テクノロジーの進化により、人間の労力を軽減するための多くの便利な機器の革新が可能になりました。 そのような技術の XNUMX つである自動ナンバー プレート認識は、世界中で普及しつつあります。
これは、交通違反の追跡、駐車状況の管理、およびその他のユーザーに依存する複数の活動に役立つ効率的なテクノロジーです。 ANPRシステムは信頼性が高く、AIなどの最先端技術を使用して設計されているため、非常に正確で機能的です。
そのため、このブログでは、ナンバー プレート認識システムのいくつかの重要な側面について説明し、このシステムの理解を深めます。 始めましょう！
ANPRとは何ですか？
ANPR (Automatic Number Plate Recognition) は、専用のソフトウェアを利用して、人間の介入なしに車両のナンバー プレートを自動的に読み取るコンピューター ビジョン テクノロジです。 ANPR は、リアルタイムのカメラ映像を使用して、ナンバー プレート番号をキャプチャし、正確に識別します。
ANPR 技術は、車両ナンバー プレートの識別が次のようなさまざまな目的に役立つため、輸送業界に大きな影響を与えています。
- トランスポート マクロ モデリング
- OD調査（発着）
- 料金徴収
- 平均旅行時間調査
- 速度測定
- 高度な車両分類
自動ナンバー プレート認識は、多くの場合、以下の名前でも知られています。
- LPR（ナンバープレート認識）
- 自動車両識別 (AVI)
- カープレート認識（CPR）
- カープレートリーダー（CPR）
- 自動ナンバープレート認識（ANPR）
- 自動車の光学式文字認識 (OCR)
ANPR はどのように機能しますか?
ANPR の仕組みは非常に単純です。 ANPR は、光学式文字認識ソフトウェアを使用して、車両のナンバー プレートを検出します。 デバイスのカメラは、ソフトウェアによってさらに処理されるナンバー プレートの画像をキャプチャします。
画像処理中に、ソフトウェアは文字を識別し、その順序を検証して、ナンバー プレートの画像をテキストに変換します。 このシステムは、夜間に赤外線を使用して車両の番号を検出し、画像をキャプチャします。
ANPR システムは通常、次のもので構成されます。
- デジタル画像キャプチャユニット。
- 処理ユニット。
- 赤外線照明。
- ビデオ分析のためのいくつかのアルゴリズム。
ANPR の主な利点は何ですか?
ANPR は現実世界で多くの利点を提供するため、現在非常に人気のある技術となっています。 注目すべき利点のいくつかは次のとおりです。
- 手作業の自動化
- 効果的なスペース管理
- より良いガバナンス
- 改善された顧客体験
- プロセスの高速実行
利点とは別に、ナンバー プレート認識テクノロジについて知っておくべきいくつかの使用例を次に示します。
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駐車場管理
ANPR は個々の車両を識別し、効率的な駐車管理を行うための統合ソリューションを提供するため、駐車違反切符の管理に時間を浪費したり、不正確な切符の支払いによる罰金のリスクを冒したりする必要はもうありません。
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交通違反
法執行部門は、ANPR システムの最大の使用例を持っています。 これらは、道路交通法に違反している車両のナンバー プレート認識に使用されます。
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料金所での支払い
ANPRシステムは、デバイスが自動的に車両の番号を検出し、通行料金を自動的に請求するため、料金所の支払い作業を楽にしました。
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所要時間分析
ANPR の便利なアプリケーションは、出発地から目的地までの移動時間を記録して表示する移動時間分析です。
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リテール パーク セキュリティ
ANPR テクノロジーは、無許可の駐車の問題に対処し、効率的に解決することができます。この問題は、不必要な面倒や喧嘩につながることがよくあります。
ANRP モデルを正確にトレーニングするために AI モデルをトレーニングするにはどうすればよいですか?
AI モデルのトレーニングは簡単なことではありません。 それが完璧に機能するためには、膨大な時間、エネルギー、および適切な決定の実施が必要です。 AI トレーニングはデータから始まります。 AI をトレーニングするとき、マシンの目的は、データを収集して解釈し、そこから学習して、プロセスに正しく適用することです。 モデルは最初にデータセットでトレーニングする必要があります。
データセットには、モデルが読み取って調べることを学習する膨大な情報が含まれています。 さらに、提供されたデータに基づいて決定を下します。 このシステムを完璧に設計するには、数人のエンジニアの努力と知性が必要です。
AI の良い点は、AI モデルをプログラムして学習し、そのインテリジェンスをプロセスに正しく適用すると、他のモデルを非常に簡単にトレーニングできることです。 数行のコードを使用し、事前トレーニング済みのモデルを活用することで、複数の場所にデプロイできるトレーニング済みの ANRP モデルを構築できます。
また、光学式文字認識 (OCR) のプロセスについても学びます。 ここを読んでください！
Shaip は車両ナンバー プレート データセットのソースにどのように役立ちますか?
ML モデルをトレーニングするための自動車データセットの需要は、非常に急増しています。 そのため、Shaip の経験豊富なエンジニアと IT 専門家のチームは、高度な画像/ビデオ注釈ツールを使用してプロセス全体を合理化しています。
高度な注釈ツールを活用することで、チームは車両画像のラベル付けをすべてのユースケースで正確かつ機能的にします。 画像や動画で捉えられたものは、フレームごとにオブジェクトに分類されます。
さらに、自動ナンバープレートを正確に検出するために複数の技術が使用されています。 テクニックには次のようなものがあります。
- ライダー
- バウンディングボックス
- ポリゴンアノテーション
- セマンティックセグメンテーション
- オブジェクトトラッキング
全体として、Shaip は、ANPR モデルをトレーニングしてエラーのない機能を費用対効果の高い価格で提供するための主要な AI トレーニング サービス プロバイダーの XNUMX つです。
もっと知りたい？ 自動運転車のトレーニング データ セクションを読む
まとめ
自動ナンバープレート認識は、人間の努力を排除し、迅速かつ効果的な結果を提供する高度なシステムに置き換える優れたテクノロジーです。 さらに、このテクノロジーの使用例は数多くあり、急増する需要を正当化しています。 したがって、あなたもそのような技術が必要な場合、または ANRP モデルをトレーニングしたい場合は、 Shaip の AI エキスパートにお問い合わせください。
