Riconoscimento automatico della targa: Sbloccare il potenziale della tecnologia di visione artificiale

Di Fouad Sabry

Che cos'è il riconoscimento automatico della targa

Il riconoscimento automatico della targa è una tecnologia che utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri sulle immagini per leggere le targhe dei veicoli e creare dati sulla posizione del veicolo. Può utilizzare la televisione a circuito chiuso esistente, le telecamere per l'applicazione del codice stradale o le telecamere appositamente progettate per l'attività. L'ANPR viene utilizzato dalle forze di polizia di tutto il mondo per scopi di applicazione della legge, incluso il controllo se un veicolo è registrato o autorizzato. Viene utilizzato anche per la riscossione elettronica del pedaggio su strade a pagamento e come metodo per catalogare i movimenti del traffico, ad esempio da parte delle agenzie autostradali.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Riconoscimento automatico della targa

Capitolo 2: Sistema di trasporto intelligente

Capitolo 3: Telecamera di controllo del traffico

Capitolo 4: Riscossione elettronica del pedaggio

Capitolo 5: Auto della polizia

Capitolo 6: Pedaggio stradale aperto

Capitolo 7: SPECIFICHE (autovelox)

Capitolo 8: Applicazione dei limiti di velocità stradale in Australia

Capitolo 9: Unità di polizia stradale

Capitolo 10: Video pedaggio

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul riconoscimento automatico delle targhe.

(III) Esempi reali dell'utilizzo del riconoscimento automatico delle targhe in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di riconoscimento automatico delle targhe.

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 14 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Riconoscimento automatico delle targhe

Il processo di lettura delle targhe automobilistiche attraverso fotografie che utilizzano il riconoscimento ottico dei caratteri per fornire dati sulla posizione del veicolo è noto come riconoscimento automatico delle targhe (ANPR; vedere anche vari nomi di seguito). Può fare uso di telecamere a circuito chiuso preesistenti, telecamere per l'applicazione delle regole stradali o telecamere appositamente costruite. I dipartimenti di polizia di tutto il mondo utilizzano l'ANPR per condurre ispezioni legali, come la verifica dell'immatricolazione e dell'assicurazione di un veicolo. I dipartimenti autostradali, ad esempio, lo utilizzano per tenere traccia dei modelli di traffico e riscuotere i pedaggi elettronici sui percorsi pay-per-use.

Le immagini acquisite dalle telecamere e il testo sulla targa possono essere salvati utilizzando il riconoscimento automatico della targa e alcuni sistemi possono anche essere impostati per salvare un'istantanea del conducente. La telecamera è in grado di catturare un'immagine a qualsiasi ora del giorno o della notte, poiché l'illuminazione a infrarossi viene utilizzata nella maggior parte dei sistemi. Il sistema ANPR deve adeguarsi alle differenze regionali nella progettazione delle targhe.

L'errata identificazione, gli alti tassi di errore e le maggiori spese governative sono solo alcune delle preoccupazioni sulla privacy sollevate da ANPR. Alcuni hanno affermato che si tratta di un massiccio programma di monitoraggio.

Nomi alternativi per i lettori di targhe:

Riconoscimento meccanico dei veicoli in base alle targhe (ALPR)

Lettore targhe motorizzato o computerizzato (ALPR)

Identificazione automatica delle auto (AVI)

Posizionamento automatico dei numeri (ANPG)

Lettori di targhe (CPR)

Tecnologia di lettura delle piastre (LPR)

Sistema di lettura automatica delle targhe (LAPI)

Lettore targhe su ruote (MLPR)

Sistemi di lettura automatica delle targhe (VLPR)

Lettore automatico di targhe (VRI)

Nel 1976, il Police Scientific Development Branch in Gran Bretagna sviluppò la tecnologia che sarebbe diventata ANPR.

Il software del sistema è compatibile con l'hardware dei comuni PC desktop e può essere integrato con programmi e archivi dati di terze parti. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) viene utilizzato per estrarre i caratteri alfanumerici della targa dopo che una serie di metodi di elaborazione delle immagini sono stati utilizzati per identificare, normalizzare e migliorare l'immagine della targa. Esistono due metodi principali per l'implementazione dei sistemi ANPR: il primo consente di eseguire l'intero processo presso la posizione della corsia in tempo reale, mentre il secondo prevede la trasmissione di immagini da più corsie a una postazione remota del computer, che quindi esegue il processo OCR in un secondo momento. Sono necessari circa 250 ms per registrare i caratteri alfanumerici di una targa, l'ora e la data, il numero di corsia e qualsiasi altro dato necessario nella posizione della corsia. Questi dati possono essere conservati localmente sulla corsia, trasferiti a un computer distante per l'elaborazione, o entrambi. La seconda configurazione, una server farm, viene utilizzata per gestire attività intensive come quelle coinvolte nel sistema di congestion charge di Londra. In tali sistemi potrebbe essere necessario un mezzo di trasmissione ad alta intensità di larghezza di banda a causa della frequente necessità di caricare fotografie su un server distante.

Le immagini della telecamera vengono elaborate utilizzando un software di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per l'uso in ANPR. Piccole lacune sono state incluse in alcune lettere (come P e R) quando gli olandesi sono passati a una nuova forma di targhe automobilistiche nel 2002, rendendole più uniche e, quindi, più leggibili per tali sistemi. Per avere davvero successo, i sistemi ANPR devono essere in grado di gestire il fatto che alcuni layout di targa utilizzano dimensioni e posizionamento del testo diversi. Anche se molti programmi vengono adattati paese per paese, i sistemi più complessi sono in grado di gestire meglio le versioni in tutto il mondo.

Possono essere impiegate anche unità mobili, spesso montate su autovetture, insieme a telecamere fisse già installate per l'applicazione delle norme stradali o alla televisione a circuito chiuso. Per dare un'occhiata migliore alle piastre, alcune configurazioni utilizzano telecamere a infrarossi.

I progressi tecnologici degli anni '90 hanno trasformato i sistemi di riconoscimento automatico delle targhe (ANPR) da ingombranti, costosi e fissi a dispositivi portatili punta e scatta. Lo sviluppo di un software in grado di funzionare su personal computer standard ha eliminato la necessità di una conoscenza precisa degli angoli, delle direzioni, delle dimensioni e delle velocità con cui le lastre avrebbero attraversato il campo visivo della telecamera. Componenti più compatti e convenienti hanno provocato un'impennata nell'adozione da parte dei dipartimenti di polizia di tutto il mondo. Gli agenti possono ora pattugliare tutti i giorni con il vantaggio della lettura delle targhe in tempo reale, quando possono intercettare rapidamente grazie alla miniaturizzazione sia delle telecamere che dei computer che lo rendono possibile.

Per quanto utili possano essere, gli ANPR mobili non sono privi di inconvenienti significativi. In caso di traffico in avvicinamento, una delle sfide principali è assicurarsi che il computer e le telecamere possano tenere il passo con velocità relative superiori a 100 mph (160 km/h). Poiché l'apparecchiatura funzionerà con l'alimentazione elettrica del veicolo, deve essere particolarmente efficiente in termini di spazio.

La capacità della telecamera di leggere una targa è influenzata da una serie di fattori, uno dei quali è la velocità relativa del veicolo. L'ora del giorno, le condizioni meteorologiche e le angolazioni della telecamera possono influire sulla capacità di un ANPR di generare una scansione accurata, pertanto gli algoritmi devono essere in grado di tenere conto di questi fattori. In queste circostanze, la risoluzione e l'accuratezza di una lettura possono anche essere direttamente influenzate dalle lunghezze d'onda della luce utilizzate nel sistema.

Quando si decide su un veicolo della polizia montare una telecamera ANPR, è importante tenere conto della sua vicinanza alle targhe che verrà scansionata. Data l'ampia varietà di missioni e condizioni, potrebbe essere difficile determinare quante fotocamere utilizzare e dove posizionarle per ottenere risultati ottimali. Le telecamere per la lettura delle targhe rivolte in avanti, a più corsie, sono essenziali per il pattugliamento autostradale. Le telecamere con una portata più breve e una lunghezza di messa a fuoco inferiore sono necessarie alla polizia municipale per acquisire le targhe sulle automobili parcheggiate. I parcheggi con file di veicoli allineati perpendicolarmente l'uno all'altro necessitano di telecamere con lunghezze di messa a fuoco molto basse. I sistemi più all'avanguardia sono malleabili, consentendo l'installazione da una a quattro telecamere intercambiabili. Poiché una telecamera rivolta in avanti è resa inutile in presenza di traffico in avvicinamento, gli stati che hanno bisogno solo di targhe posteriori hanno una difficoltà in più. In uno scenario di questo tipo, una telecamera potrebbe essere invertita.

Il programma ha bisogno di sette algoritmi di base per rilevare una targa:

Individuazione e separazione della lastra nell'immagine (localizzazione della lastra)

Orientamento e dimensionamento della piastra: corregge l'inclinazione della piastra e modifica le misurazioni per soddisfare le specifiche

La luminosità e il contrasto dell'immagine vengono normalizzati durante il processo di normalizzazione.

La separazione dei caratteri sulle tavole è chiamata segmentazione dei caratteri.

Riconoscimento ottico dei caratteri

Analizzare i caratteri e la loro collocazione in relazione alle norme grammaticali regionali

Valore di riconoscimento che fa la media su numerosi campi/immagini per aumentare la fiducia nel risultato finale, poiché ogni particolare immagine può soffrire di sfocatura a causa di bagliori di luce, oscuramento parziale o altri fattori.

La precisione del sistema è funzione della difficoltà di queste singole parti del codice. Alcuni sistemi utilizzano metodi di rilevamento dei bordi durante la terza fase (normalizzazione) per migliorare il contrasto visivo tra le lettere e lo sfondo della lastra. Per ridurre ulteriormente al minimo gli elementi visivi che distraggono, è possibile utilizzare un filtro mediano.

Il programma deve essere sufficientemente resiliente da gestire una varietà di problemi. Tra questi ci sono:

La distanza della lastra dalla fotocamera, o una fotocamera di scarsa qualità, contribuiscono entrambi a una bassa risoluzione del file.

foto sfocate, in particolare quelle con sfocatura da movimento

La sovraesposizione, i riflessi o le ombre causano scarsa illuminazione e scarso contrasto.

Un gancio di traino o un'altra ostruzione, o sporcizia sulla piastra, potrebbero rendere difficile la lettura.

Le targhe di rimorchi trainati, camper e altri veicoli a volte hanno targhe anteriori e posteriori separate, quindi è importante leggere entrambe.

Lettura targa interrotta dal cambio di corsia del veicolo

Variante tipografica; spesso utilizzato per targhe personalizzate (alcuni paesi non consentono tali targhe, eliminando il problema)