اصفهان – شهرک علمی و تحقیقاتی – ساختمان فن آفرینی- واحد 107

09132654483 – sales@pelakvision.ir

چگونگی کارکرد نرم افزار پلاک خوان

نرم‌افزار پلاک‌خوان، یا سیستم تشخیص پلاک خودرو (ALPR – Automatic License Plate Recognition)، یکی از فناوری‌های پیشرفته‌ای است که برای خواندن و تحلیل پلاک‌های خودروها به کار می‌رود این سیستم‌ها در مکان‌های مختلفی از جمله پارکینگ‌ها، بزرگراه‌ها، مرزها، و مناطق کنترل ترافیک استفاده می‌شوند.

نرم افزار پلاک خوان
نرم افزار پلاک خوان

در این مقاله، به بررسی جزئیات فنی و مراحل مختلف کارکرد نرم‌افزار پلاک‌ خوان می‌پردازیم.

1. تصویربرداری

مرحله اول در فرآیند پلاک‌خوانی، تصویربرداری از خودروها است. این کار معمولاً با استفاده از دوربین‌های دیجیتال با وضوح بالا انجام می‌شود. دوربین‌ها می‌توانند ثابت باشند، مانند دوربین‌های نصب‌شده در ورودی پارکینگ‌ها، یا متحرک باشند، مانند دوربین‌های نصب‌شده روی خودروهای پلیس.

2. پیش‌پردازش تصویر

پس از ثبت تصویر، نرم‌افزار وارد مرحله پیش‌پردازش می‌شود. هدف از این مرحله، بهبود کیفیت تصویر و آماده‌سازی آن برای مراحل بعدی است. تکنیک‌های پیش‌پردازش شامل موارد زیر است:

  • تبدیل تصویر به مقیاس خاکستری: کاهش پیچیدگی محاسباتی با حذف رنگ‌ها.
  • افزایش کنتراست: بهبود تفاوت بین پلاک و پس‌زمینه.
  • حذف نویز: استفاده از فیلترهای مختلف برای کاهش نویز تصویر.

3. شناسایی پلاک

در این مرحله، نرم‌افزار بخش‌های مختلف تصویر را بررسی می‌کند تا محل پلاک را شناسایی کند. این کار با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی مانند تشخیص لبه، بخش‌بندی تصویر و تکنیک‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود. هدف از این مرحله، جداسازی پلاک از سایر اجزای تصویر است.

4. قطعه‌بندی کاراکترها

پس از شناسایی پلاک، کاراکترهای موجود بر روی آن باید شناسایی و جدا شوند. در این مرحله، هر کاراکتر به صورت جداگانه قطعه‌بندی می‌شود تا بتواند به راحتی توسط الگوریتم‌های شناسایی کاراکتر مورد پردازش قرار گیرد.

5. تشخیص کاراکتر

این مرحله مهم‌ترین بخش از فرآیند پلاک‌خوانی است. در اینجا، نرم‌افزار از الگوریتم‌های OCR (Optical Character Recognition) برای شناسایی کاراکترهای جدا شده استفاده می‌کند. روش‌های مختلفی برای این کار وجود دارد، از جمله:

  • الگوریتم‌های کلاسیک OCR: استفاده از الگوها و قواعد از پیش تعریف‌شده برای شناسایی کاراکترها.
  • یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (مانند CNN) برای شناسایی دقیق‌تر و انعطاف‌پذیرتر.

6. تایید و تصحیح

در این مرحله، نتایج اولیه توسط سیستم بررسی و تایید می‌شوند. اگر احتمال خطا وجود داشته باشد، نرم‌افزار با استفاده از الگوریتم‌های تصحیح خطا، سعی در اصلاح نتایج می‌کند. برای مثال، ممکن است از قواعد زبانی یا الگوهای رایج در پلاک‌ها استفاده شود.

7. خروجی و ذخیره‌سازی

پس از شناسایی موفقیت‌آمیز پلاک، اطلاعات استخراج‌شده در پایگاه داده ذخیره می‌شود. این اطلاعات می‌تواند شامل شماره پلاک، زمان و مکان تصویربرداری، و تصویر اصلی باشد. سیستم‌های پلاک‌خوان معمولاً قابلیت یکپارچه‌سازی با دیگر سیستم‌ها مانند سامانه‌های ترافیکی یا امنیتی را نیز دارند.

کاربردها

نرم‌افزارهای پلاک‌خوان در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارند، از جمله:

  • نظارت بر ترافیک: کنترل و مدیریت ترافیک شهری و بزرگراهی.
  • امنیت و انتظامات: شناسایی خودروهای مشکوک یا دزدیده‌شده.
  • مدیریت پارکینگ: ثبت ورود و خروج خودروها در پارکینگ‌ها.
  • مرزبانی: کنترل و نظارت بر تردد خودروها در مرزها.

نرم‌افزارهای پلاک‌خوان با ترکیب فناوری‌های تصویربرداری، پردازش تصویر، و یادگیری ماشین، به ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت و نظارت بر تردد خودروها تبدیل شده‌اند. این سیستم‌ها با دقت بالا و قابلیت‌های فراوان، نقش مهمی در افزایش امنیت و بهبود مدیریت ترافیک ایفا می‌کنند.

امتیاز دهید