere decisioni rapide e agire rapidamente
Dati accurati in tempo reale sempre
Avendo la tecnologia LPR connessa alla tecnologia basata sul cloud come la tecnologia TimeTec LPR, l'accesso alle informazioni avviene ininterrottamente in tempo reale, rendendo efficace il monitoraggio.
Applicazioni tecnologiche di riconoscimento targhe
La tecnologia di riconoscimento della targa è ora accessibile e accessibile dalle masse e può essere applicata a varie applicazioni.
Sicurezza degli edifici residenziali / uffici
L'implementazione della tecnologia LPR può elevare e migliorare la sicurezza dell'accesso degli edifici residenziali e degli uffici perché il sistema autorizza solo gli occupanti dell'edificio ad accedere all'area protetta e ad impedire l'accesso ai veicoli non autorizzati.
Servizi di parcheggio
Quando la gestione dei parcheggi utilizza la tecnologia LPR, le auto autorizzate possono accedere facilmente al parcheggio senza dover portare alcun token o tessera
