| Brosur |
: |
|
| Brosur IP Camera |
: |
|
| Petunjuk pemasangan |
: |
|
| Panduan Instalasi Kamera LPR |
: |
|
Pengakuan
Ada 1.02 miliar kendaraan di dunia dan masing-masing kendaraan yang sah dilengkapi dengan pelat pendaftaran kendaraan, yang dikenal sebagai plat nomor atau plat nomor untuk keperluan identifikasi resmi. Semua negara membuat pelat pendaftaran wajib untuk kendaraan jalan seperti mobil, truk, dan sepeda motor, dan identifier pendaftaran adalah kombinasi dari ID numerik atau alfanumerik untuk secara khusus mengidentifikasi pemilik kendaraan. Ada banyak jenis plat nomor di seluruh dunia yang memiliki kombinasi karakter alfanumerik yang kompleks dan karena meningkatnya kebutuhan untuk mengidentifikasi pelat ini, teknologi License Plate Recognition (LPR) telah dibuat. Teknologi LPR telah mengalami kemajuan besar dan sekarang siap untuk dikomersialisasikan untuk mengotomatisasi akses kendaraan dan untuk menangani masalah keamanan yang melibatkan kendaraan terdaftar.
Komponen dari
Pengesahan Lempeng Lisensi, akronim LPR biasanya melibatkan pengambilan video fotografi atau gambar piring, yang kemudian memproses dengan algoritma tertentu untuk menghasilkan entri teks alfanumerik pelat untuk tujuan perekaman. TimeTec Smart License Plate Recognition LPR adalah teknologi ultra modern, menggabungkan teknologi Algorithms dan Optical Character Recognition (OCR) sebagai dasar untuk mengintegrasikan algoritma pengenal dan kamera LPR untuk mengubah gambar yang dipindai menjadi teks alfanumerik yang mudah dibaca dengan akurasi terbaik. TimeTec melatih algoritma kami untuk memenuhi semua jenis plat nomor untuk memaksimalkan daya pengenalnya.
Kompleksitas Algoritma Pengenalan Plate License Plate
Karena ketidakkonsistenan dan kompleksitas varians plat nomor, algoritma harus dapat membedakan bagian kendaraan mana yang sebenarnya merupakan plat nomor dan mendapatkan hasil yang akurat pada berbagai gangguan di sepanjang jalan.
 |
| Pelokalan Pelat Lokal |
| • |
Algoritma lokalisasi berbasis jaringan syaraf tiruan akan menemukan lokasi pelat nomor. |
| • |
Plat lisensi biasanya terdiri dari fitur standar, seperti warna - Hitam / Putih, Putih / Hitam, Merah / Putih |
| • |
Terdiri dari sisi yang berasal dari pola standar (Disini mengacu pada AZ, 0-9) |
| • |
Algoritma localization dilatih dengan sedikit sepuluh ribu gambar, untuk bisa mengenali pola plat nomor pada sebuah gambar |
| • |
Model terlatih ini kemudian akan digunakan untuk pelelangan plat lokalisasi. Ini adalah salah satu metode pelatihan yang diawasi |
 |
| Convert Image ke Grayscale |
| • |
Setelah lokasi plat nomor dikonfirmasi, pelat nomor wilayah akan dipotong dan diubah menjadi abu-abu. Pelat pelat dianggap sebagai citra biner, informasi warna tidak lagi berguna dalam analisis lebih lanjut |
 |
| Segmentasi Karakter |
| • |
Pelat biasanya terdiri dari 7-8 karakter (Exp: ABC 1234, WAA 1234 B). Algoritma kemudian akan menyegmentasikan karakter dari plat nomor |
| • |
Hal ini dicapai dengan menemukan komponen yang terhubung dalam plat nomor |
| • |
Untuk ABC 1234, akan memiliki 7 komponen yang terhubung |
 |
| Penyaringan Kebisingan |
| • |
Adalah umum bahwa kamera IP akan mengambil beberapa suara di pelat nomor, terkadang karena plat itu sendiri tidak bersih. Banyak suara akan muncul setelah proses segmentasi |
| • |
Penyaringan kebisingan akan menyaring suara yang relatif besar / kecil dibandingkan dengan plat nomor itu sendiri. Setelah proses ini, hasil segmentasi (setelah denoising) hanya berisi karakter |
 |
| Pengakuan Karakter |
| • |
Setiap karakter memiliki tepi dan orientasi yang unik |
| • |
Fitur ini digunakan untuk melatih pengklasifikasi. (mirip dengan jaringan syaraf tiruan) |
| • |
Classifier ini kemudian akan mengambil karakter dari segmentasi output dan mengklasifikasikan karakternya (AZ, 0-9) |
| • |
Untuk setiap komponen yang terhubung, classifier akan melakukan klasifikasi karakter. (Exp, ABC 1234), classifier akan melakukan klasifikasi 7 kali |
| • |
Pada akhir klasifikasi, kami memiliki 7 karakter hasil |
 |
| Organisasi Karakter |
| • |
Dari hasil segmentasi, lokasi karakter diketahui |
| • |
Untuk plat nomor Malaysia, selalu ke atas ke bawah, kiri ke kanan |
| • |
Output dari classifier kemudian akan mengatur hasilnya berdasarkan lokasi output segmentasi |
 |
| Aturan Pelat Lisensi |
| • |
Proses pengakuan tidak selalu 100% akurat |
| • |
Untuk beberapa plat nomor, atau kasus khusus, (seperti B dan 8, S dan 5), pengklasifikasi bisa memberikan hasil yang salah |
| • |
Ada aturan untuk memperbaiki hasilnya jika classifier tidak berfungsi dengan baik |
| • |
Contoh aturan: |
| |
| › |
Karakter selalu datang sebelum atau sesudah angka. Itu tidak akan pernah terjadi. (Kecuali yang spesial, seperti 1M4U) |
| › |
Ada maksimal 3 karakter di depan, dan 1 di belakang. Minimal satu nomor, dan maksimal 4 nomor |
|
Komponen yang Diperlukan Untuk LPR
Penyebaran teknologi LPR tidak memerlukan instalasi perangkat keras yang rumit, namun Anda perlu menginvestasikan kamera LPR untuk setiap jalur dan PC untuk memproses informasi:
1. LPR Camera untuk menangkap nomor plat untuk diproses
| Camera Type |
|
IP Camera |
| System |
|
Embedded RTOS design |
| Camera |
Effective Pixels |
3.0 Mega Pixels |
| Main stream:2048*1536;1920*1080 |
| Sub stream:704*576 |
| Frames Rates |
PAL:20fps(2048*1536), 25fps(1920*1080) |
| NTSC:20fps(2048*1536), 30fps(1920*1080) |
| Image Sensor |
1/3 Aptina CMOS Sensor |
| 3.5 Megapixel resolution (2304H*1536V) |
| DSP |
Dual core 32-bit DSP |
| (A5S88) |
| Min. Illumination |
Color 0.01Lux/F1.2 |
| B/W 0.001 Lux/F1.2 |
| Adjust Parameters |
DWDR,BLC,DNR,AE,AGC,D&N,Mirror,Flip,etc. |
| Video |
Compression |
H.264 Main profile |
| Stream |
Support dual stream,AVI format |
| Bit Rate |
Support 0.1M ~8Mpbs bit rate adjustable |
| Frame Rates |
Support 1~30fps adjust |
| Audio |
Input and output |
1ch input( micphone), 1ch output( Speaker&micphone) Optional |
| Compression |
G.711 compression,support two-way audio intercom,support audio & video synchronized output |
| Alarm |
Types |
Motion Detection, Video Blind , Video Loss |
| Network |
WEB Browser |
Support WEB remote config( IE, Safari, Google Chrome, Firefox etc.) |
| Smart Phone |
Mobile remote Monitoring (iPhone,Android,Windows Mobile,BlackBerry,Symbian) |
| CMS Software |
Uniform CMS Software(multiple devices management system) |
| Cloud P2P |
www.p2pipc.net,MYEYE platform and other program,Offer SDK |
| Network |
1 * RJ45,10/100M,Support RTSP/FTP/PPPOE/DHCP/DDNS/NTP/UPnP/SMTP |
| ONVIF |
Support (ONVIF 2.0) |
| POE |
Support(optional) |
| WIFI |
N/A |
| General |
Language |
English, Finnish, French, German, Greek,Italian, Japanese, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, |
| Thai, Chinese & Turkish |
| IR Cut Filter |
Set of double light switch IR-CUT filter |
| Lens Mount |
Varicoal Lens 9-22mm (3MP) |
| Infrared Luminary |
4 pieces Array White light LED |
| Infrared Wavelength |
More than 30 M |
| Waterproof Criterion |
IP 66 |
| I/O Connector |
1*DC Connector ,1* RJ45(10/100M Network) |
| Supplied Voltage |
DC12V/PoE(802.3af/820.3at) |
| Power Consumption |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
| Working Enviroment |
IR On: 600mA max., IR Off: Less than 200mA |
Komponen Kamera yang Dibutuhkan:
Cepat shutter speed untuk mengurangi motion blur
LPR harus berhadapan dengan kecepatan kendaraan dan kecepatannya bervariasi dari satu kendaraan ke kendaraan lain. Untuk menerapkan LPR, kamera dengan kecepatan rana cepat minimal 1/1000 detik adalah suatu keharusan untuk memenuhi kecepatan kendaraan kecepatan tinggi.
Kamera yang mengurangi silau dan cahaya yang dipantulkan
Penggunaan kamera gerhana diperlukan untuk mengurangi lampu silau dan memantulkan cahaya dari kendaraan. Kamera gerhana membiaskan cahaya ke arah kendaraan, menghasilkan gambar yang jernih
Kamera yang memiliki penglihatan malam hari
Kamera inframerah perlu tersedia untuk menangani pembacaan di daerah dengan cahaya rendah atau dalam kegelapan total. Sebuah kamera penglihatan malam bekerja dalam kegelapan total, 0 LUX, tanpa cahaya karena terlihat dalam spektrum inframerah. Semua kamera inframerah memiliki dioda di sekitar kamera yang memancarkan cahaya inframerah dan chip khusus di dalam kamera dapat menangkap radiasi infra merah ini dan mengubah radiasi menjadi gambar yang terlihat.
Untuk menghasilkan gambar yang lebih bagus lagi, LPR perlu mencari kamera yang memiliki penerangan inframerah tambahan karena standar yang dipimpin pada penglihatan malam hanya bisa menempuh jarak 4.5 sampai 9 meter. Sebuah iluminator inframerah diperlukan untuk jarak yang lebih jauh sekitar 15-20 meter dan lebih.
2. PC dipasang dengan Smart LPR Solution untuk menghasilkan hasil yang akurat
Instal sistem TimeTec LPR ke PC Windows (disarankan Windows 10) dengan spesifikasi teknis berikut ini:
| Name |
Description |
| CPU |
Core i Intel, minimum 3.0 GHz |
| RAM |
Minimum 4 GB |
| Network |
Ethernet 100Mbit |
| Graphics Adapter |
AGP or PCI-Express, minimum 1024 x 768, 16-bit colors |
| Hard Disk Type |
E-IDE, PATA, SATA, SCSI, SAS (7200 RPM or faster) |
| Hard Disk Space |
Minimum 10 GB free hard disk space available, excluding space needed for recordings |
| Operating System |
• Microsoft® Windows® 10 Professional (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Enterprise (64-bit)
• Microsoft® Windows® 8.1 Pro (64-bit)
• Microsoft® Windows® 7 Professional (64-bit) |
Karakteristik Sistem Pengenal Plate License Kredibel
Sistem Pengenalan Plate License yang kredibel harus memiliki teknologi algoritmik dan konektivitas berbasis cloud terbaru. Sistem LPR harus bisa melakukan hal berikut:
| • |
Tingkat akurasi yang tinggi 95% atau lebih |
| • |
Waktu pemrosesan cepat |
| • |
Toleran terhadap distorsi dan blur |
| • |
Dukung kendaraan berkecepatan tinggi |
| • |
Dukung beberapa format plat nomor |
| • |
Mendukung plat nomor dari beberapa wilayah geografis |
| • |
Dapat diintegrasikan dengan kontrol akses dan modul I / O terintegrasi |
| • |
Bisa diintegrasikan dengan sistem CCTV standar |
| • |
Bisa diintegrasikan dengan aplikasi pihak ke-3 |
Keuntungan Teknologi Pengakuan Pelabelan
Apa kelebihan teknologi LPR? Apa yang membuat otomatisasi deteksi plat nomor penting?
Penelitian awal tentang LPR dilakukan di Inggris oleh Police Scientific Development Branch sekitar tahun 1976. Roll out of the technology datang 3 tahun kemudian dan penangkapan pertama yang dilakukan melalui teknologi LPR 2 tahun setelah diimplementasikan. Karena biaya selangit dan kompleksitas teknologinya, LPR belum mengambil kursi pengemudi dalam komersialisasi namun di awal tahun 1990an, teknologi LPR dihidupkan kembali untuk menawarkan pengguna solusi yang lebih murah dan lebih baik. Maju cepat 20 tahun, teknologi LPR sekarang berkolaborasi dengan cloud-technology, menawarkan solusi waktu yang lebih sederhana namun lebih baik dan real time bagi pelanggan. Berikut adalah beberapa keunggulan teknologi LPR
Decipher License Plate secara otomatis
Teknologi LPR dapat memecahkan kode pelat nomor secara otomatis dalam hitungan detik tanpa perlu petugas keamanan mengambil rincian secara manual. Dengan mengotomatisasi proses ini, semua plat nomor akan dicatat secara akurat meskipun jenis dan kecepatan kendaraan, dan tidak akan ada kasus kesalahan manusia atau entri kendaraan yang tidak disetujui oleh penjaga.
Mempersingkat Waktu Pengolahan Kendaraan Bermotor
Teknologi LPR dapat mempercepat proses akses kendaraan dengan memberikan akses instan ke kendaraan yang berwenang dan memblokir pihak yang tidak sah memasuki area yang aman dan semua jejak audit akan tetap utuh dan tersedia untuk referensi di masa mendatang.
Meningkatkan Efektivitas Sistem Keamanan
Ketika semua plat nomor kendaraan dipindai dan diverifikasi untuk keasliannya, tingkat keamanan segera ditingkatkan dengan mudah dan ini akan mengangkat citra premis ke tingkat yang lain.
Mudah Tersedia Analisa pasca-acara
Teknologi LPR memusatkan semua data dan dengan ini, analisis data dipercepat dan tersedia dengan cepat untuk pengambilan keputusan cepat dan tindakan cepat
Data yang Akurat dalam Real Time All Time
Memiliki Teknologi LPR yang terhubung dengan teknologi berbasis cloud seperti TimeTec LPR Technology, akses terhadap informasi ada sekitar jam secara real time, membuat pemantauan menjadi efektif.
Aplikasi Teknologi Pengakuan Pelabelan Plat
Teknologi License Plate Recognition kini bisa diakses dan terjangkau oleh massa dan bisa diaplikasikan ke berbagai aplikasi.
Keamanan Perumahan / Perkantoran
Penyebaran teknologi LPR dapat meningkatkan dan memperbaiki keamanan akses bangunan perumahan dan perkantoran karena sistem hanya akan memberi wewenang penghuni bangunan untuk memasuki area yang aman, dan mencegah akses kendaraan yang tidak sah.
Layanan parkir
Ketika manajemen parkir menggunakan Teknologi LPR, mobil yang berwenang dapat mengakses ke tempat parkir dengan mudah tanpa harus membawa token atau kartu apapun
