Автоматическое распознавание номерных знаков
Автоматическое распознавание номерных знаков (англ. Automatic number-plate recognition, ANPR; также см. другие названия) — это технология, использующая оптическое распознавание символов (OCR) на изображениях для чтения номерных знаков автомобилей и создания данных о местоположении транспортных средств. Для этого применяются камеры системы видеонаблюдения, камеры контроля дорожного движения или специально разработанные устройства. ANPR используется полицией в разных странах для обеспечения правопорядка, выявления зарегистрированных и лицензированных транспортных средств, а также при электронных сборах платы за проезд на платных трассах и для мониторинга потоков транспорта автодорожными агентствами[1].
Технология может сохранять не только текст номерного знака, но и снимки автомобиля или водителя. Системы ANPR часто используют инфракрасное освещение для съёмки изображения в любое время суток. Технологии должны учитывать различия формата и стилей номерных знаков разных стран и регионов.
Использование ANPR вызывает опасения по вопросам приватности: наблюдение за перемещениями граждан, ошибки идентификации, высокий уровень срабатывания ложных тревог, значительные государственные расходы. Критики называют ANPR формой массового наблюдения[2].
Другие названия
ANPR также известна под другими терминами:
- Automatic license-plate recognition (ALPR) — автоматическое распознавание номерных знаков (лицензионных табличек)
- Automatic license-plate reader / automated license-plate reader (ALPR) — автоматический считыватель номерных знаков
- Automatic vehicle identification (AVI) — автоматическая идентификация транспортного средства
- Car-plate recognition (CPR) — распознавание автомобильных номеров
- License-plate recognition (LPR) — распознавание номерных знаков
- Mobile license-plate reader (MLPR) — мобильный считыватель номерных знаков
- Vehicle license-plate recognition (VLPR) — распознавание номерных знаков транспортных средств
- Vehicle recognition identification (VRI) — идентификация транспортного средства по номеру
История
Технология ANPR была изобретена в 1976 году в британском подразделении Police Scientific Development Branch. Прототипы работали уже к 1979 году; системы промышленного применения сначала производились компанией EMI Electronics, затем Computer Recognition Systems (CRS, ныне часть Jenoptik) в Уокингема, Великобритания. Первые испытания прошли на автомагистрали A1 и в туннеле Дартфорд; первый арест с помощью системы произошёл в 1981 году[3]. Массовое внедрение началось лишь в 1990-х годах с развитием недорогого и удобного ПО. С начала 2000-х появилась практика накопления данных ANPR для последующего использования при расследовании преступлений[4]. Первая задокументированная роль ANPR при расследовании убийства отмечена в Великобритании в ноябре 2005 года (дело Шэрон Бешенивски).
Особенности технологии
Программная часть ANPR работает на обычном компьютерном оборудовании и может быть интегрирована с внешними приложениями или базами данных. Она применяет методы обработки изображений для обнаружения и нормализации изображения номерного знака, затем использует OCR для извлечения буквенно-цифровых символов. Системы реализуются в двух основных подходах: либо весь цикл обработки завершается на месте фиксации (в реальном времени), либо изображения с нескольких камер передаются на сервер для последующей обработки. Для одного автомобиля процедура занимает примерно 250 миллисекунд. Обработка может вестись как локально, так и централизованно (на больших серверных фермах, например, как в лондонской системе платного въезда).
Технология
ANPR использует оптическое распознавание символов для анализа изображений, снятых камерами разных видов: обычные дорожные, камеры наблюдения, мобильные комплексы. В некоторых странах, например, Нидерландах, специально изменялся шрифт номеров для улучшения читаемости. Система должна учитывать отличия шрифтов, размеров и размещения знака, а также особенности национальных стандартов. Камеры могут быть мобильными (на патрульных автомобилях) или стационарными, оснащаются ИК-подсветкой для улучшения качества при любом освещении.
В мобильных системах
В 1990-х годах развитие аппаратного и программного обеспечения позволило перейти от дорогих стационарных комплексов к доступным мобильным решениям (например, для патрульных автомобилей). Это достигалось благодаря удешевлению компьютеров и усовершенствованию алгоритмов обработки изображений, неспецифичных к ракурсу или скорости движения транспортного средства. Такие комплексы должны работать при относительной скорости свыше 100 км/ч и учитывать ограниченную энергоёмкость и компоновку в автомобиле полиции. При проектировании важно правильно выбирать и размещать камеры с учётом задач: работа на трассе, в городском или парковочном пространствах.
Алгоритмы
Программное обеспечение ANPR использует семь основных алгоритмических этапов:
- Поиск номерного знака на изображении;
- Коррекция наклона, изменение размеров до стандартных;
- Нормализация (контраст, яркость);
- Сегментация символов;
- Оптическое распознавание символов (OCR);
- Синтаксический и геометрический анализ (проверка по правилам страны);
- Усреднение по нескольким кадрам для повышения достоверности распознавания.
На третьем этапе может применяться обнаружение краёв для повышения контрастности символов относительно фона, а также медианный фильтр для снижения шумов.
Проблемы распознавания
Среди основных трудностей, с которыми сталкивается ПО:
- низкое разрешение или качество изображения;
- размытость (в том числе от движения);
- плохое освещение, блики, тени;
- частичное или полное перекрытие номера посторонними предметами (буксирный крюк, грязь, багажник или велосипед на креплении);
- несовпадение номеров спереди и сзади (например, прицепы);
- смена полосы движения в момент фиксации;
- нестандартные шрифты (например, в некоторых странах разрешены т. н. «персональные» номера);
- намеренные способы маскировки номера.
Некоторые проблемы корректируются программно, многие — только методом грамотной установки аппаратного комплекса (высота камеры, угол наклона и пр.).
Аппаратное обеспечение
Важнейшей частью любой ANPR-системы является регистрирующая камера. Для повышения эффективности обычно используются специализированные камеры с ИК-подсветкой. Все чаще внедряются способы работы с любыми IP-камерами, что расширяет применение систем в охране периметров и контроля доступа. Основные трудности для камеры: скорость движения авто, переменное освещение, блики, погодные условия. Важно выбирать правильную выдержку (1/1000 сек) и глобальный затвор для устранения искажений. При необходимости совместного использования цветного и ИК-камеры для полного контроля, устанавливаются оба типа.
Видеокамеры должны устанавливаться в соответствии с рекомендациями производителей: допустимый угол к номеру, высота, сфокусированность, поле зрения и т. д. В современных комплектах часто используются инструменты для точной установки и юстировки в целях повышения вероятности корректного распознавания.
Применение
Правоохранительные органы
ANPR применяется для автоматической проверки регистрации, поиска угнанных автомобилей, выявления лиц с лишением прав, а также для идентификации водителей с действующими ордерами на арест. В ряде стран существуют национальные или региональные системы, фиксирующие движение автомобилей для борьбы с преступностью и террористическими угрозами.
Средние и стационарные комплексы
Технология используется для выявления превышения скорости по средней скорости на участке дороги (так называемые «секции контроля»), в системах платного проезда, контроля за движением в городах, парковках и при въезде в закрытые зоны. ANPR внедряется также в связке с радиочастотной идентификацией (RFID), например, на платных магистралях, мостах, в аэропортах и пр.
Безопасность предприятий и ведомств
Компаниями, объектами с особыми требованиями к контролю доступа (казино, больницы, склады, отели и др.) ANPR используется для контроля въезда, ведения внутренних «чёрных» и «белых» списков, оповещения о прибытии VIP-клиентов, мониторинга логистики.
Управление дорожным движением
Внедряется в системах мониторинга трафика, управления потоками автотранспорта, анализа загруженности, отслеживания индивидуальных передвижений для повышения безопасности и оптимизации транспортных потоков.
Другие применения
ANPR находит применение для:
- пограничного контроля;
- возврата заложенных автомобилей;
- отслеживания случаев ухода водителей с заправок без оплаты;
- маркетингового анализа;
- таргетированной рекламы (например, интерактивные билборды);
- автоматического открытия шлагбаумов;
- контроля юридических ограничений (например, «пропусти спецтранспорт»);
- автоматизированного тестирования выбросов.
Проблемы и ограничения
Обход и противодействие
Используются различные методы для препятствования работе ANPR: повышенная отражающая способность покрытия номера, специальные прозрачные или матовые спреи и чехлы (легальность их применения зависит от страны), загрязнение, необычные рамки, частичное перекрытие. Некоторые устройства позволяют блокировать распознавание за счёт инфракрасной засветки.
Юридические и этические вопросы
Технология сопровождается активной дискуссией о допустимости массового наблюдения и возможных ошибках: бездоказательное обвинение, хранение персональной информации, пересечение с законами о защите данных и частной жизни, возможности злоупотреблений со стороны операторов баз данных. Дебаты усиливаются случаями утечек или неправомерного доступа к данным о передвижениях.
Различия между странами
Сложности внедрения и уровень точности возрастают при необходимости распознавать знаки разных стран, типов, форматов, особенно в случае предоставления «персональных» номеров, многовариантности дизайна, или сходства шаблонов регистрации. Программные продукты требуют быстрой адаптации к новым стандартам, изменениям шрифтов или тесту.
В России данные ANPR в общем случае подпадают под регулирование закона о персональных данных и профильных актов, а при использовании правоохранительными органами — ещё и под нормы процессуального и специального законодательства. Режим допустимости установки и использования ANPR‑комплексов частными лицами и организациями в РФ определяется национальными законами о связи, защите информации, ПДн и местным регулированием и может отличаться от примеров других стран. Дискуссии о массовом наблюдении и злоупотреблениях актуальны и для России, но форма их правового оформления и судебная практика зависят от национальной системы права.
Точность и оценка эффективности
Данные точности распознавания зависят от используемых образцов и условий тестирования; ведущие коммерческие продукты достигают точности в 93-98 % на образцовых датасетах, но в реальных условиях результаты могут быть ниже, особенно если условия съёмки осложнены движением.
Ограничения старых систем
Старые версии ANPR, основанные только на чёрно-белом OCR без учёта цвета, типа машины или окружающих условий, уязвимы для высокой доли ложных срабатываний и плохо справляются с современными многоформатными номерами или сложными нарушениями (неправильная парковка, незаметные пропуска и т. д.)[5].