SOHGA разработала MEGURU — мобильную систему патрулирования на базе Ultralytics YOLO26. Она позволяет сотрудникам парковок почти мгновенно сканировать номерные знаки, проходя мимо припаркованных автомобилей. MEGURU стандартизирует процесс и сокращает время патрулирования.
Патрулирование парковок — регулярная, но требующая значительных ресурсов задача для многих отраслей в Японии. В некоторых сферах, например в здравоохранении, оно обязательно. Больницам необходимо следить, чтобы подъездные пути оставались свободными для машин скорой помощи и людей на инвалидных колясках, а предприятия других отраслей обязаны проверять парковки на наличие оставленных без присмотра людей. Сотрудникам, которые несколько раз в день обходят большие парковки, действительно непросто последовательно отслеживать каждый автомобиль.
Компания SOHGA Co. создала MEGURU для решения этой задачи. MEGURU на базе Ultralytics YOLO26 — это мобильная система распознавания номерных знаков, которая помогает сотрудникам патрульной службы отслеживать каждый автомобиль на парковке в реальном времени. Через простые звуковые сигналы на смартфоне система автоматически отличает уже проверенные автомобили от тех, которые еще не проверяли.
Компьютерное зрение для патрулирования парковок#
Система MEGURU от SOHGA построена вокруг простого рабочего процесса. Сотрудник берёт iPhone, закреплённый на селфи-палке, и в обычном темпе обходит парковку. Когда сотрудник проходит мимо каждого автомобиля, система в реальном времени сканирует номерной знак и подаёт звуковой сигнал: один звук означает, что автомобиль ещё не зарегистрирован, другой — что его уже проверили.
Система намеренно построена с приоритетом звуковой обратной связи. Сотрудники патрульной службы не только записывают номера, но и заглядывают в окна автомобилей, чтобы проверить, есть ли внутри люди. Звуковая обратная связь избавляет их от необходимости смотреть на экран и помогает сосредоточиться на автомобиле, а не на устройстве. Новый номер обрабатывается мгновенно, поэтому сотрудник может переходить от одного автомобиля к следующему каждые 2–3 секунды. Во время обхода MEGURU успевает за сотрудниками в реальном времени и эффективно подает звуковые сигналы, не отвлекая их взгляд.
Сейчас система внедрена у 112 клиентов в восточной Японии и работает на 147 устройствах, сокращая время патрулирования в среднем примерно на 30%. В наиболее значимом документально подтверждённом случае обход, который раньше занимал два часа, завершили за 40 минут.
Трудности распознавания номерных знаков на движущемся устройстве#
Надежное распознавание номерных знаков в контролируемых статичных условиях — хорошо изученная задача. Выполнять его на смартфоне в руках человека, который идет по парковке, значительно сложнее. Во время ходьбы устройство трясется, угол обзора меняется от автомобиля к автомобилю, освещение меняется, а номера находятся на разном расстоянии и под разными углами. Из-за этих условий возникают смазанные изображения и непостоянное кадрирование, что снижает надежность стандартных методов OCR.
Во время разработки SOHGA протестировала OCR и обнаружила, что система часто ошибается при распознавании визуально похожих символов. Для системы, зависящей от точного распознавания номеров, это серьёзная проблема. В японских номерных знаках используется определённый набор символов, а не произвольный алфавит. Это подсказало более целевой подход: обучать модель обнаружения только на тех символах, которые действительно могут появиться на номерном знаке, вместо использования универсальной системы распознавания текста.
Этот подход также повысил устойчивость модели к реальным условиям сканирования. Обучающие данные отражали такие факторы, как смазывание при движении, наклон и переменное освещение, поэтому модель научилась справляться с этими отклонениями, а не теряться из-за них.
Как SOHGA использует Ultralytics YOLO26#
В конвейере компьютерного зрения MEGURU последовательно работают две модели Ultralytics YOLO:
Обнаружение номерного знака. Первая модель находит номерной знак в каждом кадре камеры. Работая со скоростью 10 кадров в секунду на iPhone, она непрерывно определяет область изображения с номером, пока устройство перемещается мимо автомобилей.
Распознавание символов. Вторая модель получает обрезанную область с номерным знаком и распознаёт каждый символ. Поскольку модель обучена именно на наборе символов японских номерных знаков, она работает в ограниченном пространстве классов, что повышает точность по сравнению с универсальными системами OCR. Чтобы компенсировать изменения между кадрами из-за движения, система подтверждает распознавание по результатам голосования большинства на нескольких кадрах.
Скорость и возможность обучения YOLO имели ключевое значение для решения этой задачи. Для инференса в реальном времени на обычном смартфоне нужна одновременно точная и легкая модель. Обучение на специализированном датасете, а не использование готовой модели OCR, дало SOHGA необходимый контроль для настройки производительности под конкретный сценарий. В результате номерные знаки распознаются почти мгновенно: интервал в 2–3 секунды соответствует темпу, с которым сотрудник переходит между автомобилями. MEGURU успевает за этим темпом и подает звуковые сигналы в реальном времени, не заставляя сотрудника патрульной службы ждать.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO сочетают производительность в реальном времени с гибкостью обучения, необходимой MEGURU. Поскольку система работает на обычном iPhone, а не на специализированном оборудовании, модели должны обеспечивать точный инференс со скоростью 10 FPS на двухэтапном конвейере, включающем обнаружение и распознавание символов, без GPU и подключения к облаку. Эффективная архитектура YOLO сделала это возможным.
Не менее важной была возможность обучать модель на специализированном наборе данных. В японских номерных знаках используется ограниченный набор символов. Создание модели, обученной именно на этих символах, а не на универсальной системе распознавания текста, дало SOHGA более надёжную и точную основу для обнаружения символов. Тот же процесс обучения помог модели адаптироваться к реальным условиям патрулирования: смазыванию при движении, косым углам обзора и переменному освещению.
SOHGA также обнаружила неожиданное преимущество для качества патрулирования. В контролируемом испытании с использованием оборудования для мониторинга мозговых волн выяснилось, что без MEGURU сотрудники могли сохранять концентрацию во время обхода около 10–15 минут. Когда MEGURU обеспечивает непрерывную звуковую обратную связь и избавляет от необходимости вручную записывать номера, сотрудники могут сохранять концентрацию до часа — то есть на протяжении всего обхода.
Масштабирование патрулирования по всей Японии#
Сейчас MEGURU внедрена более чем у 100 клиентов в восточной Японии, где активно используются более 140 устройств. Система обслуживает две основные группы клиентов, каждая из которых использует её для решения конкретных операционных задач.
Больницы: незаконно припаркованные на подъездных дорогах больниц автомобили могут перекрывать проезд машинам скорой помощи и мешать доступу для людей на инвалидных колясках. MEGURU помогает сотрудникам больниц эффективнее выявлять и регистрировать автомобили нарушителей.
Залы пачинко: японские правила требуют от заведений пачинко патрулировать парковки и проверять, не оставлены ли в автомобилях люди или дети без присмотра. MEGURU даёт сотрудникам патруля последовательный, структурированный способ регистрировать каждый автомобиль на парковке и не пропускать ни один из них. Система заменяет ручной процесс, который было трудно проверять и стандартизировать. Основная задача MEGURU — упростить различение проверенных и непроверенных автомобилей, снизить утомляемость сотрудников из-за необходимости сохранять концентрацию и повысить эффективность осмотра салонов, что в конечном счёте помогает спасать жизни.
Ещё одно практическое применение системы — борьба с несанкционированной парковкой. Автомобили, которые постоянно занимали места на парковке, не являясь клиентами заведения пачинко, долгое время оставались проблемой, с которой было сложно справляться. Анализируя схемы парковки, такие автомобили можно чётко выявлять. По имеющимся данным, предупреждения снизили количество повторных нарушений до нуля.
Рис. 1. MEGURU анализирует номерной знак.
Помимо основной задачи патрулирования, SOHGA расширила возможности MEGURU и добавила аналитику посещений. Японские номерные знаки содержат данные о зарегистрированном регионе автомобиля, а по законодательству Японии данные номерных знаков не считаются персональной информацией. Поэтому клиенты могут использовать записи MEGURU, чтобы выяснить, откуда приезжают посетители, как долго они остаются и как часто возвращаются.
Структурирование и стандартизация патрулирования парковок#
MEGURU решает простую операционную задачу: как убедиться, что проверен каждый автомобиль на парковке. Система делает это практичным и масштабируемым способом. Запуская две модели Ultralytics YOLO26 на обычном iPhone, SOHGA создала решение, которое работает в реальных условиях действующей парковки.
Результаты можно измерить. В среднем время патрулирования сократилось на 30% во всех местах внедрения, а сотрудники могут сохранять концентрацию на протяжении полного обхода. Более 100 клиентов и свыше 140 устройств, развернутых в восточной части Японии, делают MEGURU наглядным примером активного применения моделей компьютерного зрения для мониторинга безопасности в городах, а также надежным инструментом для управления парковками.
Интересуешься ИИ для компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы внедрить компьютерное зрение в свои проекты. Посети наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу.
Автор
Менеджер по цифровому контенту · Ultralytics
