Усовершенствованные камеры распознают загрязненные и засвеченные номера

6 сентября 2023

Новые алгоритмы для идентификации автомобилей разработки МИСИС распознают засвеченные и смазанные номера

Ученые Университета науки и технологий МИСИС совместно со специалистами компании «СИТИЛАБС» усовершенствовали алгоритмы камер видеонаблюдения, определяющие смазанные и засвеченные номера автомобилей. Предварительная классификация качества изображения существенно экономит вычислительные ресурсы и повышает точность работы всей системы видеонаблюдения. Модули кроссплатформенные, их можно установить на различные устройства. Эта разработка может быть с успехом использована, как на дорогах общего назначения, так и на некоторых горнопромышленных объектах.

Одной из важных задач, возникающих при анализе дорожно-транспортных ситуаций, в том числе и в условиях технологических дорог, выступает идентификация конкретного автомобиля по государственному регистрационному знаку. Зачастую из-за высокой скорости машины, яркого света фар, запыленности, а также недостаточных возможностей камеры машины распознаются некорректно. Своевременное отсеивание заведомо некорректных изображений номеров позволяет не задействовать впустую вычислительные ресурсы для распознавания, а также снижает вероятность ошибочного распознавания.

Для определения степени засвеченности автомобильного номера специалисты предлагают использовать анализ гистограммы яркостей. Для детектирования как транспортных средств, так и автомобильных номеров используется хорошо известная нейронная сеть yolo-v5.

Заведующий кафедрой автоматизированных систем управления (АСУ) НИТУ МИСИС д.т.н. Игорь Тёмкин говорит: «Для идентификации автомобилей и номеров при обучении нейронных сетей формировались датасеты с учетом времени суток, сезонности и погоды. После определения области госзнаков на изображении, выбранный участок из трехмерного цветового пространства RGB сводится к одномерному «серому». После подсчета гистограммы выделяется та ее часть, которая будет отвечать за «пересвеченность», таким образом, 95,7% номеров верно классифицировались как засвеченные. Для определения степени смазанности была построена нейронная сеть с уникальной архитектурой, которая обеспечивает точность классификации 96,4% при минимальном времени обработки 0,073 мc на ПК».

Отдельной задачей в ходе работы над нейронной сетью для определения смазанности было создание датасета для обучения. Условия, при которых изображения получаются смазанными, являются специфичными, и чтобы отобрать из огромного количества данных те, которые были пригодны для класса смазанных номеров, уходит большое количество времени.

Разработанный алгоритм, помимо классификации на читаемые и нечитаемые изображения, дает также количественную оценку степени смазанности и засвеченности. Эти данные в свою очередь могут быть использованы для корректировки параметров камеры, таких, как значение выдержки и диафрагмы, что позволит повысить качество последующих кадров.

Аспирант кафедры АСУ Университета МИСИС соавтор разработки Владислав Епифанов отмечает: «На промышленных предприятиях системы стационарного видеонаблюдения находят достаточно широкое применение. Идентификация самосвалов на основе анализа видеокадров актуальна для контроля за въездом, выездом и перемещением транспорта по карьерам, в которых добываются нерудные строительные материалы: щебень, песок, гравий. При этом к точности распознавания номеров предъявляются достаточно жесткие требования».

В ходе экспериментов предложенные подходы показали свою эффективность на различных устройствах, таких как ПК и микрокомпьютер Nvidia Jetson Nano. Предложенные методы применимы к использованию как в серверных решениях, так и в мобильных «коробочных» решениях, где камера и вычислительное устройство представляют собой единое устройство.

Справка: Университет науки и технологий МИСИС – ведущий вуз страны в области создания, внедрения и применения новых технологий и материалов. Опираясь на вековые традиции признанных в России и мире научных школ, современные образовательные технологии, университет ставит перед собой задачу внести максимальный вклад в развитие экономики за счет прорывных разработок и качественной подготовки специалистов. В научно-исследовательской деятельности Университет МИСИС концентрируется на таких приоритетных направлениях, как металлургия, горное дело, материаловедение, квантовые технологии, биоматериалы и биоинженерия, альтернативная энергетика, аддитивные и информационные технологии.

В вузе действует порядка 45 научно-исследовательских лабораторий и инжиниринговых центров мирового уровня, в которых работают ведущие российские и зарубежные ученые. В состав университета входит 7 институтов и 6 филиалов – четыре в России и два за рубежом. В вузе более 23 000 обучающихся, 25% студентов – граждане 86 стран. Университет МИСИС сотрудничает более чем с 1600 крупнейшими компаниями России и мира – лидерами в своих отраслях.

P.S. Решение задачи с распознаванием грязных и засвеченных номеров, конечно, повысит собираемость штрафов, а также улучшит борьбу с угонами и прочими противоправными действиями водителей.

Следите за новостями на портале www.rim3.ru

Наш интернет магазин: https://irim3.ru/  

Онлайн автосервис

Руководства по ремонту автомобилей

Справочники и автолитература

Аксессуары для вашего автомобиля

Учебная литература для автошкол