Модуль «Распознавание автомобильных номеров» доступен для PRO лицензии в Xeoma. Система включает в себя алгоритмы действий, которые позволяют нам распознать номер приближающегося автомобиля путем анализа видео с камер.
Собственный модуль, который поддерживает большое количество стран, позволяет создавать списки номеров, генерировать события, на основе которых можно открывать шлагбаум, включать свет и т.д. Работает на обычных 32 и 64-битных системах, в том числе даже на ARM-архитектуре.
Собственные алгоритмы обеспечат распознавание автомобильных номеров в дневные и ночные часы в широком диапазоне погодных условий и настройку необходимых реакций системы на распознавание. Качество распознавания — свыше 98% (при выполнении тех. рекомендаций). Распознавание в том числе по отдельным кадрам без использования видео.
Формирование базы данных с сохранением информации о дате и времени обнаружения автомобиля. Одновременная поддержка нескольких контрольных списков государственных регистрационных знаков. Есть возможность синхронного сохранения и просмотра видео с нескольких камер.
Номер автомобиля не распознается. Смазанное изображение
Схемы работы: Захват, распознавание и сохранение номеров транспортных средств в базу с верификацией или без.
Сравнение захваченных номеров с существующей базой номеров в онлайн-режиме с целью выявления совпадений.
Поиск номеров в архиве по имеющемуся номеру авто.
Верификация номера — сравнение захваченного номера на видеоизображении с заданным эталонным номером.
Зачем нам нужна система распознавания автомобильных номеров?
С помощью системы распознавания автомобильных номеров вы с легкостью автоматизируете въезд на территорию любого предприятия. Вам больше не нужно выписывать пропуска для клиентов и следить, не потерял ли кто из сотрудников свой пропуск. Пропуском является государственный номер вашего автомобиля.
Такая система контроля доступа позволит вам контролировать количество транспортных средств на территории. Контроль въезжающих и выезжающих автомобилей усилит безопасность. В базу данных будут внесены номера из «белого» и «черного» списков, что позволит вам быстро определить нарушителя.
Такая система, внедренная на территории предприятия, обеспечит контроль за перемещением персонала и транспорта по его территории. Ни один автомобиль не сможет проникнуть на служебную территорию, а также выехать без сопроводительных документов. Система распознавания автомобильных номеров может быть внедрена на АЗС, станциях технического обслуживания, а также для мониторинга дорожно-транспортной обстановки.
Как работает распознавание автомобильных номеров в Xeoma?
Вы просто добавляете модуль «Распознавание автомобильных номеров» в цепочку, как показано на рисунке ниже:
В настройках модуля укажите зону детектирования. Вы можете указать недетектируемые зоны, например, обочина или тротуар. Если вы не зададите зоны поиска, то Xeoma будет анализировать полный кадр.
РАСПОЗНАВАНИЕ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ С ПОМОЩЬЮ PYTHON | КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ | PYTESSERACT, OPENCV
В настройках модуля «Распознавание автомобильных номеров» вы можете задать необходимые настройки, например,
Тип срабатывания:
— пропускать при появлении номера из белого списка (в архив будут писаться только отрезки с номерами из белого списка);
— пропускать при появлении номера не из белого списка (в архив будут писаться только отрезки с номерами не из белого списка (те, что в белом списке – будут игнорироваться));
— пропускать при появлении любого номера (в архив будут писаться отрезки с любым номером);
— пропускать при отсутствии любого номера (в архив будут писаться только отрезки, в которых нет номеров);
— пропускать всегда (писаться будет всё);
— пропускать по сигналу от внешней утилиты/URL (при поступлении http-запроса (поле “Путь/URL к внешнему модулю”) отрезок будет писаться в архив).
«Порог чувствительности»: данный параметр работает по аналогии с «Детектором движения». Если стоит галочка «Детектировать только изменяющиеся области», то данный параметр будет работать так же, как чувствительность у «Детектора движения». Нулевой порог чувствительности означает, что система будет очень восприимчива к движению любых объектов на любой скорости. 100 — самый высокий порог чувствительности, при котором только самые крупные объекты с неоспоримым движением будут фиксироваться и вызывать заданное действие. Ориентироваться можно на верхний правый угол и надпись «Пропускает» (в таком случае модуль срабатывает, и запись ведется) и «Не пропускает» (в таком случае модуль ничего не детектирует в данный момент времени).
Отображение:
Вы можете выбрать угол, в котором будет отображаться информация о номере и фотография, а также время отображения (2 сек., 10 сек., 1 мин. и т.д.).
Система контроля доступа фиксирует время проезда автомобиля, показывает видеокадр сдетектированного транспортного средства и его номер государственной регистрации:
Также модуль «Распознавание автомобильных номеров» записывает данные в CSV-отчеты (забрать их можно на сервере, в папке с настройками (папка reports):
Для Windows:
C:UsersPublicDocumentsXeoma (если Xeoma установлена/не установлена)
Для Linux:
/home/Имя_пользователя/.config/Xeoma/ (если Xeoma не установлена)
/usr/local/Xeoma/ (если Xeoma установлена)
Для Mac OS X:
Users/Имя_пользователя/Xeoma/ (если Xeoma не установлена)
Users/Shared/Xeoma/ (если Xeoma установлена))
Отчеты будут иметь следующий вид таблицы:
Как увеличить процент распознавания:
* Направить камеру по направлению движения автомобилей под прямым углом к номеру;
* Номер должен размещаться в кадре целиком;
* Угол наклона номера должен быть не более 10°;
* Изображение должно быть четким и не размытым;
* Размер символов для надежного распознавания должен быть не менее 14 пикселей в высоту;
* Зафиксировать камеру, чтобы минимизировать вибрации самой камеры от ветра, движений автомобилей и т.п.;
* Расположить камеру так, чтобы номер занимал как можно большую часть кадра;
* Организовать хорошее освещение — например, использовать мощный ИК-прожектор в темное время суток;
* Использовать длиннофокусный объектив для лучшего обзора;
* Максимально снизить экспозицию;
* Отключить автофокусировку.
Поставьте галочку в пункте “Предварительное обнаружение автомобиля”. С помощью активации данной функции, вы повысите точность распознавания государственных номеров транспортных средств. При включенной функции, программа будет распознавать сначала автомобили и только потом осуществлять распознавание автономеров. Таким образом, уменьшится количество ложных срабатываний.
Интеграция с внешними системами:
Модули Xeoma удобно использовать для интеграции с внешними системами и устройствами. Например, у вас есть своя база данных, и вы хотите, чтобы номера, найденные Xeoma, были проверены на совпадение с номерами из вашей базы. После проверки на наличие/отсутствие автомобильных номеров в Xeoma будут срабатывать/не срабатывать (в зависимости от ваших настроек) последующие назначения.
Если вы хотите синхронизировать распознавание автомобильных номеров с внешней системой, вам нужно будет настроить передачу информации о сдетектированных номерах на HTTP-сервер. Сделать это можно в два простых шага:
1. В настройках фильтра «Распознавание автомобильных номеров» указать тип срабатывания: «Пропускать по сигналу от внешней утилиты/URL».
2. В настройках фильтра «Распознавание автомобильных номеров» в поле «Путь/URL к внешнему модулю» указать URL обработчика номеров (это может быть, например, CGI-скрипт).
В параметрах URL с помощью макроса передается распознанный номер. Также можно прописать в запросе параметры статичные (не макросы) – они тоже будут передаваться (но не будут динамически изменяться).
После выполнения этих шагов каждый раз при срабатывании модуля распознанный номер через параметр URL будет передан на HTTP-сервер.
В нашем примере условие: если номер, найденный Xeoma, найден и во внешней базе данных, то производится запись в архив на время, указанное в настройках пост-записи (см. первое изображение).
Т.е. схема следующая: детектируется номер, отправляется запрос на HTTP-сервер, от него приходит ответ – 0 или, допустим, 1, если 0 – архив не пишется, если 1 – пишется 3 секунды (если, как на скриншоте, выставлена пост-запись 3 секунды).
Таким образом можно настроить синхронизацию распознавания номеров в Xeoma (с нужными вам последующими назначениями) с внешними системами.
Также есть модуль «Отправка автономеров на FTP» для синхронизации результатов распознавания с внешними порталами.
Использование «белого» списка из файла
Начиная с версии 22.10.12 модуль «Распознавание автономеров» Xeoma добавлена возможность использовать белый список автономеров из текстового файла. Таким образом, вы можете вести список автономеров в текстовом файле и использовать его в Xeoma. Этот список из текстового файла будет синхронизирован с белым списком, настроенным в интерфейсе программы.
Для работы с этой функцией понадобится следующее:
1. В настройках модуля «Распознавание автономеров» отметить галочкой опцию «Синхронизировать файл с белым списком»:
2. Положить текстовый файл с названием «WhitelistLicensePlates.txt» в папку «anpr» (папка Xeoma — Additional — anpr):
3. В текстовом файле с названием «WhitelistLicensePlates.txt» внести список «разрешенных» номеров в формате НОМЕР КОММЕНТАРИЙ и сохранить файл:
Синхронизация с текстовым файлом происходит постоянно во время работы Xeoma. Xeoma будет использовать текстовый файл для проверки ГРНЗ в кадре.
Использование сторонних утилит распознавания
Распознавание автомобильных номеров в Xeoma позволяет использовать не только собственные алгоритмы, но и сторонние утилиты для распознавания номеров (например, для распознавания номеров стран, не входящих в основной список).
Здесь вы найдете инструкции по интеграции в Xeoma бесплатной утилиты OpenALPR (лицензия GPL) и платной утилиты iANPR (лицензия приобретается отдельно у производителя).
Если вы хотите использовать другую утилиту, пожалуйста, сообщите, и мы проверим возможность ее интеграции в Xeoma.
Использование пакета стран с улучшенным распознаванием (Дополнительная лицензия)
Открывает возможность использовать улучшенные алгоритмы распознавания автомобильных номеров для следующих стран:
Армения
Белоруссия
Грузия
Узбекистан
Россия
Казахстан
Китай
Япония
Иордания
Мексика
Канада
США
Для работы модуля требуется загрузка дополнительных компонентов (производится автоматически).
Эта функциональность приобретается отдельно, по Дополнительной лицензии и активируется поверх лицензий Xeoma Standard или Xeoma Pro на то количество камер, которое будет использовать модуль, независимо от количества стран.
Доступно для тестирования в пробном режиме в течение 1 часа, далее требуется перенастройка.
Для более длительного тестирования, пожалуйста, напишите нам запрос на демо лицензию.
Защита от фальсификаций: распознавание автономеров только на автомобилях
Если есть задача определять, что подъехала машина с номером, а не просто номер показали в камеру, то перед модулем распознавания автономеров можно в цепочке поставить модуль «Детектор движения» с настройкой распознавания автомобилей (в настройках «Детектора движения» в самом низу поставить галочку на распознавание автомобилей). Таким образом, картинка не будет идти дальше по цепочке к модулю «Распознавание автономеров», если детектор движения не определит машину в кадре. Если точность детектора движения Xeoma будет недостаточной, вместо него можно использовать более мощный модуль «Распознавание объектов«, основанный на искусственном интеллекте.
Работа со штрафами: программный измеритель скорости
Начиная с версии Xeoma 19.11.26, в программе доступны парные модули “Определение скорости (отправщик)” и “Определение скорости (приёмник)”, которые могут использоваться с «Распознавателем автономеров».
Комбинация этих модулей позволит определять, за какое время автомобиль проходит расстояние между двуми виртуальными точками, таким образом вычисляя его скорость движения. Возможна интеграция с системами инспекций Безопасности Дорожного Движения для автоматического выставления штрафов и предупреждений. Подробнее о модуле
Работа со штрафами: аппаратный измеритель скорости
Дополнительный модуль “Детектор скорости автомобиля” позволяет находить в кадре и идентифицировать нарушителей скоростного режима. Данный модуль работает совместно с модулем “Распознавание автономеров”, который обнаруживает в кадре автомобильный транспорт, ищет табличку с государственным номерным знаком и распознает символы на нем, и аппаратным измерителем скорости “ИСКРА ДА/40“, который передаёт в Xeoma данные о нарушении скоростного режима автомобилем. Эта связка может использоваться совместно с автоматической системой выставления штрафов в системах типа “Безопасный город”. Подробнее о модуле
Безопасность движения: детекция проезда на красный
Для работы с сигналами светофоров в Xeoma может использоваться несколько возможностей:
Дополнительный модуль “Распознавание цвета”, доступный в Xeoma начиная с версии 19.11.26, создан для распознавания цвета с помощью компьютерного зрения. Соответственно, он может реагировать на запрещающий сигнал светофора и проверять наличие в этот период автомобиля в запрещенной области. Подробнее о модуле
Дополнительный модуль «Контроллеры “Modbus”» программы для видеонаблюдения Xeoma предназначен для приема команд от контроллеров, работающих по протоколу Modbus, для запуска нужных реакций в Xeoma. Это очень популярный тип контроллеров, используемых в различном оборудовании (например, светофоры и т.п.). Для разных сигналов такого контроллера можно назначить разные реакции – например, распознавать номер автомобиля и выписывать штраф при проезде на красный сигнал светофора. Подробнее о модуле
Безопасность движения: детекция заезда за линию
Для фиксации автомобильного номера, совершившего заезд за стоп-линию или выезда на встречную полосу, может использоваться комбинация «Распознавателя автономеров» с «Детектором пересечения линии», также включённого в редакцию Xeoma Pro. Подробнее о модуле
FAQ, или Часто задаваемые вопросы
Вам могут помочь несколько рекомендаций:
1) Убедитесь, что цепочка настроена правильно: сигнал от модуля «Универсальная камера» поступает в «Распознавание автономеров» и далее в модуль-назначение, например, «Просмотр» или «Просмотр и архив».
Убедитесь, что модули включены и сигнал не блокируется выключенными модулями в цепочке. См. подробнее о работе цепочек в Руководстве пользователя
Убедитесь, что в настройках «Распознавателя автономеров» выделена адекватная зона детектирования, куда попадают автомобильные номера.
2) Лучше тестировать в реальных условиях или как минимум на видеороликах из реальных условий. Как из видеоролика эмулировать камеру, читайте здесь
Если такой возможности нет и вы тестируете на распечатанной картинке с номером, статичной в кадре, просим вас снять галочку с опции «Реагировать только на изменяющиеся области» в настройках модуля — это может немного помочь.
3) Убедитесь, что положение камеры правильное: номер виден максимально прямо, качество изображения хорошее, кадры не замыливаются при движении автомобиля.
Смотрите также рекомендации здесь
Желательно обеспечить такое положение камеры, чтобы автономер двигался в направлении прямо на камеру в течение нескольких секунд.
При необходимости добавьте актуальное освещение, увеличьте расстояние от камеры до автомобиля в момент его появления в кадре, выберите камеру с более четким изображением.
4) Попробуйте использовать другой способ распознавания. Например, для России возможно распознавание встроенным способом Xeoma, а также с помощью сторонних утилит iANPR, AutoSDK, openALPR, Platerecognizer и Дополнительного пакета Xeoma. Вы можете ознакомиться с полным списком утилит и поддерживаемыми ими странами здесь.
Методы определения автомобильных номеров у всех способов различаются, поэтому если один из них недостаточно точно работает с вашими автономерами, другие могут справиться лучше.
Внимание: мы не рекомендуем использовать несколько различных способов распознавания одновременно. Подробнее об этом в вопросе «4. Могу ли я комбинировать несколько способов распознавания автономеров?»
Создал домашнюю систему видеонаблюдения с распознаванием номеров
Всем привет!
INTRO
Статья о том, когда It-шнику становится любопытно. Как я решил при помощи простой ip-камеры создать сервис регистрации проезжающих автомобилей с блек-джеком и шлю… распознаванием номера.
Часть первая. Зарождение идеи.
Начну рассказ с текущей ситуации. Примерно год назад, очередной раз бродя по интернету я попал в цепкие лапы акций магазинов бытовой техники и зачем-то купил себе камеру «Xiaomi Mi Home Security Camera 1080p Magnetic». С учетом всех скидок, акций и бонусов камера обошлась примерно в 1тыс. рублей.
Задача для камеры была поставлена быстро — «наблюдать за происходящим во дворе». Меня интересовала парковка.
Интересный факт, камера лично мне не пригодилась ни разу, но несколько раз меня с утра будили незнакомые люди звонком в дверь и интересовались «моя ли это камера» и «пишет ли она» т.к у них что-то случалось во дворе.
Не так давно мне подарили еще одну точно такую-же камеру. После некоторого времени раздумий я решил что было бы неплохо снимать именно проезжающие машины, с возможностью видеть номера. Т.к основная (первая) камера снимала общий план и детали( номера машин, лица) невозможно было определить.
Я решил поставить и настроить вторую камеру так — что бы она снимала конкретный небольшой участок дороги с проезжающими машинами.
Если у меня будут номера, можно создавать базу номеров машин. Зачем? Потому что могу!
Только на этом моя фантазия не остановилась. Номер у меня есть, почему бы не получить по нему информацию?(Марка, модель и.т.д). И как это обычно бывает — на ровном месте я придумал себе хобби-проект.
Часть вторая. Формируем ТЗ.
Идея понятна. Хочу фиксировать все проезжающие машины параллельно распознавая их номера и по возможности получать дополнительную информацию по автомобилю.
Что дальше? Дальше агрегируем требования и формируем задачу.
— Доступ к данным должен быть простым. Писать приложения под каждую платформу(вин, андроид, ios и.т.д.) мне очень не хотелось. Решено, это будет web-приложение с адаптивным под мобильные устройства дизайном.
— Доступ из интернета.
— Авторизация — система должна иметь функционал авторизации по логину и паролю.
— Регистрация.
— Данные должны хранится в БД для возможности быстрого доступа к информации и построения различных отчетов ( сколько раз за день а/м с номером появлялся в поле камеры, самая частая машина за неделю, количество машин в день/неделю/месяц )
— Простота разработки — я бы не хотел писать полностью весь код, т.к я не супер крутой программист. Честно говоря я вообще не считаю себя программистом. Соответственно приоритет будет отдан готовым библиотекам, сервисам — которым можно отдать часть работы на аутсорс.
— Простая масштабируемость — возможно, то, что я сделаю будет полезно кому-то еще. В таком случае, не стоит создавать систему из непонятных инструментов и костылей. Использовать популярные фреймворки.
— Писать код и разрабатывать функционал с учетом использования несколькими пользователями.
— Стоимость — аренда сервера, покупка домена и подключение к сторонним api могут вылиться в копеечку. Мне постоянно стоит напоминать себе что это домашний хобби-проект. Стоит тщательно контролировать расходы.
— Данные по госномеру — очень хотелось бы помимо номера так-же получать подробные данные по госномеру.
И так, основные требования сформулированы. Можно начинать делать? Нет!
Не хочется городить велосипед ( совсем немного конечно хочется, все-таки будет свой родной, из костылей 🙂 ). Следующим делом стоит изучить рынок, понять что вообще предлагается в сфере видеонаблюдения конечному потребителю.
Часть третья. Анализ рынка. Поиск готовых решений.
Конечно, я сразу побежал гуглить. Сначала я был приятно удивлен, статей и информации на эту было достаточно.
Полностью готовые решения.
После радости сразу пришло разочарование. Я начал переходить по ссылкам, знакомиться с продуктами и что самое неприятное, их стоимостью. Не буду здесь приводить примеры конкретных продуктов и говорить почему они мне не подошли. В целом, претензии ко всем продуктам были идентичны.
— юзабилити продающего сайта. Да, это ужас. Словно подключился к интернету 2005 года. Подавляющее большинство сайтов были прямиком от туда. Данный факт не имеет прямой корреляции с качеством продукта.
Но я был удивлен что в век цифровизации, компании которые продают системы видеонаблюдения или ПО к ним, совсем не думают о важности пользования сайтом.
— дизайн ПО. Примерно тоже самое что и сайт. Добавить особо нечего. ПО как и сайт написано в 2005 и с тех пор директора всех этих фирм запрещают обновлять интерфейс)) .
— закрытость рынка. Получить демку какого-то ПО это отдельная эпопея, нужно обязательно позвонить, написать в мессенджер, оставить заявку на сайте, написать на почту, станцевать танец и сделать жертвоприношение. В общем это лучшая практика чтобы вам никто не звонил и не писал. Отчасти я понимаю что данные системы нацелены на коммерческий сектор, а там высокая клиент-ориентированность не нужна. Торги выиграли и вперед монтировать камеры!
Тем не менее полезные выводы сделаны:
— ознакомившись с интерфейсом подобных программ начал вырисовываться и интерфейс моей системы. Определены основные блоки сайта.
Микросервисы
Теперь стоит посмотреть в сторону open-source решений касающихся распознавания номеров, конечно в первую очередь меня интересовала логика перехвата видеопотока с камеры и анализ картинки, поиск и распознавание российского гос. номера.
Погружаться в нейронные сети и машинное обучение мне не очень хотелось, это сильно замедлит разработку.
Поискав по интернету нашел несколько неплохих по описанию решений. Отфильтровав самые живые в плане комьюнити и апдейтов я решил протестировать Nomeroff Net
Nomeroff Net — это опенсорсный фрейморк написанный на питоне для распознавания номеров автомобилей.
Писать о разворачивании сервера, настройке и установке фреймворка не буду. Статей на эту тему достаточно, для разных уровней пользователей.
По результатам — номер определяется достаточно плохо. Возможно стоит поковырять настройки, но мне этого делать не хотелось т.к на мой взгляд фреймворк из коробки не справился даже с хорошим примером.
На скриншоте вы можете видеть фото с номером, которое я отдал программе и его результат распознавания.
Тестирование сторонних сервисов.
Собираю различные изображения из интернета, дополнительно самостоятельно делаю фото на камеру телефона/фотоаппарата и отправляю их в сторонние сервисы распознавания. Здесь показывать нечего, работает все на порядок лучше и стабильнее, дополнительным плюсом является что в будущем я уменьшу возможную нагрузку на свои сервера.
Цены разные, самый дорогой что я нашел — 20рублей за одно распознавание.
Часть третья. Обработка видеопотока.
Разобрать номер на изображении это конечно хорошо, но для начала изображение необходимо получить. Первой моей мыслью было напрямую подключаться к камере, каково было мое удивление что ip-камера xiaomi не имеет популярного rtsp протокола для прямого подключения. Что делать? Пришлось прошивать. Кажется бренд xiaomi создан для того, чтобы после покупки его еще приходилось дорабатывать.
Прошивка установлена! Что дальше? Дальше настраиваем подключение к камере и понимаем что качество камеры не позволит нам разбирать номера автомобилей. Почему я не задался этим вопросом раньше? Я держал этот риск в голове изначально.
Поэтому в первую очередь меня интересовала логика взаимодействия между узлами системы.
Таким образом первый тестовый стенд распознавания номером выглядел следующим образом:
Ip-камера стоит на столе и направленна на монитор пк где открыты найденные в интернете фотографии различных автомобилей с российскими номерами.
Написал небольшой скрипт на питоне. Он подключался по rtsp протоколу к моей камере, сохранял кадр в формате изображения и передавал в описанный выше фреймворк для распознавания. По результатам я понял что оно работает. Необходимо улучшить качество распознавания, для этого необходимо:
— настроить фреймворк или отдать весь процесс внешним сервисам
— сменить камеру для более качественной картинки
Примерную логику работы системы я отобразил на схеме:
ИТОГИ
Идея приобрела формализованный статус и перешла в небольшой хобби-проект. Я понял примерный объем работ. Проведены первые тестовые испытания.
Напишите в комментариях если к данному проекту у вас будет интерес. В следующей части я напишу о том какие изменения я решил внести в логику системы и почему. Опишу как проходила разработка дизайна и подбор оборудования.
p/s на текущий момент система мной написана функционирует в бета режиме.
Источник: www.drive2.ru
Программа распознавания номеров автомобилей с видео
Продукция/Видеонаблюдение IPVideoRecord/ Программа распознавания автомобильных номеров IPVideoRecord (лицензия на 1 канал)
Программа распознавания автомобильных номеров IPVideoRecord (лицензия на 1 канал)
— Онлайн-демо: уличное движение
— Управление шлагбаумами, воротами и др. устройствами
— Контроль въезда-выезда, времени пребывания на объекте
— Запись видео IPVideoRecord
Схема активации:
При покупке Программы распознавания автомобильных номеров IPVideoRecord выдается временный электронный ключ сроком действия 1 месяц, можно сразу активировать сервер и начать пользоваться программой. В течении 5 дней в адрес клиента отправляется USB-ключ через Почта России — Бесплатно. По факту получения USB-ключ необходимо поставить в свободный USB-порт на активированном сервере и перезапустить программу.
Лицензия добавляет в программу видеонаблюдения IPVR возможность распознавать номера попавших в кадр автомобилей. Для снижения нагрузки на процессор модуль позволяет выбирать область распознавания и поддерживает распараллеливание нагрузки на многоядерных процессорах.
Сферы применения:
- Парковки
- Режимные и охраняемые объекты
- Автомойки
- Гаражные кооперативы
- Коттеджные и дачные поселки, охраняемые жилые объекты
Функции и возможности:
- Запись видеонаблюдения IPVideoRecord
- Распознавание автомобильных номеров Российской Федерации (стандартные, транзитные, прицепы, военные, полицейские, общественный транспорт)
- Определение направления движения
- Гибкие настройки распознавания
- Подробный отчет и статистика (время въезда, выезда, время пребывания на объекте и т.д.)
- Интеграция со сторонними программами
- Подключение клиента к серверу по локальной сети или через интернет
- Одновременное подключение нескольких серверов к одному клиенту
- Запись, просмотр и экспорт видео
- Разграничение прав пользователей
- Поддержка клиентом нескольких мониторов
Состав оборудования для одной контрольной точки:
- Компьютер с установленным ПО «IPVideoRecord» (Windows, Linux)
- IP-камера или другое устройство, имеющее функцию передачи данных с помощью RTSP-потока
Требования к установке камер:
- Номер автомобиля должен размещаться в кадре целиком
- Угол вертикального наклона видеокамеры — не более 40°
- Угол наклона вглубь — не более 30°
- Изображения должны быть четкими и не размытыми
- Размер символов для надежного распознавания должен быть не менее 14 пикселей в высоту
Интеграция:
- Интеграция посредством выгрузки текущих данных в XML-файл
- Возможность задать период хранения распознанных номеров и указать камеры, участвующие в выгрузке
- Обновление файла непосредственно при определении очередного номера
Для тестирования системы при отсутствии камеры есть возможность трансляции видео из файла.
Точность распознавания
В идеальных условиях (при соблюдении требований к установке камер, достаточной производительности сервера и качественном освещении) программа способна распознавать 80-95% номерных знаков проехавших автомобилей. В реальных условиях, как правило, процесс распознавания осложняется внешними факторами (засветка номерных знаков, недостаточная видимость, грязные или плохо читаемые номерные знаки), поэтому точность распознавания будет ниже.
Рекомендуем производить тестовый запуск и проверку необходимого функционала ПО перед приобретением. В случае приобретения ПО без тестирования и последующего выявления несовместимости с оборудованием заказчика (сервер, IP-камеры, сетевые устройства и т.д.) и/или отсутствием требуемого функционала разработчик ответственности не несёт.
Назначение:
- Управление работой внешних устройств (шлагбаумы, ворота, барьеры и любые другие устройства, управляемые замыканием реле).
- Автоматизация и упрощение учета проехавших автомобилей (КПП, парковки и т.д).
- Удаленное управление контролем доступа.
- Исключение человеческого фактора.
- Построение сложных и комплексных систем.
Функции и возможности:
- Контроль доступа: белый, черный и VIP списки номеров.
- Автоматический поиск распознанных номеров в базе.
- Отчет о проехавших авто: номер, время въезда, выезда, время пребывания на объекте и т.д.
- Ручной, полуавтоматический и полностью автоматический режим работы.
- Разграничение прав пользователей.
- Оповещение оператора звуковым сигналом.
- Возможность редактирования распознанного номера.
- Возможность ручного управления внешними устройствами.
- Возможность запуска дополнительных скриптов по событиям.
- Интеграция со сторонним программным обеспечением.
Для тестирования системы при отсутствии камеры есть возможность трансляции видео из файла.
Если у вас возникнут вопросы по выбору оборудования и настройке программы – обращайтесь, мы окажем всю необходимую помощь.
Назначение:
- Повышение эффективности и прозрачности работы персонала.
- Выявление и пресечение воровства и неучтенных моек.
Интеграция с самыми популярными программами автоматизации и учета:
| ИП: Автомойка | Программа для автомойки и сопутствующей торговли. ИП: Автомойка может быть также использована для автоматизации автосервиса, шиномонтажа. Имеет интуитивно понятный интерфейс, проста в эксплуатации, не требует длительного обучения и затрат на внедрение. |
| clean-control.ru | Программа для автомойки Clean-Control разработана с учетом всех особенностей автомоечного бизнеса, она позволяет автоматизировать работу оператора, контролировать бизнес-процессы происходящие на мойке, повысить уровень обслуживания клиентов. |
| Хеликс: Автомойка и шиномонтаж, ред. 2.0 | Программный комплекс состоящий из мобильного приложения для iPod или iPhone и управляющей части построенной на базе последней версии 1С:Предприятия, основной задачей которого является автоматизация рутинной работы менеджеров автомойки. |
Вебмойка |
«Вебмойка» — CRM-система для автоматизации учета и многих других процессов на автомойке. Программа позволяет вести учет заказов, расходных материалов, проданных товаров и других статей расходов и доходов. |
Моя Мойка |
Управляйте вашей автомойкой с любого компьютера, планшета или смартфона с помощью современного облачного сервиса «Моя Мойка». Крутой интерфейс, как у смартфона Apple или Android. Мобильное приложение для вашей автомойки с логотипом и цветами вашей автомойки, через которое можно записаться только на вашу автомойку. |
Для тестирования системы при отсутствии камеры есть возможность трансляции видео из файла.
Если у вас возникнут вопросы по выбору оборудования и настройке программы – обращайтесь, мы окажем всю необходимую помощь.
- IPVideoRecord для Windows (EXE, 101 МБ) (сервер + клиент)
- IPVideoRecord для Linux, 64-разрядная версия (DEB, 32 МБ) (только сервер)
Пробный период:
В течение 15 дней программа работает с 5 камерами в полнофункциональном режиме, без ограничений.
При необходимости мы бесплатно поможем настроить программу – обращайтесь.
Инструкция по активации:
Источник: sprecord.ru