Recunoașterea camerei web a numerelor de mașini. Vizualizați videoclipul de la camerele de supraveghere: Cum să recunoașteți numărul mașinii? Avantajele utilizării camerelor IP

Este timpul să spunem în detaliu modul în care punerea noastră de implementare a algoritmului de recunoaștere a numerelor: ceea ce sa dovedit a fi o soluție bună pe care a funcționat foarte mult. Și doar pentru a raporta în fața utilizatorilor hrani - la urma urmei, folosiți recunoaștetorul aplicației Android ne-a ajutat să obținem o dimensiune decentă a bazei de date a instantaneelor \u200b\u200bde numere, eliminate complet neliniștite, fără a explica cum să trageți și cum nu. Și baza de date a imaginilor în dezvoltarea de algoritmi de recunoaștere este cea mai importantă!

Ce sa întâmplat cu recunoaștetorul aplicației Android

Descărcări programe și evaluare

Din momentul înregistrării aplicației, 3800 de instantanee ale numerelor din aplicația mobilă au venit pe server.
Și chiar mai mult am fost mulțumiți de link-ul http: //21/116/121.70: 10000 / Uploadimage - timp de 2 zile am trimis aproximativ 8 mii de imagini de dimensiuni mari ale numerelor de mașini (mai ales Vologda)! Serverul era aproape minciună.

Acum avem o bază de 12.000 de fotografii de fotografii - înainte de lucrarea gigantică la algoritmii de depanare. Toate cele mai interesante doar încep!

Permiteți-mi să vă reamintesc că aplicația Android a subliniat anterior numărul. În acest articol, nu mă voi opri în detaliu în această etapă. În cazul nostru, detectorul cascading HAAR. Acest detector nu funcționează întotdeauna dacă numărul din cadru este foarte rotit. Analiza modului în care detectorul de cascadă antrenat ne determină când nu funcționează, lăsați următoarele articole. Acest lucru este foarte interesant. Se pare că aceasta este o cutie neagră - aici au pregătit detectorul și nimic altceva de făcut. De fapt, nu este.

Dar totuși un detector cascading este o opțiune bună în cazul resurselor limitate de calcul. Dacă numărul mașinii este murdar sau rama este slab vizibilă, atunci har se arata, de asemenea, cu privire la alte metode.

Recunoașterea camerei

Abordări generale privind recunoașterea au fost descrise în primul articol.

Inițial, ne-am stabilit sarcina de a recunoaște o perspectivă murdară, parțial spartă și bine distorsionată a numerelor.
În primul rând, este interesant și, în al doilea rând, se părea că curat ar fi capabil să lucreze în cazuri de 100%. De obicei, desigur, se întâmplă. Dar aici nu a funcționat. Sa dovedit că, dacă pentru numere murdare, probabilitatea succesului a fost de 88%, apoi în pur, de exemplu, 90%. Deși, de fapt, probabilitatea de recunoaștere din fotografie pe o aplicație mobilă la un răspuns de succes, desigur, sa dovedit a fi și mai rău decât cifra specificată. Un pic mai mic de 50% din imaginile primite (astfel încât oamenii să nu încerce să facă fotografii). Acestea. În medie, de două ori era necesar să faceți o imagine a camerei pentru ao recunoaște cu succes. Deși în multe privințe, un procent atât de scăzut, este asociat cu faptul că mulți au încercat să tragă numerele din ecranul monitorului și nu într-un cadru real.

Întregul algoritm a fost construit pentru numere murdare. Dar sa dovedit că acum în vara din Moscova 9 din 10 camere sunt perfect curate. Deci, este mai bine să schimbați strategia și să faceți doi algoritmi separați. Dacă ați reușit să recunoașteți rapid și sigur un număr curat, atunci acest rezultat și trimiteți utilizatorul și dacă ați eșuat, vom petrece mai mult timp de procesor și vom lansa al doilea algoritm pentru camerele murdare.

Un algoritm simplu pentru recunoașterea numerelor care ar costa imediat

Prezentăm următoarele cerințe pentru acest algoritm:

1) o anumită rezistență la rotiri (± 10 grade)
2) Stabilitate la modificări la scară mică (20%)
3) tăierea oricăror limite ale numărului de limită de cadru sau limitele pur și simplu pronunțate nu ar trebui să închidă totul (este fundamental important, deoarece în cazul numerelor murdare trebuie să vă bazați pe granița numărului; dacă numărul este Curățați, atunci nimic mai bun decât numerele / literele nu caracterizează numărul).

Deci, în camere curate și bine lizibile, toate numerele și literele sunt separate una de cealaltă, ceea ce înseamnă că puteți binare imaginea și metodele morfologice sau puteți aloca zone conexe sau utilizați frecvențele bine cunoscute ale conturului.

Binarizați cadru

În continuare merită să mergeți filtrul de frecvențe medii și să normalizați imaginea.


Imaginea prezintă un cadru inițial mic pentru claritate.

Apoi Binarisy la un prag fix (puteți fixa pragul, deoarece imaginea a fost normalizată).

Ipoteza prin rotirea cadrului

Să presupunem că câteva colțuri posibile ale imaginii se transformă. De exemplu, +10, 0, -10 grade:

În viitor, metoda va avea o rezistență mică la colțul rotației numerelor și literelor, astfel încât o etapă destul de mare în colț este de 10 grade.
Cu fiecare persoană în viitor vom lucra independent. Ce fel de ipoteză la rândul său va da cel mai bun rezultat, cel va câștiga.

Și apoi colectați toate zonele conexe. Funcția standard a fost utilizată aici. findConurs. De la OpenCV. Dacă zona asociată (contur) are o înălțime în pixeli de la H1 la H2, iar lățimea și înălțimea sunt asociate cu raportul de la K1 la K2, apoi lăsăm-l în cadru și rețineți că în această zonă poate exista un semn . Aproape probabil în această etapă numai numerele și literele, restul gunoiului de la cadru vor pleca. Luați contururile limitative ale dreptunghiurilor, le dăm la o scară și apoi lucrăm separat cu fiecare literă / cifră.

Acestea sunt dreptunghiurile limită de contur satisfăcute cerințele noastre:

Litere / numere

Calitatea imaginii este bună, toate literele și numerele sunt perfect separate, altfel nu am ajunge la acest pas.
Scalarea tuturor semnelor la o dimensiune, de exemplu, 20x30 pixeli. Aici sunt ei:

Apropo, OpenCV atunci când se efectuează redimensionarea (când se efectuează dimensiunea de 20x30), imaginea binară se va transforma într-un gradient, datorită interpolării. Trebuie să repetăm \u200b\u200bbinizarea.

Și acum cea mai ușoară modalitate de a compara imaginile cunoscute ale semnelor este de a utiliza XOR (distanța de hamming normalizată). De exemplu, deci:

Distanță \u003d 1.0 - | Eșantion Xor Imagine | / | Eșantion |

Dacă distanța este mai mare, atunci credem că am găsit un semn, mai puțin - aruncă afară.

Scrisoare cu litere cifrelor de layout-cifre

Da, căutăm semne auto ale Federației Ruse în acest format. Aici este necesar să se considere că figura 0 și litera "O" nu sunt în general distincte una de cealaltă, figura 8 și litera "B". Să construim toate semnele de la stânga la dreapta și vom lua 6 caractere.
Criteriul Times - Letter Letter-Digit-Digit-Digit (nu uitați de 0 / O, 8 / C)
Criteriul Două - deviația limitei inferioare de 6 caractere din linie

Ochelari de rezumat pentru ipoteza - suma distanței de hamare a tuturor celor 6 caractere. Cu cât mai mare cu atât mai bine.

Deci, dacă ochelarii totale sunt mai puțin decât pragul, atunci credem că am găsit 6 numere ale camerei (fără regiune). Dacă există mai mult prag, atunci mergem la algoritmul durabil la numere murdare.

De asemenea, merită vizionată separat literele "H" și "M". Pentru aceasta, faceți un clasificator separat, de exemplu, prin histograma gradienților.

Regiune

Următoarele două sau trei semne de mai sus liniile petrecute în partea de jos a celor 6 caractere deja găsite este regiunea. Dacă există a treia cifră și arată mai mult prag, regiunea este formată din trei cifre. Altele decât două.

Cu toate acestea, recunoașterea regiunii adesea nu se întâmplă atât de ușor așa cum aș dori. Cifrele din regiuni sunt mai mici, nu pot fi împărțite cu succes. Prin urmare, regiunea este mai bine să cunoașteți modul mai rezistent la murdăria / zgomotul / suprapunerile descrise mai jos.

Unele detalii despre descrierea algoritmului nu sunt prea detaliate. Parțial datorită faptului că numai aspectul acestui algoritm este acum făcut și totuși testat și îl depanat pe acele mii de imagini. Dacă numărul este bun și curat, atunci trebuie să recunoașteți numărul sau să răspundeți la milisecunde și să răspundeți la "eșecul" și să mergeți la un algoritm mai grav.

Algoritmul rezistent la numere murdare

Este clar că algoritmul descris mai sus nu funcționează deloc dacă semnele de pe număr se lipesc din cauza calității slabe a imaginii (murdărie, rezoluție slabă, umbra nereușită sau unghiul de fotografiere).

Iată exemple de numere atunci când primul algoritm nu a putut face nimic:

Dar trebuie să vă bazați pe limitele numărului mașinii și apoi în interiorul unei zone strict definite pentru a căuta semne cu orientare și scară precisă. Și cel mai important - nici o binare!

Căutăm numărul inferior de frontieră

Cea mai ușoară și mai fiabilă scenă din acest algoritm. Noi întoarcem mai multe ipoteze la unghiul de rotație și construim pentru fiecare ipoteză prin rotirea histogramei luminozității pixelilor de-a lungul liniilor orizontale pentru jumătatea inferioară a imaginii:

Alegem gradientul maxim și astfel determinăm unghiul de înclinare și la ce nivel pentru a reduce numărul de mai jos. Nu va uita să îmbunătățească contrastul și să obțină această imagine:

În general, merită să se folosească nu numai o histogramă de luminozitate, ci și o histogramă a dispersiei, o histogramă a gradienților pentru a crește fiabilitatea tăierii camerei.

Căutăm numărul de frontieră superior

Nu este atât de evident aici, dacă este scos din mâinile numărului de mașină din spate, limita superioară poate fi foarte curbată și se acoperă parțial de acoperire sau în umbră, ca în acest caz:


Nu există o tranziție ascuțită a luminozității în partea superioară a camerei, iar gradientul maxim va reduce numărul în mijloc.

Am ieșit din situația nu foarte trivial: s-au antrenat pentru fiecare figură și fiecare literă un har detector cascading, a găsit toate semnele din imagine, așa că a determinat linia de sus unde să taie:

Se pare că aici și merită oprire - am găsit deja numere și scrisori! Dar, de fapt, desigur, detectorul de har poate fi greșit și avem 7-8 semne aici. Un exemplu bun al unui număr 4. Dacă limita superioară a numărului este fuzionată cu numărul 4, nu este deloc dificil să vedeți figura 7. Ce, apropo, sa întâmplat în acest exemplu. Dar, pe de altă parte, în ciuda erorii de detectare, limita superioară a dreptunghiurilor găsită într-adevăr coincide cu granița superioară a numărului mașinii.

Găsiți limitele laterale

De asemenea, nimic nu este viclean - absolut, precum și partea de jos. Singura diferență este că luminozitatea gradientului primului sau ultimului semn din cameră poate depăși luminozitatea gradientului limitei verticale a numărului, deci nu este selectat maximul, ci primul gradient care depășește pragul. În mod similar, cu limita inferioară, este necesar să se miște mai multe ipoteze prin înclinație, deoarece datorită perspectivelor perpendicularității limitei verticale și orizontale nu este garantată deloc.

Deci, aici este un număr bine tăiat:

Da! Este deosebit de plăcut să introduceți un cadru cu un număr dezgustător, care a fost recunoscut cu succes.

Un lucru este trist - în această etapă de la 5% la 15% din numerele pot fi tăiate incorect. De exemplu, deci:

(Apropo, cineva ne-a trimis un număr de taxi galben, în măsura în care am înțeles - formatul nu este regulat)

Toate acestea au fost necesare ca toate acestea să fie făcute doar pentru a optimiza calculele, deoarece este de a muta toate pozițiile posibile, scala și pantele semnelor atunci când căutările sunt foarte scumpe computațional.

Împărțiți șirul la semne

Din păcate, din cauza perspectivelor și nu a unei lățimi standard a tuturor, trebuie să se aloce într-un fel simboluri de alocare în numărul deja tăiat. Aici histograma luminozității va reveni din nou, dar deja de-a lungul axei X:

Singurul lucru care va continua să exploreze două ipoteze: simbolurile încep imediat sau o histogramă maximă merită sărituri. Acest lucru se datorează faptului că, pe unele numere, o gaură pentru șurubul sau capul numărului de șuruburi de mașină poate fi diferită ca un semn separat și poate fi deloc invizibil.

Recunoașterea simbolurilor

Imaginea nu este încă binare, vom folosi toate informațiile care sunt.

Iată simbolurile tipărite, ceea ce înseamnă covarianță ponderată pentru a compara imaginile cu un exemplu:

Eșantioane pentru comparație și greutate atunci când covarianța:

Desigur, este imposibil să comparăm pur și simplu zona alocată folosind o histogramă orizontală cu mostre. Trebuie să facem mai multe ipoteze pe deplasare și scară.
Numărul de ipoteze în poziția de pe axa X \u003d 4
Numărul de ipoteze pe poziția de-a lungul axei y \u003d 4
Numărul de ipoteze pe scară \u003d 3

Astfel, pentru fiecare zonă, în comparație cu un semn, trebuie să calculați covarianțe 4x4x3.

În primul rând, găsim 3 numere mari. Este de 3 x 10 x 4 x 4 x 3 \u003d 1440 de comparații.

Apoi a lăsat o literă și mai mult cu două. Litere pentru comparație 12. Apoi cantitatea de comparații este de 3x12x4x4x3 \u003d 1728

Când avem 6 caractere, atunci totul este drept de la ei - regiunea.

Pot exista 2 cifre sau 3 cifre în regiune - trebuie luate în considerare. Pentru a împărți regiunea cu o histogramă în modul în care este deja lipsită de sens datorită faptului că calitatea imaginii poate fi prea mică. Prin urmare, doar găsiți alternativ numerele de la stânga la dreapta. Începem din unghiul superior stâng, aveți nevoie de mai multe ipoteze de-a lungul axei X, axa Y și scala. Găsim cea mai bună coincidență. Suntem mutați la valoarea specificată spre dreapta, căutăm din nou. Vom căuta cel de-al treilea simbol în partea stângă a primului și din dreapta celei de-a doua, dacă măsura aspectului celui de-al treilea simbol este mai mult prag, atunci am fost norocoși - numărul regiunii constă din trei cifre.

Concluzii

Cealaltă parte a medaliei a fost dezvăluită: puțin este atât de enervant pe utilizator ca o situație în care sistemul automat nu rezolvă o sarcină complet primitivă. "Ei bine, ce nu poate fi citit aici?!" Și faptul că sistemul automat nu a putut recunoaște numărul murdar sau ciudat.

Sincer, aceasta este prima noastră experiență în dezvoltarea unui sistem de recunoaștere pentru un consumator de masă. Și despre astfel de "falsificări" ca utilizatori, merită să înveți să gândim. Acum, un specialist care a dezvoltat un program "recunoaștetor" similar sub IOS sa alăturat SUA. În UI, utilizatorul are posibilitatea de a vedea ce este trimis acum la server, alegeți care dintre caracterele numerotate este necesar, este posibilă evidențiarea zonei necesare în cadrul deja "înghețat". Și este mai convenabil să folosiți acest lucru. Recunoașterea automată nu devine o funcție stupidă, fără de care este imposibil să faci nimic, ci doar un asistent.

Gândiți-vă la sistemul în care recunoașterea automată a imaginii va fi armonioasă și convenabilă pentru utilizator - sa dovedit a fi o sarcină care nu este mai ușoară decât crearea acestor algoritmi de recunoaștere.

Și, bineînțeles, sper că articolul va fi util.

Limitarea accesului
Probabil cea mai frecventă cauză pe care sunt instalate sisteme de recunoaștere a numerelor de mașini. Pentru multe zone, intrarea nu este permisă și recunoașterea sistemului numerelor de mașini este una dintre cele mai convenabile și mai ieftine modalități de a limita accesul vehiculelor nedorite.

Organizarea accesului plătit pentru autoturisme
Acestea pot fi plătite parcare în centrele de cumpărături și de afaceri, parcare sunt destinate stocării autoturismelor în întuneric, poate fi interceptarea parcării și multe altele.

Sistemul de recunoaștere a numărului de mașini În scopul organizării parcării plătite nu numai că va furniza posibilitatea de a identifica intrarea și părăsirea vehiculelor, ci și automatizarea procesului de plată.

Gestionarea fluxului de transport cu motor
Pentru multe obiecte de infrastructură urbană, este nevoie de trecerea vehiculelor autorizate la unul sau alt teritoriu.

Acestea pot fi autoturisme speciale - poliție, ambulanță, Ministerul situațiilor de urgență, poate fi autoturisme de servicii de curățenie a străzilor urbane sau de curățare a gunoiului, în serviciul de transport de cuvinte infrastructura urbană Aceasta poate fi autoturisme utilizate de pasageri - autobuze și taxiuri de traseu, taxiuri obișnuite , companii de carchelare.

Cu ajutorul sistemelor de recunoaștere a numerelor de mașini, puteți ajusta în mod flexibil nivelurile de acces și puteți crea zone la care intrarea este permisă numai de tipurile individuale de transport.

Gestionați timpul de locație al vehiculului pe teritoriu
În multe cazuri, este necesar să se limiteze nu intrarea însăși, ci timpul de a rămâne pe teritoriul vehiculului. Poate fi solicitat la aeroporturi, stații de tren, stații de metrou, hub-uri de transport, interceptarea parcărilor, teritorii locale.

Înregistrarea vehiculelor
Uneori este necesar să se înregistreze pur și simplu toate vehiculele de călătorie și de călătorie. Acest lucru poate fi popular cu colectorul de statistici care vă permite să analizați volumul de muncă de transport.

Urmărirea vehiculelor realizate pe lista de observare
Sistemul poate urmări aspectul autovehiculelor și o listă de listă de observație creată în mod special în aceste scopuri și de a da un semnal de alarmă atunci când apar.

Tipuri de numere de mașini utilizate în Rusia
Acest lucru este probabil primul care decide dacă autovehiculele cu ce tipuri de camere pot călători pe dvs. pe teritoriu. Adesea, aceste tipuri sunt mult mai mult decât vă puteți imagina. Nu toate sistemele Dezactivează numerele de mașini Suport toate numerele existente, în plus, în multe cazuri, decât cu un număr mare de tipuri de numere, sistemul trebuie să funcționeze, cu atât mai scumpe va fi un sistem. Pe scurt, cu tipurile de numere publice de mașini pot fi găsite înWikipedia. , și informații exhaustive în textul standardului de stat al Federației RuseGOST R 50577-93. "Semne de vehicule de înregistrare de stat. Tipuri și dimensiuni principale. Cerințe tehnice".

Sisteme hardware pentru recunoașterea camerei automobile
Sistemele de recunoaștere hardware au apărut relativ recent și au un număr mare de avantaje față de sistemele software clasice. Și cel mai important avantaj este prețul! Tot ce aveți nevoie pentru a obține un sistem de lucru pentru accesarea parcării este camerele de supraveghere video și o barieră. E greu de crezut în ea, dar este.

Structura distribuită vă permite să mențineți performanța chiar și atunci când defalcările centrale ale serverului, care, apropo, nu poate fi deloc. Încărcarea pe rețeaua locală locală este minimă, deoarece Prelucrarea imaginilor se efectuează direct la procesorul de cameră, iar rezultatele procesării video ale fluxului sunt trimise către server.

1. Hikvision.
Decizia de la cel mai mare lider al companiei mondiale al sistemelor de supraveghere video și sistemelor de securitate. Recunoașterea numerelor de mașini sprijină toate camerele din seria 4 DS-2CD4XXX Smart-IP în prezent este de 41 de camere.

• Producător: Hikvision Tehnologie digitală . Site-ul oficial:www.hikvision.com. Abordare: China, Hangzhou, nr.555 Qianmo Road, cartierul Binjiang

Prima opțiune
Utilizați numai camera, cu ajutorul browserului pe care îl conectați la cameră și creați o bază de date cu numerele permise, când mașina conduce, camera va controla independent bariera dacă mașina se află într-o listă albă, dacă există Nu există un astfel de număr, atunci acesta va fi închis.
Particularitatea acestei opțiuni este că datele de călătorie, de exemplu, cum ar fi sau direcția de călătorie nu sunt salvate, ceea ce înseamnă că nu veți avea ocazia de a instala cine și când ați condus prin barieră sau construiți rapoarte.

Dezavantajele acestui sistem de recunoaștere pot fi atribuite faptului că pentru formarea listelor "negru" și "alb" de numere de mașini, va trebui să efectuați toate acțiunile pe fiecare cameră dacă există o mulțime de camere care pot fi destul de a Pass lung, plus ai nevoie de o mulțime de atenție. Cu liste de numere de mașini au fost absolut identice.

Suport inteligent Hikvision Asistență Recunoașterea camerei

2MP Camera IP inteligentă DS-2CD4025FWD-AP -preț 34 990 Ruble
2MP DOMA Smart IP Camera DS-2CD4125FWD-IZ -preț 36 990 Rubles
Camera IP inteligentă de 3MP Dome DS-2CD4135FWD-IZ -preț 42 990 Ruble

Hikvision cu 4 canale DS-7604NI-E1 / 4P Video Recorder -preț 11 990 Ruble
Recorder video de 16 canale Hikvision DS-7616NI-E2 -preț 15 990 de ruble
Înregistrare video de rețea de 16 canale Hikvision DS-7716NI-E4 / 16P -preț 33 990 Rubles

2. Axă.

Datorită platformei deschiseAxă Communications. - ACAP, dezvoltatorii terți pot dezvolta aplicații pentru a le instala direct la camera IP. Prin urmare, este posibilitatea recunoașterii numerelor de mașini în camerele axelor.
Dezvoltator de software pentru compania companiei companieiGrupul FF. , a dezvoltat o aplicație care poate fi instalată pe camera axei.
Aplicația este gratuită sau, mai degrabă, va fi mai corectă să spuneți costul camerei. În prezent, adaptate pentru țările UE, CSI, Israel și Turcia.

• Dezvoltator: axa. Site-ul oficial:www.axis.com. Abordare: Suedia, Lund, Emdalavägen 14, SE-223 69

3. Nedap.
Decizia companiei olandeze NEDAP

• Producător: Managementul securității NEDAP . Site-ul oficial:www.nedapsecurity.com/ru. . Adresa: Olanda, sol

NEDAP ANPR Access Hardware Reader Readerpreț 204 149 Ruble
NEDAP ANPR Acces HD Numărul de mașini Cititorpreț 266 013 ruble

Sistemul de control al accesului auto autonom
Camera IP B2230L conține o listă de numere de mașini permise pentru intrare. Editarea listei este disponibilă prin interfața web. Când un număr de mașină este detectat din listă, acesta oferă un semnal de ieșire alarmei, care poate fi utilizat pentru a controla barierele, porțile și alte sisteme de restricționare a accesului la autovehicule fără nici un echipament suplimentar.

• Dezvoltator: beeward. Site-ul oficial:www.beward.ru. . Adresa: Rusia, Moscova

Software pentru recunoașterea camerei automobilelor
Sistemele de recunoaștere a software-ului au apărut pentru prima dată pe piața rusă și mondială, în anii '90, plus din această abordare este o cameră video imensă, prețul pe cameră este mai mic decât în \u200b\u200bcazul unei camere inteligente cu caracteristici de recunoaștere încorporate. Minusul va fi costul ridicat al serverului pe care este instalat software-ul de recunoaștere a software-ului, încărcătura mare pe rețeaua locală. În cazul unei ieșiri ale serverului, întregul sistem pierde performanța.

1. Parcați cu parcare
Sistemul de recunoaștere a numerelor de auto-numere este construit pe baza modulelor de dimensiuni mici "Parcarea 2", constând dintr-o cameră video analogică și un controler, care produce o prelucrare a imaginilor, verificarea numerelor de mașini și a acționărilor de deschidere conectate la acesta ieșiri releu. Există două tipuri de implementări ale modulelor - puteți achiziționa un produs finit într-un caz sigilat cu nivel de protecție IP66 sau cumpărați doar un controler cu o cameră pentru a instala la discreția dvs.

• Dezvoltator: Serviciu SMP. Site-ul oficial:www.tral.ru. . Adresa: Rusia, Moscova

Prezentare video - parcare triple 2

Evenimentele de antrenare conțin următoarele informații: o fotografie a unei mașini cu semnul său de înregistrare a statului, timpul de călătorie, instrucțiunile, recunoașterea numărului și apartenența la un anumit grup.

Stația de lucru este folosită pentru a vizualiza videoclipul de la punctele de trecere, editarea listei numerelor de mașini, transmiteți-le în memoria controlorilor și pentru a stoca arhiva evenimentului și nu există altă modalitate de a lucra cu modulele de reformă. Sistemul recunoaște cu o probabilitate de până la 92%. Numai numerele civile rusești, nu este furnizată răspunsul sistemului la evenimente.
Cerințe de sistem pentru instalarea unui modul software - Win Vista, 7 32 și 64 biți.

2. Serviciul
Software-ul și complexul hardware "nume" este conceput pentru a recunoaște numerele de mașini și controlul dispozitivelor de acționare.
Modulul permite o probabilitate de până la 97% să recunoască semnele de înregistrare a statului auto ale Federației Ruse, Republica Belarus, Ucraina, Israel și cele mai multe țări europene.

• Dezvoltator: FF-GROUP. Site-uri oficiale:www.avtonomerok.com, www.ff-group.org. . Adresa: Ucraina, Kiev

Revizuirea video - "Camere"

Funcții de interfață
În modulul există un eveniment de alarmă pentru un număr separat sau un grup de numere, un eveniment de alarmă poate fi:



Activați orice dispozitiv extern prin controlerele de ieșire releu

Ajustarea manuală a modulului Automotive PRZ nu acceptă, există o funcție de ignorare a uneia sau mai multor caractere non-recunoscute ca parte a numărului mașinii.

Cerințe de sistem pentru instalarea modulului
Win 7, 8, S2013 32 și 64 biți, specificații recomandate de stație de lucru (considerăm instalarea unui modul pentru canale de recunoaștere cu 4 canale) - Intel® Core ™ i5-6400, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 tb.

Integrarea cu scois.
Poarta - Esența unei soluții de integrare comună este simplă: serverul de recunoaștere a numărului din numărul V.2 nu acceptă soluții, ci doar recunoaște numărul mașinii și transmite numărul recunoscut ca identificator direct la controlerul Gate-8000. Astfel, serverul de recunoaștere devine pentru controlerul porții, de fapt, cititorul obișnuit al identificatorilor. În același timp, toată funcționarea sistemului de acces se realizează în modul normal în conformitate cu scenariile standard și principiile derapaj clasic. Numărul mașinii este utilizat în sistemul de acces ca identificator independent și nu în forma codificată, dar direct în forma explicită a numărului mașinii. Aceasta oferă confort și utilizatori semnificativi și servicii de operare atunci când intră în identificatori în baza de date, atunci când analizează evenimentele de acces și în formarea rapoartelor necesare. Dacă se adaugă acest kit de integraresoftware pentru linia de supraveghere video , Există o oportunitate de a lega un videoclip la evenimentul de trecere a mașinii, în timp ce instalați toate aceste triple - numărul, poarta, linia, poate fi pe un computer, dar ar trebui să luați în considerare cerințele de compatibilitate cu tipul de sistem de operare.

• Controlere de porți - preț de la 5 183 de ruble
• Software de porți -preț de la GRATUIT la 35 512 Rubles

• Controlere SPHINX -preț de la 10 700 de ruble

3. Ipera ex-lpr
Modulul de recunoaștere a autovehiculului Ex-LPR este o dezvoltare comună a Ipera și EXACQ Technologies Inc., este o aplicație client a sistemului de supraveghere video Exacqvision și este destinat recunoașterii automate a tuturor numerelor de mașini care au scăzut în câmpul de vizualizare a camerei video și înregistrarea lor. Pentru a opera modulul, este necesară o supraveghere video exacqvision pentru un sistem mic, toate software-ul poate fi instalat pe un computer.
Caracteristica acestui modul pentru ora curentă este că căutarea numerelor de mașini apare pe întreaga dimensiune a cadrului și nu zona specifică specificată la configurarea modulelor de recunoaștere ale altor producători - aceasta face obiecte la cerințele pentru puterea de calcul a computerului calculatorului echipamentul folosit.

• Dezvoltator: Ipera. Site-ul oficial:www.ipera.ru. . Adresa: Rusia, Moscova

Conexiuni client
Modulul de recunoaștere Ex-LPR este o aplicație de server-client cu drepturi complete pe baza serverului de baze de date MySQL. Depozitarea bazei de date poate fi efectuată pe orice computer sau server pe care este instalat serverul MySQL și la care există accesul în rețea. Toate conexiunile client sunt gratuite și nu au restricții privind cantitatea lor, drepturile personalizate sunt distribuite fiecărui utilizator separat și în cantitatea necesară. Prin această conexiune, puteți vizualiza evenimente, configurați sistemul, editați numerele, creați rapoarte.
Al doilea tip de conexiune de client implementat de dezvoltatori este o interfață web.

Cerințe de sistem pentru instalarea exacq-win 7, 8, ser2003rev2 32 și 64 biți Specificații recomandate de stație de lucru (considerăm instalarea unui modul pentru versiunea canalelor de recunoaștere a canalelor) - Intel® Core ™ i5-6400, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SISTEM SSD 120 GB, HDD 4 TB.

4. CVS-Auto
Sistemul Auto CVS a fost dezvoltat de specialiștii companiei "Noi tehnologii", este o aplicație client pentru programul principal al sistemului de supraveghere video CVSCENTER și este proiectat să recunoască automat și să remedieze numerele de mașini în câmpul de vizualizare a camerei video. Pentru funcționarea modulului, este necesar un server de supraveghere video, dacă este necesar, întregul set de programe poate fi instalat pe un computer.

• Dezvoltator: noi tehnologii. Site-ul oficial:www.cvsnt.ru. . Adresa: Rusia, regiunea Moscovei

Revizuirea video - Interfața "CVS-AUTO"

Reacția sistemului poate fi:
- informații text ale oricărui conținut (întârziere, ceas, săriți etc.)
- semnale de sunet (fiecare eveniment puteți configura un fișier audio separat)
- Indicarea luminii (lămpile de semnal sau LED-urile sunt conectate la controler)
- Activați orice dispozitiv extern

Modulul implementează capacitatea de a identifica vehiculul - atunci când efectuați un număr de mașină, fotografia sa este adăugată în baza de date (o fotografie poate fi utilizată). Informații suplimentare privind textul despre mașină pot conține marcaj, model, culoarea mașinii, numele proprietarului, informații de contact
În procesul de recunoaștere, aceste informații împreună cu un instantaneu pot fi afișate pe monitorul operatorului.

Cerințe de sistem pentru instalarea tuturor produselor CVS - Win 7/8 / S2010 32 și 64 biți, cerințele tehnice de stații de lucru recomandate (considerăm instalarea modulului pentru 4 canale ale versiunii de parcare) - Intel® Core ™ i5-6400, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Software client.
Modulul implementează două opțiuni pentru a lucra cu baza de date:
- modul de bază de date și de recunoaștere a opțiunii 1 - (versiunea CVS-Auto) și modulul de recunoaștere sunt instalate pe un computer local, ceea ce implică operarea offline fără posibilitatea conexiunilor client;
- Opțiunea 2 - Terminale multiple cu modul de recunoaștere funcționează cu o bază, care poate fi stocată pe oricare dintre ele fie pe un alt server extern (versiunea CVS-AU +). În această versiune, comunicarea cu serverul de baze de date este efectuată în mod constant. Numărul de terminale cu modulul de recunoaștere din rețea este egal cu conexiunile client pentru operatorul de bază de date nelimitat.
Drepturile personalizate la conexiunile client sunt distribuite de administratorul bazei de date în suma necesară pentru fiecare arhivă de vizualizare a utilizatorului, vedere în timp real, administrează liste, grupuri, crearea de rapoarte. Numărul de conexiuni client nu este limitat și toate acestea sunt gratuite.

Rapoarte
Modulul este posibil să se creeze rapoarte privind numerele recunoscute, nu recunoscute, un număr separat, grupul sau șablonul lor; conducerea sau transportul stâng; numerele ajustate manual de către operatorul de securitate; Transportul auto interzis pentru intrare, dar a ratat operatorul de securitate; locații, camere; evenimente pentru intervalul de timp; Timpul de a rămâne pe teritoriu, lista de pe teritoriul.

5. Autotrassir.
Recunoașterea automată a înregistrării de stat a automobilelor Un tracery de mașină este unul dintre pionierii de produse interne din această direcție, creat de dezvoltatorii companiei ruse DSSL, este aplicația client a sistemului de supraveghere video TRASSIR, conceput pentru recunoașterea automată și înregistrarea PRS Automotive și este diferită (nu numai în opinia dezvoltatorilor) simplitatea interfeței de lucru și a setărilor.

• Dezvoltator: PRSL. Site-ul oficial:www.dssl.ru. . Adresa: Rusia, Moscova,Lista camerelor recomandate Pentru autottrassir.

Software client.
Modulul implementează două opțiuni pentru a lucra cu baza de date. În prima versiune (versiunea SQLLITE DBMS), baza de date și modulul de recunoaștere sunt instalate pe un computer local fără posibilitatea de conexiuni client, ceea ce implică o operație autonomă. Într-o altă formă de realizare, mai multe terminale cu modul de recunoaștere funcționează cu o bază, care poate fi stocată pe oricare dintre ele fie pe un anumit server extern (versiunea Postgreql DBMS). În această versiune, comunicarea cu serverul de baze de date este efectuată în mod constant. Conectarea prin interfața web nu este furnizată.
Drepturile personalizate la conexiunile client gratuite sunt distribuite de administratorul bazei de date în suma necesară și pentru fiecare utilizator, numărul conexiunilor client nu este limitat.

Funcții de interfață
Cu o recunoaștere incorectă în modul, este posibilă ajustarea manuală a numărului mașinii, o astfel de acțiune va fi afișată în jurnalul de evenimente, ca o ajustare.
În sistem se înregistrează evenimente de alarmă unui număr separat sau unui grup de numere. Toate reacțiile posibile ale sistemului sunt programate într-o secțiune specială "Sistem de reguli Auto Tracer.

Răspunsul sistemului poate fi - informații text ale oricăror conținut (reținere, ceas, săriți etc.), semnale sonore, indicarea luminii (lămpi de semnal sau LED-uri sunt conectate la controler), porniți orice dispozitiv extern, trimiterea de mesaje către sisteme externe (De exemplu, mesajele SMS de corespondență către numerele de protocoale SSMP specificate).

VIDEO REVIEW - TRACE AUTO

Pentru a identifica în mod obiectiv mașina în baza de date, puteți adăuga și următoarele informații - marca, culoarea, numele proprietarului, informațiile de contact.
Conform recunoașterii, aceste informații pot fi afișate pe monitorul stației de lucru.

Cerințe de sistem pentru instalarea modulului - Win 7.8 32 și 64 biți, Cerințe tehnice recomandate de stații de lucru (Considerăm instalarea modulului pentru 4 canale de parcare) - Intel® Core ™ i5-6400, RAM 8 GB, Radeon HD 7750 , SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul are integrare cu un sistem de control intern pentru monitorizarea și controlul Sfinxului. Există două versiuni de integrare - primul este scris de către dezvoltatorii de trasor, al doilea - dezvoltatorii Sfinx. Aici vom privi versiunea scrisă de dezvoltatorii Sfinx (așa cum o înțelegem). Nivelul de integrare implică utilizarea unui modul Auto Tracer ca sursă de identificatori (inventarul auto), transportul vehiculului este acceptat de sistemul SCUD (baza de date a PRD auto este stocată în acesta).

• Controlere SPHINX -preț de la 12 510 ruble
• Software-ul SPHINX -preț de la GRATUIT până la 31.800 de ruble

6. Orion-Auto
Orion-Auto are o ierarhie a sistemului-client cu drepturi complete a construcției sistemului, întreaga bază de date (frezarea automobilelor, evenimentele, fotografiile vehiculelor etc.) pot fi stocate pe orice terminal sau pe un alt server extern unde este instalat serverul de baze de date . Întregul kit poate fi, de asemenea, instalat la un loc de muncă. Numărul de camere conectate la modulul de recunoaștere este limitat la 64 (pentru a conecta mai mult de 4 camere necesită o cerere de livrare a tastei corespunzătoare).

• Dezvoltator: NVP "Bololad" site-ul oficial:www.bolid.ru. . Adresa: Oblast Moscova, Korolev

7. Traficul SpecLab
Modulul de trafic SpecLAB este proiectat de unul dintre liderii recunoscuți ai pieței interne de către special, este o aplicație client a sistemului de supraveghere video de la Goal-Cassandra și este conceput pentru recunoașterea automată și fixarea numerelor de mașini în domeniul vizualizării camera video. Pentru a acționa modulul, este necesar să se instaleze serverul Goal-Cassandra (sau, de către dezvoltatori, orice server video terț), din lista de camere conectată la acest server, sunt selectate de cele care vor fi utilizate de recunoașterea automobilelor modul.

• Dezvoltator: Specifica, site-ul oficial:www.goal.ru. Abordare: g. Ivanovo, ul. Construcție, D.17.

Hardware
Numărul maxim de recunoaștere a camerei conectat la modul este limitat de capacitățile tehnice ale stației de lucru, nu există alte restricții. Puteți utiliza camere video IP și analogice pentru a lucra cu modulul. Lista echipamentului IP integrat poate fi vizualizată aici. Metoda generală de selectare a camerelor este practic diferită de recomandările altor producători ai unui astfel de software, dar capabilitățile de instalare a camerei video pentru modulul de trafic SpecLab sunt altele.
Pentru a gestiona dispozitivele externe și pentru a obține semnale senzor în sistem, puteți utiliza un controler foarte funcțional IP "" Telepatya ", un software plătit suplimentar este setat să lucreze cu acesta, serverul SLDA și limba dvs. de securitate S ++, care este configurat să configureze toate algoritmii de operare a dispozitivelor.

Funcții de interfață
Dacă recunoașterea incorectă a modulului a implementat o funcție de ajustare manuală a operatorului de securitate, o astfel de acțiune va fi afișată în jurnalul de evenimente, ca o ajustare. Modulul este posibil să instalați un eveniment de alarmă pentru un număr separat sau un grup de numere, un astfel de eveniment poate fi:
Informații text ale oricărui conținut (întârziere, ceas, săriți etc.)
semnale sonore
Indicarea luminii (lămpile de semnal sau LED-urile sunt conectate la controler)


Pentru a identifica în mod obiectiv mașina în baza de date, puteți adăuga și următoarele informații - marca, culoarea, numele proprietarului, informațiile de contact. Conform rezultatelor recunoașterii, aceste informații vor fi afișate pe ecranul monitorului.

Pentru a spori siguranța parcărilor plătite, dezvoltatorii scrise de nu mai sunt utilizați de algoritmul de "plecare sigur", din care este esența căreia este comparată cu vehiculul vehiculului mașinii și proprietarul său cu mașina reală. În acest scop, se utilizează o cameră video suplimentară, care este instalată într-un loc convenabil pentru fotografiere și orice senzor de prezență a vehiculului (buclă magnetică, fotocelulă) pentru includerea sa la momentul potrivit.

Cerințe de sistem pentru instalarea întregului set de goluri - Win 7 și S2008R2 32 și 64 biți, cerințe tehnice recomandate pentru stația de lucru (considerăm instalarea modulului pentru versiuni de parcare cu 4 canale) - Intel® Core ™ i5-4460, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Software client.
Modulul implementează conexiuni client utilizând o interfață web și prin serverul de baze de date. Conexiunea utilizând interfața web vă permite să vizualizați liste de numere și înregistrări video de pe orice computer sau pe un dispozitiv mobil care are un browser și acces la internet. Conexiunea prin DBMS vă permite să vizualizați toate informațiile necesare și să setați sistemul. Toate tipurile de conexiuni client sunt gratuite și fără restricții la numărul acestora. Drepturile la fiecare utilizator al sistemului sunt atribuite în suma necesară.
Modulul poate funcționa atât cu bazele de date proprii, cât și cele externe (un exemplu - baze de date de trafic), pentru aceasta există un software special.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul de recunoaștere a traficului SpecLab nu are în prezent integrare cu sistemele de control al terților și de control al accesului.

8. Automarchal.
Mașina este o aplicație independentă dezvoltată de compania științifică și de producție a sistemelor Malenom, destinată recunoașterii automate și înregistrarea automobilelor PR PROV. Se propune în două versiuni - pentru autostrăzi (viteze de până la 150 km / h) și pentru parcare sau cutie de viteze (viteză de până la 30 km / h).
Aplicația are o serie de adăugiri plătite și gratuite (pluginuri) pentru a extinde funcționalitatea, de exemplu, pluginul de parcare vă va ajuta pe deplin automatizarea oricăror parcări, inclusiv plătiți.

• Dezvoltator: Sisteme Malar. Site-ul oficial:www.mallenom.ru. . Adresa: Rusia, Cherepovets

Integrare
Modulul de recunoaștere al automobilelor CFZ are o integrare funcțională cu sistemul de control al accesului la poarta și controlul de la capacitatea de a lucra cu controlerele de serie Poarta 8000 în autonomă și se termină cu colaborarea cu sistemul de porții ca parte a unui sistem de securitate integrat. Nivelul de interacțiune al mașinii și poarta face impresia, toate informațiile despre acesta pot fi vizualizate aici.

9. Macroscop-Auto
Macroscop, ca parte a pachetului său analitic, utilizează modulul de recunoaștere a autovehiculelor Macroscop, dezvoltat de compania Kiev Vit (video este aplicația client a programului de supraveghere video Macroscop și este proiectat pentru recunoașterea automată și fixarea numerelor de mașini în domeniul vizualizării camera video. Modulul are două tipuri de execuție - versiunea pentru autostrăzi (viteza vehiculului de până la 150 km / h) și versiunea pentru parcare (viteza vehiculului de până la 20 km / h). Dacă este necesar, toate software-urile pot fi instalate pe o singură stație de lucru - Serverul este instalat pe supraveghere video, toate camerele video sunt configurate., Modulul MacrosCop-Auto este instalat cu serverul de bază de date și instrumentele software sunt conectate la cele care vor fi utilizate pentru a recunoaște numerele de mașini.
În cazul mai multor terminale care operează în aceeași rețea (vă reamintesc, trebuie să existe un server de supraveghere video la care sunt conectate toate camerele video), jurnalul de bază și evenimentul sunt stocate pe orice server sau terminal, conexiunea client-server trebuie să fie permanent.

• Dezvoltator: Macroscop, site-ul oficial:www.macroscop.com. Abordare: perm, autostrada Sosmonaut, 111, Corpul 27, Biroul 301

Revizuirea video - Macroscop Auto

Caracteristici de interfață cu recunoaștere incorectă
În cazul recunoașterii incorecte a ajustării manuale a numărului în modulul Macroscop-Auto, nu va fi propus un număr recunoscut pentru salvarea în baza de date ca fiind nouă.
În modulul există un eveniment de alarmă pentru un număr separat sau un grup de numere, un eveniment de alarmă poate fi:
Informații text ale oricărui conținut (întârziere, ceas, săriți etc.)
semnale sonore
Indicarea luminii (lămpile de semnal sau LED-urile sunt conectate la controler)
Activați orice dispozitiv extern.

Pentru a identifica în mod obiectiv vehiculul în baza de date, puteți adăuga următoarele informații: Brand, VIN - cod, culoare, nume de proprietar, informații de contact. Conform rezultatelor recunoașterii, aceste informații vor fi afișate pe monitorul operatorului.

Cerințele de sistem furnizate pentru un server de supraveghere video și un modul de recunoaștere la o singură stație de lucru - Win 7, 8, S2008R2, 32 și 64 biți, recomandările de stații de lucru recomandate (considerăm instalarea modulului pentru 4 canale de recunoaștere a recunoașterii versiunii de parcare) - Intel® Core ™ i5-4460, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul are integrare cu producătorii de sisteme de control și de control al accesului și parsek. Nivelul de integrare implică utilizarea modulului de recunoaștere ca sursă de identificatori (plăci de înmatriculare) pentru sistemul de control și control al accesului.

• Controlere SPHINX -preț de la 12 510 ruble
• Software-ul SPHINX -preț de la GRATUIT până la 31.800 de ruble

10. Transport de cod.
Sistemul de recunoaștere automată a numerelor, monitorizarea operațională și transportul de transport este o aplicație independentă care poate funcționa ca parte a unui sistem de securitate cuprinzător construit utilizând serverele de supraveghere video Globoss și codos IKB. Modulul are două tipuri de implementare în scopul intenționat - "CODOS-TRANSPORT" vă permite să recunoașteți și să înregistrați numerele de mașini, "Code Transport-Cat" are o partiție suplimentară care vă permite să controlați dispozitivele de acționare. Viteza maximă de înregistrare a numerelor de vehicule este aceeași pentru două tipuri de implementare - până la 200 km / h.
Ar trebui să se țină cont de faptul că atunci când cumpără un kit pentru 2 canale de recunoaștere există o limitare a vitezei vehiculului de până la 60 km / h, iar pentru viteza vehiculului de până la 200 km / h, puteți utiliza doar un singur canal.

• Dezvoltator: Cod. Site-ul oficial:www.kodos.ru. Abordare: moscova, strada regimentală, d. 3, p. 2

Hardware
Numărul maxim de camere conectate la o singură stație de lucru sau la serverul de recunoaștere automată este de 16.
În modul de lucru autonom, controlerul UE-602 poate fi utilizat pentru a controla dispozitivele executive, controlerul UE-602 poate fi utilizat pentru a controla dispozitivele de acționare, este instalat un software suplimentar pentru funcționarea sa. În sistemele complexe de control, este recomandabil să utilizați serverul SCB "codul ICB".
Modulul este axat pe lucrul cu IP și cu camere video analogice, criteriile de selecție a camerelor pot fi vizualizate aici.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul nu implementează integrarea cu producătorii de scois terță parte, codul codului are propriul set de echipamente și software în aceste scopuri.

Rapoarte
În rapoartele de referință, puteți efectua un eșantion în conformitate cu următoarele date:
Evenimente de timp în fiecare punct de călătorie;
Numele călătoriei;
Direcția de mișcare (intrare / plecare);
Recunoaștere - numărul mașinii și coeficientul de acuratețe de recunoaștere;
Driver - driverul de nume complet;
Operatorul este un nume în sistem și numele operatorului, în a cărui schimbare a fost o intrare / plecare a mașinii.
În plus față de partea de masă, raportul cuprinde o secțiune de tip video - un instantaneu obținut în momentul recunoașterii numărului mașinii (câmpul este indicat de camera "numere") și legăturile pentru vizualizarea arhivei video primite de la Trecerea camerelor de ansamblu (numai în cazul colaborării modulului cu serverul de supraveghere video Globoss).

11. Domination Auto.
Dominație Auto - sistem de identificare automată pentru mărcile de înregistrare a statului, orientate pe o arhitectură de rețea.

Modulul Auto Domination Auto este o aplicație client - Pentru recunoașterea numerelor, se utilizează camerele conectate la serverul video Domination, baza de date poate fi stocată pe orice computer sau server, conexiunea la serverul clientului trebuie să fie constantă. Instalarea pe un computer nu este posibilă pe un singur computer, deoarece serverul video de dominație rulează Linux OS.

• Dezvoltator: Vipax +, site-ul oficial:www.networkVideo.ru. . Adresa: Rusia, Perm.

Funcții de interfață
Modulul asigură ajustarea manuală a numărului mașinii, o astfel de acțiune va fi afișată în jurnalul de evenimente, ca o ajustare. În cazul unei coincidență strânsă a unui număr nerecunoscut, cu un număr din baza de date, va fi propusă o opțiune de autocorrecție.
Instalarea unui eveniment de alarmă este implementată pentru un număr separat sau un număr de numere, nu există nici o legătură cu un anumit tip. Un eveniment alarmant poate fi:
Informații text ale oricărui conținut (întârziere, ceas, săriți etc.)
Semnale de sunet (pentru fiecare eveniment puteți configura fișierul audio)
Indicarea luminii (lămpile de semnal sau LED-urile sunt conectate la controler)
Activați orice dispozitiv extern.

Video - Prezentare generală a interfeței de dominație automată

Modulul implementează posibilitatea fotografiei vehiculului, o fotografie a autovehiculului este adăugată în baza de date (o singură fotografie poate fi utilizată). În plus, puteți adăuga:
Marcă.
model
Culoarea mașinii
Numele proprietarului
Informații de contact

La recunoașterea numărului, aceste informații vor fi afișate pe ecranul monitorului.

Cerințe de sistem pentru instalarea modulului de recunoaștere - Câștigați 7, 8 32 și 64 biți, cerințe tehnice minime pentru stația de lucru pentru recunoașterea numărului (considerăm instalarea modulului pentru versiunea canalelor de recunoaștere de 4 canale) - Intel® Core ™ i5-4460, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Hardware
Numărul maxim de recunoaștere a camerei conectat la un modul - 4, numărul de module din sistem nu este limitat.
Pentru a controla dispozitivele externe și a obține semnale senzor, controlerul Adam-6066CE este utilizat în sistem, în acest scop, software-ul gratuit gratuit este instalat în modulul de recunoaștere și algoritmul pentru toate dispozitivele.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul este integrat cu sistemul de control al accesului la sphynx și cu sistemul de control al accesului. Nivelul de integrare este sursa identificatorilor (plăcile de înmatriculare) pentru sistemul SCUD.

• Controlere SPHINX -preț de la 12 510 ruble
• Software-ul SPHINX -preț de la GRATUIT până la 31.800 de ruble

Video - N. module software Software Auto Intelligence

Integrare
Modulul este integrat cu sisteme de control și control de acces la poarta, Pero și Parsek. Nivelul de integrare este sursa identificatorilor (plăcile de înmatriculare) pentru sistemul SCUD.

13. Auto-uragan
Compania "Tehnologii de recunoaștere" este cel mai important dezvoltator rus al sistemelor foto automate și conflicarea video a fluxurilor de transport auto. Sistemul "Caruragan" este principala dezvoltare a companiei. Complexul hardware și software "Caruragan" este un sistem de confixare automată a videoclipurilor și identificarea mărcilor de înregistrare a stării vehiculelor.

• Dezvoltator: "Tehnologie de recunoaștere". Site-ul oficial:www.eng.recognize.ru. Abordare: Moscova, ul. Electrozavodskaya, d. 24

Funcții de interfață
Cu o recunoaștere incorectă a mânerului auto, posibilitatea ajustării manuale în modulul de recunoaștere automată a uraganului nu este.
Instalarea evenimentului de alarmă este implementată pentru un număr separat sau un grup de numere. Un eveniment de alarmă poate fi - informații text ale oricărui conținut (întârziere, ceas, săriți etc.), semnale de sunet (puteți configura fișierul audio pentru fiecare eveniment), indicatorul luminos (lămpile de semnal sau LED-urile sunt conectate la controler) , includerea oricăror dispozitive externe.

Modulul implementează posibilitatea de a identifica vehiculul, se adaugă următoarele informații în baza de date pentru acest scop - marca, culoarea mașinii, numele proprietarului, informațiile de contact. La recunoașterea numărului, aceste informații vor fi afișate pe ecranul monitorului.

În modulul de recunoaștere, este posibil să faceți mai multe fotografii de mașini utilizând camere suplimentare de anchetă. Prin apăsarea unui buton, operatorul poate înregistra și salva un videoclip separat atunci când conduceți o mașină, adică în cazul plecării de la parcare, operatorul poate reda video sau fotografie în parcare cu același număr recunoscut și le poate compara.

Software client.
Auto-Hurricane - o aplicație de client cu drepturi depline, într-o schemă simplă, este instalată pe un terminal, în cazul unui sistem extins, terminale individuale funcționează cu o singură bază de date (versiunea de bază a postgreSQL 9.2 DBMS), care poate să fie stocate pe oricare dintre ele fie pe un server extern. Cu ajutorul software-ului special, este asigurată că lucrați cu baze de date externe este asigurată, este posibilă utilizarea mai multor baze de date.
Numărul de conexiuni client nu este limitat, o licență este inclusă în pachetul de bază, sunt plătite licențele rămase. Drepturile și puterile sunt atribuite fiecărui utilizator separat în suma necesară.

Cerințe de sistem pentru instalarea modulului de recunoaștere - Câștigați 7, 8 32 și 64 biți, cerințe tehnice minime pentru stația de lucru pentru recunoașterea numărului (considerăm instalarea modulului pentru versiunea canalelor de recunoaștere de 4 canale) - Intel® Core ™ i5-4460, RAM 8 GB, Radeon HD 7750, SSD SSD 120 GB, HDD 4 TB.

Integrarea cu sistemele scode
Modulul este integrat cu un sistem de control al accesului la parsec și control. Nivelul de integrare este sursa identificatorilor (plăcile de înmatriculare) pentru sistemul SCUD.

Rapoarte
Modulul are o interfață convenabilă de formare a rapoartelor pentru următoarele caracteristici sau intervale de timp - numărul mașinii, grupul de camere, timpul de călătorie, punctul de călătorie, conducerea
O imagine foto a tarifului vehiculului poate fi investită în raport.

Selectarea camerei de supraveghere video
Înainte de a trece la recomandările pentru alegerea camerei pentru sistemul de recunoaștere a numerelor de mașini. Aș dori să avertizez pe toți de la o concepție greșită periculoasă, dar extrem de comună. Este imposibil de la o cameră foto să efectueze o imagine de ansamblu generală a teritoriului și recunoașterea numerelor de mașini.

Camera pe care o veți folosi pentru a recunoaște automobilele în numere ar trebui să efectueze decât această caracteristică și nimic mai mult.

Permisiunea camerei video trebuie să fie formată imaginea numărului de mașină cu cel puțin 140 pixeli pe orizontală pe semnul numeric.

Pe măsură ce înțelegeți numărul de pixeli care vor avea la placa de înmatriculare, depinde de lățimea călătoriei dvs. și de permisiunea camerei. De asemenea, de la distanța camerei de la trecerea cursului, dar pentru scopurile noastre vom trece de faptul că avem ocazia de a muta camera în cel mai convenabil loc pentru noi.

De exemplu, pentru cea mai comună lățime de deplasare de 4 metri, în majoritatea cazurilor va exista o cameră cu o rezoluție de 1 megapixel.

A doua recomandare importantă este dimensiunea matricei. Cu cât dimensiunea matricei este mai mare, cu atât este mai mare sensibilitatea camerei și cu atât este mai mare sensibilitatea camerei, cu atât este mai mare procentajul numerelor recunoscute. 1/3 inci Aceasta este dimensiunea minimă a matricei care merită folosită în scopul recunoașterii numerelor de mașini. Și camerele cu o dimensiune matrice de 1/2 inci vor fi alegerea perfectă.

• Camera de supraveghere video cu dimensiunea matricei de 1/3 inci -preț de la 1 190 de ruble
• Camera de supraveghere video cu o matrice de 1/2 inci și mai sus -preț de la 29 900 de ruble

O recomandare importantă și generală privind alegerea locației de instalare a camerei nu este de a instala camera de supraveghere video departe de pasaj, deoarece în acest caz, chiar și cele mai mici vibrații, de exemplu, vântul poate afecta puternic recunoașterea și cum se face Nu înțelegeți mai bine.

Astfel de caracteristici de cretă ca o viteză de declanșare, compensarea iluminării de fundal, adâncimea câmpului, zgomotul și predarea culorilor, compresia video și alte echilibre și aerobica vor pleca în consultări private.

În concluzie, aș dori să spun despre o modalitate foarte simplă de a determina camera este potrivită pentru recunoaștere sau nu. Dacă aveți un număr clar de stare pe cadru, numărul de stat poate citi în mod clar, sistemul de recunoaștere a numerelor auto o recunoaște complet.

Concluzii

Sincer, orice software cu care ne-am confruntat oferă o calitate acceptabilă de recunoaștere, de regulă, de la 90 la 99%. Și crede-mă peste 11 ani, avem timp să ne confruntăm.

Calitatea finală de recunoaștere va depinde în cea mai mare parte de selectarea camerelor de supraveghere video de la proiectarea sistemului și de calitatea instalării.

Dar, în practică, foarte des este posibil să nu aveți nevoie să recunoașteți pur și simplu numărul și pe această bază pentru a decide cu privire la admiterea mașinii pe teritoriu. Este posibil să fie necesar să integrați cu sistemele de control al accesului Este posibil să fie necesar să păstrați listele negre. Este posibil să trebuiască să vă integrați cu sistemul de supraveghere video. Este posibil să aveți nevoie de o varietate de rapoarte, iar în unele sisteme ale acestui funcțional nu poate fi în general, în unii pot fi extrem de bogați.

Ei bine, și cel mai important este opinia dvs.

Luați în considerare citiți mai multe Caracteristici Camera IP pentru citirea numerelor.

Poate fi folosit pentru a:

• deschiderea automată a barierului la intrarea pe teritoriul controlat;
• Declarația automată a amenzilor în încălcarea driverului regulilor din zona de acoperire a camerei, cu recunoașterea numerelor de mașini.
• Pentru a calcula automat costul parcării, pe baza datelor auto.
• Informarea imediată despre detectarea mașinii dorite, comparând numărul său cu baza de date.

Toate aceste procese analitice sunt efectuate în software-ul intern în modul automat sau cu setări și funcții specificate de la utilizator, prin intermediul software-ului instalat pe server. Pornirea camerei IP Pentru a recunoaște numerele de mașini, se recomandă citirea instrucțiunilor de instalare, configurare și utilizare a instrumentului. Camera de recunoaștere a numerelor poate avea un alt tip de factor de formă și de instalare. Ar trebui să alegeți pe baza cerințelor și condițiilor actuale.

Oferim să cumpărăm camere IP pentru a recunoaște numerele de mașini, la un preț de 3000 de ruble în magazinul nostru online. Toate informațiile necesare despre dispozitiv sunt disponibile pe site.

Caracteristici Camera IP pentru recunoașterea mașinilor

Înainte de a cumpăra o cameră IP cu caracteristică de recunoaștere a numerelor, citiți caracteristicile sale tehnice.

Lista specificațiilor tehnice:

• Opțiuni de putere.
• Tipul de software, ușurința de management.
• Clasa de protecție a camerei IP.
• Unghiul de vizionare.
• Rezoluţie.
• Metoda de instalare și conexiune.
• Viteza de procesare a informațiilor, căutați potrivirea.
• Viteză de fotografiere, înregistrare.
• Modul de temperatură al camerei.
• Umiditate extrem de admisibilă
• Ratingul mărcii producătorului pe piața sistemelor de control și supraveghere video, recenzii utilizatorilor.
• Dimensiuni, greutatea dispozitivului.
• Echipamente, prezența fitingurilor necesare instalării, instrucțiuni de utilizare.

Camerele prezentate în această secțiune au fost testate de specialiștii noștri pentru compatibilitatea cu software-ul Macroscop "Recunoașterea numerelor de mașini". În combinație cu datele, camerele noastre vă vor oferi o monitorizare constantă a zonei protejate, vă va ajuta în căutarea mașinii dorite, automatizarea unui număr de procese.

Selectând un dispozitiv care îndeplinește toate cerințele, puteți verifica rapid comanda de pe site. Vom livra camera video cu recunoașterea numerelor la obiectul dorit la Moscova cât mai curând posibil.

Supravegherea video modernă vă permite să colectați informații despre fluxul traficului de mașini și pietonilor și oferă, de asemenea, diferite caracteristici ale analiticii video.

Funcțiile de determinare a numărului de vizitatori, identificarea persoanelor, au devenit solicitate între organizațiile private și antreprenorii.

Luați în considerare o funcție detaliată importantă a determinării plăcilor de licență. Sistemele de supraveghere video pot fi combinate cu sistemul de control al accesului. Camera video determină numărul, iar sistemul de analiză caută o coincidență în lista numerelor de baze de date și, dacă este disponibilă, permite permisiunea sistemului de control al accesului pentru intrarea vehiculului.

La planificarea instalării sistemului de supraveghere video, trebuie să separați sarcina de a determina numerele din funcția de observare a transportului și a pietonilor. Camera video pentru a recunoaște plăcile de licență are limitări la locul de instalare, precum și au nevoie de un cadru special. Camera trebuie să se concentreze numai pe amplasamentul în care trece vehiculele. Prin urmare, este mai bine să instalați camere care au o lentilă fixă. Ei au un avantaj suplimentar în caracteristicile fotosensibilității.

Rezoluția camerei

Rezoluția înaltă a aparatului foto nu înseamnă încă executarea calității sarcinii de a recunoaște numerele. Rezoluția optimă calculată poate chiar să dau cel mai bun rezultat. Cu cât rezoluția este mai mare, cu atât mai rău fotosensibilitatea și aceasta agravează definiția numerelor cu iluminare slabă.

La calcularea rezoluției necesare, se utilizează următoarea formulă: (W / N) * P, unde W este lățimea inspecției unei plăci de înmatriculare fixă; n - numărul de plăcuțe de înmatriculare; P - Lățimea propusă a numărului afișat, măsurată în pixeli.

Luați în considerare calculul în exemplul următor: dimensiunea medie a semnului este de 0,52 m, lățimea zonei controlate este de 3 m, iar dimensiunea recomandată este de obicei realizată în 200 pixeli. Avem un astfel de răspuns:

(W / N) * P \u003d (3 / 0.52) * 200 \u003d 1154 pixeli.

Din calcul se observă că opțiunea corespunzătoare va fi o cameră foto cu un format standard de fotografiere HD (1280 * 720 pixeli). Dar acest lucru este adevărat dacă distanța de la cameră la număr este de 3-5 metri. Dacă distanța este mai mare, atunci rezoluția camerei este necesară mai sus. Dacă această distanță depășește 20 m, este necesară camera cu o lentilă varofocală. Acesta va permite să restrângeți unghiul revizuirii, mărind astfel obiectul fix pe ecranul monitorului.

Caracteristicile camerelor video pentru recunoașterea numerelor

Este necesar să se țină seama de dimensiunea matricei în sine. Matitesa mare are o mai mare fotosensibilitate. Pentru a recunoaște numerele, matricea ar trebui să fie de cel puțin 1/3 inci. Dar pentru o definiție calitativă a numerelor, o matrice este necesară de la 1/2 inci și mai mult. De exemplu, o cameră IP cu o dimensiune de matrice Sony IMX 185 1 / 1.8.

Caracteristicile luminilor sunt la fel de importante. Acest indicator definește lentila camerei video și este notată ca numărul F. Se caracterizează prin raportul dintre lungimea focală la valoarea de dezvăluire a diafragmei. Semnalul caracteristic / zgomotul va fi mai bun, cu o luminozitate mai mare, deoarece se aprinde mai multă lumină pe matrice. Cu o lumină crescătoare, numărul de zgomot digital este redus. Definiția numerelor necesită valoarea luminilor de la F / 1.4 și mai mare.

Chiar și cele mai bune camere nu pot determina numărul mașinii situate în întuneric complet. Prin urmare, trebuie să aveți imediat grijă de iluminarea normală. Majoritatea camerelor moderne au o iluminare IR, dar această caracteristică este forțată să treacă la modul de fotografiere alb-negru. Când iluminarea IR are loc o încălzire suplimentară a camerei, care poate provoca supraîncălzirea în sezonul fierbinte și aceasta va crea o interferență suplimentară.

Contează și indicatorul numărului de cadre pe secundă. Camerele sunt recomandate cu o frecvență de 25 K / s. În zonele cu o viteză mică de mișcare a fluxului de transport, camera video este comutată la 12 la / s sau mai mică. Acest lucru vă permite să reduceți sarcina pe dispozitiv pentru a procesa mai bine informațiile primite.

Aranjamentul camerei video

Pentru rezultatul așteptat, echipamentul trebuie plasat cu o respectare clară a tuturor condițiilor.

• În imagine, numărul de înclinare al mașinii nu trebuie să fie mai mare de 5 ° de-a lungul axei X.
• Unghiul de direcție al camerei trebuie să fie de până la 30 ° ca orizontal și vertical.
• Pentru a captura 2 benzi, puteți instala camera în centru între ele.
• Înălțimea camerei trebuie să fie de la 2-6 metri.
• La instalarea dispozitivului în apropierea barierei, trebuie să se țină cont de faptul că creează o anumită porțiune a înstrăinării.
• După instalarea camerei, este necesar să verificați admisibilitatea calității filmărilor pe timp de noapte. Modul Diafragm este setat pe "Auto" cu un nivel 50.
• Pentru a curăța farurile de lumină într-o perioadă întunecată, o cameră cu un fragment este de 1/1000 sau mai mult.
• În absența iluminării normale, drumul trebuie să fie setat o funcție de zi / noapte pe "Auto". În caz contrar, iluminarea intelectuală este setată la poziția - "ON".
• Iluminarea BLC și WDR trebuie oprită.

Pentru a înregistra automat numerele din baza de date, este nevoie de un program special de cameră sau o plăcuță de licență care recunoaște PC. Acum vindeți în vânzare și camere care să recunoască ele însele numere de mașini.

Tehnologiile de recunoaștere a software-ului a autoturismelor și a oamenilor de oameni devin din ce în ce mai solicitate. De exemplu, recunoașterea automată automată poate fi utilizată ca o componentă a sistemului de control al accesului, pentru a organiza sisteme de facturare pentru parcare plătită, automatizarea pasului auto sau pentru a colecta informații statistice (vizite repetate la TPC sau pentru spălare, de exemplu). Toate acestea sunt capabile de software-ul intelectual modern. Ce este necesar pentru implementarea unui astfel de sistem? În principiu, nu există multe camere video care îndeplinesc anumite cerințe și modulul software inteligent corespunzător. De exemplu, sau mai mult buget

În acest articol, vă vom spune cum să alegeți o cameră video digitală, capabil să formați un videoclip de înaltă calitate, acceptabil pentru sarcinile de recunoaștere a software-ului

Rezoluţie

Cu câțiva ani în urmă, dimensiunea plăcii de înmatriculare de pe ecran a fost măsurată în% din lățimea cadrului. Toate camerele au fost analogice și răspunsul lor a fost amploarea constantă. Acum că matricele pot avea o rezoluție de la 0,5 la 12), valorile relative nu se aplică și lățimea plăcuței de licență necesară este măsurată în pixeli.

De regulă, specificația despre recunoașterea numerelor indică cerințele pentru lățimea plăcii de înmatriculare pe ecran suficientă pentru recunoașterea încrezătoare. Deci, de exemplu, modulul automat al autotransmisserului necesită o lățime de 120 pixeli, iar numărul este de 80 pixeli. Diferențele în cerințe sunt explicate ca nuanțe ale algoritmilor de recunoaștere și un nivel admisibil de fiabilitate adoptat de dezvoltator. Din experiența personală, se poate observa că autotransmirul este mai solicitant și "capricios" în ceea ce privește alegerea echipamentului, lentilă, corectitudinea instalării camerei. Dar, fiind adus la minte, prezintă rezultate constant fiabile și este puțin dependent de condițiile meteorologice.

Pentru o mai mare fiabilitate, vă puteți recomanda navigarea în valoarea numărului de plăcuțe de înmatriculare în 150 pix. Și dacă vă amintiți că lățimea plăcii de înmatriculare conform GOST este o jumătate de metru (520mm să fie corectă), atunci ajungem la rezoluția dorită de 300 de puncte pe metru.

Rezoluția liniară a pixelilor de pe contor depinde de unghiul de vizualizare și de permisiunea matricei camerei. Este posibil să o calculați prin formula:

R lin. - rezoluție liniară, pixeli pe metru

R H. - rezoluția orizontală a camerei (de exemplu,R H. =1080)

α - unghiul de vizualizare a camerei

L. - Distanța de la cameră la obiect

De asemenea, puteți utiliza calculatorul nostru online pe produsul bunurilor care vă interesează, pe fila "Ceea ce văd".

Mai jos este (de exemplu) mai multe variante de camere de supraveghere video IP care indică distanța maximă cu care este posibilă recunoașterea plăcii de înmatriculare (lățimea plăcii de licență 150 pix). Notă, valoarea maximă a lungimii focale a fost utilizată pentru camerele cu o lentilă varifocală

Este important să înțelegeți că camerele de rezoluție mai mari pot monitoriza zonele mai largi, deci sunt mai puține pe același loc. În acest caz, rezoluția liniară rămâne în limitele cerințelor de identificare. Acest fapt îl face din punct de vedere economic să folosească camere de înaltă rezoluție în multe situații.

Sensibilitatea luminozității și viteza obturatorului

Pentru recunoașterea încrezătoare a semnelor de înregistrare a automobilelor, aparatul foto ar trebui să aibă o bună fotosensibilitate bună și posibilitatea instalării manuale a vitezei obturatorului (viteza obturatorului sau simple extrase). Această cerință este extrem de importantă la construirea sistemelor de recunoaștere a autovehiculelor care se deplasează la viteză mare. Pentru mașinile care se deplasează la viteze de până la 30 km / h (și anume, noi, de regulă, implementăm pentru clienții noștri: așezări de cabane, complexe rezidențiale, locuri de parcare de centru comercial, diverse teritorii închise) Această cerință este mai puțin importantă, dar Este imposibil să îl subestimați, deoarece pentru a obține o recunoaștere de înaltă calitate, camera ar trebui să elimine cel puțin zece cadre cu numărul citit.
Prin urmare, de exemplu, pentru a recunoaște numărul de A / M, se deplasează la o viteză de 30 km / h la colțul instalației camerei de până la 10 grade față de axa mișcării, viteza obturatorului trebuie să fie de aproximativ 1 / 200 secunde. Pentru multe camere ieftine, un astfel de fragment chiar și după-amiaza sub vreme tulbure, poate fi insuficient, iar imaginea va fi întunecată și / sau minunată. Prin urmare, merită să acordăm o atenție deosebită mărimii matricei și calității acesteia. Utilizați în mod ideal o cameră alb-negru specializată cu o matrice CCD. Cu toate acestea, prețul este foarte mare, iar rezoluția nu este de obicei mai mare de 1 mm, ceea ce impune restricții grave asupra aplicabilității acestora.
În general, nu ar trebui să fie urmărit în rezoluție înaltă, dacă nu există motive obiective. Camerele relativ ieftine de înaltă rezoluție (4MP, 5MP și mai mare) sunt construite pe matricele 1/3, 1 / 2,8 și, mai puțin de două ori de 1/2,5 inci. Aceeași dimensiune a matricei are, de asemenea, camere cu o rezoluție de 1,3 și 2 mm. Ca rezultat, mărimea fiecărui element fotosensibil în camera de 1,3 mm este semnificativ mai mare decât în \u200b\u200bcamera de 5MP și dimensiunea mai mare - cu cât mai multă lumină poate colecta fiecare element fotosensibil. De aceea, recomandat de noi pentru ca sarcinile de recunoaștere a camerei IP, rareori au permisiunea mai mult de 2MP.

Gamă dinamică largă (WDR), compensând iluminarea fundalului

Gama dinamică a camerei determină raportul dintre intensitatea luminii maximă și minimă care poate fixa în mod normal senzorul său. Cu alte cuvinte, aceasta este capacitatea camerei de a transfera fără distorsiuni și pierderi în același timp și zone luminoase luminoase și întunecate ale imaginii. Acest parametru este foarte important atunci când recunoașterea automată a numerelor, deoarece Ajută la lupta cu o cameră de la Champ. Cu toate acestea, chiar și cele mai avansate camere cu WDR în 140dB nu sunt întotdeauna capabile să facă față iluminării cu contrast ridicat. În acest caz, iluminarea suplimentară a luminii vizibile este setată sau care funcționează în intervalul IR, o zonă de evidențiere în care are loc recunoașterea numărului.

Adancimea terenului

Adâncimea câmpului sau, complet, adâncimea clarității imaginii (gripa) se numește gama de distanțe pe care obiectele sunt percepute ca fiind ascuțite.

Acest parametru este determinat de lungimea focală, diafragma și distanța față de obiect. Cu cât este mai mare adâncimea câmpului - zona mai concentrată și cele mai multe oportunități de a "prinde" un număr suficient de cadre clare ale unei mașini în mișcare.

Poate că efectul maxim asupra adâncimii de claritate are o diafragmă a obiectivului. Cu cât gaura mai mică a diafragmei - cu atât este mai mare adâncimea clarității, cu atât mai mult - subiectele gripei. Toate camerele recomandate pentru recunoașterea numerelor sunt capabile să se adapteze la schimbarea condițiilor de iluminare datorită schimbărilor automate a diafragmei. Reglarea focalizării unor astfel de camere este recomandată pentru a fi făcută la cea mai mare diafragmă posibilă atunci când adâncimea de claritate este minimă.

Cu cât este mai mare distanța de la cameră la obiect, adâncimea clarității este mai mare, deci nu este necesar să se străduiască să plasați camera cât mai aproape de zona de recunoaștere. Pe de altă parte, lungimea focală este mai lungă, adâncimea de claritate este mai mică. În practica noastră, distanța optimă de la cameră la AM este în intervalul de la 6 la 10 metri. Deși nu este imposibilă și recunoașterea de la o distanță și la 100 de metri.

Deformare

Multe lentile distorsionează o mică imagine. Cel mai adesea apare așa-numita distorsiune "în formă de baril" a imaginii. Acest lucru este asociat cu o creștere care este mai mare în centru și mai puțin la margini, ceea ce duce la o schimbare a dimensiunii obiectului. Deci, dacă același obiect cade în centrul imaginii și pe marginea sa - dimensiunile sale de pe margine vor părea mai mici. Acest lucru poate afecta capacitatea de a identifica.

Cea mai scurtă durata focală este cea mai puternică că distorsiunea poate fi vizibilă. Prin urmare, camerele cu lentile cu unghi larg (mai puțin de 4 mm) pentru a le identifica sunt nedorite.

Zgomot și reproducere a culorilor

Cel mai puțin zgomot și reproducerea mai precisă a culorilor - cu atât mai bine pentru identificare. Prin urmare, se recomandă acordarea atenției unor astfel de parametri ca și iluminarea minimă a camerei, precum și prezența funcțiilor de reducere a zgomotului.
Suprimarea zgomotului este deosebit de relevantă cu iluminarea insuficientă atunci când senzorii camerei sunt puternic "zgomotoși", ceea ce complică identificarea. Trebuie să se înțeleagă că, în multe cazuri, reducerea zgomotului și alte "tauri" electronice nu pot face față și este necesar să se asigure un nivel suficient de iluminat la instalație.

Video de compresie

Camerele IP moderne transmit un semnal video comprimat și, dacă nu există nici o mișcare în cadru sau este minimă - traficul va fi mic. Dacă mișcarea în cadrul traficului intensiv va crește. Prin urmare, în cazul unui bitrate constant în setările din setări, imaginea va fi potrivită pentru identificarea în absența mișcării, dar necorespunzătoare - cu mișcare intensivă în cadrul cadrului.
Pentru a identifica, se recomandă stabilirea unei biți variabile cu cel mai înalt nivel de calitate. În acest caz, va fi furnizată calitatea imaginii dorite.