ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນລົດໃນ CCTV
ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນລົດໃນ CCTV ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນນາມການຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນລົດອັດຕະໂນມັດ (ANPR) ຫຼື ການຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນລົດ (LPR). ລະບົບນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ກ້ອງວົງຈອນປິດ CCTV "ອ່ານ" ເລກທະບຽນລົດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຈາກນັ້ນປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນຕົວໜັງສືທີ່ສາມາດເກັບຮັກສາ, ຄົ້ນຫາ ແລະ ວິເຄາະໄດ້. ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ANPR ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນທາງຫຼວງ, ບ່ອນຈອດລົດ, ປະຕູເກັບເງິນ, ເຂດອຸດສາຫະກໍາ, ແລະແມ້ກະທັ້ງສະຖານທີ່ທີ່ຢູ່ອາໄສ ເພາະມັນສາມາດປັບປຸງຄວາມປອດໄພ, ປະສິດທິພາບໃນການດໍາເນີນງານ, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການບັນທຶກຍານພາຫະນະເຂົ້າ ແລະ ອອກ.
ANPR ແມ່ນຫຍັງ ແລະ ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ໂດຍທົ່ວໄປ, ANPR ແມ່ນການລວມກັນຂອງຮາດແວ (ກ້ອງວົງຈອນປິດ ແລະ ອຸປະກອນປະມວນຜົນ) ແລະ ຊອບແວ (ອັລກໍຣິທຶມການປະມວນຜົນຮູບພາບ ແລະ ປັນຍາປະດິດ). ຈຸດປະສົງຂອງມັນແມ່ນເພື່ອບັນທຶກຮູບພາບຍານພາຫະນະ, ກວດຫາພື້ນທີ່ປ້າຍທະບຽນລົດ, ແລະ ຈາກນັ້ນຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນໃນປ້າຍທະບຽນລົດ.
ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ ANPR ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວປະກອບມີສີ່ຂັ້ນຕອນຫຼັກຄື:
1. ການຈັບພາບ (ການຖ່າຍພາບ)
ກ້ອງວົງຈອນປິດ CCTV ບັນທຶກຮູບພາບ ຫຼື ວິດີໂອຂອງຍານພາຫະນະ. ໃນຈຸດນີ້, ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຕໍ່ຄວາມສຳເລັດຂອງລະບົບ. ປັດໄຈຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມລະອຽດຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ຄວາມໄວຊັດເຕີ, ແສງສະຫວ່າງ ແລະ ສະຖານທີ່ຕິດຕັ້ງກ້ອງຖ່າຍຮູບ ລ້ວນແຕ່ເປັນປັດໄຈສຳຄັນ.
2. ການກວດຈັບປ້າຍທະບຽນລົດ
ຊອບແວນີ້ຊອກຫາປ້າຍທະບຽນລົດພາຍໃນຮູບພາບ. ຂະບວນການນີ້ໃຊ້ລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງປ້າຍທະບຽນລົດຄື: ຮູບຊົງສີ່ຫຼ່ຽມ, ຄວາມຄົມຊັດຂອງສີສະເພາະ, ແລະຮູບແບບຕົວອັກສອນປົກກະຕິ. ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝມັກໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການກວດຈັບຕໍ່ກັບພື້ນຫຼັງທີ່ສັບສົນ.
3. ການແບ່ງສ່ວນຕົວລະຄອນ
ເມື່ອພົບແຜ່ນແລ້ວ, ລະບົບຈະແຍກຕົວລະຄອນອອກເປັນຕົວລະຕົວ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເພາະວ່າແຜ່ນທີ່ເປື້ອນ, ເສຍຫາຍ, ຫຼື ສະທ້ອນແສງສາມາດເຮັດໃຫ້ການແຍກຕົວລະຄອນອອກໄດ້ຍາກ.
4. ການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນ (OCR/ການຮັບຮູ້)
ຕົວອັກສອນທີ່ແຍກອອກມາແມ່ນຖືກຮັບຮູ້ໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກ OCR (ການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນດ້ວຍແສງ). ລະບົບລຸ້ນລ້າສຸດໃຊ້ເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຕົວອັກສອນ, ມຸມຖ່າຍຮູບ ແລະ ສະພາບແສງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ໃນບາງການປະຕິບັດ, ຂະບວນການແບ່ງສ່ວນແບບຄລາສສິກຈະຖືກທົດແທນດ້ວຍວິທີການແບບ end-to-end: ຮູບແບບ AI ປ່ຽນຮູບພາບປ້າຍທະບຽນລົດເປັນຂໍ້ຄວາມໂດຍກົງໂດຍບໍ່ຕ້ອງແຍກຕົວອັກສອນຢ່າງຊັດເຈນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີປະສິດທິພາບທີ່ໝັ້ນຄົງກວ່າພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຕົວຈິງທີ່ທ້າທາຍ.
ອົງປະກອບຫຼັກຂອງລະບົບ ANPR ທີ່ອີງໃສ່ CCTV
ເພື່ອໃຫ້ ANPR ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດ, ຕ້ອງມີອົງປະກອບທີ່ສະໜັບສະໜູນເຊິ່ງກັນແລະກັນຫຼາຍຢ່າງຄື:
– ກ້ອງວົງຈອນປິດ CCTV ສະເພາະ ANPR
ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກມັນມີຄວາມໄວຊັດເຕີສູງ, Wide Dynamic Range (WDR), IR (ອິນຟາເຣດ) ສຳລັບວິໄສທັດໃນຕອນກາງຄືນ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຈັບພາບວັດຖຸທີ່ເຄື່ອນທີ່. ໃນຂະນະທີ່ ANPR ສາມາດໃຊ້ກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບມາດຕະຖານໄດ້, ກ້ອງຖ່າຍຮູບພິເສດຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍຳ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບຍານພາຫະນະຄວາມໄວສູງ.
- ໄຟສ່ອງສະຫວ່າງເພີ່ມເຕີມ (ໄຟສ່ອງສະຫວ່າງອິນຟາເຣດ / ໄຟຊ່ວຍ)
ໃນຕອນກາງຄືນ ຫຼື ໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີແສງໜ້ອຍ, ໄຟສ່ອງສະຫວ່າງອິນຟາເຣດຈະຊ່ວຍສ້າງພາບປ້າຍທະບຽນລົດທີ່ຊັດເຈນ. ການປັບຄວາມເຂັ້ມຂອງແສງແມ່ນສຳຄັນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຮັບແສງຫຼາຍເກີນໄປ.
- ອຸປະກອນປະມວນຜົນ (ອຸປະກອນຂອບ/NVR/ເຊີບເວີ)
ມີລະບົບທີ່ປະມວນຜົນຢູ່ໃນກ້ອງຖ່າຍຮູບ (edge AI), ໃນ NVR, ຫຼື ໃນເຊີບເວີສູນກາງ. ການປະມວນຜົນ edge ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການແບນວິດ ເພາະມັນສົ່ງຕໍ່ການອ່ານແຜ່ນ ແລະ ພາບຖ່າຍແທນວິດີໂອດິບ.
- ຊອບແວການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ
ຜົນການອ່ານປ້າຍທະບຽນລົດຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ບັນທຶກໄວ້, ສະແດງ ແລະ ເຊື່ອມໂຍງກັບລະບົບອື່ນໆ ເຊັ່ນ: ປະຕູຮົ້ວ, ຖານຂໍ້ມູນລູກຄ້າບ່ອນຈອດລົດ, ລະບົບຄວາມປອດໄພ ຫຼື ແຜງຄວບຄຸມການວິເຄາະ.
ປັດໄຈທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການອ່ານແຜ່ນ
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ ANPR ບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກກຳນົດໂດຍຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງ AI ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຖືກກຳນົດໂດຍສະພາບພາກສະໜາມອີກດ້ວຍ. ບາງປັດໄຈສຳຄັນແມ່ນ:
1. ມຸມກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ໄລຍະທາງ
ການອຽງຫຼາຍເກີນໄປເຮັດໃຫ້ແຜ່ນອ່ານຍາກ. ການປະຕິບັດທົ່ວໄປແມ່ນການວາງກ້ອງຖ່າຍຮູບໄວ້ໃນມຸມປານກາງ ແລະ ໄລຍະຫ່າງທີ່ເໝາະສົມຈາກເລນ ເພື່ອໃຫ້ແຜ່ນມີຂະໜາດຕໍ່າສຸດຕາມທີ່ກຳນົດໄວ້ໃນຮູບພາບ.
2. ຄວາມໄວຂອງຍານພາຫະນະ
ຍານພາຫະນະທີ່ເຄື່ອນທີ່ໄວຕ້ອງການຄວາມໄວຊັດເຕີສູງເພື່ອປ້ອງກັນການມົວຂອງການເຄື່ອນໄຫວ. ໃນເສັ້ນທາງ, ອຸປະກອນ ANPR ມັກຈະຖືກຈັບຄູ່ກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດຕາເຟຣມສູງ ແລະ ຊັດເຕີສູງ.
3. ແສງສະຫວ່າງ ແລະ ການສະທ້ອນ
ການສະທ້ອນຈາກແຜ່ນ (ໂດຍສະເພາະແມ່ນແຜ່ນທີ່ສະທ້ອນ) ສາມາດເຮັດໃຫ້ຕົວລະຄອນ "ຫາຍໄປ". ການຕັ້ງຄ່າ WDR ແລະ IR ທີ່ເໝາະສົມຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫານີ້ໄດ້.
4. ສະພາບທາງກາຍະພາບຂອງແຜ່ນ
ແຜ່ນທີ່ເປື້ອນ, ມີຝາປິດ, ມີຮອຍບຸບ ຫຼື ດັດແປງ (ຕົວອັກສອນທີ່ບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານ) ເຮັດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳຫຼຸດລົງ. ການລະເມີດອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ການໃຊ້ອຸປະກອນເສີມ, ໄມກາ, ຫຼື ສະກູທີ່ປິດບັງຕົວອັກສອນ, ກໍ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບສັບສົນເຊັ່ນກັນ.
5. ສະພາບອາກາດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ
ຝົນ, ໝອກ, ຝຸ່ນ ແລະ ແສງສະຫວ່າງທີ່ຮຸນແຮງ (ເຊັ່ນ: ແສງສະຫວ່າງຈາກແສງແດດ) ສາມາດຫຼຸດຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບໄດ້.
ບົດບາດຂອງ AI ແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນ ANPR ທີ່ທັນສະໄໝ
ANPR ໃນຕອນຕົ້ນແມ່ນອີງໃສ່ເຕັກນິກການປະມວນຜົນຮູບພາບແບບດັ້ງເດີມ, ເຊັ່ນ: ການກໍານົດຂອບເຂດ, ການກວດຈັບຂອບ, ແລະ ການວິເຄາະຮູບຮ່າງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະມີບັນຫາກັບສະພາບການຕົວຈິງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ປະຈຸບັນ, ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງລະບົບໃນຫຼາຍດ້ານຄື:
- ການກວດຈັບປ້າຍທະບຽນລົດແມ່ນຍຳຫຼາຍຂຶ້ນ ເຖິງແມ່ນວ່າປ້າຍທະບຽນລົດຈະນ້ອຍ, ອຽງ ຫຼື ມີພື້ນຫຼັງທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່ກໍຕາມ.
- ການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນມີຄວາມທົນທານຕໍ່ການປ່ຽນແປງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຕົວອັກສອນ, ຄວາມເສຍຫາຍ, ຫຼືສຽງລົບກວນຫຼາຍກວ່າ.
- ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຂ້າມປະເທດ/ຮູບແບບໂດຍຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
- ການຮັບຮູ້ແບບຕົ້ນທາງເຖິງປາຍທາງທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການອີງໃສ່ການແບ່ງສ່ວນຕົວລະຄອນ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ຍັງຕ້ອງການຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ດີ. ລະບົບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂທ້ອງຖິ່ນ (ຮູບແບບປ້າຍທະບຽນລົດ, ຮູບແບບຕົວອັກສອນ, ພາສາ/ຕົວອັກສອນ, ແລະ ສະພາບການຈະລາຈອນໃນທ້ອງຖິ່ນ) ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະມີປະສິດທິພາບດີກວ່າ.
ຕົວຢ່າງຂອງການນຳໃຊ້ ANPR ໃນ CCTV
1. ການຄຸ້ມຄອງບ່ອນຈອດລົດ
ANPR ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ໄລຍະເວລາຈອດລົດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເປີດສິ່ງກີດຂວາງໂດຍບໍ່ມີປີ້, ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄິວ. ລະບົບສາມາດເຊື່ອມໂຍງປ້າຍທະບຽນລົດກັບການຈ່າຍເງິນແບບດິຈິຕອນ ຫຼື ການສະໝັກໃຊ້.
2. ຄວາມປອດໄພໃນການເຂົ້າເຖິງພື້ນທີ່
ສະຖານທີ່ທີ່ຢູ່ອາໄສ, ສາງ ແລະ ໂຮງງານຕ່າງໆ ມັກໃຊ້ບັນຊີຂາວສຳລັບຍານພາຫະນະທີ່ລົງທະບຽນ ແລະ ບັນຊີດຳສຳລັບຍານພາຫະນະທີ່ໜ້າສົງໄສ. ເມື່ອກວດພົບປ້າຍທະບຽນລົດ, ລະບົບສາມາດກະຕຸ້ນສັນຍານເຕືອນ ຫຼື ການແຈ້ງເຕືອນໄດ້.
3. ການບັງຄັບໃຊ້ກົດໝາຍ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາການຈະລາຈອນ
ANPR ຊ່ວຍຊອກຫາຍານພາຫະນະທີ່ສູນຫາຍ, ລະບຸຍານພາຫະນະທີ່ລະເມີດກົດລະບຽບ, ແລະວິເຄາະຄວາມໜາແໜ້ນຂອງການຈະລາຈອນ. ໃນຂອບເຂດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ຂໍ້ມູນ ANPR ສາມາດໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະການຈະລາຈອນໄດ້.
4. ປະຕູເກັບຄ່າທາງ ແລະ ເສັ້ນທາງເກັບຄ່າທາງ
ການເຊື່ອມໂຍງກັບລະບົບການຈ່າຍເງິນເຮັດໃຫ້ຂະບວນການໄວຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະໃນໂຄງການໄຫຼວຽນເສລີຫຼາຍຊ່ອງທາງທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການໃນການຢຸດ.
ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ
ການນໍາໃຊ້ ANPR ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບຂໍ້ມູນທີ່ອາດມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ຍ້ອນວ່າເລກທະບຽນຍານພາຫະນະສາມາດເຊື່ອມໂຍງກັບຕົວຕົນຂອງເຈົ້າຂອງຜ່ານລະບົບສະເພາະ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ເບິ່ງແຍງລະບົບ ANPR ຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ກັບ:
– ນະໂຍບາຍການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນຖືກເກັບຮັກສາໄວ້ດົນປານໃດ ແລະ ເພື່ອຈຸດປະສົງຫຍັງ.
– ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ: ຜູ້ທີ່ມີສິດເບິ່ງຂໍ້ມູນປ້າຍທະບຽນລົດ ແລະ ປະຫວັດຂອງມັນ.
- ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ: ການເຂົ້າລະຫັດ, ບັນທຶກການກວດສອບ, ແລະ ການປົກປ້ອງຈາກການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ.
– ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ: ປະຕິບັດຕາມລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ນຳໃຊ້ໃນແຕ່ລະພາກພື້ນ.
ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີແມ່ນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພທີ່ພຽງພໍເພື່ອຮັບປະກັນການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ສະຫຼຸບ
ເທັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນລົດໃນ CCTV (ANPR/LPR) ເປັນວິທີແກ້ໄຂທີ່ສຳຄັນສຳລັບຄວາມປອດໄພ ແລະ ອັດຕະໂນມັດ, ຕັ້ງແຕ່ການເຂົ້າເຖິງປະຕູຈົນເຖິງການວິເຄາະການຈະລາຈອນ. ລະບົບນີ້ເຮັດວຽກຜ່ານຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງການຈັບຮູບພາບ, ການກວດຈັບປ້າຍທະບຽນລົດ, ການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນ, ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໃນລະບົບການຄຸ້ມຄອງ. ຄວາມສຳເລັດຂອງ ANPR ແມ່ນໄດ້ຮັບອິດທິພົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກຄຸນນະພາບຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ໄຟສ່ອງສະຫວ່າງ, ການຕິດຕັ້ງ, ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງອັລກໍຣິທຶມ AI ທີ່ໃຊ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ANPR ຍັງຕ້ອງມີຄວາມສົມດຸນກັບນະໂຍບາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ດ້ວຍການວາງແຜນດ້ານວິຊາການທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ດ້ານຈັນຍາບັນ, ANPR ສາມາດໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ສຳຄັນແກ່ຜູ້ຈັດການສະຖານທີ່, ລັດຖະບານ, ແລະ ຊຸມຊົນທີ່ກວ້າງຂວາງ.
