تحت المكبر: المشغلات البرمجية لكاميرات التعرف التلقائي على لوحات المركبات (ANPR)
المؤلف
مارتون شيبوش
مدة القراءة: ٩ دقائق
المشغلات الأجهزة لا تزال الأكثر موثوقية في التقاط الصور الجاهزة للANPR. يفضل المشغلون البرمجياتية بالتساوي بسبب طبيعتها غير التدخلية. اكتشف المزايا والعيوب لكل منها.
الموثوقية أمر بالغ الأهمية لكاميرات مراقبة المرور. قد يبدو الأمر مألوفًا، ولكن كل ما يلزم هو تفويت مركبة واحدة، ليتعرّض معدل نجاح مشروع مراقبة المرور الخاص بك على الفور للخطر بسبب فقدان الإيرادات والسمعة. إنّ مصنّعي كاميرات التعرّف التلقائي على لوحات المركبات مثل Adaptive Recognition على علم بذلك تمامًا. ولهذا يطوّرون باستمرار مشغّلات جديدة للكاميرات، بحيث تتمكّن الكاميرات، في اللحظة التي تمرّ فيها مركبة أو تظهر لوحة ترخيص، من إنشاء صور يمكن لبرمجيات التعرّف التلقائي على لوحات المركبات (ANPR) قراءتها بسهولة.
تشمل هذه الطرق خيارات مجرَّبة ومختبَرة مثل مشغّل الليزر، أو الرادار التقليدي المعروف، أو الحلقات التحريضية التقليدية. ولا تزال المشغّلات المعتمدة على الأجهزة تُعد الأكثر موثوقية، إذ إنها أقل عرضة للأعطال. ومع ذلك، لا يعني هذا عدم وجود طرق أخرى لالتقاط المركبات. فالمشغّلات البرمجية أصبحت أكثر انتشارًا في كاميرات ANPR لأسباب عديدة.
"صديق مكملي الانظمة والطريق
يكمن السبب وراء شعبية المشغلات البرمجية المتمثلة في أنها جميعًا غير متطفلة. ماذا يعني ذلك عمليًا؟ دعونا نأخذ حلقة الحث كمثال.
مثل مشغّل الليزر، تعتمد الحلقة التحريضية على الأجهزة، مما يوفّر مستوى الدقة المطلوب. كما أن التقنية نفسها بسيطة، إذ يعتمد التفعيل على التلامس الفيزيائي — أي ملامسة المركبة للمستشعرات المثبّتة تحت سطح الطريق. ومع ذلك، فإن وجودها أسفل الطريق يُعد أكبر عيوب الحلقة التحريضية. فالطريقة الوحيدة لوضع هذه المستشعرات في موقعها هي عملية شاقة للغاية؛ إذ تتطلب إغلاق المسار، وقطع الطريق — وغالبًا حتى الوصول إلى طبقاته الأساسية — ثم، بعد تثبيت المستشعرات المطلوبة، إعادة بناء الأسفلت أو الخرسانة بحيث يمكن استئناف تدفّق المرور دون انقطاع. ومهما بلغت سرعة فرق التركيب، فإن إغلاق المسارات يعني ازدحامات مرورية، وسائقين غاضبين، وفاتورة لا يرغب مشغلو الطرق في رؤيتها.
يسمح لك التشغيل البرمجي بتجنب هذا النوع من الضجة حيث أن منطقة الكشف تكون موجودة فقط في شكل افتراضي. على الرغم من أن هذه المشغلات قد لا تكون فعالة مثل نظرائها التي تعتمد على الأجهزة - بسبب عدم الاتصال الفعلي - إلا أنه بفضل التطور في تكنولوجيا البرمجيات، بعض المشغلات غير المتطفلة بالفعل على مستوى مع مشغل الليزر وحلقة الحث في كفاءة الكشف. حتى المشغلات البرمجية البسيطة قد تكون كافية في بعض الحالات، مما يمنح أصحاب مشاريع الطرق الكثير من الخيارات."
"5 أنواع من المشغلات البرمجية
كشف الخطوط
يُعد كشف الخطوط ليس فقط أساس جميع المشغّلات القائمة على البرمجيات، بل هو أيضًا الأكثر بساطة. فكل ما على مشغّلي الكاميرات فعله هو رسم خط افتراضي في واجهة المستخدم الرسومية (GUI) عبر الطريق الذي يرغبون في مراقبته. وعندما تعبر مركبة هذا الخط، يقوم المشغّل بإصدار أمر إلى كاميرا التعرّف على لوحات المركبات لالتقاط الصورة.
على الرغم من سهولة الإعداد، فإن كشف الخطوط للأسف ليس فعّالًا مثل نظرائه المتقدمة أكثر. نظرًا لأن منطقة الكشف صغيرة نسبيًا، فإن هناك فرصة لعبور السيارات بدون تشغيل الكاميرا. وهذا يشكل مشكلة خاصة إذا كانت تسير بسرعة كبيرة أو تصل إلى المنطقة جنبًا إلى جنب مع مركبة أخرى تشغل الكاميرا بجزء من الثانية قبل الأخرى. لهذه الأسباب، فإن كشف الخطوط خارج التساؤل للتشغيل على مسارات متعددة، حتى لو بدا وكأنه اختيار واضح.
كشف الحركة
مشغل برمجي آخر يعتمد على مفهوم بسيط نسبيًا هو كشف الحركة، الذي يركز على التغيرات في محيط الكائن. في الواقع، يبقى الكاميرا في وضع الاستعداد إذا لم تكتشف حركة متعلقة بالممر الذي تراقبه. في اللحظة التي يدخل فيها مركبة الإطار، تتغير المحيطات، والتي يفسرها الكاميرا كتغيير، وبالتالي، يتم تشغيلها لالتقاط الصورة المطلوبة.
على عكس كشف الخطوط، توفّر طريقة كشف الحركة نتائج أفضل، ولكن فقط في الظروف المثالية. فبمجرد أن يحجب أي عامل حسّاسات كاميرا مراقبة المرور — مثل الظلام، أو الأمطار الغزيرة، أو الضباب — يصبح الاعتماد على كشف الحركة وحده مخاطرة كبيرة. لذلك، من الأفضل دعمه أو استبداله بالكامل بطريقة تفعيل أخرى لضمان الحصول على صور جاهزة لتقنية ANPR. وإلا، ستقوم الكاميرا بحذف الصور تلقائيًا لأنها لن تُسجّل كأحداث.
تتبع الأجسام
يُعد تتبّع الأجسام أحد أفضل المشغّلات القائمة على البرمجيات، إذ لا يعتمد على منطقة افتراضية محددة مسبقًا ولا على المراقبة المستمرة للتغيّرات في محيط الكاميرا. ويُعد هذا الحل بلا شك أكثر تقدّمًا من طرق التفعيل البرمجية التي تم شرحها سابقًا. ومع ذلك، فإنه يتطلّب اهتمامًا خاصًا من مُدمجي الأنظمة عند إعداد نظام ANPR.
لتحقيق أفضل النتائج، يجب على كاميرا مراقبة المرور والبرمجيات التي تقف وراءها تحديد ما إذا كان هناك جسم في الصورة والتعرّف على هذا الجسم كمركبة، قبل إرسال الصورة الملتقطة لمزيد من المعالجة إلى محرك ANPR.
ومن الجدير بالذكر أنه حتى مع أفضل الإعدادات، لا يزال هناك خطر ألّا تكتشف الكاميرات المركبات الصغيرة مثل الدراجات النارية. ومع ذلك، يمكن للكاميرا وبرمجيات ANPR الخاصة بها تجنّب ذلك إذا قام المُثبّتون «بتعليمها» كيفية التعامل مع مثل هذه الحالات. وبمجرد إتمام ذلك، لا شيء يمنع الكاميرا والبرمجيات من التقاط الصور بشكل صحيح — فقط عندما تدخل المركبات إلى الإطار.
"الحلقة الافتراضية
تشبه الحلقة الافتراضية كيفن فلين من فيلم الخيال العلمي الكلاسيكي Tron — فهي نسخة رقمية بالكامل من حلقة الحث التقليدية المعروفة. وبذلك، تجمع بشكل مثالي بين مزايا حلقة الحث: التفعيل الفوري والدقيق، مع ميزة عدم الحاجة إلى كسر سطح الطريق. وفي الواقع، وبما أنها غير مقيّدة بمستشعرات فيزيائية، يتمتع مُدمجو الأنظمة بحرية كاملة في تحديد حجم منطقة التفعيل. ومع إعداد المنطقة بشكل صحيح، تكون الصور المتوافقة تمامًا مع ANPR مضمونة.
مثال على كيفية عمل الحلقة الافتراضية
تذكير بسيط: على الرغم من طبيعته الغير متعلقة بالتدخل، نتحدث لا يزال عن حلقة حث بلا تجسيد فعلي. لذلك، من الأفضل إعداد الحلقة الافتراضية بنفس الطريقة كما لو كانت حلقة حث فعلية. التركيز على ممر واحد ورسم رقميًا لمنطقة التشغيل بحجم كافٍ لتشغيل الكاميرا عند مرور مركبة من خلالها.
الباحث عن لوحة
تم تطوير Plate Finder بواسطة Adaptive Recognition، وهو مزيج ذكي من الكشف الافتراضي والكشف الذكي عن الأجسام. وبمجرد دخول مركبة إلى مجال رؤية كاميرا التعرّف على لوحات المركبات، تبدأ برمجيات كاميرا Vidar LPR بالبحث عن لوحة ترخيصها. وإذا تم اكتشاف لوحة مركبة، تدرك الكاميرا وجود مركبة بالفعل، ثم تقوم بالتقاط الصورة لإجراء معالجة ANPR.
يتم التقاط أي شيء يشبه لوحة ترقيم مركبة باستخدام Plate Finder
في حالة كاميرا مراقبة المرور Vidar، وهي أقوى كاميرا لدينا حتى الآن، تتم معالجة ANPR على الجهاز نفسه. وبمجرد أن يلتقط Plate Finder الصورة، تقوم الكاميرا باستخراج الرموز المرورية اللازمة منها — وبشكل أدق، أحرف لوحة الترخيص.
هل لديك أي أسئلة أو استفسارات؟ نحن هنا لدعمك في كل خطوة على الطريق، ونوفّر لك أيضًا برنامج LPR مجانيًا قابلًا للتنزيل لأغراض الاختبار.
Go beyond the claims, see the proof. Explore our reference projects and case studies for tangible evidence of how Adaptive Recognition delivers exceptional outcomes
By continuing to browse or by clicking “Accept All Cookies,” you agree to store first- and third-party cookies on your device to enhance site navigation, customer experience, analyze site usage, and assist in our marketing efforts. سياسة الخصوصية
