W technologii często doświadczamy „wojen liczb”. Ta, z którą najłatwiej się utożsamić, to prawdopodobnie innowacja naszych telefonów komórkowych. Najpierw była bitwa o megapiksele, żądając coraz więcej i więcej. Jednak ostatecznie okazało się, że jest to tylko jeden z wielu czynników, które naprawdę wpływają na jakość obrazu, a producenci zaczęli skupiać się na obiektywie. Potem nadeszła bitwa o wyświetlacze: coraz większe i większe. Następnie ekrany dotykowe stały się tak duże, że nie mogliśmy ich wygodnie używać. Dziś te parametry są wyważone i można powiedzieć, że takie wojny się zakończyły – ale nie stało się to natychmiast.
Coś podobnego może się zdarzyć nawet w niszowych technologiach, takich jak kamery do rozpoznawania tablic rejestracyjnych; w ostatnich latach obserwujemy ciągły wzrost megapikseli. Pytanie brzmi, czy naprawdę przyczynia się to do wydajności ANPR… czy jest to po prostu wynik zimnej wojny producentów o rozdzielczość obrazu?"
Głównym powodem, dla którego producenci kamer ANPR zwiększają rozdzielczość, jest pokrycie pasów przez kamerę. Jak twierdzą, wyższa rozdzielczość pozwala jednej kamerze obsłużyć więcej pasów – dzięki czemu można użyć mniej kamer w tym samym projekcie. Oczywiście z punktu widzenia klienta brzmi to świetnie, ponieważ wydaje się nowoczesne i jednocześnie opłacalne. Jednak my, jako producent, widzimy również wady – dlatego postanowiliśmy rzucić trochę światła na ten temat i w końcu obalić „mit megapikseli” w ANPR.
Zapinamy pasy, zanurzamy się w świat ANPR! Jeśli będziesz słuchać uważnie, z pewnością przyda się to w Twoim następnym projekcie.
Jak rozdzielczość obrazu wpływa na wydajność ANPR
Ogólnie rzecz biorąc, wyższa rozdzielczość oznacza lepsze rozpoznawanie. To oczywiste: oprogramowanie ma więcej danych wejściowych do przetworzenia, więc może działać z większą niezawodnością. Prawdopodobnie doświadczyłeś tego samego, gdy musiałeś podjąć ważną decyzję: mając więcej informacji, możesz podejmować decyzje pewniej.
Dlaczego logika smartfona nie ma zastosowania w systemach ANPR
Gdy ludzie słyszą o rozdzielczości „5 megapikseli”, często uznają to za ograniczenie. W końcu wiele smartfonów posiada matryce 50 MP lub większe. Jednak kamery ANPR różnią się od aparatów konsumenckich: ich zadaniem nie jest robienie zachwycających zdjęć o wysokiej rozdzielczości, lecz wyraźny i wydajny odczyt tablic rejestracyjnych. Zwiększanie liczby megapikseli bez wyraźnego celu generuje jedynie trudności zamiast korzyści.
Minimalna rozdzielczość obrazu dla ANPR
W praktyce minimalna szerokość linii znaku na tablicy rejestracyjnej powinna wynosić 2 piksele – to wymóg profesjonalnego oprogramowania ANPR (takiego jak Carmen®). Poniżej tego poziomu ANPR staje się dość niepewna – czego nikt nie chce w projekcie drogowym."
Aby obliczyć, jaką rozdzielczość potrzebujemy, aby osiągnąć minimalną szerokość linii znaku 2 piksele – wykonajmy kilka obliczeń:
Fakty:
- pas o szerokości 3,5 metra (na europejskich drogach)
- szerokość linii znaku na tablicy rejestracyjnej wynosi 10 mm
Matematyka:
- aby uzyskać co najmniej 2 piksele na linię znaku, potrzebujemy 2 pikseli na każde 10 mm
- pas szeroki 3500 mm ma 350 takich sekcji po 10 mm
- więc 2 * 350 = co najmniej 700 pikseli będzie potrzebne
Ważne jest podkreślenie, że ta liczba jest czysto teoretycznym minimum, które jest odpowiednie tylko wtedy, gdy na obrazach nie ma rozmycia, zniekształceń itp. – a to nie jest scenariusz w prawdziwym życiu.
Optymalna rozdzielczość obrazu dla ANPR
W naszym 30-letnim doświadczeniu stwierdziliśmy, że rozdzielczość będzie optymalna dla ANPR, jeśli podwoimy tę liczbę. Dlatego nawet nasze kamery Vidar podstawowego poziomu mają rozdzielczość HDx (1440 x 1080 pikseli). Rejestrowanie ruchu za pomocą takich czujników skutkuje szerokością linii znaku 4 piksele na europejskich drogach i 2-3 piksele na tablicach rejestracyjnych w USA i na Bliskim Wschodzie.
Oceniając kamery ANPR, zawsze pamiętaj o matematyce. Jeśli przeczytasz, że kamera 1920 x 1080 może obsługiwać trzy pasy, pamiętaj, że to tylko 640 pikseli na pas, mniej niż absolutne minimum."
Nie chodzi tylko o megapiksele: co jeszcze ma znaczenie
Niższa liczba megapikseli w połączeniu z inteligentną optymalizacją często przewyższa możliwości matryc o wysokiej rozdzielczości. Oto co liczy się jeszcze bardziej:
- Oświetlenie podczerwone (IR) zapewniające niezawodny odczyt w nocy.
- Synchronizacja migawki z ruchem pojazdu w celu zapobiegania rozmyciu obrazu.
- Algorytmy dostosowane do specyficznych formatów lokalnych tablic.
Czynniki te zapewniają wyraźny i czytelny obraz tablic znacznie skuteczniej niż zwykłe zwiększanie rozdzielczości.
ANPR dla wielu pasów
Jeśli dotarłeś do tej części artykułu, już wiesz: im wyższa rozdzielczość kamery, tym więcej pasów może pokryć. Ale czy to takie proste? W rzeczywistości nie. Pokrywanie wielu pasów jedną kamerą wiąże się z różnymi wyzwaniami – i niektórych z nich nie da się przezwyciężyć. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się dlaczego.
Pięć typowych problemów ANPR dla wielu pasów
Załóżmy, że masz wymaganą rozdzielczość do pokrycia wielu pasów i zaczynasz używać kamerę ANPR dla trzech, a nawet czterech pasów. Chociaż brzmi to dobrze, wyniki ANPR nie będą aż tak imponujące. Nasza rekomendacja to nie przekraczać dwóch pasów. Oto pięć powodów, które to udowadniają."
Zablokowany widok
Większe pojazdy mogą blokować widoczność mniejszych, poruszających się na sąsiednim pasie, co może prowadzić do pominięcia zdarzeń.
Moc obliczeniowa
Im więcej pasów obsługujesz, tym większa moc obliczeniowa będzie potrzebna. Ryzyko pominięcia zdarzeń, opóźnień i przeciążenia sieci wzrasta wraz z liczbą pasów.
Wysoka rozdzielczość
W systemach ALPR zasada jest prosta: im wyższa rozdzielczość, tym większy plik – i tym więcej danych system musi przetworzyć. Obciąża to przepustowość, spowalnia zapis i wymaga większej mocy obliczeniowej, szczególnie w rozwiązaniach mobilnych, czasu rzeczywistego lub typu edge.
Kamery drogowe są jednak projektowane tak, aby wytrzymać ekstremalne warunki, pozostając przy tym opłacalnymi. Z tego powodu często wykorzystują procesory, które stawiają na trwałość i wydajność, a nie na czystą moc obliczeniową. Ograniczone możliwości przetwarzania oznaczają, że jeśli kamera musi pracować na zbyt dużych obrazach o wysokiej rozdzielczości, może to spowolnić działanie w czasie rzeczywistym. Ponieważ w takich warunkach można przetworzyć mniej klatek, precyzyjne wyzwalanie (triggering) staje się ważniejsze niż kiedykolwiek.
Oto zestawienie powodów, dla których nadmiar megapikseli może negatywnie wpływać na wydajność systemu ANPR:
- Zwiększona objętość danych
Wyższa rozdzielczość oznacza większe pliki obrazów, co obciąża transmisję danych, przetwarzanie i przechowywanie – to kluczowe czynniki w środowiskach o ograniczonej przepustowości lub pamięci. - Wolniejszy czas przetwarzania
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) musi analizować więcej pikseli na klatkę, co zwiększa opóźnienia i ryzyko pominięcia odczytu tablicy przy dużej prędkości pojazdu. - Marnowanie zasobów
W rozpoznawaniu tablic rejestracyjnych liczy się tylko niewielka część obrazu – sama tablica. Przetwarzanie milionów zbędnych pikseli tła marnuje cenne zasoby, nie poprawiając przy tym skuteczności rozpoznawania.
Flagowa kamera ALPR firmy Adaptive Recognition – Vidar – w elegancki sposób rozwiązuje te wyzwania.
Wykorzystuje ona matrycę 5 MP – nie z powodu ograniczeń, lecz dzięki celowemu projektowi. Dzięki specjalistycznej optyce, przetwarzaniu obrazu i dostrojeniu oprogramowania, Vidar konsekwentnie rejestruje ostre obrazy tablic nawet przy prędkościach autostradowych, zachowując szybkość przetwarzania i minimalne zużycie pamięci. Co więcej, Vidar łączy trzy potężne metody wyzwalania – Plate Finder, pętlę wirtualną oraz pierwszy w branży wbudowany wyzwalacz laserowy – aby zapewnić skuteczne wykrywanie tablic nawet w wymagających warunkach. W ANPR inteligentna inżynieria za każdym razem wygrywa z czystą liczbą pikseli.
W przeciwieństwie do konwencjonalnych konstrukcji, architektura kamery Vidar obejmuje dwa oddzielne procesory: dwurdzeniowy procesor (CPU) do operacji systemowych oraz czterordzeniowy procesor dedykowany wyłącznie zadaniom ANPR. Ten podział pracy pozwala kamerze Vidar obsługiwać obrazowanie o wysokiej rozdzielczości, gdy jest to konieczne, przy jednoczesnym zachowaniu ekonomicznej eksploatacji, standardowej w branży trwałości i bezkompromisowej dokładności rozpoznawania.
Aberracje soczewki
Nawet najlepsze obiektywy mają tzw. aberracje: istnieje różnica w jakości obrazu między środkiem a bokami obrazu. Zbliżając się do boków, obraz staje się mniej ostry, lekko wyblakły i zniekształcony, co negatywnie wpływa na wydajność ANPR.
Dowody
W wielu krajach obraz drogowy jest dopuszczalnym dowodem w sądzie tylko wtedy, gdy pokazuje jeden pojazd. Obrazy pokazujące wiele pojazdów nie są akceptowane w takich procedurach prawnych. Więc jeśli nie masz funkcji wycinania każdego pojazdu, może to być również problem.
Trzy wskazówki dla ANPR wielopasowego
Nasza rekomendacja to użycie kamery dla jednego pasa lub maksymalnie dwóch pasów – jednak jeśli Twoja kamera rejestruje wiele pasów, upewnij się, że postępujesz zgodnie z naszymi profesjonalnymi wskazówkami. Zebraliśmy trzy wskazówki, aby osiągnąć możliwie najlepszą wydajność."
- Minimalna rozdzielczość obrazu powinna wynosić co najmniej 700 pikseli na pas lub najlepiej 1440 pikseli na pas (w kamerze HDx).
- Używaj tylko instalacji nad jezdnią, zamiast pozycji bocznej. W ten sposób można zminimalizować pominięte zdarzenia (z powodu zasłoniętego widoku) i zniekształcenia.
- Wykorzystaj zsynchronizowane i skupione funkcje oświetleniowe dedykowanych kamer ANPR. Najnowsze modele, takie jak Vidar, idą jeszcze dalej. Dzięki możliwości automatycznej regulacji jasności dla parzystych i nieparzystych klatek jednocześnie, Vidar może wykonywać zdjęcia dla ANPR zarówno tablic odblaskowych i nieodblaskowych bez potrzeby dodatkowego oświetlenia.
Mamy nadzieję, że ten przewodnik okaże się przydatny. Jeśli nadal nie jesteś pewien, jak ustawić kamerę i jakie parametry są potrzebne dla najlepszej wydajności, skontaktuj się z nami – nasi eksperci chętnie dzielą się swoją wiedzą."
