기술의 진화는 인간의 노력을 쉽게 하기 위해 많은 유용한 장비의 혁신을 가능하게 했습니다. 이러한 기술 중 하나인 자동 번호판 인식은 전 세계적으로 보편화되고 있습니다.
교통 위반을 추적하고, 주차 상황을 관리하고, 기타 여러 사용자 종속 활동에 도움이 되는 효율적인 기술입니다. ANPR 시스템은 매우 정확하고 기능적으로 만드는 AI와 같은 최첨단 기술을 사용하여 매우 안정적이며 설계되었습니다.
따라서 이 블로그에서는 이 시스템에 대한 이해를 돕기 위해 번호판 인식 시스템의 몇 가지 중요한 측면을 다룰 것입니다. 시작합시다!
ANPR이란 무엇입니까?
ANPR 또는 자동 번호판 인식은 특수 소프트웨어를 활용하여 사람의 개입 없이 차량의 번호판을 자동으로 읽는 컴퓨터 비전 기술입니다. ANPR은 실시간 카메라 영상을 사용하여 모든 번호판 번호를 캡처하고 정확하게 식별합니다.
ANPR 기술은 차량 번호판 식별이 다음과 같은 다양한 용도로 사용될 수 있기 때문에 운송 산업에 막대한 영향을 미치고 있습니다.
- 전송 매크로 모델링
- OD 설문조사(출발지-목적지)
- 톨링
- 평균 이동 시간 설문조사
- 속도 측정
- 고급 차량 분류
자동 번호판 인식은 다음과 같은 이름으로도 알려져 있습니다.
- LPR(번호판 인식)
- 자동 차량 식별(AVI)
- 자동차 번호판 인식(CPR)
- 자동차 번호판 판독기(CPR)
- 자동 번호판 인식(ANPR)
- 자동차용 광학 문자 인식(OCR)
ANPR은 어떻게 작동합니까?
ANPR의 작동은 매우 간단합니다. ANPR은 광학 문자 인식 소프트웨어를 사용하여 차량 등록 번호판을 감지합니다. 장치의 카메라는 소프트웨어에 의해 추가로 처리되는 번호판의 이미지를 캡처합니다.
이미지 처리 중에 소프트웨어는 문자를 식별하고 순서를 확인하여 번호판 이미지를 텍스트로 변환합니다. 이 시스템은 야간에 적외선을 사용하여 차량 번호를 감지하고 이미지를 캡처합니다.
ANPR 시스템은 일반적으로 다음으로 구성됩니다.
- 디지털 이미지 캡처 장치입니다.
- 처리 장치입니다.
- 적외선 조명.
- 비디오 분석을 위한 여러 알고리즘.
ANPR의 주요 이점은 무엇입니까?
ANPR은 현재 매우 인기 있는 기술로 만드는 많은 실제 이점을 제공합니다. 주목할만한 장점은 다음과 같습니다.
- 수동 작업 자동화
- 효과적인 공간 관리
- 더 나은 거버넌스
- 개선 된 고객 경험
- 더 빠른 프로세스 실행
이점 외에도 다음은 번호판 인식 기술에 대해 알아야 할 몇 가지 사용 사례입니다.
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주차 관리
ANPR이 개별 차량을 식별하고 효율적인 주차 관리를 수행하는 통합 솔루션을 제공하므로 더 이상 주차 티켓을 관리하는 데 시간을 낭비하고 부정확한 티켓 지불로 인한 벌금을 낼 위험이 없습니다.
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교통 위반
법 집행 부서는 ANPR 시스템의 가장 큰 사용 사례를 가지고 있습니다. 교통법규 위반 차량의 번호판 인식에 사용됩니다.
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요금소 지불
ANPR 시스템은 장치가 자동으로 차량 번호를 감지하고 통행료를 자동으로 청구하므로 톨부스 결제 작업을 수월하게 만듭니다.
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여행 시간 분석
ANPR의 유용한 응용 프로그램은 출발지에서 목적지로 이동할 때 이동 시간을 기록하고 표시하는 이동 시간 분석입니다.
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소매 공원 보안
ANPR 기술은 종종 불필요한 번거로움과 싸움으로 이어지는 무단 주차 문제를 해결하고 효율적으로 해결할 수 있습니다.
ANRP 모델을 정확하게 훈련시키기 위해 AI 모델을 어떻게 훈련시킬 수 있습니까?
AI 모델 훈련은 케이크 조각이 아닙니다. 완벽하게 작동하려면 광범위한 시간, 에너지 및 올바른 결정의 구현이 필요합니다. AI 교육은 데이터에서 시작됩니다. AI를 훈련할 때 기계의 동기는 데이터를 수집하고, 해석하고, 학습하고, 프로세스에 올바르게 적용하는 것입니다. 모델은 먼저 데이터 세트에 대해 학습해야 합니다.
데이터 세트에는 모델이 읽고 검사하는 방법을 배우는 방대한 정보가 포함되어 있습니다. 또한 제공된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내립니다. 이 시스템이 완벽하게 설계되려면 여러 엔지니어의 노력과 지능이 필요합니다.
AI의 좋은 점은 AI 모델을 프로그래밍하여 학습하고 해당 지능을 프로세스에 올바르게 적용하면 다른 모델을 매우 쉽게 추가로 훈련할 수 있다는 것입니다. 몇 줄의 코드를 사용하고 사전 훈련된 모델을 활용하여 여러 위치에 배포할 수 있는 훈련된 ANRP 모델을 구축할 수 있습니다.
또한 광학 문자 인식(OCR) 프로세스에 대해 알아보십시오. 여기를 읽으십시오!
Shaip이 차량 번호판 데이터 세트를 어떻게 지원합니까?
ML 모델을 훈련하기 위한 자동차 데이터 세트에 대한 수요가 엄청나게 급증하고 있습니다. 이것이 Shaip의 숙련된 엔지니어 팀과 IT 전문가가 고급 이미지/비디오 주석 도구를 사용하여 전체 프로세스를 간소화하는 이유입니다.
팀은 고급 주석 도구를 활용하여 모든 사용 사례에 대해 정확하고 기능적인 차량 이미지 라벨링을 만듭니다. 이미지와 비디오에 포착된 것들은 프레임별로 오브제들로 분류된다.
또한 자동 번호판을 정확하게 감지하기 위해 여러 기술이 사용됩니다. 일부 기술은 다음과 같습니다.
- 라이더
- 경계 상자
- 다각형 주석
- 시맨틱 분할
- 객체 추적
전체적으로 Shaip은 비용 효율적인 가격에 오류 없는 기능을 제공하기 위해 ANPR 모델을 교육하는 선도적인 AI 교육 서비스 제공업체 중 하나입니다.
더 알고 싶으십니까? 자율 주행 차량 교육 데이터 섹션에서 읽기
요약
자동 번호판 인식은 인간의 노력을 없애고 빠르고 효과적인 결과를 제공하는 고급 시스템으로 대체하는 훌륭한 기술입니다. 또한, 이 기술의 사용 사례의 수는 급증하는 수요를 정당화합니다. 따라서 귀하도 그러한 기술이 필요하거나 ANRP 모델을 교육하려는 경우 Shaip의 AI 전문가에게 문의하세요.
