Kamere kao okosnica sistema za prepoznavanje tablica
Prepoznavanje registarskih tablica (LPR) danas je popularna tehnologija s raznovrsnom primjenom, u rasponu od kontrole pristupa do aktivnosti organa reda. U LPR sistemu najvažnija komponenta je kamera, koja mora zadovoljiti različite zahtjeve i biti pravilno instalirana kako bi krajnjim korisnicima ponudila najbolje rezultate
Izvor: a&s International
E-mail: redakcija@asadria.com
Prepoznavanje registarskih tablica danas je poznato i kao automatsko prepoznavanje registarskih tablica (ALPR) ili automatsko prepoznavanje numeričkih tablica (ANPR). Kako god je zvali, ova tehnologija uživa sve širu prihvaćenost na tržištu. Prema istraživanju kompanije Research and Markets, procjenjuje se da će globalno tržište u ovom segmentu između 2017. i 2025. rasti uz složenu godišnju stopu rasta od 12 posto. Očekuje se da bi do 2025. njegova vrijednost trebala dosegnuti 1,7 milijardi dolara.
Primjena LPR tehnologije
Tablice se prepoznavaju tako što se snimljena slika tablice pretvara u numeričke vrijednosti pomoću tehnologije optičkog prepoznavanja znakova (OCR). Broj tablice može se koristiti kao jedinstveni identifikator za podršku krajnjem korisniku u oblasti sigurnosti, upravljanja i poslovne inteligencije. “Specificirali smo LPR u sljedećim namjenama: za kontrolu parkiranja na univerzitetima, otkrivanje neprijatelja u vojnim bazama, kontrolu protoka saobraćaja u garažama, vođenje baze podataka za određivanje učestalosti posjeta u autopraonicama”, kaže Dennis Gallen, potpredsjednik kompanije Kintronics. U skladu s tim, osnovna primjena LPR tehnologije danas obuhvata više oblasti.
Kontrola pristupa
Kontrola pristupa je očekivano popularan vid primjene tehnologije prepoznavanja registarskih tablica. Pomoću nje vozila mogu ulaziti u odgovarajuće prostore i napuštati ih na jednostavniji način. “LPR tehnologija se najuspješnije koristi za kontrolu pristupa vozilima. Pri tome se prati i odobrava pristup parkingu ili objektu u zavisnosti od toga da li se registarske tablice nalaze na listi za dozvoljeni ili zabranjeni pristup”, kaže Kevin Bowyer, tehnički direktor u kompaniji NW Security Group.
Organi reda
Osim kontrole pristupa, i sektor provedbe zakona ima koristi od ove tehnologije. “Prepoznavanje tablica ne samo da može pomoći u detekciji neregistrovanih ili čak i ukradenih vozila nego i označiti one koji ne plaćaju kazne ili ih trebaju dobiti. U ekstremnim slučajevima tehnologija čak može pomoći organima reda zakona da pronađu osumnjičene teroriste i kriminalce”, kaže Andres Vigren, menadžer proizvoda u kompaniji Axis Communications. “Organi reda pomoću LPR tehnologije mogu tražiti ukradena vozila, osobe s potjernica i suspendovane, odnosno opozvane vozače. Isto važi i za pronalaženje droge i krijumčarene robe”, kaže Nate Maloney, zamjenik direktora marketinga u kompaniji Leonardo/ELSAG ALPR Solutions.
Javno parkiranje
Upravljanje parkingom u gradovima, posebno u sredinama koje se brzo razvijaju, pravi je izazov. Tehnologija prepoznavanja tablica i tu može biti od koristi. “Za ručnu kontrolu dozvoljenog, vremenski ograničenog i privremenog parkinga treba mnogo vremena. ALPR tehnologija pojednostavljuje kontrolu parkiranja i poboljšava ukupnu efikasnost tako što omogućava osoblju da brzo i lako provjeri je li parkiranje plaćeno, koja su vozila nelegalno parkirana i gdje treba rasporediti terenske ekipe”, kaže Robert Amante, menadžer linije proizvoda u kompaniji Genetec.
Upravljanje saobraćajem
Podaci koje generišu sistemi za prepoznavanje tablica mogu biti neprocjenjivi za gradske vlasti u pogledu upravljanja i unapređenja kvaliteta saobraćaja. “Prikupljeni podaci iz LPR sistema mogu se koristiti za urbanističko planiranje i upravljanje saobraćajem kroz analizu obima i pravca kretanja vozila po gradu i okolini. Vrijeme putovanja može se odrediti upoređivanjem uzoraka tablica na većem broju LPR kamera. Na taj način se može steći kvalitetniji uvid u obrasce kašnjenja i slati upozorenja o nepredviđenim gužvama ili zastojima koji upućuju na nesreće za koje su zadužene interventne službe”, kaže Scott Frigaard, menadžer pametnih gradova u kompaniji Convergint.
Ostale primjene
Podaci koje nudi LPR tehnologija mogu se koristiti u kontroli granica i za nadzor tunela, ali i u oblasti sigurnosti i poslovne inteligencije. “Prilikom praćenja gostiju kasina ova tehnologija može se koristiti za provjeru posjetilaca koji se nalaze na crnim listama ili im je zabranjen pristup. I supermarketi mogu koristiti prepoznavanje tablica kako bi se osoblje upozorilo na posjetioce kojima treba pomoć, naprimjer na klijente s invaliditetom ili slabovidne osobe”, kaže Lawson Noble, tehnički direktor u kompaniji Vaxtor Recognition Technologies.
Primjeri iz prakse sistem-integratora
Kompanija IP Security Services posluje kao sistem-integrator na području Južnoafričke Republike. Njeni predstavnici opisuju LPR projekte u koje su bili uključeni. “Trenutno radimo LPR instalacije u stambenim kvartovima, rezidencijalnim kompleksima i komercijalnim instalacijama u poslovnim parkovima, nacionalnim parkovima i tržnim centrima”, kaže Walter Canitz, direktor kompanije IP Security Services. Oni implementiraju LPR projekte i za potrebe organa reda. “Trenutno se bavimo jednom mobilnom LPR instalacijom na vozilima lokalnih organa reda, koji prate druga vozila, kao i u kontrolnim centrima. U Južnoafričkoj Republici važno tržište je i borba protiv kriminala i krivolovaca. Koristimo državnu bazu podataka registarskih tablica. Konkretne tablice mogu se dodati u bazu podataka i pratiti ako se neko vozilo proglasi sumnjivim ili bude upleteno u krivično djelo. Različiti nivoi praćenja se dodjeljuju prema ozbiljnosti počinjenog zločina. Baza je vrlo sigurna i svi unosi se provjeravaju i potvrđuju kako ne bi došlo do grešaka”, kaže Canitz.
Kamere kao ključne komponente LPR tehnologije
Komponente u LPR sistemu uključuju kameru, LPR softver koji pokreće odgovarajući procesor, medij za pohranu podataka i opcionalne stavke poput IP releja i zvučnih uređaja. Među njima je kamera najvažnija komponenta jer je njena zadaća cjelodnevno prepoznavanje i očitavanje tablica u vanjskom okruženju tokom cijele godine. Za to je potrebna robusna kamera vrhunskog kvaliteta. “Standardna, komercijalno dostupna i jeftina kamera nije dovoljna za ovaj zadatak. Vi možete gledati demonstracije rada jeftinih kamera sa sporim i jednotračnim ili zaustavljenim saobraćajem, uz kvalitetnu ambijentalnu rasvjetu. No, ovi sistemi moraju raditi neprekidno i prepoznavati sve vrste tablica. Kamera mora biti namjenska LPR kamera s dvostrukim objektivima ili vrhunska CCTV kamera, koja mora biti pravilno postavljena”, kaže Noble.
Analitika na kameri ili udaljenom serveru
Analitika za prepoznavanje tablica može se obavljati na samoj kameri, odnosno na lokalnom ili pozadinskom serveru. Sve više kamera dolazi u paketu s LPR softverom na samom uređaju. One su sve popularnije iz više razloga. “Budući da se putem mreže u tom slučaju prenose samo podaci s očitanih tablica, to podrazumijeva smanjenje opterećenja podacima na mreži i serveru jer se kompletna obrada i analiza snimaka obavlja na samom uređaju”, kaže Amante. “Mi obično ustanovimo da su kamere s integrisanom LPR analitikom preciznije od onih kod kojih je ona na serverima. Sistemi koji prepoznaju tablice na serveru dovoljno su precizni u većini situacija, osim u onim najzahtjevnijim. Ipak, oni u sistem uvode dodatnu komponentu, što povećava složenost, otežava održavanje sistema i upravljanje te diže cijenu korištenja”, kaže Bowyer. Noble ipak upozorava na ograničenja primjene LPR analitike na samoj kameri. “Imajte na umu da OCR softver nekog proizvođača ne mora uvijek raditi kvalitetno na pametnoj kameri i to zbog činjenice da ona ima procesor manje snage (zbog pregrijavanja), kao i zbog neefikasnosti u razvoju samog LPR softvera. Osim toga, neke inteligentne kamere mogu pokrivati samo jednu traku standardne širine i ne mogu čitati šire ili dvostruke trake niti se nositi s dvosmjernim saobraćajem ili tablicama iz različitih regija”, kaže on.
Zahtjevi za kamere
Kamere koje se koriste za prepoznavanje tablica, bilo da su to namjenske LPR kamere ili napredni uređaji podešeni za te zadatke, moraju zadovoljiti različite uslove kako bi postigle maksimalne rezultate. Ključna stvar koju treba imati na umu je potreba da snimljena slika bude jasna i oštra kako bi proces prepoznavanja bio efikasan.
Senzor kamere
Prema Nobleu, kvalitetan senzor je najvažniji element koji treba uzeti u obzir. “Većina novih Sonyjevih IMX senzora može se nositi sa zahtjevnim uslovima osvjetljenja. Povećanje broja piksela znači da je danas senzor, npr., dimenzija trećine inča u stanju primiti više svjetla”, kaže on. On dodaje da senzori moraju biti osjetljivi na infracrvene zrake s obzirom na to da neki vidovi primjene podrazumijevaju rad u tajnosti uz korištenje IC osvjetljenja u rasponu od 850 nm ili više. “Neki skriveni sistemi zahtijevaju potpuno nevidljivo osvjetljenje od 940 nanometara i senzori zbog toga postaju skuplji. Domet kamera se znatno smanjuje kako se povećava frekvencija svjetla“, kaže on.
Osvjetljenje
Osvjetljenje je ključni element jer kamera mora snimati tablice i danju i noću. “Svjetlost je bitan faktor za izradu jasnih slika tablica. Zato je ugrađena IC rasvjeta koristan alat za omogućavanje optimalnog automatskog prepoznavanja, čak i noću”, kaže Vigren. “Sve kamere moraju raditi u mraku. Neke imaju svoje IC osvjetljenje, a ako nemaju, mora se dodati. Ako se koristi namjenska LPR kamera, onda je IC osvjetljenje veoma važno. Površinske LED diode moraju posjedovati adekvatne objektive, a često i difuzore kako bi se osvjetljenje ravnomjerno distribuiralo u obliku pravougaonika, a ne velikog kruga”, kaže Noble.
U Genetecu navode da se različite talasne dužine osvjetljenja mogu koristiti za nestandardne tablice. “Naprimjer, tablice s crvenim slovima nisu idealne za IC osvjetljenje”, kaže Amante. “Neke tablice ne odbijaju svjetlost (npr. one u Ujedinjenim Arapskim Emiratima) i zahtijevaju bijelo svjetlo kako bi se pravilno očitale. Na Floridi narandžaste i zelene metalne tablice predstavljaju pravi izazov i često se koristi 750 nanometar, koji ljudi prepoznaju kao crveno svjetlo”, kaže Noble.
Rezolucija i kompresija
Rezolucija slike je još jedna ključna stavka koju treba uzeti u obzir. “Kvalitet slike je presudan faktor uspjeha, zbog čega rezolucija ne bi trebala ići ispod 1080p”, kaže Vigren. Noble istovremeno upozorava da ne treba koristiti previsoke rezolucije ako to nije potrebno. “OCR prepoznavanju standardnih EU tablica treba oko 256 piksela po metru širine trake. Dakle, za tri metra je potrebna rezolucija od 768p. Ako imate novu kameru sa 4k rezolucijom koja prati jednu traku, možete podesiti rezoluciju na 1020p ili čak 1280p i više vam ne treba. Slike visoke rezolucije dovode do sporog pokretanja sistema, koji obrađuje silne nepotrebne piksele. Zbog toga može doći do propuštanja očitavanja tablica”, kaže on. Osim toga, on napominje da većina modernih kamera koristi IP tehnologiju, koja može slati podatke u MJPEG ili H.264 formatu, ali bi se kompresija trebala svesti na minimum. “Kompresovana slika može izgledati sjajno, ali kada se zumira, možete imati problema s OCR softverom ako su tablice oštećene, prljave ili loše osvijetljene”, napominje Vigren.
Ambijent
Kamera mora biti ojačana kako bi efikasno i bez prestanka radila na otvorenom. Prema stručnjacima, IP67 standard je dovoljan u većini situacija. Noble dodaje da bi kamere trebale imati i kvalitetnu zaštitu od sunca kako bi se spriječio kontakt svjetlosti i objektiva i smanjilo zagrijavanje. “Bijela, pa čak i hlađena kućišta se ponekad koriste u toplijim krajevima. Cjelodnevna zaštita od sunca ponekad se primjenjuje kako bi se spriječilo da prašina s ceste prekrije objektiv”, kaže on.
Instalacija kamera za prepoznavanje registarskih tablica
Pravilna instalacija igra presudnu ulogu u prepoznavanju registarskih tablica, jer njen kvalitet određuje performanse i efikasnost sistema. Tokom instalacije posebno je važno pravilno postaviti kameru. Različiti faktori, poput pozicioniranja kamere i ugla pod kojim je instalirana, značajno utječu na kvalitet snimljenih slika, a samim tim i na performanse prepoznavanja tablica.
Udaljenost između vozila i kamere varira ovisno o lokacijama projekata i potrebama korisnika. “ALPR kamera može očitavati tablice na udaljenosti do 36,5 metara, ali što više povećavate udaljenost, u igru ulazi više varijabli, poput većeg broja automobila”, kaže Amante. U pravilu, udaljenost očitavanja trebala bi biti približno tri ili više puta veća od visine kamere, kaže Noble. Važan je i ugao pod kojim kamera prati vozilo. Korisnik treba uzeti u obzir dva ugla: okomiti ugao između uzdužne osi kamere i ravni u kojoj se vozilo kreće te vodoravni ugao između uzdužne osi kamere i uzdužne osi vozila. Što je ugao manji, to bolje. “Pravilo je da se zadržite unutar 30 stepeni uglova pomicanja i nagiba”, kaže Amante.
Kada kameru postavljate blizu neke prepreke, pokušajte je postaviti iza, a ne ispred nje. “U potonjem slučaju vozilo može proći kroz vidno polje prije zaustavljanja. Ako se iz bilo kojeg razloga tablica pogrešno očita, nećete je više moći pratiti”, kaže Noble i napominje da se na nekim lokacijama saobraćaj može ukrštavati između traka ili se ulaz na lokaciju nalazi pod tupim uglom. “Ako se kamera ne može pozicionirati dublje u pozadinu, čime se saobraćaju daje više vremena za poravnavanje, možete probati još dvije opcije. Možete koristiti dvije kamere koje su usmjerene preko ulaza za oštre uglove ili primijeniti upravljanje saobraćajem. Za ovo posljednje se koriste dvije metode: ležeći policajci i šikane i oznake na trakama”, kaže on.
Broj piksela
Prema Nobleu, veličina slike snimljene tablice je veoma važna i najbolji način za njeno mjerenje je primjena visine u pikselima za svaki znak. “Kvalitetan softver će očitati znakove na tablici u visini do 12 piksela, ali se optimalno prepoznavanje općenito postiže uz veće visine, recimo od 20 do 30 piksela. Zato je vrlo bitno da se koristi ispravan objektiv koji može pokriti ovu visinu znakova”, kaže on i navodi da ako klijentova lokacija ima širok ulaz, tada se mora koristiti HD kamera.
Mobilno prepoznavanje registarskih tablica
Važno je napomenuti da LPR sistem može biti i mobilan, pri čemu se kamera postavlja na vozilo u pokretu. “LPR kamere se mogu postaviti na vozila poput patrolnih automobila, autobusa, kamiona za javne radove i prijevoz otpada. To se radi zbog pasivnog skeniranja i označavanja svakog vozila koje uđe u vidno polje kamere. Vozilo koje vrši skeniranje može se kretati po gradu i obavljati svoje redovne zadatke, a svaka snimljena tablica učitava se na LPR server u oblaku ili na nekoj centralnoj lokaciji. Na snimku se označavaju vrijeme, lokacija i sama tablica, zajedno s pratećom slikom tablice i stražnjeg ili prednjeg dijela vozila, zavisno od pravca kretanja prilikom skeniranja. Nakon toga LPR sistem provjerava svaku oznaku u odnosu na sadržaj baze podataka i može poslati upozorenje policiji ako se neka oznaka podudari s popisom vozila koja učestvuju u prekršajima ili su navedena u upozorenjima o otmici ili nestanku osoba, popisu neregistrovanih vozila, neosiguranih vozača, počinilaca prekršaja u oblasti parkiranja i drugo”, kaže Frigaard. Prema njegovim riječima, prednosti mobilnog LPR sistema leže u fleksibilnosti skeniranja u različitim geografskim zonama i čuvanju podataka u bazi podataka za potrebe budućih istraga. “Manifestacije poput sajmova, sportskih događaja i festivala privlače veliki broj posjetilaca. Patrolnim timovima je dovoljno da prođu kroz parkinge i snime tablice i tako dođu do informacija o kriminalcima, traženim osobama i teroristima. Nedostatak mobilnog LPR sistema je činjenica da kamere vrše skeniranje samo kada je vozilo aktivno, odnosno u pokretu. To znači da LPR sistem na službenom patrolnom vozilu ne skenira kada neki službenik nije na dužnosti”, kaže Frigaard.
S obzirom na ogromnu važnost mobilnog prepoznavanja registarskih tablica, instalateri bi trebali poznavati način postavljanja ovih sistema. “Mobilni sistemi se sastoje od maksimalno četiri ALPR kamere spojene na procesor, obično u prtljažniku vozila. Procesor je povezan s ugrađenim računarom s ALPR softverom, koji putem mobilne veze šalje podatke alatima za upravljanje podacima i analizu u kontrolnom centru”, kaže Maloney.
Ostali faktori
Poteškoće s napajanjem i komunikacijom, kao i mogući otpor na nivou zajednice također mogu predstavljati problem prilikom instaliranja LPR sistema. “Napajanje, komunikacije i montažna konstrukcija su najveći izazovi prilikom postavljanja LPR sistema. Potreba za adekvatnim napajanjem je trajna briga. Komunikacije moraju biti dovoljne za prijenos podataka s kamere i slanje upozorenja do odgovarajuće lokacije. Stanični radiouređaji, kao što su Cradlepoint i Sierra, najčešće su komunikacijske platforme za LPR projekte ako klijent ne posjeduje žičanu vezu s lokacijom kamera. Lokacije za postavljanje su ponekad najzahtjevnija komponenta instalacije. Stubovi saobraćajne signalizacije, električni stubovi, bandere, mostovi, tuneli i znakovi nose jedinstvene probleme koji se tiču korištenja i dozvola za postavljanje dodataka na njih“, kaže Frigaard.
“Ključni problem je dobiti dozvolu za instalaciju na najboljoj lokaciji za kameru, imajući u vidu udaljenost, pravce kretanja i uglove. Kada se rade instalacije u stambenim područjima, pojedinci mogu biti veoma osjetljivi na estetiku instalacije na konkretnim objektima”, kaže Canitz. Na kraju, svaka instalacija ima različite ciljeve i zahtjeve. Vigren smatra da je najbitnije da se oni u potpunosti razumiju prilikom projektovanja sistema za prepoznavanje tablica. “Zamislite situacije u kojima vozilo ulazi u kadar i pokušajte predvidjeti da li će se registarske tablice uvijek naći u vidnom polju ili ne. Provedite neko vrijeme na mjestu događaja, promatrajte vozila i snimite nekoliko videa vozila koja prolaze kroz mjesto detekcije kako biste bolje razumjeli varijacije u njihovom pozicioniranju. Razmislite i o brzini vozila i potrebi za preduzimanjem mjera za smirivanje saobraćaja kako biste usporili vozila ili utjecali na njihov položaj u vidnom polju”, kaže Bowyer.
