Узнайте, как Ultralytics YOLO11 может использоваться в системах автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) для обнаружения в режиме реального времени и помощи в управлении дорожным движением и парковкой.
.webp)
По мере распространения искусственного интеллекта все большее распространение получают инновации, основанные на автоматическом распознавании номерных знаков (ANPR). Системы ANPR используют компьютерное зрение для автоматического считывания номерных знаков автомобилей, их идентификации и track. В последнее время прогресс в области ИИ позволил быстро интегрировать такие системы в нашу повседневную жизнь. Возможно, вы видели системы ANPR на пунктах взимания платы за проезд или во время полицейских проверок на предмет превышения скорости.
Распознавание номерных знаков становится все более важным, и ожидается, что мировой рынок систем ANPR достигнет 4,8 миллиарда долларов к 2027 году. Фактором этого роста являются преимущества, которые ANPR предлагает для таких приложений, как управление дорожным движением и безопасность.
Чтобы получить наилучшие результаты от применения ANPR, важно понимать, какие методы искусственного интеллекта лежат в основе этих решений. Например, обнаружение объектов- задача компьютерного зрения- имеет важное значение для точного распознавания и отслеживания транспортных средств, и именно в этой области используются такие модели компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11 приходят на помощь. В этой статье мы рассмотрим, как работает ANPR и как YOLO11в частности, может улучшить решения ANPR.
.png)
Автоматическое распознавание номерных знаков включает в себя несколько важных этапов для быстрой и точной идентификации номерных знаков транспортных средств. Давайте разберем, как эти этапы работают вместе, чтобы сделать процесс эффективным:
.png)
Системы ANPR часто сталкиваются с такими проблемами, как плохое освещение, различный дизайн номерных знаков и сложные условия окружающей среды. YOLO11 поможет решить эти проблемы, повысив точность и скорость обнаружения даже в сложных условиях. Благодаря таким моделям, как YOLO11, система ANPR может работать более надежно, облегчая идентификацию номерных знаков в режиме реального времени, независимо от того, день это или ночь, или плохая погода. В следующем разделе мы подробно рассмотрим , как вы можете использовать YOLO11 для достижения этих улучшений.
Ultralytics YOLO11 была впервые продемонстрирована на ежегодном гибридном мероприятии Ultralytics YOLO Vision 2024 (YV24). Это модель обнаружения объектов, поддерживающая приложения реального времени, YOLO11 является отличным вариантом для усовершенствования таких инноваций, как системы ANPR. YOLO11 также подходит для приложений краевого искусственного интеллекта . Это позволяет решениям ANPR, интегрированным с YOLO11 , эффективно работать даже при ненадежном сетевом соединении. В результате системы ANPR могут бесперебойно работать в удаленных местах или в районах с ограниченной связью.
YOLO11 также повышает эффективность по сравнению со своими предшественниками. Например, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данныхCOCO с 22 % меньшим количеством параметров по сравнению с YOLOv8m. С помощью YOLO11 системы ANPR могут лучше справляться с различными проблемами, такими как меняющиеся условия освещения, разнообразный дизайн номерных знаков и движущиеся автомобили, что обеспечивает более надежное и эффективное распознавание номерных знаков.
Если вы задаетесь вопросом , как использовать YOLO11 в вашем проекте ANPR, то все очень просто. Варианты моделей YOLO11, поддерживающие обнаружение объектов, были предварительно обучены на наборе данныхCOCO . Эти модели могут detect 80 различных типов объектов, таких как автомобили, велосипеды и животные. Хотя номерные знаки не входят в число предварительно обученных меток, пользователи могут легко настроить YOLO11 на detect номерных знаков с помощью пакетаUltralytics Python или платформы Ultralytics HUB без кода. Пользователи могут создать или использовать специальный набор данных по номерным знакам, чтобы сделать свою модель YOLO11 идеальной для ANPR.
Далее мы рассмотрим различные области применения, в которых ANPR и YOLO11 могут использоваться вместе для повышения эффективности и точности.
В шумных городах, где автомобили движутся через перекрестки и магистрали, сотрудники дорожной службы должны справляться с пробками, отслеживать нарушения правил дорожного движения и обеспечивать общественную безопасность. ANPR, интегрированный с YOLO11, может значительно улучшить ситуацию. Благодаря мгновенному распознаванию автомобильных номеров власти могут следить за движением транспорта, обеспечивать соблюдение правил дорожного движения и быстро выявлять автомобили, нарушающие правила. Например, автомобили, превышающие скорость, могут быть легко отмечены.
В целом, ANPR с YOLO11 позволяет автоматизировать задачи, которые в противном случае требовали бы ручных усилий. Она может detect автомобили, проезжающие на красный свет, и управлять работой пунктов взимания платы. Автоматизация этих задач не только повышает эффективность системы, но и снижает нагрузку на сотрудников дорожных служб, позволяя им сосредоточиться на более важных обязанностях.
В правоохранительных органах YOLO11 и ANPR могут работать вместе, чтобы track угнанных автомобилей и выявления тех, кто замечен в подозрительной деятельности. Система обнаружения YOLO11 в режиме реального времени обеспечивает быстрое и надежное распознавание автомобилей даже при их быстром движении. Эта возможность помогает повысить уровень общественной безопасности, ускоряя время реагирования и повышая эффективность работы правоохранительных органов.
Еще одно интересное применение ANPR с YOLO11 - это системы управления парковками. Например, с его помощью можно создавать парковки, где автомобили могут въезжать, парковаться и выезжать без необходимости взаимодействия водителя с автоматом по продаже билетов или обслуживающим персоналом. Парковочные системы ANPR, использующие YOLO11 , могут помочь обеспечить беспрепятственный въезд, выезд и процесс оплаты.
Когда автомобиль подъезжает к въездным воротам, система ANPR на базе YOLO11 мгновенно распознает его номерной знак. Затем система сверяет номер с предварительно зарегистрированной базой данных или создает новую запись. Ворота открываются автоматически, пропуская автомобиль без каких-либо ручных действий. Ускоренный процесс делает его более удобным для водителей.
Аналогично, когда автомобиль уезжает, система снова обнаруживает номерной знак, используя YOLO11. Она рассчитывает время парковки и может автоматически обработать оплату, если автомобиль зарегистрирован с использованием метода оплаты. Автоматизация устраняет необходимость в физических автоматах для оплаты и помогает уменьшить заторы на выездах, особенно в загруженное время.
Способность YOLO11 точно и в режиме реального времени detect номерные знаки - ключ к бесперебойной работе этих систем управления парковкой. Помимо того, что парковка становится более удобной, она помогает операторам лучше управлять своими объектами, сокращая ручной труд и улучшая транспортные потоки.
Системы ANPR, интегрированные с YOLO11 , - отличный вариант для управления доступом на охраняемых территориях, таких как закрытые поселения, корпоративные кампусы и объекты с ограниченным доступом. Используя ANPR, эти объекты могут автоматизировать свою безопасность, обеспечивая пропуск только авторизованных автомобилей.
Это похоже на систему управления парковкой, которую мы обсуждали ранее. Основное отличие состоит в том, что система проверяет номер по списку авторизованных транспортных средств. Если транспортное средство одобрено, ворота открываются автоматически, обеспечивая беспрепятственный доступ для жителей, сотрудников или посетителей, сохраняя при этом высокий уровень безопасности. Этот процесс снижает потребность в ручных проверках, позволяя сотрудникам службы безопасности сосредоточиться на более важных задачах.
Теперь, когда мы рассмотрели несколько вариантов применения систем ANPR, интегрированных с YOLO11, давайте подумаем об этих приложениях в более взаимосвязанном виде.
Помимо отдельных приложений, их преимущества действительно проявляются, когда они рассматриваются как единое комплексное решение в городской инфраструктуре для умных городов. По мере того, как города развиваются и становятся умнее, системы ANPR играют все более важную роль в городской инфраструктуре.
Например, рассмотрим умный город, где ANPR используется для управления дорожным движением, предоставления безопасного доступа и оптимизации парковки одновременно. Автомобиль может быть обнаружен при въезде в город, отслежен на протяжении всего пути, получить доступ к зонам с ограниченным доступом и припарковаться без какого-либо ручного вмешательства.
Благодаря интеграции моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, системы ANPR помогают более эффективно управлять дорожным движением, повышают безопасность и улучшают общественную безопасность. Эти системы обеспечивают мониторинг в реальном времени, автоматизацию процессов и принятие решений на основе данных, что необходимо для управления растущей сложностью современных городов.
Системы ANPR становятся неотъемлемой частью современной городской инфраструктуры, а интеграция моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11 , делает их еще более полезными. YOLO11 повышает точность, обработку данных в реальном времени и адаптивность систем ANPR, что делает их идеальными для применения в "умных городах". Системы ANPR YOLO11 обеспечивают эффективность и надежность, начиная с улучшения управления дорожным движением и обеспечения правопорядка и заканчивая автоматизацией парковки и безопасного доступа. По мере того как города становятся все умнее, эти решения, вероятно, будут играть решающую роль в преобразовании городской жизни и поддержке будущего интеллектуальной инфраструктуры.
Чтобы узнать больше об ИИ, посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах с нашими решениями. 🚀
.webp)
