تشخیص پلاک خودرو در زمان واقعی یک کاربرد متداول از فناوری بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی است که اغلب به عنوان تشخیص خودکار پلاک (ALPR) یا شناسایی پلاک خودرو (LPR) شناخته می شود.
در اینجا یک مرور کلی از مراحل مربوط به اجرای سیستم تشخیص پلاک خودرو در زمان واقعی ارائه شده است:
- گرفتن تصویر یا جریان ویدئو: اولین قدم استفاده از دوربین برای گرفتن جریان ویدئویی از پلاک خودرو است. در حالت ایده آل، این دوربین باید وضوح بالایی داشته باشد تا اطمینان حاصل شود که صفحات را می توان به وضوح خواند.
- پیش پردازش تصویر: مرحله بعدی این است که تصویر یا فریم ویدیو را از قبل پردازش کنید. این می تواند شامل چندین فرآیند مانند تبدیل مقیاس خاکستری، کاهش نویز، تنظیم کنتراست و باینریزه کردن تصویر (تبدیل تصویر به سیاه و سفید برای پردازش آسان تر) باشد. این کار برای سهولت و اطمینان بیشتر مراحل بعدی انجام می شود.
- تشخیص پلاک خودرو: این شامل استفاده از تکنیک های بینایی کامپیوتری برای شناسایی پلاک در تصویر است. الگوریتم‌های مورد استفاده برای این منظور می‌توانند از تکنیک‌های ساده‌تر مانند تشخیص لبه، تقسیم‌بندی تصویر و عملیات مورفولوژیکی تا روش‌های پیچیده‌تر مانند مدل‌های یادگیری عمیق (به عنوان مثال، شما فقط یک بار نگاه می‌کنید (YOLO)، آشکارساز چند جعبه تک‌شات (SSD)، یا سریع‌تر باشد. R-CNN برای تشخیص اشیا).
- تقسیم بندی پلاک خودرو: هنگامی که پلاک شناسایی شد، کاراکترهای جداگانه روی پلاک باید قطعه بندی شوند. این دوباره شامل استفاده از تکنیک های پردازش تصویر برای شناسایی و جداسازی هر شخصیت است.
- تشخیص کاراکتر: پس از تقسیم بندی، هر کاراکتر با استفاده از تکنیک های تشخیص کاراکتر نوری (OCR) شناسایی می شود. یادگیری ماشین (مخصوصاً روش های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی کانولوشنال) معمولاً برای این منظور استفاده می شود. همچنین می توانید از مدل های OCR از پیش آموزش دیده از کتابخانه هایی مانند Tesseract استفاده کنید.
- پس از پردازش: پس از شناسایی شخصیت ها، ممکن است مرحله ای برای تأیید و تصحیح خطاها وجود داشته باشد. برای مثال، ممکن است از اطلاعاتی در مورد فرمت های خاص پلاک های خودرو در منطقه خود استفاده کنید (مانند این که آنها همیشه با یک عدد شروع می شوند یا همیشه تعداد مشخصی کاراکتر دارند).
- پیاده سازی و آزمایش: آخرین مرحله پیاده سازی سیستم خود، آزمایش آن بر روی داده های دنیای واقعی و تنظیم دقیق الگوریتم های خود بر اساس نتایج است. باید اطمینان حاصل کنید که سیستم می تواند در زمان واقعی کار کند، که ممکن است شامل بهینه سازی کد شما، استفاده از سخت افزار قدرتمندتر یا هر دو باشد.
لطفاً توجه داشته باشید که ایجاد یک سیستم تشخیص بی‌درنگ پلاک خودرو از ابتدا می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد و به درک خوبی از بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین نیاز دارد. اگر به دنبال راه حل سریع تری هستید، ممکن است بخواهید از یک کتابخانه یا سرویس از پیش ساخته شده استفاده کنید. پروژه های منبع باز مانند OpenALPR یا API های تجاری از ارائه دهندگان ابری مانند Google Cloud Vision، Amazon Rekognition و غیره می توانند نقطه شروع باشند.