Системы распознавания автомобильных номеров

Мы решили рассмотреть одну из наиболее востребованных сегодня задач для бизнес-аналитики — распознавание автомобильных номеров. Существует множество мифов и заблуждений на тему распознавания номеров машин: начиная от того, что это всё игрушки и работает только в идеальных условиях и заканчивая тем, что можно считывать номера сразу с 10 полос скоростной магистрали и заодно ещё и распознавать лица водителей. Что же делать в этой ситуации проектировщику системы видеонаблюдения, у которого есть конкретная задача? Как выбрать оборудование, как установить камеру, нужно ли дополнительное освещение и какое? Как быть инженеру, которому нужно выжать из имеющегося оборудования максимум и сдать работающую систему заказчику?

Как проектируется программа распознавания автомобильных номеров? Смотрите пошаговую инструкцию в нашем видеоролике:

Прежде всего: работает или нет распознавание гос номеров машин? На этот вопрос может ответить каждый автолюбитель, получивший по почте квитанцию со штрафом, созданную автоматизированной системой, где совершенно чётко виден его номер. Номер автомобиля изготавливается по ГОСТ и это значительно облегчает работу видеоаналитики. По заявлению производителей современные алгоритмы обеспечивают вероятность ошибки при считывании номера на уровне 3-5%. И это в реальных условиях на автостраде с реальными номерами, которые могут быть и грязные, и мятые. Если же задача — распознавание госномеров при въезде на парковку, где автомобиль движется медленно, и где можно создать идеальные условия освещения, то возможно достичь показателей до 98-99% правильно распознанных номеров. О том, как достичь этих показателей, и что такое идеальные условия — в нашей статье.

Задачи для программы распознавания номеров машин

Выявление нарушений и фиксацию номеров нарушителей на автодорогах оставим государственным органам и специалистам из приближённых компаний. Рассмотрим типовые задачи при проектировании и системы распознавания номеров автомобилей для учёта транспорта при въезде на охраняемую территорию и автоматизации паркинга.

Для коммерческих объектов установка любой системы распознавания номеров автомобилей обосновывается либо снижением затрат на организацию бизнес-процесса, либо снижением различного рода рисков и возможных потерь. Снижение затрат при установке программы распознавания номеров автомобилей — это, в первую очередь, сокращение персонала и числа сотрудников охраны, задействованных в обеспечении доступа на территорию и работе паркинга. Современные средства позволяют создать полностью автоматическую систему, в которой оператор только контролирует работу и вмешивается в случае возникновения нештатной ситуации.

Сокращение рисков и потерь возможно за счёт исключения человеческого фактора при принятии решения о допуске и получения достоверного отчёта о трафике, загруженности паркинга, эксплуатации машиномест.

Существуют и другие, пока ещё экзотические, примеры использования системы распознавания автомобильных номеров. Так, один из наших партнёров установил систему при въезде на территорию коттеджного посёлка и произвёл интеграцию с базой данных собственников. При въезде электронное табло приветствует жителя по имени и отчеству, поздравляет с днём рождения или напоминает о размере задолженности по оплате ЖКХ. В итоге просрочка платежей сократилась практически до нуля, а лояльность к управляющей компании увеличилась многократно.

Приведём классический пример работы системы распознавания номеров машин при въезде на охраняемую территорию с функцией автоматизации — на въездах и выездах с территории установлены камеры, которые передают информацию на видеосервер, специальный программный модуль распознавания номеров осуществляет поиск и вычленяет госномер в кадре. Далее номер сверяется с базой данных, и при подтверждении полномочий на въезд система выдаёт сигнал о допуске на территорию. Алгоритмы въезда и выезда могут задействовать различного рода датчики, магнитные петли, управление светофорами, шлагбаумами и т.п. Управление возможно как непосредственно с видеосервера, так и в рамках интеграции со СКУД.

Выбор видеокамеры и её настройка

Само по себе название системы подразумевает, что основное значение для качества работы системы имеет изображение с видеокамеры. Качественное и чёткое изображение возможно при правильном выборе видеокамеры, особой настройке её параметров, правильной установке.

Зачастую заказчики, желая сэкономить, а иногда и установщики, по незнанию, пытаются одной видеокамерой решить задачи обзорного наблюдения ситуации при въезде на территорию и задачу распознавания номеров. Необходимо понимать, что это две совершенно разные задачи. Для распознавания гос номеров машин нужно чётко видеть номер автомобиля при любых условиях освещённости, а все, что происходит вокруг этого — не важно. Обзорная камера должна предоставить информацию о марке и цвете автомобиля, ситуации происходящей на въезде; зафиксировать действия водителей, пешеходов, сотрудников охраны. Не стоит и пытаться объединить эти задачи в одном устройстве. Можно привести аналогию с автомобильными шинами: летние — для тёплого времени года, а зимние — для холодного. Автомобили с универсальными шинами плохо управляются в жару и буксуют на снегу.

Стоимость камеры в рамках решения задачи распознавания номеров машин не столь значительна, а самих устройств, как правило, требуется намного меньше, чем всех остальных видеокамер в системе видеонаблюдения на объекте. Выбирайте качественные изделия известных брендов с гарантированными характеристиками.

Разрешение. Больше — не лучше

Один из самых распространённых вопросов — какое разрешение лучше использовать для распознавания номеров? Самый простой ответ — достаточное для точной и достоверной идентификации номера автомобиля. Малое разрешение может вызвать ошибки и неточное распознавание. Высокое — значительно увеличит нагрузку на вычислительные мощности сервера. Главная проблема высокого разрешения — низкая светочувствительность из-за высокой плотности пикселей и их малого размера, что может сделать номер нечитаемым в тёмное время суток либо потребовать очень мощного дополнительного освещения. Это дорого, не всегда возможно, а автомобилисты будут не в восторге от прожектора, который светит им в лицо.

Минимальный размер изображения номера в пикселях по ширине, при котором гарантируется качественное распознавание автомобильных госномеров, у большинства производителей указывается в 80 pix. Выглядит оно так:

Оптимальный размер номера автомобиля по ширине в пикселях для наибольшей вероятности правильного распознавания составляет 150-200 pix. На картинке ниже показан тот же номер, но в разрешении 200pix.

Как это влияет на разрешение камеры распознавания автомобильных номеров? Зная ширину номера в pix и область, в которой номерной знак автомобиля может появиться, вы можете рассчитать требуемое разрешение камеры.

Давайте попробуем выяснить разрешение для проезда шириной 4 метра. Учитывая, что встречаются номера установленные сбоку, будем считать, что во всём створе ширины проезда может быть номер. Размер номера составляет 520 мм. Примем за приемлемую ширину 150 pix. Т.о. Разрешение камеры будет:

(4/0,52)*150pix=1154pix

Это соответствует разрешению HD-камеры 1280х720. Если ширина проезда будет больше, то потребуется увеличение разрешения до FullHD. Устанавливать камеру с разрешением больше, чем FullHD 2Mpix нецелесообразно. В большинстве случаев уже 2Mpix требует дополнительного освещения.

Если в результате расчётов вы получили, что вам будет достаточно разрешения в 1 Mpix, не стоит использовать камеру 2Mpix. Качество распознавания в этом случае может не улучшиться, а даже ухудшиться, т.к. светочувствительность матрицы 2Mpix по определению меньше, чем у камеры с матрицей 1Mpix, и в тёмное время суток могут появиться шумы, которые затруднят работу алгоритмов распознавания номера.

Вот на что стоит обратить особое внимание, так это на размер матрицы.

Среди распространённых моделей камер на рынке доступны размеры матриц 1/2", 1/2.5", 1/3". Площадь матрицы, а соответственно и количество света у камер с матрицей 1/2" и 1/3" отличается больше, чем в 2 раза, но первые требуют специального объектива.

Объектив. Ключевой фактор

Что требуется от объектива? Он должен обеспечить резкость изображения в любое время суток, его фокусное расстояние должно соответствовать требуемому углу обзора и он должен пропускать как можно больше света на матрицу в тёмное время суток. Светосила объектива - ключевой параметр, который определяет качество изображения для распознавания. В характеристиках объектива это F-число. Указывается это значение в виде F/1.4 или F=1:1.4. Объектив F/1.2 имеет большую светосилу, нежели F/1.4. Мы не рекомендуем использовать объективы со светосилой меньше, чем F/1.4.

Фокусное расстояние подбирается исходя из обеспечения требуемого угла обзора в зависимости от места установки камеры и расстояния до места, где необходимо распознавать номера. Для этого проще всего воспользоваться многочисленными калькуляторами, которые можно найти в интернете. Следует иметь в виду, что угол обзора зависит также и от размера матрицы камеры, и данные по углу обзора в характеристиках объектива указываются для справки и для определённого размера матрицы.

Использовать вариофокальный объектив или с фиксированным фокусным расстоянием? Вот здесь нет однозначного ответа. Вариофокальный объектив очень удобен и для проектировщика и для монтажника, он позволяет отрегулировать угол обзора по месту установки камеры распознавания гос номеров машин. Но у него есть и ряд минусов: всегда меньшая светосила по сравнению с фиксированным, высокая стоимость (качественная оптическая система таких объективов не может стоить дёшево), расфокусировка со временем. Если заведомо точно известно, где и как будет установлена камера, то правильно рассчитанный и грамотно подобранный объектив с фиксированным фокусным расстоянием даст лучшие результаты. Но если проект эскизный и специалистам придётся по месту искать куда смонтировать камеру, то лучше заложить вариофокальный объектив с широким диапазоном регулировки фокусного расстояния.

Другие параметры. Специальные настройки для работы в любых условиях

Если посмотреть в описание параметров камер, то можно увидеть множество характеристик, значений разных параметров, алгоритмов обработки изображения. Большая часть из них направлена на то, чтобы сделать картинку приятной для оператора системы видеонаблюдения. Если же говорить о распознавании номеров, то изображение не должно быть «приятным» или «красивым». Оно должно быть читаемым для машинного зрения.

Учитывая факты выше, выделим основные параметры, на которые стоит обратить внимание, и отметим те параметры, которые не важны, а иногда даже препятствуют качественному распознаванию.

Наиболее важные параметры камеры, востребованные для задачи распознавания номеров:

• Регулировка затвора
  Основной параметр, который позволяет установить или ограничить скорость затвора (shutter, выдержка). Это необходимо для того, чтобы номер в кадре не смазывался при движении автомобиля. Фиксация скорости затвора может в тёмное время суток привести к возникновению шумов, но с ними алгоритмы распознавания умеют справляться, а вот со смазанным номером сделать уже ничего не получится. Для того, чтобы в светлое время суток изображение оставалось качественным, нужно выбирать устройства, у которых можно ограничить максимальное значение скорости затвора, но оставить возможность её регулировки со стороны камеры. Значения скорости электронного затвора для качественного распознавания номера составляют 1/500 для автомобилей, движущихся до 40 км/ч и 1/1000 для скоростей более 40 км/ч. Если у вас есть стоп-линия, «лежачий полицейский», шлагбаум, перед которым автомобиль точно остановится, и при этом мощное освещение в зоне распознавания, то можно выставить скорость затвора и 1/250 секунды. 
• Количество кадров в секунду
  Чем больше количество к/с, тем большее количество раз алгоритм распознавания сможет произвести считывание номера за время проезда автомобиля. Следует учитывать, что некоторые программы распознавания номеров автомобилей имеют раздельные лицензии для распознавания медленно и быстро движущихся автомобилей. В первом случае они делают выборку из видеоряда ограниченного количества кадров. В связи с этим рекомендуется: 3-8 к/с — оптимальное количество к/с для распознавания номеров автомобилей при движении на низких скоростях (до 40 км/ч), 25 к/с — для распознавания номеров быстродвижущихся автомобилей (до 100 км/ч и более). Большее число к/с вызывает дополнительную нагрузку на алгоритмы распознавания, которая не приводит к увеличению качества работы системы. 
• формат, степень сжатия
  данный параметр применим для IP-видеокамер и об этом будет подробнее сказано ниже. Формат H.264 требует предварительного декодирования и вносит временнyю задержку, но позволяет передавать качественное изображение при минимальной полосе пропускания канала. MJPEG позволяет снизить нагрузку на декодирование для работы модуля распознавания номеров, но значительно нагружает локальную вычислительную сеть (ЛВС)—. Степень сжатия нужно ставить минимальную. Если ЛВС выделенная и система строится с нуля, то правильнее использовать MJPEG. 
• светочувствительность (минимальная освещенность)
  важный параметр, но его абсолютное значение при сравнении нескольких производителей не имеет смысла, т.к. единой методологии измерения минимальной освещенности не существует. По этому параметру следует сравнивать камеры одного производителя. Чем выше светочувствительность, тем более качественное изображение вы можете получить в темное время суток 

Другие параметры могут также влиять на качество изображения для распознавания автономеров и должны настраиваться по месту, в зависимости от конкретных условий эксплуатации. Например, АРД может быть полезным в солнечную погоду, но в темное время суток в свете фар диафрагма может закрыться, и номер уйдет в тень. В этом случае АРД имеет смысл зафиксировать. Аналогично и с другими параметрами, влияющими на изображение.

Что может помешать качественному распознавания номеров машин:

• Широкий динамический диапазон WDR
  Существует два варианта реализации WDR — программный и аппаратный. Аппаратный режим даёт лучшие результаты, но суть обоих алгоритмов состоит в том, чтобы сделать изображение приятным для человека, а человек воспринимает информацию не стоп-кадрами, а потоком. Машинное зрение же имеет дело с каждым кадром отдельно, а с включённым WDR как раз могут возникнуть проблемы. Алгоритм комбинирует кадры с разной выдержкой и тем самым осветляет тёмные области и затемняет пересвеченные. В какую область попадёт номер машины неизвестно, и на стоп кадре он может оказаться смазанным. 
• Режимы накопления (DSS, Sens-Up)
  Данный режим активно применяется для улучшения качества изображения в тёмное время суток. Суть его заключается либо в накоплении и наложении нескольких кадров для увеличения яркости изображения, либо в объединении нескольких пикселей в один с той же самой целью. В первом случае мы получим смазанный номер, во втором — малое разрешение. 
• Цвет
  Цветное изображение приятно для глаз и несёт важную информацию об объекте в кадре для наблюдателя. Но для распознавания номеров автомобилей цвет не только не нужен, а даже вреден. При прочих равных условиях перевод камеры в ч/б режим улучшает качество работы алгоритма распознавания автомобильных номеров.

Любые параметры и режимы в настройке камеры распознавания автомобильных номеров могут сказаться как негативно, так и позитивно, и должны устанавливаться в каждом конкретном случае индивидуально. Важно понимать механизм работы того или иного режима и влияние того или иного параметра. Проконсультироваться по настройке камеры для распознавания номеров вы можете в технической поддержке компании Видеомакс.

Аналог, IP или что-то другое?

Здесь правильнее противопоставить IP-камеру всему остальному. IP-камера передаёт сжатые данные посредством ЛВС на устройство обработки. В связи с этим возникает множество проблем:

• Задержка
  При использовании IP-камер временная задержка от момента, как автомобиль попал в поле зрения камеры, до фиксации номера складывается из времени на обработку и сжатие данных внутри камеры, передачу по ЛВС, декодирование данных на сервере и обработку алгоритмами распознавания. Задержка может составлять до 1 с и более. В отдельных ситуациях это может быть критичным, особенно, когда к этому прибавляется задержка на управление исполнительным устройством. В итоге цикл проезда автомобиля на территорию значительно замедляется. И это становится критично когда требуется оперативно среагировать и перекрыть дорогу для нарушителя. При скорости 100 км/ч автомобиль проезжает за 1 секунду 28 метров. 
• Качество
  Для того, чтобы передать данные по ЛВС, их нужно сжать. Сжатие без определённого уровня потерь информации невозможно. В связи с этим изображение для работы распознавателя приходит с некоторым уровнем деградации, который в отдельных ситуациях может сыграть значительную роль.

Что же с аналоговыми камерами CCTV? Они лишены перечисленных недостатков, но у них есть существенный минус — низкое разрешение. Разрешение изображения после оцифровки доступно до 704х288. Т.о., ширина зоны обзора по критерию не менее 150 пикселов на номер автомобиля ограничена 2,5 м, что, конечно же, очень мало. В этой ситуации приходится либо мириться с тем, что для некоторых траекторий движения автомобиля возможны проблемы со считыванием номеров либо устанавливать две и более видеокамеры на один проезд.

Существуют ещё специальные камеры машинного зрения, работающие по особым протоколам и передающие «сырые» данные без какого либо сжатия на приемное устройство для обработки. Эти устройства применяются в специализированных комплексах видеофиксации, и стоимость таких решений крайне высока.

В конечном итоге для коммерческих объектов и решения рядовых бизнес-задач приходится снова возвращаться к IP-камерам и пытаться получить наилучший результат с учётом всех особенностей IP-видеонаблюдения. Для минимизации задержки при кодировании данных и передаче по ЛВС имеет смысл устанавливать тип сжатия MJPEG. Для минимизации потерь сжатия следует устанавливать степень сжатия на самом низком уровне. H.264 может использоваться как второй поток для записи в архив.

При использовании IP-камер для распознавания автомобильных номеров следует быть внимательным при расчёте и проектировании ЛВС. При ограничениях в пропускной способности канала от камеры до сервера могут возникнуть проблемы с качеством изображения, задержки и пропуски. В этих условиях модуль распознавания автомобильных номеров— будет работать плохо.

Расположение камеры распознавания автомобильных номеров

Выбор места установки камеры для успешного распознавания номеров машины не менее важен, нежели выбор и настройка самой камеры. Камера должна находиться вне зоны засветки фарами автомобилей. Она не должна быть слишком далеко, иначе из-за длинного фокуса вибрации могут сказаться на изображении. Камера не должна быть слишком близко, иначе возникают недопустимые перспективные искажения номера.

Основные требования к установке камеры для распознавания номеров:

• высота установки в пределах 2-6 метров в зависимости от расстояния до зоны обнаружения номера машины
• угол наклона камеры не более 30 градусов в вертикальной плоскости, и не более 20 градусов в горизонтальной 
• угол наклона номерного знака относительно линии горизонта ±5 градусов 
• установка камеры должна производиться справа или слева по ходу движения автомобиля, но не по центру. Конструкция для установки не должна быть подвержена вибрациям и раскачиванию

Классический вариант установки камеры: высота — 3 м, расстояние до зоны контроля 11 метров. Угол в вертикальной плоскости в этом случае составляет 15 градусов, в горизонтальной — до 10, при ширине проезда 4 метра.

Следует иметь в виду, что шлагбаум создаёт зону отчуждения, в пределах которой номер перекрывается стрелой шлагбаума. В приведённом примере стоп-линию следует размещать на границе зоны отчуждения или за ней, но не ближе 3-4 метров от шлагбаума.

Для систем распознавания государственных автономеров при въезде на территорию предприятия и в паркинг с низкой скоростью движения автомобиля допустимо отклонение от указанных углов обзора: до 25 градусов в вертикальной и горизонтальной плоскостях. Практика показывает, что это не сильно влияет на качество распознавания при выполнении остальных рекомендаций.

Дополнительное освещение для распознавания номеров

Много света для видеонаблюдения не бывает. Дополнительное освещение в тёмное время суток может значительно повысить качество распознавания номеров автомобилей и позволит эффективно бороться со встречной засветкой от фар.

Формальное требование производителей систем распознавания автомобильных номеров — не менее 50 люкс в зоне распознавания номерного знака. Но нужно учитывать, что это значение сильно зависит от параметров камер, которые вы выбрали. Если выбрана камера с большой матрицей, высокой светочувствительностью, светосильным объективом и она правильно настроена, то можно получить максимальную вероятность правильного распознавания уже при 20 лк. Однако, если дополнительного освещения на КПП объекта нет совсем, то распознавание номеров будет невозможным.

Согласно нормативным документам освещённость транспортных магистралей должна быть в районе 15-20 лк, а на улицах местного значения — 4-6. Получается, что без дополнительного освещения нам вряд ли обойтись. Освещение может быть видимого диапазона (обычный прожектор освещения) и в ИК-диапазоне, невидимом для глаз человека.

• использование прожекторов освещения
  обычные прожекторы освещения отлично справляются с задачей создания дополнительной подсветки в месте распознавания номеров и не стоят дорого. Однако, яркое освещение может создавать дискомфорт водителям транспортных средств, особенно, когда освещение точечное и направлено навстречу движения автомобиля. 
• использование ИК-прожекторов
  ИК-прожекторы выпускают с длинами волн 770-880 нм и 930-950. Первые проявляют себя в виде еле заметного красного свечения, вторые абсолютно невидимы для глаз человека. Чувствительность матриц камер больше на длинах волн 770-880 и именно такие прожекторы имеет смысл использовать как дополнительную точечную подсветку в программах распознавания автомобильных номеров.

Отличные результаты получаются когда комбинируется освещение видимого диапазона и дополнительные ИК-прожекторы. Обычные прожекторы устанавливаются стандартным образом на столбах освещения либо на прилегающих зданиях и создают ровное и комфортное для водителя освещение. ИК прожекторы с узким лучом устанавливают рядом с видеокамерой. В большинстве случаев достаточно мощности дополнительного ИК прожектора в 20 Вт.

При использовании ИК-подсветки следует помнить, что в этом случае камеру необходимо переводить в ч/б режим.

Немного об ИК-подсветке в одном корпусе с видеокамерой. Это удобно в установке и не требует настройки — пучок ИК излучения всегда в одной оси с углом обзора. Но если дополнительный нагрев, создаваемый светодиодами с ИК-излучением, в холодное время года может быть даже полезен камере, создавая подогрев, то в жаркую погоду тепло от ИК-светодиодов приводит к излишнему нагреву матрицы камеры и вносит дополнительные шумы на изображении. Рекомендуется использовать внешнюю ИК-подсветку для получения стабильных результатов в любое время года и при любой погоде.

Выбор программного обеспечения для распознавания автомобильных номеров

Сегодня на рынке представлено большое количество готовых систем распознавания номеров автомобилей как импортного, так и отечественного производства. Ценовой диапазон на один канал от 3 тыс. руб. на простейшие системы фиксации номеров на низкой скорости движения и до 100 тыс. руб. и более за модули распознавания номеров на высокой скорости на автостраде в составе интегрированных систем безопасности.

Качество распознавания у большинства продуктов находится на довольно высоком уровне. Получить вероятность распознавания выше 95% на реальном трафике в реальных условиях можно на любом продукте на рынке. Возможности работы самого алгоритма распознавания номеров схожи, и в большинстве случаев модуль даже не требует дополнительной настройки. Все отличия состоят в дополнительных функциях и реализации нестандартных алгоритмов.

Настройка модуля распознавания автомобильных номеров

Если все требования к камере и ее установке, изложенные ранее в данной статье, выполнены, то самое главное и первое, что нужно сделать перед настройкой модуля распознавания номеров— это убедиться, что от видеокамеры поступает изображение, пригодное для распознавания:

• минимальный размер номера в области распознавания составляет не менее 80pix по ширине. Сделать это можно при помощи счётчика пикселей на IP-камере либо вычислить, зная разрешение камеры, ширину наблюдаемого пространства в метрах в месте распознавания номера и учитывая ширину номера 520 мм. Лучше, если номер на изображении будет в районе 150 pix; 
• стоп-кадр должен быть чёткий и резкий. Для этого нужно покадрово посмотреть в архиве движение автомобиля в зоне распознавания номера. Номер должен быть чётким. Любое смазывание или расплывчатое изображение номера недопустимо. 

В большинстве случаев, даже при наличии большого количества разнообразных параметров, модуль распознавания номеров не требует дополнительных настроек. Типовые минимальные настройки, которые необходимо произвести вне зависимости от используемого программного обеспечения распознавания автомобильных номеров:

• размер номера
  в зависимости от программного продукта задаётся средний размер номера либо минимальный и максимальный. Зачастую это можно сделать прямо на стоп-кадре наложив полигон с размером номера на изображение с реальным номером;
• настойка зоны поиска номера
  если камера установлена и настроена так, что в изображении присутствуют области, в которых номер не может появиться, то рекомендуется сократить область зоны поиска номера автомобилей; 
• фиксация номеров в заданном направлении движения
  если у вас установлены раздельные камеры на въезд и выезд, то имеет смысл указать направление движения «от камеры» или «к камере» для фиксации номеров. В этом случае сокращается нагрузка на сервер для распознавания, кроме того, в протоколе событий с распознавателя не будет лишней информации.

Все прочие дополнительные настройки, которыми изобилуют модули распознавания различных производителей, оказывают влияние на качество распознавания, но в большинстве случаев установлены оптимально. Менять их следует только по указанию технической поддержки производителя, когда все другие возможные источники проблем устранены.

Возможности программного обеспечения по автоматизации въезда. Решение сопутствующих задач

Каждая инсталляция системы распознавания номеров уникальна и требует детальной проработки. Зачастую инсталлятору приходится решать множество сопутствующих задач. Среди них: управление исполнительными устройствами, интеграция со сторонними базами данных, автоматизация парковки и другие. Ниже приведены типовые задачи, с которыми к нам обращались наши партнёры и которые мы успешно решали вместе с производителями программного обеспечения.

• Фиксация на въезд и выезд одной видеокамерой
  Если на объекте нужно только лишь фиксировать номера въезжающих автомобилей и не требуется управлять исполнительными устройствами, то можно обойтись одной камерой и на въезд и на выезд. В большинстве случаев программа распознавания номеров автомобилей может определять направление движения и делать соответствующую запись в протокол. Тем самым заказчик с одной видеокамеры получает информацию обо всех номерах автомобилей, проехавших через КПП как на въезд, так и на выезд. Об этой возможности уточняйте у производителя программного обеспечения либо в технической поддержке компании «Видеомакс». 
• Управление исполнительными устройствами, интеграция со СКУД
  Одна из запрашиваемых нашими партнерами задач, которая требуется от системы распознавания номеров — управление исполнительным устройством по факту совпадения номера автомобиля с номером в базе данных. Управление возможно напрямую с видеосервера с использованием специальных устройств ввода/вывода, с выходов управления на IP-камере либо передачей управляющего сигнала в интегрированную систему контроля и управления доступом, если исполнительное устройство входит в состав СКУД объекта. Об этой возможности уточняйте у производителя программного обеспечения либо в технической поддержке «Видеомакс». Внимание! Следует учитывать, что вероятность правильного распознавания у качественно смонтированной и настроенной системы очень высока и достигает 99%, но тем не менее это не 100%. Создать полностью автоматическую систему доступа на основе программы распознавания номеров автомобилей не получится, всегда будут номера, которые не читаются, отсутствуют, испачканы, мятые и т.п. Необходимо предусматривать возможность связи водителя такого автомобиля с оператором системы. 
• 100% всех въезжающих
  Вероятность распознавания в 99% — это очень хороший показатель, но в ситуациях, когда номер не удалось распознать, а автомобиль требуется пропустить на территорию, мы получаем неучтенный транспорт. Если заказчику требуется 100%-й учёт всего въезжающего транспорта, необходимо фиксировать номера в системе, в том числе и в ручном режиме. Один из вариантов реализации этой задачи мы описали в справочном пособии для инженеров «Распознавание номеров и учет 100% въезжающих автомобилей». 
• Подсчёт количества автомобилей 
  Встречается задача, когда заказчику важно знать сколько сейчас автомобилей на территории, автостоянке, сколько и каких автомобилей въехало, а сколько из них покинуло объект. Не каждое программное обеспечение позволяет реализовать данную функцию. Одна из наиболее частых проблем при автоматизированном подсчете — рассинхронизация данных, когда автомобиль попадает в те самые 1% нераспознанных номеров. В этом случае у системы должна быть возможность ввести данные об автомобиле вручную аналогично задаче со 100% распознанных автомобилей. 
• Интеграция со сторонней базой данных номеров
  Нередко наши партнёры сталкиваются с ситуацией, когда у заказчика уже имеется некая информационная база, в которой зафиксированы номера автомобилей, разрешённых или запрещённых к въезду. Заказчик ставит задачу использования его базы при проверке номера для допуска автотранспорта либо синхронизации данных с базой в системе распознавания номеров. Это возможно, и неоднократно было реализовано нашими партнёрами. Один из классических примеров — коттеджный поселок и список автомобилей проживающих людей. Типовое требование заказчика — автоматически блокировать доступ автомобиля неплательщика. 
• Въезд группы автомобилей на ограниченное количество парковочных мест
  Места для парковки, особенно в комфортабельных деловых центрах в крупных городах стоят достаточно дорого и всегда в дефиците. Некоторые арендодатели предлагают ограниченное количество парковочных мест на одну организацию. Если привязывать одно парковочное место к одному автомобилю, то проблем не возникает, но и спрос на такие парковочные места может быть ограничен. Гораздо большим спросом пользуются парковочные места, на которые арендодатель может поставить любые свои автомобили. Некоторые программные комплексы позволяют реализовать логику, когда система знает какие номера закреплены за какой организацией и считает количество занятых мест на парковке этими автомобилями. При попытке въезда ещё одного автомобиля из тех, что разрешены к въезду от арендатора, сверх занятых им мест, система выдаст отказ. Об этой возможности уточняйте у производителя программного обеспечения либо в технической поддержке «Видеомакс».

Расчёт конфигурации видеосервера для распознавания гос номеров машин

Расчёт станционной части системы видеонаблюдения под задачи видеоаналитики нетипичен и всегда требует индивидуального подхода. Распространена ошибка, когда сервер выбирают исходя из типовых задач видеонаблюдения и добавляют стоимость лицензии на модуль распознавания номеров. В итоге сервер на объекте оказывается перегружен, возникают пропуски в обработке данных с камер распознавания автомобильных номеров.

При расчёте нагрузки на серверную часть необходимо учитывать множество факторов: разрешение камеры, формат и размер информационного потока для распознавания автомобилей, количество камер для распознавания на один сервер и т.д. Имея большой опыт в расчёте систем для видеоаналитики, технические специалисты компании «Видеомакс» всегда готовы оказать помощь в подборе станционной части системы видеонаблюдения и оказать консультацию по любым вопросам, связанным с проектированием и настройкой систем распознавания государственных автомобильных номеров.