A evolução da tecnologia permitiu a inovação de muitos equipamentos úteis para facilitar o esforço humano. O Reconhecimento Automático de Placas, sendo uma dessas tecnologias, está se tornando predominante em todo o mundo.
É uma tecnologia eficiente que ajuda a rastrear infrações de trânsito, gerenciar situações de estacionamento e beneficiar várias outras atividades dependentes do usuário. Os sistemas ANPR são altamente confiáveis e projetados usando tecnologias de ponta, como IA, que os tornam extremamente precisos e funcionais.
Portanto, neste blog, abordaremos alguns aspectos cruciais do sistema de reconhecimento de placas para aprimorar sua compreensão desse sistema. Comecemos!
O que é ANPR?
ANPR ou Automatic Number Plate Recognition é uma tecnologia de visão computacional que lê automaticamente placas de matrícula em veículos sem interação humana, utilizando software especializado. A ANPR usa imagens de câmeras em tempo real para capturar e identificar com precisão qualquer número de placa.
A tecnologia ANPR está impactando enormemente o setor de transporte, pois a identificação da placa do veículo pode servir a vários propósitos, como:
- Modelagem de Macros de Transporte
- Pesquisas OD (origem-destino)
- Pedágio
- Pesquisas de tempo médio de viagem
- Medição de velocidade
- Classificação Avançada de Veículos
O Reconhecimento Automático de Placas de Número também é frequentemente conhecido pelos nomes próprios:
- LPR (Reconhecimento de Placas)
- Identificação Automática de Veículos (AVI)
- Reconhecimento de Placa de Carro (CPR)
- Leitor de placas do carro (CPR)
- Reconhecimento Automático de Placas (ANPR)
- Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para carros
Como funciona a ANPR?
O funcionamento da ANPR é bastante simples. O ANPR usa software de reconhecimento óptico de caracteres para detectar placas de matrícula de veículos. As câmeras do dispositivo capturam imagens das placas de matrícula que são posteriormente processadas pelo software.
Durante o processamento da imagem, o software identifica os caracteres e verifica sua sequência para converter a imagem da placa em texto. O sistema usa luz infravermelha à noite para detectar o número do veículo e capturar imagens.
Os sistemas ANPR geralmente compreendem:
- Uma unidade de captura de imagem digital.
- Uma unidade de processamento.
- Iluminação infravermelha.
- Vários algoritmos para análise de vídeo.
Quais são os principais benefícios da ANPR?
A ANPR oferece muitos benefícios do mundo real que a tornam uma tecnologia altamente popular nos tempos atuais. Algumas das vantagens notáveis são:
- Automação de tarefas manuais
- Gestão de espaço eficaz
- Melhor governança
- Melhor experiência do cliente
- Execução mais rápida de processos
Além dos benefícios, aqui estão alguns casos de uso para conhecer a tecnologia de reconhecimento de placas:
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Gerenciamento de estacionamento
Não há mais perda de tempo gerenciando suas multas de estacionamento e riscos de multas por pagamentos imprecisos de multas, pois a ANPR oferece uma solução integrada para identificar veículos individuais e conduzir um gerenciamento de estacionamento eficiente.
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Violação de tráfego
O departamento de aplicação da lei tem o maior caso de uso de sistemas ANPR. Estes são usados para reconhecimento de placas de veículos que infringem as leis de trânsito.
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Pagamentos de portagens
O sistema ANPR facilitou o trabalho de pagamento do pedágio, pois o dispositivo detecta automaticamente o número do seu veículo e cobra automaticamente o valor do pedágio.
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Análise de tempo de viagem
Uma aplicação útil da ANPR é a análise do tempo de viagem, que registra e exibe o tempo de viagem ao se deslocar da origem ao destino.
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Segurança do parque de varejo
A tecnologia ANPR pode abordar e resolver com eficiência a questão do estacionamento não autorizado que muitas vezes leva a brigas e aborrecimentos desnecessários.
Como os modelos de IA podem ser treinados para treinar com precisão os modelos ANRP?
Treinar um modelo de IA não é moleza. Requer muito tempo, energia e implementação das decisões corretas para que funcione sem falhas. O treinamento de IA começa com dados. Ao treinar IA, seu motivo para a máquina é coletar dados, interpretá-los, aprender com eles e aplicá-los corretamente ao processo. Os modelos primeiro precisam ser treinados no conjunto de dados.
Os conjuntos de dados contêm informações enormes que o modelo aprende a ler e examinar. Além disso, toma decisões com base nos dados fornecidos. Para que este sistema seja projetado perfeitamente, é preciso muito trabalho e inteligência de vários engenheiros.
A parte boa da IA é que, quando você programa um modelo de IA para aprender e aplicar corretamente sua inteligência ao processo, ele pode treinar outros modelos com bastante facilidade. Usando algumas linhas de códigos e aproveitando modelos pré-treinados, você pode criar modelos ANRP treinados que podem ser implantados em vários locais.
Além disso, saiba mais sobre o processo de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) Leia aqui!
Como o Shaip ajuda os conjuntos de dados de placas de veículos de origem?
A demanda por conjuntos de dados automotivos para treinar modelos de ML está aumentando tremendamente. É por isso que a experiente equipe de engenheiros e especialistas em TI da Shaip usa ferramentas avançadas de anotação de imagem/vídeo para agilizar todo o processo.
Ao alavancar ferramentas avançadas de anotação, as equipes tornam a rotulagem da imagem do veículo precisa e funcional para todos os casos de uso. As coisas capturadas nas imagens e vídeos são categorizadas em objetos quadro a quadro.
Além disso, várias técnicas são usadas para detectar a placa de licença automática com precisão. Algumas das técnicas incluem:
- Lidar
- Caixas delimitadoras
- Anotação de polígono
- Segmentação Semântica
- Rastreamento de Objeto
Ao todo, a Shaip é um dos principais provedores de serviços de treinamento de IA para treinar modelos ANPR para fornecer funções sem erros a um preço econômico.
Quer saber mais? Leia nossa seção de dados de treinamento de veículos autônomos
Resumo
O Reconhecimento Automático de Placas é uma ótima tecnologia para eliminar os esforços humanos e substituí-los por um sistema avançado que proporciona resultados rápidos e eficazes. Além disso, o número de casos de uso para esta tecnologia é numeroso, o que justifica sua crescente demanda. Portanto, se você também precisa dessa tecnologia ou deseja treinar seus Modelos ANRP, entre em contato com nossos especialistas em IA da Shaip.
