L'évolution de la technologie a permis l'innovation de nombreux équipements utiles pour faciliter l'effort humain. La reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation, étant l'une de ces technologies, est de plus en plus répandue dans le monde entier.
Il s'agit d'une technologie efficace qui permet de suivre les infractions au code de la route, de gérer les situations de stationnement et de bénéficier de plusieurs autres activités dépendantes de l'utilisateur. Les systèmes ANPR sont très fiables et conçus à l'aide de technologies de pointe telles que l'IA qui les rendent extrêmement précis et fonctionnels.
Ainsi, dans ce blog, nous couvrirons certains aspects cruciaux du système de reconnaissance de plaque d'immatriculation pour améliorer votre compréhension de ce système. Commençons!
Qu'est-ce que l'ANPR ?
L'ANPR ou reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation est une technologie de vision par ordinateur qui lit automatiquement les plaques d'immatriculation des véhicules sans interaction humaine en exploitant un logiciel spécialisé. ANPR utilise des images de caméra en temps réel pour capturer et identifier avec précision tout numéro de plaque d'immatriculation.
La technologie ANPR a un impact considérable sur l'industrie du transport, car l'identification des plaques d'immatriculation des véhicules peut servir à diverses fins, telles que :
- Macro-modélisation des transports
- Enquêtes OD (Origine-destination)
- Péage
- Enquêtes sur le temps de trajet moyen
- Mesure de vitesse
- Classification avancée des véhicules
La reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation est également souvent connue sous les noms donnés :
- LPR (reconnaissance de plaque d'immatriculation)
- Identification automatique du véhicule (AVI)
- Reconnaissance des plaques d'immatriculation (CPR)
- Lecteur de plaque de voiture (CPR)
- Reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR)
- Reconnaissance optique de caractères (OCR) pour les voitures
Comment fonctionne l'ANPR ?
Le fonctionnement de l'ANPR est assez simple. L'ANPR utilise un logiciel de reconnaissance optique de caractères pour détecter les plaques d'immatriculation des véhicules. Les caméras de l'appareil capturent des images des plaques d'immatriculation qui sont ensuite traitées par le logiciel.
Lors du traitement de l'image, le logiciel identifie les caractères et vérifie leur séquence pour convertir l'image de la plaque d'immatriculation en texte. Le système utilise la lumière infrarouge la nuit pour détecter le numéro du véhicule et capturer des images.
Les systèmes ANPR comprennent généralement :
- Une unité de capture d'image numérique.
- Une unité de traitement.
- Éclairage infrarouge.
- Plusieurs algorithmes pour l'analyse vidéo.
Quels sont les principaux avantages de l'ANPR ?
L'ANPR offre de nombreux avantages concrets qui en font une technologie très populaire à l'heure actuelle. Certains des avantages notables sont :
- Automatisation des tâches manuelles
- Gestion efficace de l'espace
- Une meilleure gouvernance
- expérience client améliorée
- Exécution plus rapide des processus
Outre les avantages, voici quelques cas d'utilisation à connaître sur la technologie de reconnaissance de plaque d'immatriculation :
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Gestion du stationnement
Plus de perte de temps à gérer vos tickets de stationnement et de risquer des pénalités pour des paiements de tickets inexacts car l'ANPR offre une solution intégrée pour identifier les véhicules individuels et mener une gestion efficace du stationnement.
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Infraction au code de la route
Le département d'application de la loi a le plus grand cas d'utilisation des systèmes ANPR. Ceux-ci sont utilisés pour la reconnaissance des plaques d'immatriculation des véhicules qui enfreignent le code de la route.
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Paiements au péage
Le système ANPR a facilité le travail de paiement au péage car l'appareil détecte automatiquement le numéro de votre véhicule et vous facture automatiquement le montant du péage.
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Analyse du temps de parcours
Une application utile de l'ANPR est l'analyse du temps de trajet qui enregistre et affiche votre temps de trajet lorsque vous vous déplacez de votre source à la destination.
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Sécurité du parc commercial
La technologie ANPR peut traiter et résoudre efficacement le problème du stationnement non autorisé qui entraîne souvent des tracas et des bagarres inutiles.
Comment former des modèles d'IA pour former avec précision des modèles ANRP ?
La formation d'un modèle d'IA n'est pas un jeu d'enfant. Cela nécessite beaucoup de temps, d'énergie et la mise en œuvre des bonnes décisions pour qu'il fonctionne parfaitement. La formation à l'IA commence par les données. Lors de la formation de l'IA, votre motivation pour la machine est de collecter des données, de les interpréter, d'en tirer des leçons et de les appliquer correctement au processus. Les modèles doivent d'abord être entraînés sur l'ensemble de données.
Les ensembles de données contiennent d'énormes informations que le modèle apprend à lire et à examiner. De plus, il prend des décisions sur la base des données fournies. Pour que ce système soit parfaitement conçu, il faut le travail acharné et l'intelligence de plusieurs ingénieurs.
La bonne partie de l'IA est qu'une fois que vous programmez un modèle d'IA pour apprendre et appliquer correctement son intelligence au processus, il peut former d'autres modèles assez facilement. En utilisant quelques lignes de codes et en tirant parti de modèles pré-formés, vous pouvez créer des modèles ANRP formés qui peuvent être déployés à plusieurs endroits.
En savoir plus sur le processus de reconnaissance optique de caractères (OCR) Lire ici!
Comment Shaip aide-t-il à obtenir des ensembles de données de plaques d'immatriculation de véhicules ?
La demande d'ensembles de données automobiles pour former des modèles ML augmente énormément. C'est pourquoi l'équipe expérimentée d'ingénieurs et d'experts en informatique de Shaip utilise des outils avancés d'annotation d'images/vidéos pour rationaliser l'ensemble du processus.
En s'appuyant sur des outils d'annotation avancés, les équipes rendent l'étiquetage des images de véhicules précis et fonctionnel pour tous les cas d'utilisation. Les choses capturées dans les images et les vidéos sont classées en objets image par image.
De plus, plusieurs techniques sont utilisées pour détecter avec précision la plaque d'immatriculation automatique. Certaines des techniques comprennent:
- lidar
- Boîtes englobantes
- Annotation de polygone
- Segmentation Sémantique
- Object Tracking
Au total, Shaip est l'un des principaux fournisseurs de services de formation en IA pour la formation de modèles ANPR afin de fournir des fonctions sans erreur à un prix rentable.
Vouloir en savoir davantage? Lisez notre section de données de formation sur les véhicules autonomes
Résumé
La reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation est une excellente technologie pour éliminer les efforts humains et les remplacer par un système avancé qui fournit des résultats rapides et efficaces. De plus, les cas d'utilisation de cette technologie sont nombreux, ce qui justifie sa forte demande. Donc, si vous aussi avez besoin d'une telle technologie ou souhaitez former vos modèles ANRP, contactez nos experts en IA de Shaip.
