Узнай, как Ultralytics YOLO11 можно использовать в системах автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) для обнаружения в реальном времени и помощи в управлении дорожным движением и парковкой.
.png)
С ростом внедрения ИИ все большее распространение получают инновации, зависящие от автоматического распознавания номерных знаков (ANPR). Системы ANPR используют компьютерное зрение для автоматического считывания номерных знаков автомобилей, их идентификации и отслеживания. В последнее время достижения в области ИИ позволили быстро интегрировать такие системы в нашу повседневную жизнь. На самом деле ты мог видеть системы ANPR на пунктах оплаты проезда или во время полицейских проверок автомобилей, превышающих скорость.
Распознавание номерных знаков приобретает все большее значение, и ожидается, что к 2027 году мировой рынок систем ANPR достигнет 4,8 миллиарда долларов. Одним из факторов такого роста являются преимущества, которые ANPR дает таким приложениям, как управление дорожным движением и обеспечение безопасности.
Чтобы добиться наилучших результатов от приложений ANPR, важно понимать, какие методы искусственного интеллекта лежат в основе этих решений. Например, обнаружение объектов- задача компьютерного зрения- очень важна для точного распознавания и отслеживания автомобилей, и именно здесь на помощь приходят такие модели компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11 . В этой статье мы рассмотрим, как работает ANPR и как YOLO11в частности, как компьютерное зрение может улучшить решения ANPR.
.png)
Автоматическое распознавание номерных знаков включает в себя несколько важных шагов, позволяющих быстро и точно определить номерные знаки автомобиля. Давай разберем, как эти шаги 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 может помочь решить эти проблемы, повысив точность и скорость обнаружения даже в сложных условиях. С такими моделями, как YOLO11, 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 подробнее рассмотрим , как ты можешь использовать YOLO11 для достижения этих улучшений.
Ultralytics YOLO11 впервые была продемонстрирована на ежегодном гибридном мероприятии Ultralytics', YOLO Vision 2024 (YV24). Как модель обнаружения объектов, поддерживающая приложения реального времени, YOLO11 это отличный вариант для усовершенствования таких инноваций, как системы ANPR. YOLO11 также подходит для приложений краевого искусственного интеллекта . Это позволяет ANPR-решениям, 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 данных COCO 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 приводит к более надежному и эффективному распознаванию номерных знаков.
Если тебе интересно , как ты можешь использовать YOLO11 в своем проекте ANPR, то все очень просто. Варианты моделей YOLO11, которые поддерживают обнаружение объектов, были предварительно обучены на наборе данных COCO. Эти модели могут обнаруживать 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 обнаружение номерных знаков, используя пакетUltralytics Python или платформу no-code Ultralytics HUB. Пользователи могут создать или использовать специальный набор данных по номерным знакам, чтобы их модель YOLO11 , обученная на заказ, идеально подходила для ANPR.
Далее мы рассмотрим различные сферы применения, в которых ANPR и YOLO11 могут использоваться вместе для повышения эффективности и точности.
В шумных городах, где автомобили движутся через перекрестки и магистрали, сотрудникам дорожной службы приходится справляться с заторами, отслеживать нарушения правил дорожного движения и обеспечивать общественную безопасность. ANPR, интегрированный с YOLO11, может значительно улучшить эти задачи. Благодаря мгновенному распознаванию автомобильных номеров власти могут следить за транспортным потоком, обеспечивать соблюдение правил дорожного движения и быстро выявлять автомобили, причастные к нарушениям. Например, машины, превышающие скорость, могут быть легко отмечены.
В целом ANPR с YOLO11 может автоматизировать задачи, которые иначе потребовали бы ручных усилий. Она может обнаруживать автомобили, проезжающие на красный свет, и управлять работой пунктов оплаты проезда. Автоматизация этих задач не только делает систему более эффективной, но и снижает нагрузку на сотрудников дорожной полиции, позволяя им сосредоточиться на более важных обязанностях.
В правоохранительных органах YOLO11 и ANPR могут работать вместе, чтобы отслеживать угнанные автомобили и выявлять тех, кто замечен в подозрительной деятельности. YOLO11 Обнаружение в режиме реального времени обеспечивает быстрое и надежное распознавание автомобилей, даже когда они быстро движутся. Эта возможность помогает повысить уровень общественной безопасности, обеспечивая более быстрое реагирование и более эффективную работу правоохранительных органов.
Еще одно интересное применение ANPR с YOLO11 - это системы управления парковками. Например, она позволяет создавать парковки, на которых машины могут въезжать, парковаться и выезжать без необходимости взаимодействия водителя с автоматом по продаже билетов или обслуживающим персоналом. Парковочные системы ANPR, использующие YOLO11 , помогут обеспечить беспрепятственный въезд, выезд и процесс оплаты.
Когда автомобиль подъезжает к въездным воротам, ANPR на базе YOLO11 мгновенно распознает номерной знак. Затем система сверяет номер с заранее зарегистрированной базой данных или создает новую запись. Ворота открываются автоматически, пропуская автомобиль внутрь без каких-либо ручных действий. Ускоренный процесс создает более удобные условия для водителей.
Точно так же, когда автомобиль уезжает, система снова обнаруживает номерной знак, используя YOLO11. Она рассчитывает время парковки и может автоматически обработать оплату, если на автомобиль зарегистрирован способ оплаты. Автоматизация устраняет необходимость в физических автоматах для оплаты и помогает уменьшить заторы на выездах, особенно в напряженное время.
YOLO11Способность точно и в реальном времени определять номерные знаки - ключ к бесперебойной работе этих систем управления парковкой. Помимо того, что парковка становится удобнее, она помогает операторам лучше управлять своими объектами, сокращая ручной труд и улучшая транспортный поток.
Системы ANPR, интегрированные с YOLO11 , - отличный вариант для управления доступом на охраняемые территории, такие как закрытые поселения, корпоративные кампусы и объекты с ограниченным доступом. Используя ANPR, эти места могут автоматизировать свою безопасность, обеспечивая пропуск только авторизованных автомобилей.
Это похоже на систему управления парковкой, о которой мы говорили ранее. Главное отличие в том, что система сверяет номерной знак со списком разрешенных автомобилей. Если автомобиль одобрен, ворота открываются автоматически, обеспечивая беспрепятственный доступ жителям, сотрудникам или посетителям, сохраняя при этом высокий уровень безопасности. Этот процесс снижает необходимость ручных проверок, позволяя сотрудникам службы безопасности сосредоточиться на более важных задачах.
Теперь, когда мы рассмотрели несколько вариантов применения систем ANPR, интегрированных с YOLO11, давай подумаем об этих приложениях в более связном виде.
Помимо того что это отдельные приложения, их преимущества по-настоящему раскрываются, когда они рассматриваются как единое целостное решение в городской инфраструктуре для умных городов. По мере того как города развиваются и становятся все умнее, системы ANPR играют все более важную роль в городской инфраструктуре.
Например, рассмотрим умный город, где ANPR используется для управления дорожным движением, обеспечения безопасного доступа и оптимизации парковки одновременно. Автомобиль может быть обнаружен при въезде в город, отслежен на всем его протяжении, предоставлен доступ в запретные зоны и разрешена парковка без какого-либо ручного вмешательства.
Благодаря интеграции моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, ANPR может помочь более эффективно управлять дорожным движением, повысить уровень безопасности и улучшить общественную безопасность. Эти системы обеспечивают мониторинг в реальном времени, автоматизацию процессов и принятие решений на основе данных, что очень важно для управления растущей сложностью современных городов.
Системы ANPR становятся неотъемлемой частью современной городской инфраструктуры, а интеграция таких моделей компьютерного зрения, как YOLO11 , делает их еще более полезными. YOLO11 повышает точность ANPR, улучшает обработку данных в реальном времени и адаптивность, что делает ее идеальной для применения в "умных" городах. От улучшения управления дорожным движением и обеспечения правопорядка до автоматизации парковки и безопасного доступа - системы ANPR на базе YOLO11 обеспечивают эффективность и надежность. По мере того как города становятся умнее, эти решения, вероятно, будут играть решающую роль в преобразовании городской жизни и поддержке будущего интеллектуальной инфраструктуры.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
