التعرف التلقائي على لوحة الأرقام

التعرف التلقائي على لوحة الأرقام (ANPR) - نظرة عامة على AN

أتاح تطور التكنولوجيا ابتكار العديد من المعدات المفيدة لتسهيل الجهد البشري. أصبح التعرف التلقائي على لوحة الأرقام ، باعتباره أحد هذه التقنيات ، سائدًا في جميع أنحاء العالم.

إنها تقنية فعالة تساعد على تتبع المخالفات المرورية وإدارة مواقف وقوف السيارات والاستفادة من العديد من الأنشطة الأخرى المعتمدة على المستخدم. تتميز أنظمة ANPR بأنها موثوقة للغاية ومصممة باستخدام أحدث التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التي تجعلها دقيقة للغاية وعملية.

لذلك في هذه المدونة ، سنغطي بعض الجوانب المهمة لنظام التعرف على لوحة الترخيص لتعزيز فهمك لهذا النظام. لنبدأ!

ما هو ANPR؟

ANPR أو التعرف التلقائي على لوحة الأرقام هي تقنية رؤية الكمبيوتر التي تقرأ تلقائيًا لوحات أرقام المركبات على المركبات دون تفاعل بشري مع الاستفادة من البرامج المتخصصة. تستخدم ANPR لقطات كاميرا في الوقت الفعلي لالتقاط أي رقم لوحة ترخيص وتحديده بدقة.

تؤثر تقنية ANPR بشكل كبير على صناعة النقل حيث يمكن أن يخدم تحديد لوحة رقم السيارة أغراضًا مختلفة مثل:

  • نمذجة النقل الكلية
  • استطلاعات OD (وجهة المنشأ)
  • حصيلة
  • استطلاعات متوسط ​​وقت السفر
  • قياس السرعة
  • تصنيف المركبات المتقدم

غالبًا ما يُعرف التعرف التلقائي على لوحة الأرقام أيضًا بالأسماء المعطاة:

  • التعرف على لوحة الترخيص (LPR)
  • التعريف التلقائي للمركبة (AVI)
  • التعرف على لوحة السيارة (CPR)
  • قارئ لوحة السيارة (CPR)
  • التعرف التلقائي على لوحة الأرقام (ANPR)
  • التعرف البصري على الأحرف (OCR) للسيارات

كيف تعمل ANPR؟

عمل ANPR بسيط للغاية. يستخدم ANPR برنامج التعرف الضوئي على الأحرف لاكتشاف لوحات تسجيل المركبات. تلتقط الكاميرات الموجودة في الجهاز صورًا للوحات الأرقام التي تتم معالجتها بواسطة البرنامج.

أثناء معالجة الصورة ، يحدد البرنامج الأحرف ويتحقق من تسلسلها لتحويل صورة لوحة الأرقام إلى نص. يستخدم النظام ضوء الأشعة تحت الحمراء ليلاً لاكتشاف رقم المركبة والتقاط الصور.

تتكون أنظمة ANPR عادةً من:

  • وحدة التقاط الصور الرقمية.
  • وحدة معالجة.
  • إضاءة الأشعة تحت الحمراء.
  • عدة خوارزميات لتحليلات الفيديو.

ما هي الفوائد الرئيسية لـ ANPR؟

نظام التعرف التلقائي على لوحة الأرقام (anpr).

تقدم ANPR العديد من المزايا الواقعية التي تجعلها تقنية شائعة للغاية في الوقت الحالي. بعض المزايا الجديرة بالملاحظة هي:

  • أتمتة المهام اليدوية
  • إدارة فعالة للمساحة
  • حكم أفضل
  • تحسين تجربة العملاء
  • تنفيذ أسرع للعمليات

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

بصرف النظر عن الفوائد ، إليك بعض حالات الاستخدام للتعرف على تقنية التعرف على لوحة الترخيص:

  • إدارة مواقف السيارات

    لا مزيد من إهدار الوقت في إدارة تذاكر وقوف السيارات الخاصة بك والمخاطرة بالعقوبات لمدفوعات التذاكر غير الدقيقة حيث توفر ANPR حلاً متكاملاً لتحديد المركبات الفردية وإجراء إدارة فعالة لوقوف السيارات.

  • مخالفة مرورية

    لدى قسم إنفاذ القانون أكبر حالة استخدام لأنظمة ANPR. تستخدم هذه للتعرف على لوحة الترخيص للمركبات التي تنتهك قوانين المرور.

  • مدفوعات Tollbooth

    لقد جعل نظام ANPR عمل دفع رسوم الكابينة بدون مجهود حيث يكتشف الجهاز تلقائيًا رقم سيارتك ويقوم تلقائيًا بخصم مبلغ الرسوم.

  • تحليل وقت الرحلة

    أحد التطبيقات المفيدة لـ ANPR هو تحليل وقت الرحلة الذي يسجل ويعرض وقت رحلتك عند الانتقال من مصدرك إلى الوجهة.

  • أمن مجمع البيع بالتجزئة

    يمكن لتقنية ANPR معالجة مشكلة وقوف السيارات غير المصرح به وحلها بكفاءة والتي تؤدي غالبًا إلى متاعب ومعارك غير ضرورية.

كيف يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذج ANRP بدقة؟

بيانات التدريب للتعرف التلقائي على لوحة الأرقام (anpr). تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ليس قطعة من الكعكة. إنها تتطلب الكثير من الوقت والجهد وتنفيذ القرارات الصحيحة حتى تعمل بدون أخطاء. يبدأ تدريب الذكاء الاصطناعي بالبيانات. عند تدريب الذكاء الاصطناعي ، يكون دافعك للجهاز هو جمع البيانات وتفسيرها والتعلم منها وتطبيقها بشكل صحيح على العملية. تحتاج النماذج أولاً إلى التدريب على مجموعة البيانات.

تحتوي مجموعات البيانات على معلومات هائلة يتعلم النموذج قراءتها وفحصها. علاوة على ذلك ، فإنه يتخذ قرارات بناءً على البيانات المقدمة. لكي يتم تصميم هذا النظام بشكل مثالي ، يتطلب الأمر عملًا شاقًا وذكاءًا للعديد من المهندسين.

الجزء الجيد في الذكاء الاصطناعي هو بمجرد برمجة نموذج ذكاء اصطناعي للتعلم وتطبيق ذكاءه بشكل صحيح على العملية ، يمكنه تدريب نماذج أخرى بسهولة تامة. باستخدام بضعة أسطر من الأكواد والاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا ، يمكنك إنشاء نماذج ANRP المدربة التي يمكن نشرها في مواقع متعددة.

تعرف أيضًا على عملية التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) اقرأ هنا!

كيف يساعد Shaip مجموعات بيانات لوحة أرقام المركبات المصدر؟

يزداد الطلب على مجموعات بيانات السيارات لتدريب نماذج ML بشكل كبير. لهذا السبب يستخدم فريق Shaip ذو الخبرة من المهندسين وخبراء تكنولوجيا المعلومات أدوات متقدمة للتعليقات التوضيحية بالصور / الفيديو لتبسيط العملية برمتها.

من خلال الاستفادة من أدوات التعليقات التوضيحية المتقدمة ، تجعل الفرق تسمية صورة السيارة دقيقة وفعالة لجميع حالات الاستخدام. يتم تصنيف الأشياء التي تم التقاطها في الصور ومقاطع الفيديو إلى كائنات إطارًا تلو الآخر.

علاوة على ذلك ، يتم استخدام تقنيات متعددة لاكتشاف لوحة الترخيص الأوتوماتيكية بدقة. تتضمن بعض التقنيات ما يلي:

  • يدار
  • المربعات المحيطة
  • الشرح المضلع
  • التجزئة الدلالي
  • تتبع الكائن

بشكل عام ، يعد Shaip أحد مزودي خدمات التدريب على الذكاء الاصطناعي الرائدين لتدريب نماذج ANPR لتوفير وظائف خالية من الأخطاء بسعر فعال من حيث التكلفة.

اريد معرفة المزيد؟ اقرأ من قسم بيانات تدريب المركبات ذاتية القيادة

نبذة عامة

التعرف التلقائي على لوحة الأرقام هو تقنية رائعة للقضاء على الجهود البشرية واستبدالها بنظام متقدم يوفر نتائج سريعة وفعالة. علاوة على ذلك ، فإن عدد حالات استخدام هذه التكنولوجيا عديدة ، مما يبرر الطلب المتزايد عليها. لذلك إذا كنت أيضًا بحاجة إلى مثل هذه التكنولوجيا أو ترغب في تدريب نماذج ANRP الخاصة بك ، تواصل مع خبراء الذكاء الاصطناعي لدينا من Shaip.

شارك الاجتماعية