Высокоточная автоматическая система всеракурсного распознавания автомобильных номеров

Тематика Мосгортех-2016: «Мобильность населения и транспортная инфраструктура»

Социальная активность: 30

Команда + Вступить в команду

Описание

Распознавание номеров — одна из ключевых технологий, использующихся в решениях для городской инфраструктуры. Имеющиеся в настоящее время на рынке продукты обеспечивают качество распознавания в реальных условиях на уровне 92-96%. Если для задач сбора статистики (например, для построения транспортных потоков путем отслеживания отдельных автомобилей) погрешность в 4-8% является вполне допустимой, то для автоматической фиксации нарушений ПДД она приводит либо к значительному количеству незафиксированных нарушений, либо к увеличению работы инспекторов по отсеву неправильно найденных номеров. Таким образом, автоматическая фиксация нарушений ПДД требует повышенной точности распознавания номера.

Также недостатком существующих систем является ограниченный диапазон допустимых ракурсов наблюдения, из-за чего, несмотря на наличие в городе значительного количества уже установленных камер, в поле зрения которых попадают и номерные знаки, их дополнительное использование для идентификации транспортных средств далеко не всегда оказывается невозможным из-за неподходящего ракурса. Это приводит к дополнительным затратам на установку дублирующих комплектов видеокамер специально для распознавания номеров.

Коллективом сотрудников дочернего предприятия ИППИ РАН "Визиллект сервис" на основе собственных научных результатов в области технического зрения была разработана система распознавания номерных знаков нового поколения, преодолевающая указанные недостатки. Система обеспечивает точность распознавания 99,3%, т.е. дает в 5-10 раз меньше ошибок на том же тестовом наборе данных, чем другие системы, не требует настройки и обеспечивает возможность распознавания номеров с произвольного ракурса на любом расстоянии от камеры, при котором номер еще остается различимым человеком. При этом система устойчива к загрязнению номеров и низкому качеству видеопотока.

Используемые в предлагаемой системе технологии оптимизации обеспечивают высокую производительность для различных платформ, позволяя в короткое время адаптировать ее для работы на мобильных телефонах и планшетах.

Внедрение созданного решения в городскую транспортную инфраструктуру и инфраструктуру безопасности позволит:

  1. За счет более высокого качества распознавания снизить издержки на проверку правильности определения номера и увеличить количество идентифицированных автомобилей при фиксации нарушений.
  2. Уменьшить затраты на установку новых видеокамер путем использования существующей инфраструктуры видеонаблюдения.
  3. Улучшить эксплуатационные характеристики мобильных приложений (например, "Помощник Москвы"), использующих распознавание номеров (точность, допустимые ракурсы).

Комментарии

Иван Поединцев

Насколько я понял, грядет смена формата и дизайна автомобильных номеров.
Насколько быстро ваша система может быть адаптирована к новым номерам? Или это займет длительное время?

Андрей Большаков

Иван, добрый день, спасибо за вопрос!
Мы знаем об этих изменениях и вариантах конфигурации новых номерных знаков, и как только будет объявлен официальный шаблон, мы добавим его в систему. По опыту, добавление шаблонов новой страны занимает около двух недель.

Ответить +2 7 декабря 2016 в 11:58
Vladimir Turchinsky

"Имеющиеся в настоящее время на рынке продукты обеспечивают качество распознавания в реальных условиях на уровне 92-96%"
"Система обеспечивает точность распознавания 99,3%, т.е. дает в 5-10 раз меньше ошибок на том же тестовом наборе данных, чем другие системы". Откуда в 5-10 раз меньше ошибок, математически не сходится, ошибок меньше на 3-7%, это менее чем на 0,1 раз меньше ошибок...

Андрей Большаков

Владимир, здравствуйте! Спасибо за интерес к нашему проекту.
В своем описании мы говорим об изменении количества ошибок, а не изменении процента.
Давайте представим, что у нас было 1000 проездов, система с качеством 99,3% сделает всего 1000 * (1 - 0,993) = 7 ошибок. Система с качеством 92% сделает 80 ошибок, что более чем в 10 раз больше.

Ответить +6 8 декабря 2016 в 15:31
Василий Сташко

Здравствуйте Андрей! Очень важный и нужный проект, в этом нет никаких сомнений. Вместе с тем, хотелось бы уточнения, каким образом внедрение разработки отразится на мобильности населения и транспортной инфраструктуре.
Спасибо.

Ответить 0 27 сентября в 13:57
Андрей Карпов

Андрей ваша система работает без интернета? Или ей нужен интернет?

Ответить 0 2 октября в 00:57
Гапотченко Леонид

Расскажите о технических или точнее, математических, моментах распознавания, то бишь обработки изображения!

Ответить 0 5 октября в 13:46
Гапотченко Леонид

Добрый день! Очень интересный проект. Поясните, за счет чего обеспечивается надежное распознавание при расширенном диапазоне ракурсов наблюдения.
Спасибо.

Ответить 0 6 октября в 23:46

Добавление комментария