Porady dla instalujących system LPR

FAQ

Poniżej przedstawiamy Państwu listę najczęściej zadawanych pytań, oraz przygotowane na nie odpowiedzi.

Skuteczny system identyfikacji tablic rejestracyjnych

Autor: Tomasz Polus, Polvision


Na skuteczność systemu identyfikacji tablic rejestracyjnych wpływa wiele czynników, m.in. zakres dostępnych funkcji, możliwości integracji z innymi systemami, zarządzanie bazami pojazdów w sieci, czy zaawansowane mechanizmy wyszukiwania w tych bazach. Warto jednak uświadomić sobie, że wszystkie one nie mają znaczenia w obliczu niskiej skuteczności silnika takiego systemu, ponieważ nieprawidłowo odczytane numery tablic rejestracyjnych są bezużyteczne.

Przystępując do projektowania systemu nadzoru, którego podstawowym lub uzupełniającym elementem będzie system identyfikacji tablic rejestracyjnych (SITR, ANPR lub LPR), należy przede wszystkim zweryfikować skuteczność danego rozwiązania. Papier przyjmie wszystko, dlatego nie należy sugerować się broszurami marketingowymi, na których prawie wszyscy producenci obiecują wyniki na poziomie 99%... Praktyka pokazuje, że nawet najlepsze systemy LPR, w sprzyjających warunkach mogą osiągnąć max 95% skuteczność (co prawda, pozostałe kilka procent to często pomiar brudnych lub zniszczonych tablic rejestracyjnych, ale przecież taką mamy rzeczywistość).

Co to są „sprzyjające warunki”?

Poprzez sprzyjające warunki rozumiemy na przykład podziemny parking, chroniący system przed opadami atmosferycznymi; parking który doposażono w specjalne oświetlenie działające 24h/dobę, nie powodujące cieni i odbłysków na tablicach rejestracyjnych, w „spowalniacze” i czujki pojazdów, w kamery zamontowane na wprost pojazdu, nieco powyżej strumienia oślepiających reflektorów (na przykład pod sufitem). Faktycznie są to warunki idealne do uruchomienia systemu rozpoznawania tablic rejestracyjnych.

Niestety wiele systemów LPR dysponuje tak słabym „silnikiem” LPR, że nawet w opisanych warunkach osiągają skuteczność na poziomie 60%, co oczywiście oznacza, że 40 pojazdów na 100 zostaje odczytanych nieprawidłowo. O zgrozo, w systemach wielokamerowych te wartości mogą być jeszcze niższe z powodu słabej wydajności silnika LPR. W systemie służącym do badania ruchu i generowania statystyk marketingowych, taka skuteczność może być wystarczająca, ale dla systemu kontroli wjazdów i wyjazdów, pobierania opłat parkingowych, ważenia i logistyki, czy wykrywania skradzionych pojazdów – jest nie do zaakceptowania.

Jak osiągnąć wysoką skuteczność rozpoznawania?

Zakładając, że zadaniem instalatora nie jest system do generowania statystyk ruchu, powinien on celować w skuteczność rzędu 85-90% , która w większości projektów jest osiągalna, pod warunkiem zastosowania się do porad zawartych m.in. w niniejszym artykule. Oczywiście poza skutecznym i wydajnym silnikiem LPR, kluczową rolę odgrywa tutaj jakość obrazu z tablicą rejestracyjną. Jest ona silnie uzależniona od niżej opisanych składników.

Rozmiar tablicy i rozdzielczość obrazu

Na idealnym obrazie o rozdzielczości 720x576 pochodzącym z kamery 550-600 TVL, szerokość tablicy rejestracyjnej powinna stanowić około 20-30% szerokości obrazu (min. 120 pikseli) i powinna być pokazana równolegle do jego dolnej krawędzi (wynika z tego prosty, ale bardzo istotny wniosek, że kamera służąca do rozpoznawania tablic rejestracyjnych NIE MOŻE jednocześnie służyć do monitorowania obiektu). Jeśli zalecenia dotyczące rozmiaru i pozycji tablicy rejestracyjnej są trudne lub niemożliwe do zrealizowania, lepsze systemy LPR oferują funkcję „uczenia” silnika LPR poprzez wskazywanie tablic rejestracyjnych na poszczególnych obrazach z kamer. W ten sposób można wskazać silnikowi rozmiar i kształt tablicy rejestracyjnej uzyskiwany z danej kamery.

Nie należy stosować kamer z funkcją automatycznego ustawiania ostrości, ponieważ powoduje ona drastyczny spadek skuteczności systemu, który dokonuje odczytów najczęściej jeszcze w trakcie ustawiania ostrości.




Rys. 1. Prawidłowy obraz tablicy rejestracyjnej nowego typu.




Rys. 2. Prawidłowy obraz tablicy rejestracyjnej starszego typu.


Liczba klatek obrazu

Rozpoznanie tablicy rejestracyjnej może być wywołane nie tylko urządzeniem wejścia (np. czujką pojazdów), ale także po detekcji ruchu. W tym drugim przypadku szczególnie istotne jest zapewnienie systemowi możliwie płynnego obrazu, tym bardziej jeśli identyfikowane pojazdy poruszają się szybko. Dobrze jest przyjąć 25 kl./s dla każdej z kamer LPR, bez względu na rodzaj systemu.

Oświetlenie tablicy i pojazdu

Prawie każdy system wymaga zastosowania specjalnych kamer dzienno-nocnych oznaczonych przez producenta jako predysponowane do rozpoznawania tablic rejestracyjnych (np. kamera GV-IRCAM, patrz rys. 3).

Jeśli producent nie oznaczył w ten sposób kamery, lepiej jest upewnić się co do jej czułości (zalecane 0.8Lux F1.2) oraz zasięgu oświetlacza, dobranego stosownie do projektu (np. na autostradzie będzie potrzebny dość silny oświetlacz na minimum 30 m, ponieważ pojazd jadący 130-140 km/h przebywa taką odległość w ułamku sekundy). Należy upewnić się, czy kamera jest wyposażona w funkcję kompensacji światła tylnego (BLC), która pomaga wyeliminować efekt oślepiania przez reflektory pojazdu. Dodatkowo, warto rozważyć instalację kamer na takiej wysokości, aby światło reflektorów samochodowych w nocy nie było oślepiające (mając na uwadze następną poradę dotyczącą kąta widzenia kamery). Ponadto, często lekceważonym aspektem oświetlenia tablic jest niekorzystny kąt padania światła, co może spowodować częściowe zacienienie tablicy lub, co gorsza, pojawianie się na niej oślepiających odbłysków.





Rys. 3. Kamera GV-IR Cam specjalnie przystosowana do systemów rozpoznawania tablic rejestracyjnych (m.in. eliminuje efekt oślepiania przez reflektory).





Rys. 4. Obraz ze zwykłej kamery kolorowej (u góry) i z kamery przeznaczonej do rozpoznawania tablic (u dołu).

Rozmieszczenie kamer

Rozmieszczenie kamer ściśle wiąże się z „kątem widzenia” tablic rejestracyjnych. Zalecenia dotyczące instalacji kamer w różnych środowiskach zaprezentowano na rysunkach 5, 6 i 7. Silne naruszenie tych zaleceń może spowodować zniekształcenia odczytywanych liter i cyfr, a co za tym idzie, wzrost liczby błędów odczytu (na przykład S jest zamieniane na 5, B na 8, A na 4, I na 1, itp.).





Rys. 5. Zalecany sposób instalacji kamery LPR na parkingach.




Rys. 6. Zalecany sposób instalacji kamery LPR na poboczach.






Rys. 7. Zalecany sposób instalacji kamery LPR na drogach szybkiego ruchu.





Rys. 8. Nieprawidłowo skierowana kamera – zbyt duży kąt. Należy nastawić kamerę tak, aby uchwycić tablicę odjeżdżającego pojazdu z większej odległości (czyli pod mniejszym kątem) i odpowiednio wykonać jej zbliżenie.


Moment rozpoznania

Większość systemów LPR ma wbudowany mechanizm detekcji ruchu, który może wyznaczać właściwy moment rozpoznania tablicy. Jednak praktyka pokazuje, że nawet jeśli system LPR wyposażono w możliwość definiowania poziomu czułości i pola detekcji ruchu, często rozpoznanie następuje w złym momencie. W skrajnych przypadkach niewłaściwej konfiguracji skutek może być taki, że tablica rejestracyjna będzie widoczna pod zbyt dużym kątem, ze słabą ostrością lub nawet będzie częściowo niewidoczna, co oczywiście uniemożliwi jej prawidłowe rozpoznanie.

Aby podnieść skuteczność identyfikacji tablic poprzez wyznaczanie odpowiedniego momentu rozpoznania, zalecane jest korzystanie z czujników pojazdów (np. laserowych, na podczerwień, pętli indukcyjnych itp).




Rys. 9. Nieprawidłowo ustawiona detekcja ruchu lub czujka pojazdów – odczyt nastąpił zbyt wcześnie.

Warunki atmosferyczne

W systemach LPR zainstalowanych „pod gołym niebem” mamy do czynienia z dodatkowymi, bardzo trudnymi do przezwyciężenia problemami: opadami deszczu, śniegu, czy mgłą. Kamery można wyposażyć w specjalne obudowy, grzałki itp dodatki, ale nadal nie rozwiąże to problemów z rozpoznawaniem tablic w trakcie intensywnych opadów deszczu i śniegu. Pamiętajmy, że w takich warunkach nawet oko ludzkie ma problemy z rozpoznaniem tablic rejestracyjnych. Chyba jedynym pewnym rozwiązaniem jest inwestycja w zadaszenie, które obejmie obszar funkcjonowania systemu LPR. Jeśli budżet nie pozwala na taką inwestycję, pozostaje tylko zadbać o możliwość ręcznego sterowania ruchem pojazdów w tych rzadkich sytuacjach kiedy warunki atmosferyczne uniemożliwiają mu samodzielne działanie.


Inne napisy na pojazdach

Wielu początkujących instalatorów LPR spotyka się z problemem rozpoznawania na pojazdach napisów innych niż tablica rejestracyjna. Dotyczy to zwłaszcza ciężarówek, na przykład reklam naklejonych na maskach, nazw producentów naczep widocznych z tyłu pojazdu, tablic identyfikacyjnych ADR (dotyczy przewozu materiałów niebezpiecznych) itp. Problemy tego typu rozwiązuje się poprzez prawidłowe rozmieszczenie kamer, oraz zdefiniowanie obszaru rozpoznawania w taki sposób, aby tablica rejestracyjna jako pierwsza spośród innych napisów (i jedyna, jeśli to możliwe) „trafiała” do silnika LPR.




Rys. 10. Nieprawidłowy zoom – zbyt mała tablica rejestracyjna utrudnia odczyt i wprowadza ryzyko niepożądanego odczytania innych napisów (np. widocznej tu tablicy ADR lub nazwy producenta naczepy).


Skuteczny i wydajny silnik LPR

Postępowanie zgodnie z powyższymi wskazówkami pozwoli uzyskać możliwie najlepszej jakości obraz tablicy rejestracyjnej. Będzie on jednak nadal bezużyteczny, jeśli silnik używanego systemu LPR nie poradzi sobie z analizą.

Na rynku polskim mamy na razie stosunkowo niewiele systemów LPR, a prawie każdy z nich ma nieco inną grupę docelową (np. część z tych systemów to bardzo kosztowne aplikacje po kilkadziesiąt tys. złotych za lokalizację, realizowane najczęściej pod konkretne projekty, duże inwestycje). Swoje doświadczenia nabyłem w trakcie wielu instalacji kilkukamerowych (zwykle 2-8 kamer) systemów GV-LPR oferowanych przez firmę Geovision. Systemy te mogę z czystym sumieniem polecić dla większości projektów, ponieważ cechują się bardzo wysoką skutecznością i prawie nieograniczonymi możliwościami integracji z innymi systemami, przy zachowaniu rozsądnej ceny (kilka tys. złotych za lokalizację).



Rys. 11. Ekran główny systemu GV-LPR.

Silnik GV-LPR wykorzystujący technologię sieci neuronowych, został gruntownie przetestowany w instalacjach na całym świecie. Jest on bezustannie udoskonalany wraz z pojawianiem się nowych tablic rejestracyjnych lub wykryciem drobnych problemów w nowych projektach. W odróżnieniu od wielu innych silników LPR, w dobrze wykonanej instalacji naprawdę potrafi on uzyskać skuteczność na poziomie 95%, poświęcając na jedną tablicę rejestracyjną zaledwie 0.2 sekundy czasu. Silnik ten może pracować w trybie jednego z 19 krajów (w tym oczywiście Polski i uwaga – Arabii Saudyjskiej ;-) ), co gwarantuje podniesienie skuteczności poprzez przestrzeganie dodatkowych reguł z danego kraju (dotyczy np. kolorystyki tablicy, oznaczeń, czcionki, pozycjonowania liter i cyfr itp). W trybie globalnym silnik nie korzysta ze wspomagania lokalnymi regułami – jest on przeznaczony dla pozostałych krajów. Stosuje się go również w niektórych projektach wymagających jednoczesnego rozpoznawania tablic pojazdów z wielu różnych krajów (np. na granicach).

O wysokiej skuteczności systemu decydują również:
• możliwość definiowania na obrazach z kamer obszarów rozpoznawania tablic i detekcji ruchu
• możliwość wielokrotnego próbkowania rozpoznawania w celu uzyskania najlepszego rezultatu
• możliwość dopuszczenia błędnie odczytanego jednego lub paru znaków (funkcja przydatna wyłącznie w tych systemach, które nie zawierają zarejestrowanych pojazdów o kolejnych lub podobnych numerach tablic).



Rys. 12. Podstawowe opcje rozpoznawania tablic.
Inteligentna automatyka
Rozpoznanie tablicy może zostać zainicjowane detekcją ruchu lub sygnałem z urządzenia na wejściu (np. z czujki pojazdów, wagi drogowej, przycisku operatora). W zależności od tego, czy rozpoznany pojazd jest zarejestrowany w bazie i ma ważną przepustkę, czy też pojawia się w danej lokalizacji po raz pierwszy, system może z odpowiednimi opóźnieniami wykonać szereg czynności, które będą dodatkowo uwarunkowane innymi parametrami. Na przykład, możemy zdefiniować prostą regułę, na podstawie której system natychmiast otworzy szlaban przed zarejestrowanym pojazdem wjeżdżającym, a przed zarejestrowanym pojazdem wyjeżdżającym otworzy go dopiero po uzyskaniu sygnału z wagi drogowej potwierdzającej koniec ważenia; natomiast pojawienie się nowego pojazdu w systemie spowoduje powiadomienie operatora alarmem dźwiękowym. Prostą automatykę możemy uzyskać sygnałami wejść i wyjść przekaźnikowych, którymi zwykle kontroluje się takie urządzenia jak szlabany, alarmy, bramy, sygnalizatory świetlne, dźwiękowe itd. Kiedy dodamy do tego możliwość uruchamiania zewnętrznych programów i skryptów w zależności od wyniku rozpoznania, uzyskujemy prawie nieograniczone możliwości inteligentnej automatyzacji systemu.


Bazy danych

System GV-LPR zawiera dwie najważniejsze bazy: dziennik pojazdów rozpoznawanych i lista pojazdów zarejestrowanych. Pierwsza z nich jest swego rodzaju dziennikiem rozpoznawania, który może zostać poddany wyszukiwaniu na podstawie m.in. takich kryteriów jak numer rejestracyjny i nazwa pojazdu, nazwisko i inne dane kierowcy, data odczytu, wykorzystana kamera LPR. Każdy wpis dziennika jest związany ze zdjęciem wykonanym w momencie rozpoznania pojazdu. Dodatkowo, w systemie GV-LPR zintegrowanym z systemem nadzoru GV istnieje możliwość automatycznego wiązania wpisu z dziennika z nagraniem przechowywanym na dysku rejestratora.

Baza pojazdów zarejestrowanych jest tak skonstruowana, że instalator może bez problemu zaimportować do niej dane pojazdów z popularnych formatów (np. Microsoft Excel). Podobnie, istnieje możliwość wyeksportowania dziennika rozpoznanych pojazdów do bazy danych w formacie Microsoft Access lub bezpośrednio na stronę WWW.

Integracja systemu GV-LPR z innymi systemami

System GV-LPR został wyposażony w funkcje przesyłania wybranych i dowolnie sformatowanych danych pojazdów oraz parametrów rozpoznawania, przez port szeregowy i poprzez plik tekstowy. Ponadto, bazy systemowe zostały zbudowane w oparciu o bardzo popularny i łatwy do przetwarzania format danych MDB (stosowany np. w aplikacji bazodanowej Microsoft Access, znanej z pakietu Microsoft Office). Możliwości wykorzystania tych funkcji i baz danych są ograniczone wyłącznie umiejętnościami i wyobraźnią instalatora.

Na przykład, wyobraźmy sobie prosty system kontroli wjazdów/wyjazdów z ważeniem ciężarówek. Załóżmy, że składa się on z dwóch kamer LPR, dwóch czujek pojazdów, dwóch szlabanów i wagi drogowej. Kamera 1 to wjazd, kamera 2 to wyjazd. Czujka 2 daje sygnał na wejściu, więc system LPR rozpoczyna procedurę rozpoznawania przy wyjeździe – następuje odczyt tablicy z kamery 2. Pojazd zostaje rozpoznany jako zarejestrowany, więc system otwiera szlaban 2 i pojazd może przejechać dalej, na wagę. System LPR przesyła do wagi drogowej sygnał do rozpoczęcia ważenia, jednocześnie podając jej numer rejestracyjny rozpoznanego pojazdu (np. przez port szeregowy). Waga kończy ważenie i przesyła do wewnętrznego systemu kontroli ruchu, że pojazd o określonym numerze rejestracyjnym, ważący określoną liczbę ton, opuścił teren przedsiębiorstwa o godzinie itd. Ten przykładowy i stosunkowo prosty system umożliwiłby trzymanie kontroli nad wywozem wartościowych towarów w (pozornie) pustych ciężarówkach opuszczających teren zakładu.

Funkcje dodatkowe

Warto wiedzieć, że system GV-LPR już w podstawowej wersji dysponuje funkcjami dodatkowymi, które podnoszą jego użyteczność:
• okna Picture-In-Picture (np. do podglądu twarzy kierowcy lub otoczenia pojazdu)
• licznik pojazdów
• zaawansowana wyszukiwarka zdarzeń w dzienniku
• powiadomienia dźwiękowe i graficzne
• narzędzie do „uczenia” silnika LPR
• ochrona nagrań znakiem wodnym z zapisanymi datą i czasem (dowód w sądzie)

GV-LPR Center

Firma Geovision potwierdziła plan wprowadzenia w okresie wakacyjnym dwóch nowych produktów, które wraz z systemem GV-LPR i kamerą GV-IR Cam będą stanowiły kompletny zestaw rozwiązań LPR.

Pierwszym z tych produktów będzie centralna stacja monitorowania (nazwa robocza GV-LPR Center), obsługująca 255 systemów GV-LPR i przechowująca centralne archiwum ich wyników rozpoznawania, zdjęć pojazdów i kierowców. Zarządzanie archiwum i bazami danych będzie możliwe poprzez interfejs WWW. Jednocześnie na ekranie będzie można na żywo podglądać zestaw 16 kamer LPR (jeden z 255 zdefiniowanych zestawów), odbierać i reagować na zdarzenia ze wszystkich monitorowanych systemów GV-LPR. Centrum będzie również umożliwiało zdalną zmianę konfiguracji tych systemów i zdalne sterowanie urządzeniami podłączonymi do ich wyjść przekaźnikowych. Jedną z wielu istotnych i długo oczekiwanych funkcji tego centrum będzie wychwytywanie pojazdów przekraczających prędkość (system będzie obliczał prędkość dzieląc odległość między dwoma kamerami przez czas jej pokonywania przez rozpoznany pojazd).




Rys. 13. Schemat działania sieci LPR (z wykorzystaniem systemu GV-LPR Center).

Drugi z tych produktów to popularne małe urządzenie typu „video server” (bez wentylatorów i dysków, ale z kartą pamięci), jednak zawierające nadzwyczajną dla takich urządzeń funkcjonalność rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Urządzenie to o nazwie roboczej GV-LPR Standalone będzie wykorzystywało sprawdzony i bardzo skuteczny silnik systemu GV-LPR, działający zarówno w trybie detekcji ruchu, jak i w trybie we/wy (obsłuży 4 wyjścia i 4 wejścia, np. czujkę pojazdów, przycisk operatora, sygnalizator świetlny, szlaban). Obsługa będzie realizowana przez przeglądarkę internetową lub z poziomu w/w centralnego systemu rozpoznawania tablic GV-LPR Center (sieć LAN, WAN, Internet).

Artykuł udostęponiony dzięki firmie Polvision która jest oficjalnym importerem i dystrybutorem sprzętu Geovision DVR

Masz więcej pytań?