A kihívás
A Nauset Beach az Egyesült Államok keleti partvidékének egyik legikonikusabb strandja. A Cape Codon található, egy félszigeten, amely 65 mérföldre nyúlik be az Atlanti-óceánba; a Nauset Beach kedvelt úti cél, ahová a világ minden tájáról érkeznek az emberek, hogy a nyári szezonban nyaraljanak és a családdal pihenjenek.
A strandot Orleans városa a szövetségi kormánnyal együttműködésben kezeli. Ahogy az Atlanti-óceán eróziója több száz parkolóhelyet elnyelt, Orleans városa nehézségekbe ütközött a Nauset Beachre érkező strandolók tömegének kiszolgálásában. A város elindította a „Beat Back Retreat” programot, egy tervet, amelynek keretében engednek a közeledő Atlanti-óceánnak, és a szükséges infrastruktúrát nyugat felé helyezik át, egy további és nagyobb parkolóval.
Több mint 50 éven át minden strandforgalom a Beach Roadon haladt le egy kezelő bódéjáig. Ezután minden autó napi parkolásért fizetett, vagy a jármű szezonális matricáját mutatta fel vizuális ellenőrzésre. Sajnos egy forgalmas strandreggelen akár több száz autó is feltorlódhatott a Beach Road mentén. Gyakran az autók egy órát is álltak a sorban. A „Beat Back” lehetőséget jelentett nemcsak arra, hogy visszaszerezzék az Anyatermészet által több száz parkolóhely megsemmisítése miatt elveszett bevételeket, hanem arra is, hogy mindenki számára egyszerűsítsék a strandparkolóba való behajtást.
Orleans városa a Bonsai Logic-kal konzultált a projekt elindításához. A legfontosabb prioritás az volt, hogy a napi forgalom gyorsan átjusson. A forgalmi torlódás történelmileg nemcsak ügyfélszolgálati problémákat okozott, hanem ami még fontosabb, biztonsági problémákat is a parkolóba érkező és onnan távozó mentőszemélyzet számára. A biztonsági reagálási idő kiemelt szempont, amikor több ezer ember számára biztosítanak biztonságos strandkörnyezetet.
A megoldás
A Bonsai Logic azt javasolta, hogy a befelé irányuló forgalmat az egy belépősávról négy sávra bővítsék – kettőt parkolóautomatákkal a napi fizetések megkönnyítésére, és két sávot rendszámfelismeréssel a meglévő engedélyesek számára. Ez lehetővé tenné, hogy bárki, aki szezonális engedéllyel rendelkezik, akár megállás nélkül is áthaladhasson bármelyik LPR sávon, a napi parkolásért fizetők pedig könnyedén használhatják a két TownHall247 automata egyikét bankkártyával és NFC-s fizetésekkel, például Apple Pay-jel és Google Pay-jel.
Sávonként két kamerát telepítettek, egyet az első és egyet a hátsó rendszámhoz. A Bonsai Logic PlateTracker rendszere logisztikailag összefogja a kamerákat, dinamikus adatbázissal működik, és asztali alkalmazáson keresztül beléptetésvezérlési funkciót biztosít.
A Bonsai Logic az Adaptive Recognition Vidar LPR kameráját választotta, mivel képes biztosítani a megoldás kezeléséhez szükséges pontosságot és sebességet. Bár más hardveres megoldásokat is megvizsgáltak, azok vagy elmaradtak a valós tesztekben, vagy hiányzott belőlük a kulcsfontosságú funkcionalitás, és magasabb költségen voltak elérhetők. Ezért a helyszínen a Vidar kamerák különböző modelljeit telepítették, beleértve a mobil, járműre szerelt ellenőrző egységeket is.
A kormányzati környezetek szigorú és merev elvárásokat támasztanak a minőség és a következetesség terén. Az Adaptive Recognition Vidar kamerái rugalmasságot kínálnak a trigger bemenetek, a megvilágítás és az expozíció, az infravörös minőség, a fedélzeti logika és még sok más tekintetében. A motor minősége és az általános LPR-dekódolás olyan értéket képvisel, amely lehetővé teszi a Bonsai Logic számára, hogy gyorsan és könnyen növekedjen ügyfelei költségvetésén belül.
Az OCR minősége kiváló, rendkívül alacsony hibaaránnyal, amely felülmúlja az ügyfelek elvárásait. Az indukciós hurkok által triggerelt Vidar kamerákkal a Bonsai Logic TownHall247 szoftvere 99.99% rögzítési arányt és 95.5% feletti sikeres felismerési arányt tud biztosítani.
Az LPR megoldás kínálata a hagyományos, matricás megoldással szemben a Town of Orleans számára valós létesítménybelépési adatokat is biztosít, így megalapozottabb szempontok alapján hozhatnak szakpolitikai döntéseket.
A Town of Orleans többé nem fog reggeli dugókkal küzdeni, és nem lesz gond a forgalom, illetve a csúcsidőszakok azonosítása sem, a Bonsai Logicnak és az Adaptive Recognitionnek köszönhetően.
Használt Adaptive Recognition megoldások
A rendkívül fejlett Vidar Smart LPR kamera úgy lett tervezve, hogy különböző időjárási és fényviszonyok mellett is képes legyen a rendszámtáblák olvasására és felismerésére. A két beépített, 4 magos CPU-nak köszönhetően a Vidar kivételes számítási teljesítménnyel rendelkezik: egyszerre képes videóstreamelésre, LPR-re, MMR-re és adatstreamelésre.
A Vidar az LPR-rel kapcsolatos feladatokat helyben végzi a Carmen® rendszámfelismerő szoftvermotorral, és továbbítja a rendszáminformációkat, valamint opcionálisan a jármű márka-, modell- és színadatait a videómenedzsment rendszerek felé.
A kamera nagy teljesítményű szenzorainak köszönhetően akár két sávot is lefedhet. Emellett automatikusan beállítja a zoom- és fókuszbeállításait a tökéletes képalkotás és a hibátlan ANPR eredmények érdekében.
A kettős optikából álló rendszer lehetővé teszi, hogy a kamera egyszerre készítsen rendszámtáblára fókuszált és áttekintő képeket a járművekről, továbbá beépített lézeres triggerrel is rendelkezik, amely pontosan a megfelelő pillanatban indítja el a kép rögzítését.
Tudjon meg többet LPR kameráinkról és szoftverünkről
Ha egy, a Nauset Beach automatikus rendszámfelismerő rendszeréhez hasonló megoldás bevezetésén gondolkodik, jó helyen jár.
Az Adaptive Recognition szakértői csapata örömmel válaszol kérdéseire, és segít kideríteni, hogy a Carmen® LPR/ANPR szoftvercsalád egyik tagja vagy egy Adaptive Recognition LPR/ANPR kamera, megfelelő választás lehet-e az Ön projektjéhez.
A Vidar LPR/ANPR kamera bármely menet közbeni mérlegelési (weigh-in-motion) rendszer nagy teljesítményű komponense. Sokoldalúságának és fejlett funkcióinak köszönhetően azonban számos más felhasználási területen is alkalmazható, a konténerkód-felismeréstől a sebességellenőrzésig. Ha többet szeretne megtudni a Vidar kameráról, látogasson el a dedikált termékoldalára.
