Automatische Kennzeichenerkennung

Automatische Nummernschilderkennung (ANPR) – AN Übersicht

Die Entwicklung der Technologie hat die Innovation vieler nützlicher Geräte ermöglicht, um die menschliche Anstrengung zu erleichtern. Die automatische Nummernschilderkennung, die eine solche Technologie ist, setzt sich weltweit durch.

Es ist eine effiziente Technologie, die dabei hilft, Verkehrsverstöße zu verfolgen, Parksituationen zu verwalten und von mehreren anderen benutzerabhängigen Aktivitäten zu profitieren. ANPR-Systeme sind äußerst zuverlässig und wurden unter Verwendung modernster Technologien wie KI entwickelt, die sie äußerst präzise und funktional machen.

Daher werden wir in diesem Blog einige wichtige Aspekte des Nummernschilderkennungssystems behandeln, um Ihr Verständnis für dieses System zu verbessern. Lasst uns beginnen!

Was ist ANPR?

ANPR oder Automatic Number Plate Recognition ist eine Computer-Vision-Technologie, die Nummernschilder an Fahrzeugen automatisch liest, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, indem eine spezielle Software genutzt wird. ANPR verwendet Echtzeit-Kameraaufnahmen, um jedes Kennzeichen zu erfassen und genau zu identifizieren.

Die ANPR-Technologie hat enorme Auswirkungen auf die Transportbranche, da die Identifizierung von Fahrzeugkennzeichen verschiedenen Zwecken dienen kann, wie z.

  • Modellierung von Verkehrsmakros
  • OD-Umfragen (Ursprung-Ziel)
  • Gebühren
  • Umfragen zur durchschnittlichen Reisezeit
  • Geschwindigkeitsmessung
  • Erweiterte Fahrzeugklassifizierung

Die automatische Kennzeichenerkennung ist auch oft unter den Vornamen bekannt:

  • LPR (Kennzeichenerkennung)
  • Automatische Fahrzeugidentifikation (AVI)
  • Kennzeichenerkennung (CPR)
  • Kfz-Kennzeichenleser (CPR)
  • Automatische Kennzeichenerkennung (ANPR)
  • Optische Zeichenerkennung (OCR) für Autos

Wie funktioniert die ANPR?

Die Funktionsweise von ANPR ist recht einfach. Das ANPR verwendet optische Zeichenerkennungssoftware, um Fahrzeugkennzeichen zu erkennen. Die Kameras im Gerät erfassen Bilder der Nummernschilder, die von der Software weiterverarbeitet werden.

Während der Bildverarbeitung identifiziert die Software die Zeichen und überprüft ihre Reihenfolge, um das Nummernschildbild in Text umzuwandeln. Das System verwendet nachts Infrarotlicht, um die Fahrzeugnummer zu erkennen und Bilder aufzunehmen.

ANPR-Systeme bestehen normalerweise aus:

  • Eine digitale Bilderfassungseinheit.
  • Eine Verarbeitungseinheit.
  • Infrarotbeleuchtung.
  • Mehrere Algorithmen für die Videoanalyse.

Was sind die Hauptvorteile von ANPR?

System zur automatischen Nummernschilderkennung (Anpr).

ANPR bietet viele reale Vorteile, die es zu einer äußerst beliebten Technologie der heutigen Zeit machen. Einige der bemerkenswerten Vorteile sind:

  • Automatisierung manueller Aufgaben
  • Effektives Raummanagement
  • Bessere Regierungsführung
  • Verbesserte Kundenerfahrung
  • Schnellere Ausführung von Prozessen

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Abgesehen von den Vorteilen sind hier einige Anwendungsfälle, die Sie über die Kennzeichenerkennungstechnologie wissen sollten:

  • Parkraumbewirtschaftung

    Verschwenden Sie keine Zeit mehr mit der Verwaltung Ihrer Parktickets und riskieren Sie Strafen für ungenaue Ticketzahlungen, da ANPR eine integrierte Lösung zur Identifizierung einzelner Fahrzeuge und zur Durchführung eines effizienten Parkmanagements bietet.

  • Verkehrsverstoß

    Die Strafverfolgungsbehörde hat den größten Anwendungsfall von ANPR-Systemen. Diese werden zur Kennzeichenerkennung von Fahrzeugen verwendet, die gegen die Verkehrsregeln verstoßen.

  • Mautstellenzahlungen

    Das ANPR-System hat die Arbeit der Mautstellenzahlung mühelos gemacht, da das Gerät automatisch die Nummer Ihres Fahrzeugs erkennt und Ihnen automatisch den Mautbetrag berechnet.

  • Fahrzeitanalyse

    Eine nützliche Anwendung von ANPR ist die Reisezeitanalyse, die Ihre Reisezeit aufzeichnet und anzeigt, wenn Sie sich von Ihrer Quelle zum Ziel bewegen.

  • Sicherheit im Einzelhandelspark

    Die ANPR-Technologie kann das Problem des unbefugten Parkens angehen und effizient lösen, das oft zu unnötigen Problemen und Kämpfen führt.

Wie können KI-Modelle trainiert werden, um ANRP-Modelle genau zu trainieren?

Automatische Nummernschilderkennung (Anpr) Trainingsdaten Das Trainieren eines KI-Modells ist kein Zuckerschlecken. Es erfordert viel Zeit, Energie und die Umsetzung der richtigen Entscheidungen, damit es fehlerfrei funktioniert. KI-Training beginnt mit Daten. Wenn Sie KI trainieren, ist Ihr Motiv für die Maschine, Daten zu sammeln, zu interpretieren, daraus zu lernen und sie korrekt auf den Prozess anzuwenden. Die Modelle müssen zunächst auf dem Datensatz trainiert werden.

Datensätze enthalten enorme Informationen, die das Modell zu lesen und zu untersuchen lernt. Darüber hinaus trifft es Entscheidungen auf der Grundlage der bereitgestellten Daten. Damit dieses System perfekt entworfen werden kann, bedarf es der harten Arbeit und Intelligenz mehrerer Ingenieure.

Das Gute an KI ist, dass sobald Sie ein KI-Modell so programmiert haben, dass es lernt und seine Intelligenz korrekt auf den Prozess anwendet, es andere Modelle ganz einfach weiter trainieren kann. Mit ein paar Codezeilen und der Nutzung vortrainierter Modelle können Sie trainierte ANRP-Modelle erstellen, die an mehreren Standorten eingesetzt werden können.

Erfahren Sie auch mehr über den Prozess der optischen Zeichenerkennung (OCR) Lies hier!

Wie hilft Shaip bei der Beschaffung von Fahrzeugkennzeichen-Datensätzen?

Die Nachfrage nach Automotive-Datensätzen zum Trainieren von ML-Modellen steigt enorm. Aus diesem Grund verwendet Shaips erfahrenes Team aus Ingenieuren und IT-Experten fortschrittliche Bild-/Video-Anmerkungstools, um den gesamten Prozess zu rationalisieren.

Durch die Nutzung fortschrittlicher Anmerkungstools machen die Teams die Fahrzeugbildbeschriftung für alle Anwendungsfälle präzise und funktional. Die in den Bildern und Videos festgehaltenen Dinge werden Bild für Bild in Objekte kategorisiert.

Ferner werden mehrere Techniken verwendet, um das automatische Nummernschild genau zu erfassen. Einige der Techniken umfassen:

  • Lidar
  • Begrenzungsrahmen
  • Polygon-Anmerkung
  • Semantische Segmentierung
  • Objektüberwachung

Insgesamt ist Shaip einer der führenden KI-Trainingsdienstleister für das Training von ANPR-Modellen, um fehlerfreie Funktionen zu einem kostengünstigen Preis bereitzustellen.

Möchten Sie mehr wissen? Lesen Sie in unserem Abschnitt „Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge“.

Zusammenfassung

Die automatische Nummernschilderkennung ist eine großartige Technologie, um menschliche Bemühungen zu eliminieren und sie durch ein fortschrittliches System zu ersetzen, das schnelle und effektive Ergebnisse liefert. Darüber hinaus ist die Anzahl der Anwendungsfälle für diese Technologie zahlreich, was ihre steigende Nachfrage rechtfertigt. Wenn also auch Sie Bedarf an einer solchen Technologie haben oder Ihre ANRP-Modelle trainieren möchten, Kontaktieren Sie unsere KI-Experten von Shaip.

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