OpenALPR — программа для распознавания автомобильных номеров. Скачать. Инструкция
OpenALPR — программа для распознавания автомобильных номеров. Скачать. Инструкция
Программа OpenALPR имеет открытый исходный кот, используется для распознавания автомобильных номеров. Данная система позволяет распознавать номера автомобилей, как из потока видеокамеры, так и из локального видео файла, а также из файлов-изображений.
Поддерживается режим командной строки.
Данная система имеет интеграцию (библиотеки) для таких языков программирования как C/C++, C#, VB.NET, Java, Python, Node.js. К сожалению, поддерживается только две операционных системы: Debian и CentOS.
Также можно скачать программу и положить ее в каталог популярной программы для видеонаблюдения Xeoma или сделать это прямо через Xeoma.
У вас есть полная свобода выбора, как использовать openALPR в Xeoma. Есть два основных способа:
Из программы (автоматический)
1 Подключите модуль “Распознавание автономеров” в цепочку.
2 Зайдите в настройки модуля.
3 Ознакомьтесь с лицензией AGPL(GPL).
4 Отметьте галочкой страну или страны, автомобильные номера которых должны распознаваться. Если будет отмечены Австралия, Европа и Великобритания, Сингапур, Южная Корея или США, в папку Xeoma в подпапке Additional создастся папка openalpr, куда будет скачана утилита OpenALPR. После этого она будет применена в Xeoma для распознавания номеров указанных стран. Всё полностью автоматизировано.
Вручную
1 Подключите модуль “Распознавание автономеров” в цепочку.
2 Скачайте бинарник OpenALPR для Windows *** :
скачайте бинарник OpenALPR для Linux *** :
3 Зайдите в папку Xeoma, подпапку Additional. Создайте папку с названием openalpr. В эту папку положите бинарник с названием
alpr.exe для Windows
alpr для Linux
4 После этого в настройках модуля “Распознавание автономеров” можно отметить галочкой страну или страны, для номеров которых будет применяться распознавание (Австралия, Европа и Великобритания, Сингапур, Южная Корея или США). Xeoma начнёт использовать утилиту для распознавания автономеров.
Скачать исходники и инструкцию по компиляции:
исходники и инструкция по компиляции OpenALPR уже включены в бинарник. Просто скачайте нужный бинарник.
Конфиг-файл с именем openalpr.conf лежит в папке рядом с OpenALPR.
* openALPR – это отдельная программа, которая не является частью или модулем Xeoma. Xeoma и openALPR могут использоваться независимо друг от друга.
** Скачивание openALPR из программы Xeoma является формой командной строки и ответа.
*** Исходники и инструкция по компиляции OpenALPR уже включены в бинарник (см. выше)
iCCTV — бесплатный программный комплекс для распознавания автомобильных номеров и детектирования объектов с IP камер
Введение
Существует много платных программ видеонаблюдения, позволяющих встраивать распознавание автомобильных номеров и детектирование типов различных объектов в системы наблюдения и/или автоматизации управления доступа. Часть из них работает с использованием облачных технологий, предоставляя доступ к IP камере через Интернет, что не всегда возможно по разным причинам. В данной статье мы представим бесплатное решение для ОС Windows, которое работает без использование средств интернет.
Сайт программы: https://icctvvision.com/ или https://intbusoft.com/icctv/.Загрузить программу можно оттуда. Программа работает в версиях Windows 8.1 и 10. Не требует инсталляции и ввода ключей, только распаковать архив и запустить ICCTVManager.exe. Если программа не запустится, то нужно установить компоненты Microsoft из папки vc_redist. Ответы на многие вопросы можно найти в документации к программе в файле ICCTV_Manual.pdf или по ссылке https://icctvvision.com/doc/ICCTV_Manual.pdf. Для обычного пользователя все функции программы предоставлены бесплатно, однако если вы хотите прямо или косвенно распространять iCCTV со своим программным или аппаратным комплексом, то придётся заплатить за лицензию Developer. Ниже представлены разрешения и запрещения для бесплатной версии.
Разрешенное бесплатное использование:
Запрещение бесплатного использования:
Ниже представлен скриншот работы программы:
Делаем программу распознавания автомобильных номеров с IP камер на основе iANPR SDK, OpenCV и Windows Forms за 3 часа
Предисловие: в виду частых поисковых запросов именно по данной статье, снова публикуем ее в новом блоге. Помните, что здесь пример работы с iANPR 1.1 и только Си интерфейс OpenCV.
Готовые системы распознавания автомобильных номеров могут быть достаточно дорогими, при этом качество распознавания не гарантируется на высоком уровне. Бывают случаи, когда, купив систему распознавания автомобильных номеров, пользователь обнаруживает, что она работает не достаточно достоверно. При использовании iANPR SDK (http://ianpr.org/) вы можете сами спроектировать систему распознавания за очень короткое время и убедиться в качественности работы. Кто может использовать iANPR SDK? В принципе любая компания, которой по тем или иным причинам желает использовать распознавание автомобильных номеров. Однако, среди них можно выделить 2 большие группы по целям использования:
В данной статье будет показано как, используя iANPR SDK, IP камеру, OpenCV и Windows Forms за 3 часа сделать простое приложение для распознавания автомобильных номеров. В конце разработки будет получено приложение следующего вида:
Что потребуется на компьютере:
После установки OpenCV необходимо в PATH переменной окружения Windows прописать путь до соответствующих dll – у меня это так:
1. Создание и настройка проекта
В результате создается исходный код:
Для начала отредактируем следующую форму:
Здесь есть место для вывода изображения с камеры, поле ввода- IP адреса и старта работы, поле вывода результатов распознавания.
Настройка путей до *.h и *.lib файлов:
Настройка подключаемых библиотек:
Естественно, что lib файл для iANPR должен быть уже в каталоге с вашим исходным кодом:
Однако, когда мы подключаем *.h файлы:
То обнаруживаем, что:
Чтобы исправить данные ошибки меняем настройки проекта на следующие:
После этого программа компилируется.
2. Подключение к IP камеры и вывод изображения
Создадим файлы camera.cpp и camera.h, в которых будем записывать все функции, работающие с изображением и распознаванием. Для начала заполним camera.cpp следующим кодом:
DWORD WINAPI ImageProcess(LPVOID)
Sleep(50); // небольшая задержка перед следующим кадром
void Start( char * IP)
char * login = «admin» ;
char * password = «111111» ;
// Создать поток для вывода видео
CreateThread(NULL, 0, ImageProcess, NULL, 0, &lpT);
Указатель capture будет хранить сведения о видеопотоке. Здесь для упрощения пользуемся глобальными переменными, что в реальном проекте недопустимо, но поскольку наша цель очень быстрое создание приложения, то мы ограничимся этим. stop указывает поступил ли сигнал на завершение потока.
Функция Start получает на вход IP адрес, которые далее модифицируется в строку:
Функция ImageProcess сразу же входит в бесконечный цикл получения кадра с видеопотока, цикл будет прерываться, если значение stop станет true.
Функция Stop посылает сигнал об остановке, изменяя значение stop на true.
Файл camera.h будет следующим:
void Start( char * IP );
В файле формы Form1.h добавляем функцию, обрабатывающую нажатие кнопки «Старт»
private : System::Void button1_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) <
// Нажали кнопку « Старт »
pin_ptr const wchar_t > wch = PtrToStringChars(textBox1->Text);
int sizeInBytes = (textBox1->Text->Length + 1);
char *ch = new char [sizeInBytes];
Здесь код предназначен для перевода из формата текстового поля в char*, а затем вызов функции Start.
Также добавляем обработку нажатия «Стоп»:
private : System::Void button2_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) <
Если теперь скомпилировать и пройтись отладчиком, то видно, что видеопоток создается, а кадры получаются.
Следующее, что нужно сделать, это вывести изображение на форму. Для этого вставим в capture.cpp функцию, преобразующую IplImage* в HBITMAP.
#define WIDTHBYTES(bits) (((bits) + 31) / 32 * 4)
HBITMAP CreateRGBBitmap(IplImage* _Grab)
LPBITMAPINFO lpbi = new BITMAPINFO;
lpbi->bmiHeader.biSize = sizeof (BITMAPINFOHEADER);
lpbi->bmiHeader.biSizeImage = WIDTHBYTES((DWORD)_Grab->width * 
* _Grab->height;
HBITMAP hBitmap = CreateDIBSection(NULL, lpbi, DIB_RGB_COLORS, ( void **)&pBits, NULL, 0);
if (hBitmap) App = ( char *)pBits;
long int length = 0;
if (_Grab->nChannels == 1) // Серое или бинарное
for ( int i = 0; i height; i++)
for ( int j = 0; j width; j++)
App[_Grab->width * 3 * (_Grab->height — i — 1) + j * 3] = _Grab->imageData[_Grab->width*(i)+j];
App[_Grab->width * 3 * (_Grab->height — i — 1) + j * 3 + 1] = _Grab->imageData[_Grab->width*(i)+j];
App[_Grab->width * 3 * (_Grab->height — i — 1) + j * 3 + 2] = _Grab->imageData[_Grab->width*(i)+j];
if (_Grab->nChannels == 3) // Цветное
for ( int i = 0; i height; i++)
memcpy(App + _Grab->width * 3 * (_Grab->height — i — 1), _Grab->imageData + _Grab->width * 3 * i, _Grab->width * 3);
Прежде, чем делать дальше, вспомним, что поскольку будут работать 2 потока: один получать и обрабатывать изображение, второй поток работает с формой; то при обращении к одним и тем же данным будет возникать состояние состязания. Поэтому необходимо добавить критические секции.
Добавим 2 глобальные переменные в capture.cpp:
HBITMAP Bitmap = NULL;
Одна для изображения, вторая для критической секции. Модернизируем ImageProcess следующим образом:
DWORD WINAPI ImageProcess(LPVOID)
CvSize Size = cvSize(320, 240);
IplImage* small_image = cvCreateImage(Size, 8, 3);
Sleep(50); // небольшая задержка перед следующим кадром
В функции создаем небольшое изображение, которое будет хранить снимок с камеры. В цикле преобразование изображение, а работу с Bitmap возьмем в границы критической секции. В функции Start нужно добавить инициализацию критической секции:
Помимо этого в capture.cpp и h добавятся 2 функции:
Одна для возвращения изображения, другая для критической секции.
В Form.h необходимо сделать следующие действия.
Ввести новую переменную private: int start_;, которая изначально инициализируется как false. Функции нажатия кнопок модернизируются :
private : System::Void button1_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) <
// Нажали кнопку «Старт»
pin_ptr const wchar_t > wch = PtrToStringChars(textBox1->Text);
int sizeInBytes = (textBox1->Text->Length + 1);
char *ch = new char [sizeInBytes];
private : System::Void button2_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) <
Также добавляем обработчик события закрытия формы:
private : System::Void Form1_FormClosed(System::Object^ sender, System::Windows::Forms::FormClosedEventArgs^ e) <
Вешаем на форму таймер, делаем задержку 100 милисекунд и обработчик таймера:
private : System::Void timer1_Tick(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) <
CRITICAL_SECTION* cs = Section_();
HBITMAP hBitmap = LoadImage_();
Bitmap^ bmp = Bitmap::FromHbitmap((IntPtr)hBitmap);
В обработчике, если процесс запущен, то внутри критической секции получается изображение из capture.cpp и передается на pictureBox1.
Компилируем все и запускаем. Немного ожидаем подключения к камере после нажатия, но после подключения все работает:
3. Распознавание автомобильных номеров
Для распознавания автомобильных номеров также добавляем глобальные переменные в capture.cpp:
// Для распознавания номеров
Меняем функцию ImageProcess следующим образом:
DWORD WINAPI ImageProcess(LPVOID)
CvSize Size = cvSize(320, 240);
IplImage* small_image = cvCreateImage(Size, 8, 3);
IplImage* object = 0;
object = cvCreateImage(cvGetSize(frame), 8, 1);
cvCvtColor(frame, object, CV_BGR2GRAY);
if (strcmp(res[j], mem[j1]) == 0) k = 1; // Если несколько раз подряд один номер, то считается распознан правильно
cvRectangle(frame, cvPoint(Rects[j].x, Rects[j].y), cvPoint(Rects[j].x + Rects[j].width,
Rects[j].y + Rects[j].height), CV_RGB(255, 255, 0), 2);
//if ( strlen( res[j] ) == 9 ) res[j][6] = ‘1’;
float aa = 0.001f*frame->width;
cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, aa,
Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.
И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.
Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.
Кто еще распознает
Год назад я изучил этот рынок и оказалось, что работать с номерами стран exUSSR умеет не так уж много сервисов и ПО. Ниже представлен список компаний с которыми мы работали:
Automatic License Plate Recognition
Recognitor
Какие инструменты нужны для распознавания номеров
Нахождение объектов на изображении или в видео-потоке это задача из области компьютерного зрения, которая решается разными подходами, но чаще всего с помощью, так-называемых, сверточных нейронных сетей. Нам нужно найти не просто область на фото в которой встречается искомый объект, но и отделить все его точки от других объектов или фона. Эта разновидность задач называется «Instance Segmentation». На иллюстрации ниже визуализированы разные типы задач компьютерного зрения.
Я не буду сейчас писать много теории о том как работает сверточная сеть, этой информации достаточно в сети и докладов на youtube.
Из современных архитектур сверточных серей для задач сегментации часто используют: U-Net или Mask R-CNN. Мы выбрали Mask R-CNN.
Второй инструмент, который нам понадобится — это библиотека по распознаванию текстов, которая бы могла работать с разными языками и которую можно легко настраивать под специфику текстов, которые мы будем распознавать. Тут выбор не так уж велик, самой продвинутой является tesseract от Google.
Так же есть ряд менее «глобальных» инструментов, с помощью которых нам нужно будет нормализовать область с номерным знаком (привести его в такой вид, при котором распознавание текста будет возможным). Обычно для таких преобразований используют opencv.
Так же, можно будет попробовать определить страну и тип, к которой относится найденный номерной знак, чтоб в постобработке применить уточняющий шаблон, характерный для этой страны и этого типа номера. Например, украинский номерной знак, начиная с 2015 года оформлен в сине-желтом оформлении состоит из шаблона «две буквы черыре цифры две буквы».
Кроме того, имея статистику частоты «встречания» в номерных знаках того или иного сочетания букв или цифр можно улучшить качество постобработки в «спорных» ситуациях. «
Nomeroff Net
Все материалы для нашего проекта: размеченные датасеты и натренированные модели, мы выложили в открытый доступ с разрешения RIA.com под лицензией Creative Commons CC BY 4.0
Что нам понадобится
Для того, чтобы ускорить установку планируем создать dockerfile — ожидайте в ближайших апдейтах проекта.
Nomeroff Net «Hello world»
Давайте уже что-то попробуем распознать. Клонируем с github-а репозиторий с кодом. Качаем в папку models, натренированные модели для поиска и классификации номеров, немного подправим под себя переменные с расположением папок.
UPD: Этот код является устаревшим, он будет работать только в ветке 0.1.0, свежие примеры смотрите здесь:
Все, можно распознавать:
Онлайн демка
Набросали простенькую демку для тех кому не хочется все это ставить и запускать у себя :). Будьте снисходительны и терпеливы к скорости работы скрипта.
Если нужны примеры украинских номеров (для проверки работы алгоритмов коррекции), возьмите пример из этой папки.
Что дальше
Я понимаю, что тема очень нишевая и вряд ли вызовет большой интерес у широкого круга программистов, кроме того, код и модели еще достаточно «сыроваты» в плане качества распознавания, быстродействия, потребления памяти и пр. Но все же есть надежда, что найдутся энтузиасты, которым будет интересно натренировать модели под свои нужды, свою страну, которые помогут и подскажут, где есть проблемы и вместе с нами сделают проект не хуже, чем коммерческие аналоги.
Известные проблемы
Анонс
Если это будет кому-то интересно, во второй части собираемся рассказать о том как и чем размечать свой датасет и как тренировать свои модели, которые могут работать лучше для вашего контента (вашей страны, вашего размера фото). Также поговорим о том как создать свой классификатор, который, например, поможет определять не зарисован ли номер на фото.
Распознавание номеров автомобилей — бесплатно
Неделю тому назад мы запустили ежемесячный бесконечный розыгрыш комплекта видеонаблюдения от HikVision за 29733 рубля. Пройдите и посмотрите если вам такое добро нужно, участвуйте ежемесячный комплект ежемесячно ждет своего владельца.
Идея понравилась не только, нам, не только тем кто решил участвовать, но и нашим партнерам из FF Group, они уже более 10 лет разрабатывают системы распознавания автономеров.
И мы совместно запускаем бесконечный розыгрыш трех двухканальных лицензий ежемесячно. Это означает, что каждый месяц будем случайным образом определять трех победителей, каждый из которых может выбрать любой софт, разрабатываемый компанией FF Group и получить одну двухканальную лицензию.
Под катом подробное описание программного обеспечения и условий розыгрыша.
Бесконечный розыгрыш программного обеспечения для распознавания автономеров
Каждый месяц мы будем разыгрывать лицензии, на любое программное обеспечение для распознавания автономеров, которое разрабатывает компания FF Group. Весь софт, который вы можете выиграть подробно описан ниже.
Что разыгрываем?
Программное обеспечение для распознавания автономеров на IP-камере, победитель получает две лицензии для установки на две IP-камеры соответственно на свой выбор:
Программное обеспечение для распознавания автономеров на сервере, победитель получает одну духканальную лицензию
Серверное программное обеспечение NumberOK SMB Meta агрегируещее данные с ANPR камер, и клиентское программное обеспечение NumberOK Reporter, победитель получает одну лицензию
Каждый месяц мы будем определять трех победителей каждый из которых может по своему выбору получить один любой приз из десяти перечисленных выше.
Почему именно две лицензии? Это одна из наиболее распространенных конфигураций, одна лицензия используется для распознавания автономеров на въезде, вторая на выезде.
Хотя конечно спектр применения гораздо, шире и даже две лицензии можно использовать совсем по другому.
Почему розыгрыш бесконечный и как мы будем определять победителя?
В каждый последний день месяца мы будем подводить итог и случайным образом определять победителя. Т.е. сейчас июль 2020 года, для определения июльского победителя мы возьмем все комментарии, которые были написаны к этому видео с 22 июля 2020 года по 31 июля 2020 и случайным образом выберем один комментарий, автор которого и станет победителем.
В следующем месяце возьмем все комментарии, которые были написаны к этому видео с 1 августа 2020 года по 31 августа 2020 и случайным образом выберем один комментарий, автор которого и будет победителем. И далее до бесконечности.
Как понять что розыгрыш действует?
Если вы можете посмотреть это видео, то акция действует, и вы можете участвовать. В последний день того месяца, в котором вы смотрите это видео, мы подведем итог, и объявим победителя.
Как принять участие?
Условий три: подписаться на наш YouTube канал, поставить лайк этому видео и написать любой осмысленный комментарий к этому видео.
Для чего нужны системы распознавания автономеров?
Если вы читаете это, то видимо уже представляете для чего этот софт может быть полезным именно вам. Но возможно будете приятно удивлены, так среди всех технических средств обеспечения безопасности системы распознавания одни из самых эффективных.
Предотвращение преступности
Вы наверное знаете что в начале 90-х годов статисты в большинстве развитых стран мира зафиксировали значительное снижение преступности до 70-80 процентов. Причиной которого, как позже установят криминологи явилось повсеместное внедрение технических систем безопасности. Видов систем безопасности много, и очевидно что эффективность у всех разная. Если проанализируйте эффективность различных систем безопасности (видеонаблюдение, охранные сигнализации, и т.д.), то вы обнаружите что самая большая эффективность обнаруживается именно у систем контроля транспортных потоков.
Систематический обзор 2016 года убедительно показывает, что системы контроля транспортных потоков приводят к снижению: средней скорости (7%), доли транспортных средств превышающих разрешенную максимальную скорость (52%), общее снижение столкновений (19%), столкновений приводящих к травмам (18%), а снижение столкновений приводящих к летальным исходам (21%) по сравнению с участками без камер контроля скорости.
И если нарушения ПДД снижаются значительно, но прогнозируемо, то сопутствующее снижение преступности, в основном имущественных преступлений, оказалось скорее приятным сюрпризом.
Хотя если вдуматься, то и этот сюрприз в общем логичен, ведь по данным Международной ассоциации руководителей полиции (IACP) транспортные средства используются в 70% всех тяжких преступлений в США.
Автоматизация бизнес-процессов
Автоматизация бизнес-процессов управления транспортными потоками позволяет передавать простые и не очень рутинные задачи под управление программного обеспечения.
Для этого у FF Group есть полный набор решений — серверные, распознаваниние номеров на IP-камере, программные клиенты, программный бекэнд для аккумулирования данных из разных источников и вишенкой на торт облако для серьезных парней.
Профит — увеличение прибыли, экономия времени, повышение эффективности процессов, улучшение масштабируемости.
Что могут современные системы распознавания автономеров от FF Group?
Системы распознавания автономеров FF Group уже давно вышли за пределы собственно распознавания символов на автомобильном номере. И, наверное, правильнее их было бы назвать системами анализа и управления транспортными потоками.
Возможности программных продуктов FF Group:
Общие для всех продуктов FF-Group возможности
Все программные продукты выпускаемые компанией FF Group обладают рядом ключевых характеристик, важных для большинства клиентов.
Ключевые характеристики
Интеграционные возможности
Интеграция с системами контроля доступа
Интеграция с софтом для систем видеонаблюдения (VMS)
Управление преграждающими устройствами
Программное обеспечение от FF Group может управлять шлагбаумами, автоматическими воротами, боллардами и другими через:
Отчеты
Отчеты формируются в программном интерфейсе и могут быть выгружены в виде электронной таблицы формата xls.
Общие отчеты оперируют всеми событиями распознавания, и могут быть сгенерированы по выбранным фильтрам:
Уведомления на Email
Без контроля, реакций и коррекций со стороны человека любая система — это просто черный ящик, который непонятно как работает и работает ли вообще.
Уведомления на электронную почту о событиях в вашей системе — это хороший способ держать руку на пульсе.
Существует масса сценариев как этот функционал можно задействовать. К примеру, как только машина из черного списка пытается проехать на закрытую территорию программное обеспечение отправляет сообщение на почту ответственному лицу, который может оперативно отреагировать.
При этом программное обеспечение может автоматически генерировать отчеты по настроенным реакциям для анализа контроля периметра по периодам (день, неделя, месяц).
Программное обеспечение для распознавание автономеров на сервере
Много лет серверное распознавание было безальтернативным, т.е. камеру или видеорегистратор подключали к серверу (компьютеру) и аналитику по распознаванию автономеров выполняли уже сервере. Задача эта процессорно емкая, поэтому вариантов не было. Все серверные программные продукты FF Group объединены в серию «NumberOK»
Упрощенная схема серверного распознавания автономеров
Это было, дорого, не очень удобно в плане масштабирования, но безальтернативно.
За много лет использования программное обеспечение стало по-настоящему удобным, и обросло кучей дополнительного функционала. До сих пор это доступный по цене и надежный вариант. Лицензия привязывается к аппаратному обеспечению компьютера в процессе активации.
Системные требования к серверному программному обеспечению
Для NumberOk требуется 1 ядро ЦП с двумя потоками для 1 канала распознавания (самые мощные операции: декодирование видео и распознавание номерного знака). Несколько процессоров также могут быть использованы для сбора необходимого количества потоков.
Картинка кликабельна
NumberOK Lite
Программное обеспечение NumberOk Lite — это многоканальная система серверного распознавания номерных знаков автомобилей. Она содержит детектор номерных знаков с функцией определения направления движения автомобиля.
Линейка NumberOK Lite включает модификации, поддерживающие от 1 до 36 каналов на один виртуальный сервер.
Система легко интегрируется с внешними приложениями с последующей отправкой результатов распознавания.
С помощью NumberOk Lite можно автоматизировать доступ транспорта на территоритории логистических комплексов, транспортных предприятий, автомоек, СТО.
Возможности NumberOK Lite:
Для того чтобы использовать NumberOK Lite вам может понадобится дополнительное оборудование. Вполне возможно, что что-то, или даже все из нижеперечисленного у вас есть. Это не обязательно должно быть новое купленное оборудование, конечно можно и нужно использовать уже существующее у вас, но главное, оно должно быть.
Это могут быть IP-камеры или видеорегистратор отдающий видеопоток от камер на сервер с установленным программным обеспечением NumberOK Lite.
Цены на NumberOK Lite
Если вы захотите купить или докупить, в случае, если например, вам будет недостаточно выигранных лицензий.
NumberOK Lite MMCR
Программное обеспечение NumberOK Lite MMCR включает в себя все функции NumberOK Lite.
Плюс распознавание:
Цены на NumberOK Lite MMCR
Если вы захотите купить или докупить, в случае, если например, вам будет недостаточно выигранных лицензий.
NumberOK SMB
Один из самых функциональных образчиков программных образчиков серверного софта от FF Group.
Разработан для управления бизнес-процессами предприятий малого и среднего бизнеса через систему распознавания автомобильных номеров.
Программное обеспечение имеет ряд встроенных бизнес-логик контрольно-пропускной пункт, система контроля и управления доступом автотранспорта, парковка, автомойка и СТО, а также гибкий модуль реакций на события.
Также NumberOK SMB умеет определять направления движения транспорта. Широкие возможности для интеграции с внешним программным обеспечением.
Программное обеспечение NumberOK SMB включает в себя все функции NumberOK Lite.
Гибкий модуль реакций на различные события
В зависимости от событий которые фиксируются в программном обеспечении вы можете настраивать те или иные реакции.
События — распознанный номер, номер из определенной группы (например blacklist), номер распознанный в определенной зоне, автомобиль движется в определенном направлении, автомобиль находится на территории более заданного времени, количество автомобилей на территории больше заданного количества.
Реакции — визуальная (изменить цвет строки), звуковая (проиграть звуковой файл), замкнуть реле, вывести всплывающее окно, отправить сообщение на электронную почту.
Встроенные бизнес-логики
Контрольно-пропускной пункт (КПП)
Сфера применения — КПП предприятий, придомовые территории многоквартирных домов, гостиницы, турбазы и иные закрытые для общего проезда территории.
Система пропускает на стоянку только автомобили из «белого» списка, возможность ограничить проезд автомобилей из «белого» списка на территорию только в определенные даты или по факту наличия оплаты, или на разрешить доступ на какой-то вами заданный период.
Сфера применения — автомойки, станции технического обслуживания (СТО). Программное обеспечение NumberOK SMB позволяет получать достоверную информацию (независимо от человека) о количестве обслуживаемых автомобилей и продолжительности обслуживания. Позволяет выявлять и предотвращать злоупотребления со стороны персонала.
Сфера применения — платные парковки, паркинги, парковки торговых центров (ТРЦ). Подсчёт всех автомобилей на территории, внесение их в базу данных и автоматический расчет времени стоянки каждой машины. Расчет суммарного количества предоставленных клиентам парко-часов и оценка полученной прибыли. Контороль свободных парковочный мест.
Двойной контроль
Функция двойного контроля доступа поможет парковкам оптимизировать свою работу, сделать ее более организованной и более безопасной.
Работает это очень просто, при внесении в базу данных автомобиля вы вносите не только регистрационный номер, но и марку машины. И только при совпадении этих двух параметров, машина сможет въехать и выехать.
То есть, если кто-то захочет распечатать, например, на бумаге, автономер и приклеив его к своей машине въехать или выехать, то если не совпадает марка машины это фокус не удастся. Это конечно не серебряная пуля решающая все проблемы безопасности, но точно еще один хороший балл в копилку повышения сложности обмана системы.
Чего NumberOK SMB не может по сравнению с Enterprise:
Для того чтобы использовать NumberOK SMB вам может понадобится дополнительное оборудование. Вполне возможно, что что-то, или даже все из нижеперечисленного у вас есть. Это не обязательно должно быть новое купленное оборудование, конечно можно и нужно использовать уже существующее у вас, но главное, оно должно быть.
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
NumberOK SMB MMCR
Программное обеспечение NumberOK SMB MMCR включает в себя все функции NumberOK SMB.
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
NumberOk Enterprise
Все функции SMB включены. Дополнительные функции включают в себя: управление правилами дорожного движения, такие как — проезд на красный свет, превышение скорости, нарушение движения по полосе общественного транспорта, поиск по номеру, измерение средней скорости между 2 камерами.
Передача всех данных в режиме реального времени в программное обеспечение сторонних производителей. Интеграция в любую систему для дальнейшего анализа или выписывания штрафа.
Разработан для обеспечения круглосуточного мониторинга ситуации на автодорогах — контроль движения транспорта и соблюдение правил дорожного движения.
Программное обеспечение имеет встроенные модули контроля правил дорожного движения:
Полученные с NumberOK Enterprise данные могут быть интегрированы в любую систему для последующего анализа, либо для выписки протокола нарушения.
Линейка NumberOK Enterprise включает модификации, поддерживающие от 1 до 36 каналов.
ПО обеспечивает автоматизированный мониторинг ситуации в рамках программ «Безопасные / умные города» и «Транспортная инфраструктура».
Для того чтобы использовать NumberOK Enterprise вам может понадобится дополнительное оборудование. Вполне возможно, что что-то, или даже все из нижеперечисленного у вас есть. Это не обязательно должно быть новое купленное оборудование, конечно можно и нужно использовать уже существующее у вас, но главное оно должно быть.
Цены на NumberOK Enterprise
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
NumberOK Reporter
Программный клиент для всех серверных версий программного обеспечения «NumberOk». NumberOk Reporter получает данные с удаленных объектов, обрабатывает события в режиме реального времени и выводит их оператору на мониторе компьютера. NumberOk Reporter формирует отчеты в удобном формате и по заданным параметрам (событие, база данных, дата события). Вместе с сообщением также передаются географические координаты события, поэтому NumberOk Reporter отображает место произошедшего события на привязанных картах.
Также оператор может задать проигрывание звуковых сигналов тревоги при получении сообщений о различных событиях (распознавание, КПП, парковка, нарушение частоты проезда) с последующей демонстрацией на карте. Тревожные сообщения появляются в виде всплывающего окна со снимком события и подробными описанием с привязкой к распознанному номерному знаку.
Так как это программный клиент его единственное предназначение подключение к серверным версиям NumberOK Lite, SMB, Enterprise. Без них он бессмыслен.
Цены на NumberOK Reporter
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
Программное обеспечение для распознавание автономеров на IP-камерах
Исторически использование распознавания автономеров означало использование дорогого серверного оборудования, которое было сложным, дорогим и ограничивало возможности масштабирования.
Чем распознавание на IP-камере выгоднее серверного?
Приложение «Serverless ANPR»
Приложение Serverless ANPR для IP-камер Wisenet X и Wisenet X Lite, является идеальным решением для небольших объектов с несколькими въездами / выездами или проезжими частями.
Используется только программное приложение Serverless ANPR и IP-камеры Hanwha. Все настройки делаются в приложении, а с помощью релейных выходов IP-камер происходит управление шлагбаумом. До 4-х камер в системе, одна «ведущая» и три «ведомые»
Такой вариант идеально подходит для паркингов и парковок многоквартирных домов, так как он прост в настройке, не требует серверного оборудования. А надежность IP-камер Hanwha превращает это в историю из серии поставил и забыл.
Для объединения единой логикой работы большего количества камер можно дополнительно использовать NumberOK Meta или же обрабатывать данные от камер через API в других системах.
Сферы применения: Паркинги, КПП, ТРК, ТРЦ.
Цена на Serveless ANPR
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
Hanwha EDGE ANPR
Программное обеспечение Hanwha EDGE ANPR устанавливается на IP-камеру Hanwha. Архитектура решения позволяет объединять десятки и сотни камер с распознаванием автономеров в единую систему. Полученные в результате метаданные отправляются в NumberOK Meta. И именно NumberOK Meta будет управлять шлагбаумами, логикой проезда и конечно накапливать данные, которые в дальнейшем можно использовать для построения разного рода аналитических отчетов. Так же данные доступны через открытый API для интеграции в уже установленные системы.
Сферы применения: Безопасный город, автомобильные заправочные станции (АЗС), мониторинг движения на дорогах, платные дороги, порты, аэропорты
Приложения «Serverless ANPR» и «Edge» Hanwha можно установить на любую IP-камеру из серий Wisenet X или Wisenet X Lite.
Axis TraFFic CaMMRa ANPR
TraFFic CaMMRa это — ACAP приложение для IP-камер Axis которое устанавливается и работает непосредственно на камере. Т.е. распознавание номера производится на IP-камере, при помощи установки приложения для распознавания в прошивку, и не зависит от связи с сервером, его мощности и прочих моментов.
Установка приложения непосредственно на камеру снимает с серверов нагрузку. Таким образом, для системы можно приобрести сильно менее мощные, а значит и более бюджетные модели серверов, либо вовсе от них отказаться, используя облачный сервис Limbio Primm.
Приложение TraFFic CaMMRa в первую очередь предназначено для сбора информации о транспортном потоке в рамках проектов умный город или безопасный город. Все собранные TraFFic CaMMRa данные могут быть агрегированы на любых платформах для управления умными городами и могут передаваться в любые иные государственные базы данных.
Также данные из государственных баз данных могут передаваться в TraFFic CaMMRa. Например базы данных угнанных машин или базы данных которые используются для анализа нарушений ПДД или выписки штрафов.
Возможности TraFFic CaMMRa
Это крупные инфраструктурные проекты, такие как — Безопасный город, автомобильные заправочные станции (АЗС), мониторинг движения на дорогах, платные дороги, порты, аэропорты.
Распознавание и автономера и остальных данных происходит на IP-камере Axis. Полученные в результате распознавания метаданные отправляются в NumberOK Meta или облачный сервис Limbio Primm. И именно NumberOK Meta или облако будет управлять шлагбаумами, логикой проезда и конечно накапливать данные которые в дальнейшем можно использовать для построения разного рода аналитических отчетов.
И здесь уже доступна сложная логика, за которую будет отвечать программное обеспечение NumberOK Meta или облачный сервис.
TraFFic CaMMRa легко встраивается в существующую инфраструктуру, а при необходимости система может быть расширена почти до бесконечности, простым добавления новых IP-камер с установленным приложением TraFFic CaMMRa.
Используется только приложение TraFFic CaMMRa и IP-камеры Axis. Все настройки делаются в приложении, а с помощью релейных выходов IP-камер Axis происходит управление шлагбаумом или другими устройствами.
Такой вариант идеально подходит для паркингов и парковок многоквартирных домов, так как он прост в настройке, не требует серверного оборудования. А легендарная надежность камер в Axis превращает это в историю из серии поставил и забыл. Единственный важный момент заключается в том, что каждое приложение работает автономно, т.е. сложная логика работы в которых требуется использование событий с нескольких камер здесь недоступна. Для сложной логики нужно дополнительно NumberOK Meta.
В автономном режиме TraFFic CaMMRa наиболее часто применяется для паркингов, КПП, ТРК, ТРЦ.
Приложение TraFFic CaMMRa вы можете приобрести в двух вариациях TraFFic CaMMRa и TraFFic CaMMRa Litе. Отличаются они только тем, что в TraFFic CaMMRa Litе нет распознавания модели, марки и цвета.
Программное обеспечение агрегируещее данные с ANPR камер
NumberOK Meta
NumberOK Meta работает только с данными, которые передаются с ANPR-камер. Т.е. с камерами на которые уже установлено программное обеспечение TraFFic CaMMRa или Wisenet-X ANPR на камеры Axis и Hanwha соответственно.
Встроенные бизнес-логики контрольно-пропускной пункт (КПП), Автомойка, станции технического обслуживания (СТО), парковка, работают так же как и в NumberOK SMB.
Системные требования для NumberOK Meta
Для того чтобы использовать NumberOK Meta вам может понадобится дополнительное оборудование. Вполне возможно, что что-то, или даже все из нижеперечисленного у вас есть. Это не обязательно должно быть новое купленное оборудование, конечно можно и нужно использовать уже существующее у вас, но главное оно должно быть.
Если вы захотите купить или докупить в случае если например вам будет недостаточно выигранных лицензий.
Облачный сервис Limbio Primm
Limbio Primm не только собирает данные с ANPR камер, на которые уже установлен софт по распознаванию автономеров, но и проводит их анализ с предоставлением отчетов по заданным клиентом параметрам.
ANPR камеры передают распознанные номера и другие данные в Limbio Primm для дальнейшей аналитической обработки (статистика движения автотранспорта, средний интервал их движения и прочее).
С помощью Limbio Primm также можно строить более сложные интеграционные решения на базе распознавания автономеров, анализировать данные с применением методов статистического анализа в соответствии с задачами клиента.
Limbio Primm разработан для использования в крупных проектах, стоимость использования зависит от итогового функционала.
Выводы
Программные продукты от компании FF Group хороши, а когда речь идет о надежном распознавании на IP-камере — почти безальтернативны.
Естественно, «хороши и безальтернативны», слова которые даже у меня вызывают скепсис, так что я на вашем месте тоже, не стал бы верить мне на слово. По счастью, на нашем сайте есть краткий обзор еще 15 самых заметных в России разработчиков программного обеспечения для распознавания автономеров. А после того, как прочтете и вернетесь, вот вам ссылка, где можно заказать системы распознавания автономеров NumberOk. Лицензии цифровые, предоставляются день в день. Для монтажных организаций специальные условия.