Show more

Read more

View product

View report

Drag

المدونة

نظام وقوف سياراتك جيد فقط بقدر ما يكون محرك ANPR لديه جودة

المؤلف

نوربرت تشيزماديا

مدة القراءة: ٨ دقائق
إذا كان لديك نظام وقوف سيارات يعتمد على تقنية التعرف التلقائي على لوحات السيارات (ANPR)، فهذا رائع. إذا لم تكن تقنية التعرف التلقائي دقيقة، فهذا أسوأ حتى من عدم وجود نظام بتقنية ANPR.

نشاهد ونستخدم المزيد والمزيد من أنظمة وقوف السيارات المساعدة بتقنية ANPR - حيث يتم تطبيق تقنية التعرف التلقائي على لوحات السيارات لتحديد السيارات الواردة والصادرة (طريقة آلية لدفع رسوم ال estacionamiento عن طريق لوحة المركبة). ونحن جميعًا نعرف المزايا العملية لتقنية التعرف التلقائي على لوحات السيارات؛ كيف تجعل وقوف السيارات آليًا، وتوفر تجربة دخول سلسة، وتتطلب أقل عمل يدويًا. إنها فوز للسائقين ومشغلي مواقف السيارات. لذا، هذا ليس سؤالًا...

ANPR software accuracy
لوحة الترخيص الحقيقية مقابل الرقم المعترف به بشكل غير صحيح على تذكرة وقوف السيارات

لكن عندما يُطبق التكنولوجيا بطريقة خاطئة، فإنه يمكن أن يكون الضرر أكبر من الفائدة. يومًا ما قام أحد مديرينا بركن سيارته في أحد مراكز التسوق في المجر. على الرغم من أن نظام وقوف السيارات كان يعمل بتقنية ANPR (ليس النظام الخاص بنا)، إلا أن البرنامج كان غير دقيق أو أن النظام لم يكن معايرًا بشكل صحيح. النتيجة: تم التعرف على لوحة سيارة المدير على أنها HLV-108 بدلاً من MLY-108 الحقيقية.

مشاكل التعرف غير الدقيق

لا يؤثر التعرف الخاطئ فقط على إدارة الدخول والخروج في نظام التحكم في دخول السيارات والخروج، بل يمكن أن يعني مشاكل في المستقبل أيضًا. على سبيل المثال، ماذا لو أراد موظفو الأمن التحقق مما إذا كانت السيارة قد مرت في المنطقة من قبل؟ ماذا لو كانوا بحاجة إلى وقت وصولها؟ أو ماذا لو كانت تلك السيارة مدرجة في قائمة غير مصرح بها لأي سبب من الأسباب، مما يمنعها من الدخول في المستقبل؟ هل يفشل النظام في قراءة اللوحة بنفس الطريقة في كل مرة - أم أنه يعترف بها كل لوحة مختلفة في كل حالة؟

ANPR-based parking system
واجهة نظام وقوف السيارات القائم على تقنية التعرف التلقائي على لوحات السيارات (ANPR).

الكثير من الأسئلة والمخاوف... لذلك، الخيار الأفضل هو أن يكون النظام مزودًا بمكون ANPR عالي الدقة. وبما أننا في تطوير هذه التكنولوجيا لأكثر من 30 عامًا، يمكننا بالتأكيد القول بأنها ليست مهمة سهلة. لذا دعونا نتناول التفاصيل ونرى كم عامل يساهم في نجاح نظام ANPR!

العوامل التي تؤثر على معدلات دقة ANPR

بغض النظر عن جودة الصورة التي تحصل عليها للمركبة، إذا لم يكن برنامج ANPR دقيقًا، مما يؤدي إلى حدوث أخطاء في التعرف أو قراءة الأحرف بشكل غير صحيح. كما يمكن أن يكون لديك أفضل محرك ANPR، ولكن إذا كانت الصورة غير واضحة أو مشوشة للغاية، فلن يؤدي ذلك إلى التعرف الصحيح على لوحة الترخيص.

ANPR software for parking system
إذا لم يكن نظام ANPR دقيقًا في نظام وقوف السيارات، فقد يسبب مشاكل حاسمة.

واحدة من الأمور المؤكدة: أداء ANPR يبدأ من التصوير ... وينتهي في محرك ANPR نفسه. دعونا نرى تلك العوامل التي تسهم في التعرف الناجح.

  • جودة صورة الإدخال: يجب أن تظهر الصورة المركبة ولوحة الترخيص الخاصة بها بطريقة قابلة للقراءة للعين البشرية. يجب ألا تكون لوحة الترخيص صغيرة جدًا أو ضبابية للغاية، ويجب ألا تكون اللوحة الفعلية متسخة أو متضررة للغاية. يمكن لوحدات برمجيات ANPR المعدلة بدقة التعامل مع جزء من هذه المشكلات، ولكن من الأفضل تصفية هذه المشكلات مسبقًا.
  • تثبيت الكاميرا: يجب تعيين الكاميرا التي تلتقط المركبة في موضع يخلق رؤية خالية من التشويه للوحة. كلما كان التشوه في الصورة أقل، كلما كان الANPR أسهل.
  • الإضاءة: الصور المظلمة جدًا أو الصور ذات الفارق الضئيل في التباين بين اللوحة وأحرفها قد تجعل مهمة برامج ANPR صعبة. ولهذا السبب، تحتوي كاميرات التعرف على اللوحات المناسبة مثل Vidar على إضاءة تحت الحمراء مدمجة — مما يساعد على التصوير في النهار والليل على حد سواء.
  • محرك التعرف على ANPR: عند تقييم منتج برمجيات ANPR، لا يتعلق الأمر فقط بمعدل الدقة. اعتبر سرعة التعرف، والتغطية الجغرافية، والمرونة في كيفية تعامل المحرك مع الأنواع الخاصة، وأكثر من ذلك.

ما الذي يجب الانتباه إليه؟

إذاً، ما الذي حدث خطأ في نظام المثال؟ إنه سؤال معقد وقد يكون نتيجة لعامل واحد أو أكثر من العوامل المذكورة أعلاه. ربما لم تقدم الكاميرا الإدخال المناسب للبرنامج. أو ربما لم يكن لدى البرنامج ببساطة أفضل خوارزمية OCR. ربما كان الظلام كثيرًا ولم يكن لدى النظام الإضاءة المطلوبة. أو ربما أسباب أخرى حتى.

عند تصميم نظام وقوف السيارات، يجب عليك تقليل إمكانية وقوع الأخطاء، من كل جانب. تعامل مع التصوير، والإضاءة، والبرنامج - جميع المكونات التي ستحدد النتيجة النهائية.

لنقدم مثالاً جيدًا، دعنا نعرض لك بعض المشاريع التي نفتخر بها - أنظمة ANPR في جميع أنحاء العالم، مثل في مطار فيلنيوس، في هذا النظام الفنلندي المتطور لغسيل السيارات، على الطرق السريعة الكولومبية، أو في هذه الفنادق الخمس نجوم في دبي.

طرق استخدام ANPR في نظام وقوف السيارات الخاص بك

عد إلى الفكرة الأصلية - يمكن أن يأخذ ANPR نظام وقوف السيارات الخاص بك إلى المستوى التالي إذا كان يعمل بشكل صحيح. لهذا من المنطق استخدامه، ولكن كيف يمكن ذلك - قد تتساءل. هنا، نشرح بعض السيناريوهات - الطرق لبدء استخدام ANPR:

  • احصل على نظام جاهز للتحكم في الوصول للمركبات مع ANPR: إذا كنت تعمل في مشروع جديد، وتبحث عن نظام كامل، ولا ترغب في دمج المكونات، فاختر منتجًا للمستخدم النهائي. هذه الأنظمة عادة ما تتضمن برمجيات إدارة وصول السيارات، ووظيفة ANPR، وفتح الحواجز تلقائيًا، وإدارة المستخدمين، وأكثر من ذلك - جاهزة لاستخدامك.
  • أضف ANPR إلى نظام تحكم في الوصول قائم if your project already has an access control system but lacks the ANPR function, you can add it as an extra feature. You can do this in the following ways:
    • Add ANPR software function: if there is already a camera that checks the entry/exit movements, you will need to integrate an ANPR function to extract the data from the images. You can find such SDKs and algorithms on the market – even free ones. You can also start using cloud-based ANPR SaaS (software-as-a-service) which may come in handy if you do not have the resources, budget, or time for integration and need an instant solution. (For that, let us draw your attention to our brand new ANPR cloud service; you can start a free trial up to 200 transactions here.)
    • Add an integrated, smart camera: if you do not wish to connect the camera with software and fine-tune the image transfer, you can also get such ANPR-based traffic monitoring cameras that have onboard intelligence with a built-in ANPR function. This type of camera will provide ready-to-use results to your system.
license plate recognition for access control
هناك طرق متعددة لإضافة ANPR إلى نظام التحكم في الوصول الخاص بك.

إذا أعجبك هذا المقال، اطّلع على قسم المدونة المخصص لدينا لمحتوى مشابه.

جميع المنتجات المذكورة متاحة للشراء. إذا كانت لديك أي أسئلة، تواصل مع خبرائنا:


Adaptive Recognition horizontal logo 2024
OUR REFERENCES

Go beyond the claims, see the proof.
Explore our reference projects and
case studies for tangible evidence of
how Adaptive Recognition delivers
exceptional outcomes

OUR RESOURCES

By those who see challenges as opportunities and rewrite the definition of impossible every day

SUPPORT

Case studies
Follow Adaptive Recognition