L'evoluzione della tecnologia ha consentito l'innovazione di molte apparecchiature utili ad alleggerire lo sforzo umano. Il riconoscimento automatico delle targhe, essendo una di queste tecnologie, sta diventando prevalente in tutto il mondo.
È una tecnologia efficiente che aiuta a tenere traccia delle violazioni del codice stradale, gestire le situazioni di parcheggio e favorire molteplici altre attività dipendenti dall'utente. I sistemi ANPR sono altamente affidabili e progettati utilizzando tecnologie all'avanguardia come l'IA che li rendono estremamente precisi e funzionali.
Quindi, in questo blog, tratteremo alcuni aspetti cruciali del sistema di riconoscimento delle targhe per migliorare la tua comprensione di questo sistema. Cominciamo!
Cos'è l'ANPR?
ANPR o Automatic Number Plate Recognition è una tecnologia di visione artificiale che legge automaticamente le targhe dei veicoli senza l'interazione umana sfruttando un software specializzato. ANPR utilizza filmati in tempo reale della telecamera per acquisire e identificare con precisione qualsiasi numero di targa.
La tecnologia ANPR sta avendo un enorme impatto sull'industria dei trasporti poiché l'identificazione della targa del veicolo può servire a vari scopi come:
- Modellazione delle macro di trasporto
- Sondaggi OD (origine-destinazione)
- Pedaggio
- Sondaggi sui tempi di percorrenza medi
- Misura di velocità
- Classificazione avanzata dei veicoli
Il riconoscimento automatico della targa è spesso noto anche con i nomi dati:
- LPR (riconoscimento targa)
- Identificazione automatica del veicolo (AVI)
- Riconoscimento targa auto (CPR)
- Lettore targa auto (CPR)
- Riconoscimento automatico della targa (ANPR)
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per auto
Come funziona l'ANPR?
Il funzionamento di ANPR è abbastanza semplice. L'ANPR utilizza un software di riconoscimento ottico dei caratteri per rilevare le targhe di immatricolazione dei veicoli. Le telecamere del dispositivo acquisiscono immagini delle targhe che vengono ulteriormente elaborate dal software.
Durante l'elaborazione delle immagini, il software identifica i caratteri e ne verifica la sequenza per convertire l'immagine della targa in testo. Il sistema utilizza la luce a infrarossi di notte per rilevare il numero del veicolo e acquisire immagini.
I sistemi ANPR di solito comprendono:
- Un'unità di acquisizione di immagini digitali.
- Un'unità di elaborazione.
- Illuminazione a infrarossi.
- Diversi algoritmi per l'analisi video.
Quali sono i principali vantaggi dell'ANPR?
ANPR offre molti vantaggi nel mondo reale che lo rendono una tecnologia molto popolare dei tempi attuali. Alcuni dei vantaggi degni di nota sono:
- Automazione delle attività manuali
- Efficace gestione dello spazio
- Migliore governance
- customer experience migliorata
- Esecuzione più rapida dei processi
Oltre ai vantaggi, ecco alcuni casi d'uso da conoscere sulla tecnologia di riconoscimento delle targhe:
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Gestione del parcheggio
Niente più sprechi di tempo nella gestione dei biglietti del parcheggio e il rischio di sanzioni per pagamenti imprecisi dei biglietti poiché ANPR offre una soluzione integrata per identificare i singoli veicoli e condurre una gestione efficiente del parcheggio.
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Violazione del traffico
Il dipartimento delle forze dell'ordine ha il più grande caso d'uso dei sistemi ANPR. Questi sono utilizzati per il riconoscimento delle targhe dei veicoli che infrangono le leggi sulla circolazione.
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Pagamenti ai caselli
Il sistema ANPR ha semplificato il lavoro di pagamento del pedaggio poiché il dispositivo rileva automaticamente il numero del tuo veicolo e ti addebita automaticamente l'importo del pedaggio.
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Analisi del tempo di percorrenza
Un'utile applicazione di ANPR è l'analisi del tempo di percorrenza che registra e visualizza il tempo di percorrenza quando ci si sposta dalla sorgente alla destinazione.
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Sicurezza del parco al dettaglio
La tecnologia ANPR può affrontare e risolvere in modo efficiente il problema del parcheggio non autorizzato che spesso porta a inutili seccature e liti.
In che modo i modelli AI possono essere addestrati per addestrare accuratamente i modelli ANRP?
Addestrare un modello AI non è un gioco da ragazzi. Richiede molto tempo, energia e l'attuazione delle giuste decisioni affinché funzioni in modo impeccabile. La formazione sull'IA inizia con i dati. Quando si addestra l'IA, il motivo per cui la macchina è quella di raccogliere dati, interpretarli, imparare da essi e applicarli correttamente al processo. I modelli devono prima essere addestrati sul set di dati.
I set di dati contengono enormi informazioni che il modello impara a leggere ed esaminare. Inoltre, prende decisioni sulla base dei dati forniti. Affinché questo sistema possa essere progettato perfettamente, sono necessari il duro lavoro e l'intelligenza di diversi ingegneri.
La parte buona dell'IA è che una volta che si programma un modello di intelligenza artificiale per imparare e applicare correttamente la sua intelligenza al processo, può addestrare ulteriormente altri modelli abbastanza facilmente. Utilizzando poche righe di codice e sfruttando modelli pre-addestrati, puoi creare modelli ANRP addestrati che possono essere distribuiti in più posizioni.
Inoltre, scopri il processo di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) Leggi qui!
In che modo Shaip aiuta a reperire set di dati di targa del veicolo?
La domanda di set di dati automobilistici per addestrare i modelli ML è in forte aumento. Ecco perché l'esperto team di ingegneri ed esperti IT di Shaip utilizza strumenti avanzati di annotazione di immagini/video per semplificare l'intero processo.
Sfruttando strumenti di annotazione avanzati, i team rendono l'etichettatura delle immagini dei veicoli precisa e funzionale per tutti i casi d'uso. Le cose catturate nelle immagini e nei video sono classificate in oggetti fotogramma per fotogramma.
Inoltre, vengono utilizzate più tecniche per rilevare con precisione la targa automatica. Alcune delle tecniche includono:
- lidar
- Scatole di delimitazione
- Annotazione poligonale
- Segmentazione semantica
- Inseguimento di oggetto
In tutto, Shaip è uno dei principali fornitori di servizi di formazione sull'intelligenza artificiale per la formazione di modelli ANPR per fornire funzioni prive di errori a un prezzo conveniente.
Voglio sapere di più? Leggi dalla nostra sezione sui dati di addestramento dei veicoli autonomi
Sommario
Il riconoscimento automatico delle targhe è un'ottima tecnologia per eliminare gli sforzi umani e sostituirli con un sistema avanzato che fornisce risultati rapidi ed efficaci. Inoltre, il numero di casi d'uso per questa tecnologia è numeroso, il che giustifica la sua crescente domanda. Quindi, se anche tu hai bisogno di tale tecnologia o desideri addestrare i tuoi modelli ANRP, mettiti in contatto con i nostri esperti di intelligenza artificiale di Shaip.
