Усовершенствованные камеры распознают загрязненные и засвеченные номера

Усовершенствованные камеры распознают загрязненные и засвеченные номера

6 сентября 2023


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


автор

Александр Климнов, фото giab-online.ru



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

Загрузка

Подписаться

Подписаться бесплатно.


  • Комментарии
Загрузка комментариев...

Полис ОСАГО исключат из перечня обязательных документов

Полис ОСАГО исключат из перечня обязательных документов

ГД РФ пересматривает положение о полисе ОСАГО и проведении ТО

09.11.2023

Пересдача экзамена на права с апреля 2024 года и другие новости ПДД

Пересдача экзамена на права с апреля 2024 года и другие новости ПДД

Жизнь владельцев тюнинговых автомобилей, а также любителей видеорегистраторов усложнилась

07.11.2023

Техосмотр с 1 марта 2024 года снова подправят

Техосмотр с 1 марта 2024 года снова подправят

В закон о техосмотре с 1 марта 2024 года будут внесены новые дополнения

13.10.2023

Статистика ДТП ухудшилась из-за смены направлений

Статистика ДТП ухудшилась из-за смены направлений

Из-за смены логистики и роста внутреннего автотуризма аварий стало больше

03.10.2023

Столб, заправка, лось, медведь: какие опасности поджидают россиян на дороге?

Столб, заправка, лось, медведь: какие опасности поджидают россиян на дороге?

«АльфаСтрахование» выяснила, что российские водители сталкивались не только с со столбами и лосями, но даже… с аистами

27.09.2023

«ОКО» научило видеокамеры фиксировать непристегнутых пассажиров благодаря нейросети

«ОКО» научило видеокамеры фиксировать непристегнутых пассажиров благодаря нейросети

Дорожные камеры научились распознавать непристегнутых пассажиров благодаря искусственному интеллекту

22.09.2023

Водительские права предлагают выдавать на 20 лет вместо 10-ти

Водительские права предлагают выдавать на 20 лет вместо 10-ти

Госдума предложила выдавать права сразу на 20 лет

21.09.2023

Возврат к списку