AutoTRASSIR
1. Описание модуля. Назначение.
Модуль AutoTRASSIR предназначен для автоматического распознавания автомобильных номеров, попавших в поле зрения видеокамеры.
Модуль может использоваться в системе видеонаблюдения для контроля въезда и выезда автотранспорта с территории (общественные или частные парковки, пропускные пункты) или для контроля транспортных средств на проезжей части (шоссе, автомагистрали).
Возможности модуля расширяются благодаря взаимодействию с другими системами (например, системами контроля доступа, видео- и аудиоконтроля) и оборудованием (шлагбаумами, исполнительными устройствами и пр).
2. Технические особенности.
Модуль поставляется в трёх вариантах:
Поддерживает функцию Offload-аналитики: Изображение камеры может посылаться на удалённый сервер для распознания автомобильных номеров.
Работает на всех серверах TRASSIR:
Работает с внутренней или внешней базой данных: сохраняет информацию по распознанным номерам в СУБД PostgreSQL.
3. Версии модуля. Распознавание автомобильных номеров по шаблонам и без.
В модуль встроено несколько версий, обладающие рядом особенностей и отличий. Это версии: LPR1, LPR3 и LPR5.
AutoTRASSIR распознает автомобильные номера следующих стран: Россия, Украина, Турция, Тайвань, Молдова, Кыргызстан, Казахстан, Испания, Грузия, Беларусь и др.
Использование шаблонов для распознавания зависит от выбранной версии модуля AutoTRASSIR :
4. Внутренние и внешние списки.
Модуль AutoTRASSIR может использовать внутренние и внешние списки номеров.
При распознавании номера из списка, AutoTRASSIR сформирует событие в соответствии с настройками, указанными для данного номера.
Событие будет отмечено соответствующим цветом:
Формирование списков осуществляется в соответствии с инструкцией.
Распознавание номеров автомобилей trassir
В модуле AutoTRASSIR появилась версия LPR5, сильно отличающаяся от предыдущих улучшенным функционалом. В работе модуля используются 3 нейросети, благодаря которым транспортные средства определяются со сложных ракурсов, а сам модуль не реагирует на надписи на автомобилях и имеет высокую точность распознавания номеров.
2. Видео-урок по настройке модуля с версией LPR5.
1. Настройка GPU сервера аналитики.
Перед началом настройки модуля необходимо выбрать соответствующий режим работы GPU сервера аналитики.
Для этого сделать следующее:
2. В окне устройств выбрать GPU и активировать «Распознаватель номеров».
3. Перезагрузить сервер аналитики для применения изменений.
2. Видео-урок по базовой настройке модуля.
3. Дополнительные настройки.
1. Включение фигур.
По-умолчанию, фигуры на версии LPR5 отключены. Для активации сделать следующее:
2. Создание шаблона для АutoTRASSIR.
Проверить корректность настройки и работоспособность модуля AutoTRASSIR на версии LPR5 вы можете сформировав простой шаблон.
Создание шаблона производить по типовой инструкции.
AutoTRASSIR. Рекомендации по выбору оборудования для распознавания госномеров
Существуют два основных варианта работы системы распознавания автомобильных номеров AutoTRASSIR:
Рекомендуемые IP-камеры с аппаратным распознаванием номеров для модуля AutoTRASSIR HW*
*В перечне указаны камеры по которым проводилась прямая интеграция с AutoTRASSIR HW. С большой долей вероятности с AutoTRASSIR HW будут работать и другие камеры производства компаний Hikvision и Dahua имеющие встроенное распознавание автомобильных номеров. Если камеры нет в указанном списке, то для работы с AutoTRASSIR HW, при добавлении камеры в ПО TRASSIR, необходимо воспользоваться функцией Автоопределение
Помимо лицензии на подключение камеры, требуется отдельная лицензия для работы с модулем AutoTRASSIR
Рекомендации по подбору видеокамеры для работы с программным модулем AutoTRASSIR
Разрешение камеры
Стандартный автомобильный номерной знак имеет ширину 520 мм.
Таким образом плотность пикселей в области съемки должна составлять 140/520
Рассмотрим в качестве примера вариант въезда на парковку шириной 4 м.
Для расчета требуемого количества пикселей по горизонтали можно просто умножить требуемую плотность пикселей на ширину проезда
269*4=1076 px
Для данного случая достаточно использовать камеру с разрешением HD (1280х720pix).
Также можно воспользоваться формулой:
Hpx ≈ 538 * L * tg(α/2)
Допустим камера будет устанавливаться на расстоянии 5м, то для проезда 4м потребуется угол обзора 43.6 градуса
Hpx ≈ 538 * L * tg(α/2)=538*5*0,4=1076 px
Для распознавания автомобильных номеров не обязательно использовать камеры высокого разрешения, так как избыточность разрешения повышает нагрузку на сервер без существенного увеличения качества распознавания и даже может привести к негативному эффекту за счет того, что матрицы с более высоким разрешением имеют меньшую светочувствительность. Под большинство задач будет достаточно камеры с разрешением 2Мп.
Вместо увеличения разрешения, более правильно будет обратить внимание на качество объектива и размер матрицы:
Чем больше светосила объектива, тем большее количество света пропускает объектив на матрицу камеры.
Чем больше размер матрицы, тем выше ее светочувствительность.
Правильный подбор этих параметров может обеспечить высокое качество изображения даже в плохую погоду и при низкой освещенности.
Рекомендуем камеры с матрицей 1/2,5” дюйма. Желательно не использовать камеры с матрицей меньше 1/3”
Встроенный функционал
Далеко не все дополнительные функции видеокамеры, в том числе и “улучшения” изображения будут полезными для распознавания.
“Вредными” функциями являются (необходимо отключить):
Позволяет компенсировать засветку от фар автомобиля ночью, но следует учесть, что из за отраженного света от ИК подсветки камеры, номер может попасть в зону компенсации. В таких случаях рекомендуется отключить ИК подсветку камеры и использовать дополнительные ИК прожекторы, так как свет от них будет падать под углом по отношению к оптической оси камеры.
Для улучшения качества распознавания в темное время суток, более эффективным будет применение дополнительного освещения, нежели программные функции компенсации камеры. Для это можно использовать обычное освещение в виде уличного фонаря, установленного в зоне распознавания, или установить дополнительный ИК прожектор.
Большинств програмных функций делает картинку “лучше” для человеческого глаза, но при этом ухудшает ее с точки зрения программного детектора. Человек смотрит картинку в динамике, а модуль работает со стоп кадрами. Поэтому качество картинки правильнее проверять на стоп кадрах.
Обязательная функция
Возможность ручного регулирования выдержки (времени экспозиции, shutter).
Таблицу соответствия скорости автомобиля и требуемой выдержки можно найти в руководстве администратора к ПО TRASSIR
Объектив
При выборе объектива рекомендуем ориентироваться на значения светосилы не меньше F/1,4. Чем выше светосила (F/1,3; F/1,2 …) тем лучше.
Объектив должен иметь Автодиафрагму (АРД). Фиксированную диафрагму можно использовать только для мест с постоянной освещенностью, например подземных паркингах.
Фокусное расстояние следует выбирать исходя из таких параметров как:
Расстояния от камеры до зоны распознавания;
Ширины зоны распознавания.
В интернете существует достаточно большое количество калькуляторов, которые облегчат задачу расчета требуемого фокусного расстояния.
Для примера описанного выше, где расстояние до места распознавания 5м и шириной зоны 4м, камере с форматом матрицы 1/2” дюйма требуется объектив с фокусным расстоянием 8мм.
Какой объектив выбрать: вариофокальный или с фиксированным фокусным расстоянием зависит от конкретной ситуации.
Объективы с фиксированным фокусным расстоянием имеют большую светосилу, но вариофокальный объектив позволяет более гибко осуществлять настройку и менять место установки камеры.
Не мало важным фактором в распознавании номеров является правильная установка камеры. Требования к установки и настройки камеры указаны в руководстве администратора к ПО TRASSIR
Рекомендуемые радары ( радиолокационные измерители скорости)
Не рекомендуется использовать радар ИСКРА РСП 210-4-Н
Аппаратное распознавание номеров на базе IP-камер Hikvision и ПО TRASSIR
На текущий момент возможности начинки IP камер позволяют использовать камеру не только как источник видео, а также добавлять в нее дополнительные функции, ранее не свойственные камерам видеонаблюдения.
На текущий момент в IP камеры профессиональных серий встроено достаточно много аппаратных функций, основанных на аналитики видеоизображения. На пример, в камерах Hikvision имеются следующие функции:
В рамках данной статьи мы рассмотрим одно из новых направлений развития аппаратной аналитики в IP камерах профессиональной серии компании Hikvision. А вернее решение, основанное на связке функционала камер и программного обеспечения Trassir.
Есть такая сфера применения видеонаблюдения как распознавание номеров транспортных средств. По результатам распознавания производится (или не производится) какое-либо действие, как варианты:
Традиционно, задачу распознавания номеров брало на себя программное обеспечение, которое устанавливается на сервер. Задача камеры состоит в том, чтобы предоставить видеоизображение, пригодное для распознавания номеров.
При использовании рекомендованных камер видеонаблюдения, качество распознавания стремиться к 100%, и в целом решения на базе ПО Trassir получили много положительных отзывов, что подтверждается большим количество установок систем распознавания номеров на базе ПО Trassir.
У всех решений для распознавания номеров, основанных на базе программных решений, есть один недостаток, это их стоимость. Цена на решение на базе программных комплексов для распознавания номеров колеблется около 200 т.р. в зависимости от вариантов решения.
Рассчитаем стоимость решения для распознавания номеров:
| № | Наименование | Стоимость |
|---|---|---|
| Аппаратная аналитика | Программная аналитика |
|---|---|
