Автоматическое распознавание автотранспорта на контрольно-пропускных пунктах (КПП) — важный элемент современных систем безопасности и управления транспортными потоками. В условиях растущей автомобилизации и увеличения числа автомобилей, эффективное и надежное распознавание их номеров становится все более актуальной задачей.
Традиционные методы контроля на КПП, основанные на визуальном распознавании номерных знаков оператором, имеют свои ограничения. Они требуют большого количества рабочей силы, подвержены ошибкам человеческого фактора и не могут обработать информацию в режиме реального времени. Поэтому все больше компаний и государственных организаций обращаются к использованию автоматизированных систем распознавания номерных знаков для повышения эффективности и надежности процесса контроля на пункте пропуска.
Задачи программного обеспечения для КПП
Программное обеспечение для КПП играет важную роль в обработке и анализе полученных данных. Оно должно быть разработано специально для распознавания автомобилей, учитывая особенности их графических характеристик. Одной из задач программы является определение номерного знака транспортного средства. Для этого применяются алгоритмы компьютерного зрения, которые позволяют выделить номер на фоне остальных деталей автомобиля.
Программное обеспечение также должно иметь возможность работать с различными типами камер, используемых для фиксации автомобилей на КПП. Камеры могут отличаться по разрешению, углу обзора и другим параметрам, поэтому программа должна быть способна корректно обрабатывать данные с каждого источника фиксации.
Дополнительные функции программного обеспечения могут включать проверку номеров автомобилей по базе данных угонов или других правонарушений, а также автоматическую отправку данных в центр управления безопасностью. Важно, чтобы программа была надежной и эффективной, чтобы обеспечить быструю и точную обработку информации.
Особенности разработки ПО
Команде VolhinSoft поступил заказ разработать программу, которая будет определять транспорт на контрольно-пропускном пункте. Особенность задачи в том, чтобы система сама, без участия оператора распознавала и регистрировала номера авто на пунктах пропуска, гаражных комплексах для завода, платных стоянках, частных территориях и так далее.
Для функциональности технического решения задачи, нужно было объединить в единую систему:
- ворота и светофоры;
- шлагбаумы и блокираторы;
- информационные табло и камеры распознавания номеров транспортных средств;
- датчики проезда;
- обзорные камеры;
- автоматизированное рабочее место оператора и терминалы контролера на КПП.
Благодаря этому служба безопасности в режиме реального времени может отслеживать транспортные средства, заехавшие на подконтрольную территорию, в том числе ФИО водителя и пассажиров, фиксировать факт проезда и так далее. Помимо этой информации система отображает данные об операторе, который осуществил досмотр автомобиля и санкционировал его доступ.
Используя программное обеспечение, операторы могут добавлять объекты и управлять ими через панель администрирования:
Чтобы добавить объект в систему, указывается rtsp URL видеопотока, протокол взаимодействия и секретный ключ, с помощью которого происходит обмен данными между сервером и ресивером шлагбаума:
Программное обеспечение допускает гибкое управление контролем доступа автотранспорта к тем или иным объектам:
Чтобы понять, кто и когда получал доступ к объекту, предусмотрен:
- график доступа:
- журнал доступа:
Они выдают изображение, свидетельствующее о получении и отказе в проезде. Нейронная сеть распознает более 700 000 реальных номерных знаков, а, чтобы система могла функционировать и в ночное время, достаточно настроить освещение пункта пропуска.
Ниже вы можете увидеть примеры распознавания номерных знаков.
Если номер затерт:
Если изображение нечеткое:
При четкой идентификации номерного знака:
Результатом работы команды VolhinSoft стала система распознавания автомобильных номеров с поддержкой до 4-х видеокамер. В ее функциях предусмотрено управление релейными контактами ворот и шлагбаумов, возможность формировать списки номеров, допущенных или запрещенных к въезду на территорию, вывод изображений на монитор службы охраны, а также возможность обмениваться данными с информационными системами всего предприятия.
Заказчик значительно снизил расходы на оплату труда охране, исключил человеческий фактор, способный допускать ошибки при распознавании номерных знаков, а также получил возможность обрабатывать большой поток информации в режиме реального времени.