تشخیص پلاک های مخدوش، کثیف و ناخوانا با هوش مصنوعی. نرم افزار آی پلاک چگونه ناهنجاری ها را شناسایی و امنیت را افزایش می دهد.

در دنیای مدرن مدیریت ترافیک و امنیت، سیستم های پلاک خوان (LPR) به چشم و مغز هوشمند سازمان ها تبدیل شده اند. اما این فناوری، همواره با یک چالش بزرگ و رو به رشد مواجه بوده است: پلاک های مخدوش. از رانندگانی که برای فرار از عوارضی یا جریمه های رانندگی پلاک خود را دستکاری می کنند تا چالش های محیطی مانند گل و لای و شرایط نوری بد، ناخوانا بودن پلاک ها می تواند دقیق ترین سیستم ها را با شکست مواجه کند. این مشکل دیگر یک دردسر ساده نیست؛ بلکه یک حفره امنیتی و مالی بزرگ است.

اما اکنون، هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر این معادله است. الگوریتم های پیشرفته یادگیری عمیق، قابلیت هایی فراتر از یک OCR ساده را ارائه می دهند. آن ها می توانند الگوهای پیچیده، ناهنجاری ها و حتی بخش های پنهان پلاک را تحلیل کنند. این مقاله به صورت جامع و تخصصی به این موضوع می پردازد که هوش مصنوعی چگونه با چالش تشخیص پلاک های مخدوش، ناخوانا و کثیف مقابله می کند. ما به طور ویژه راهکار ارائه شده توسط شرکت شهاب و منطق نرم افزار آی پلاک را بررسی خواهیم کرد تا نشان دهیم چگونه یک رویکرد هوشمندانه می تواند امنیت و دقت را بدون نیاز به ابر رایانه ها، به مجموعه شما بازگرداند.

تشخیص پلاک های مخدوش

تشخیص پلاک های مخدوش به فرایندی اطلاق می شود که در آن، یک سیستم هوشمند، فراتر از خواندن ساده حروف و اعداد، قادر به شناسایی هرگونه دستکاری، پوشاندگی یا ناهنجاری بر روی پلاک خودرو است. این ناهنجاری ها می تواند شامل پوشاندن بخشی از پلاک با چسب، پارچه، استفاده از اسپری های ضد فلاش، خم کردن پلاک یا گل آلود کردن عمدی آن باشد. هدف اصلی این فرایند، نه تنها خواندن پلاک، بلکه درک نیت خرابکارانه یا مشکل فیزیکی پلاک است.

پاسخ مستقیم به نیاز شما: بله، هوش مصنوعی می تواند پلاک های مخدوش را تشخیص دهد، اما این کار به دو روش کاملا متفاوت انجام می شود. روش اول، “بازسازی پلاک” است که سعی می کند پلاک تار یا پوشانده شده را با پردازش سنگین گرافیکی بازسازی کند. روش دوم، “تشخیص ناهنجاری” است که به جای خواندن، خود عمل مخدوش سازی (مانند وجود چسب یا اسپری) را تشخیص می دهد.

شرکت شهاب با نرم افزار پلاک خوان آی پلاک، رویکرد دوم یعنی تشخیص ناهنجاری را در اولویت قرار داده است. باید به صراحت توضیح داد که به دلیل بار پردازشی بسیار سنگین (High Processing Load) و غیر عملی بودن پردازش لحظه ای (Real-time) برای کاربردهایی مانند باز کردن راهبند، نرم افزار آی پلاک به صورت کلی به بالا بردن کیفیت پلاک و آپ اسکیل کردن (Upscaling) آن برای شناسایی پلاک های تار نمی پردازد. در عوض، این نرم افزار از الگوریتم های بخصوصی بهره می برد که به طور آنی، ناهنجاری و عمل مخدوش سازی را تشخیص داده و به جای یک حدس اشتباه، یک هشدار “پلاک مخدوش” به سیستم امنیتی ارسال می کند. این رویکرد، کارآمد، سریع و برای کاربردهای کنترل تردد بسیار مطمئن تر است. برای مشاوره در مورد پیاده سازی این سیستم امنیتی، می توانید با کارشناسان ما در شرکت شهاب تماس بگیرید.

چرا پلاک ها ناخوانا می شوند؟ (انواع مخدوش سازی)

قبل از ورود به راه حل های هوش مصنوعی، باید درک دقیقی از ماهیت مشکل داشته باشیم. ناخوانا بودن یک پلاک همیشه به یک دلیل اتفاق نمی افتد. ما این دلایل را به سه دسته اصلی تقسیم می کنیم: مخدوش سازی عمدی، عوامل محیطی غیر عمدی، و مشکلات نصب تجهیزات.

مخدوش سازی عمدی

این خطرناک ترین نوع ناخوانایی است زیرا با نیت مجرمانه یا فرار از قانون انجام می شود. رانندگان متخلف برای جلوگیری از شناسایی توسط سامانه پلاک خوان نیروی انتظامی یا دوربین های عوارضی، دست به اقدامات خلاقانه اما غیر قانونی می زنند.

• پوشاندن فیزیکی: استفاده از چسب برق سیاه، پارچه، ماسک، برگ درخت یا هر شیء دیگری برای پوشاندن یک یا چند عدد از پلاک.
• اسپری های بازتاب دهنده نور: استفاده از اسپری های خاصی که ادعا می شود با بازتاب شدید نور فلاش (مخصوصا IR در شب)، پلاک را در تصویر دوربین به یک لکه سفید تبدیل می کند.
• خم کردن پلاک: تغییر زاویه پلاک به سمت پایین یا بالا به طوری که از زاویه دید مستقیم دوربین خارج شود.
• استفاده از پلاک های جعلی: استفاده از پلاک های سرقتی یا جعلی که متعلق به خودروی دیگری است.
• دستکاری اعداد: تغییر عمدی اعداد با استفاده از ماژیک یا برچسب (مثلا تبدیل ۳ به ۸).
• گل آلود کردن عمدی: مالیدن گل و لای غلیظ به صورت هدفمند فقط روی پلاک، در حالی که بقیه خودرو تمیز است.

ناخوانا بودن غیر عمدی

این دسته از مشکلات، ناشی از شرایط محیطی هستند و راننده قصد قبلی برای مخدوش سازی ندارد، اما نتیجه نهایی برای سیستم پلاک خوان یکسان است: “عدم تشخیص”.

• کثیفی و گرد و غبار عادی: به خصوص در شهرهای بزرگ با آلودگی هوا یا در مناطق معدنی و صنعتی، پلاک ها به مرور زمان با لایه ای از دوده یا گرد و غبار پوشانده می شوند که کنتراست حروف را کاهش می دهد.
• شرایط جوی: باران شدید، دانه های برف که روی پلاک می نشینند، یا مه غلیظ می توانند وضوح تصویر را به شدت کاهش دهند.
• شرایط نوری چالش برانگیز: تابش مستقیم نور خورشید به لنز دوربین (ضد نور)، یا تاریکی مطلق در شب بدون وجود نور کافی مادون قرمز (IR).
• تار شدن حرکتی (Motion Blur): اگر سرعت خودرو بسیار بالا باشد و دوربین از سرعت شاتر پایینی استفاده کند، پلاک به صورت یک خط کشیده ثبت می شود.

مشکلات ناشی از نصب و تجهیزات

این دسته از مشکلات نه به پلاک و نه به محیط، بلکه به خود سیستم پلاک خوان مربوط می شود. این رایج ترین دلیل شکست پروژه های پلاک خوان است.

• زاویه نصب نامناسب: نصب دوربین با زاویه بسیار تند (از کنار یا از بالا) باعث اعوجاج تصویر پلاک می شود.
• استفاده از دوربین نامناسب: بزرگترین اشتباه، استفاده از دوربین مداربسته معمولی به جای دوربین تخصصی پلاک خوان است. تفاوت دوربین مداربسته معمولی با دوربین مداربسته پلاک خوان در سخت افزارهایی مانند سنسور، سرعت شاتر و قابلیت های پردازش تصویر (WDR, HLC) است.
• کثیف بودن لنز دوربین: لنز دوربین پلاک خوان، به خصوص در محیط های صنعتی، باید به صورت دوره ای تمیز شود.
• تنظیمات غلط نرم افزاری: عدم تنظیم صحیح سرعت شاتر، فوکوس یا منطقه تشخیص (ROI) در نرم افزار.

چالش سیستم های پلاک خوان سنتی در برابر پلاک مخدوش

سیستم های پلاک خوان قدیمی تر، که عمدتا بر پایه فناوری OCR (نویسه خوان نوری) سنتی کار می کردند، در مواجهه با تشخیص پلاک های مخدوش تقریبا به طور کامل شکست می خورند. دلیل این شکست در منطق عملکرد آن ها نهفته است. OCR سنتی یک فرایند بسیار خشک و مبتنی بر الگو است. این سیستم ها آموزش دیده اند که الگوهای بسیار مشخص، تمیز و با کنتراست بالا را که نمایانگر حروف و اعداد هستند، شناسایی کنند.

به عنوان مثال، OCR برای خواندن عدد “۳” به دنبال یک الگوی پیکسلی خاص با دو انحنای مشخص است. هنگامی که یک تکه چسب سیاه، نیمی از این الگو را می پوشاند، یا گل و لای، کنتراست آن را از بین می برد، OCR دیگر قادر به تطبیق الگو نیست. سیستم در بهترین حالت، کاراکتر را “ناخوانا” گزارش می دهد و در بدترین حالت، آن را با یک کاراکتر دیگر (مثلا “۱” یا “۷”) اشتباه می گیرد.

این سیستم ها هیچ درکی از “مفهوم” پلاک ندارند. آن ها نمی دانند که یک تکه چسب سیاه روی پلاک، یک “ناهنجاری” است؛ آن ها فقط پیکس هایی را می بینند که با هیچ الگوی تعریف شده ای مطابقت ندارند. در نتیجه، یک پلاک مخدوش شده یا به سادگی نادیده گرفته می شود (اجازه عبور غیر مجاز) و یا به اشتباه خوانده می شود (ایجاد رکورد داده غلط). این عدم قطعیت، استفاده از آن ها را برای کاربردهای امنیتی یا مالی (مانند پارکینگ ها) بسیار پر ریسک می کند.

هوش مصنوعی چگونه پلاک های مخدوش را تشخیص می دهد؟

اینجا نقطه ای است که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep Learning) وارد بازی می شوند. برخلاف OCR سنتی، هوش مصنوعی بر اساس شبکه های عصبی پیچیده ای کار می کند که قادر به درک الگوهای بسیار پیچیده تر، زمینه (Context) و ناهنجاری ها هستند. در مواجهه با تشخیص پلاک های مخدوش، هوش مصنوعی عمدتا از دو رویکرد متفاوت استفاده می کند که درک آن ها بسیار مهم است.

رویکرد اول: بازسازی و خوانا سازی (Image Reconstruction)

این رویکرد، که اغلب در فیلم های پلیسی دیده می شود، بسیار جذاب اما فوق العاده سنگین است. در این روش، از مدل های هوش مصنوعی پیشرفته ای مانند GANs (شبکه های مولد متخاصم) یا مدل های Super-Resolution استفاده می شود. این مدل ها با دیدن میلیون ها جفت تصویر “تار و واضح” یا “مخدوش و سالم” آموزش می بینند.

وقتی یک پلاک تار یا نیمه پوشیده به این مدل داده می شود، هوش مصنوعی سعی می کند بر اساس داده های آموزشی خود، بخش های از دست رفته را “حدس بزند” و پلاک را “بازسازی” کند. این فناوری در حوزه پردازش تصویر (Image Processing) یک دستاورد بزرگ محسوب می شود و در کاربردهای پزشکی قانونی (Forensics) یا آنالیزهای پلیسی پس از وقوع جرم (Post-Processing) بسیار کاربرد دارد.

اما این رویکرد یک نقطه ضعف بزرگ دارد: نیاز به توان پردازشی بسیار بالا. بازسازی یک تصویر به صورت لحظه ای، نیازمند سخت افزارهای گرافیکی (GPU) بسیار گران قیمت و زمان پردازش قابل توجهی است. به همین دلیل، همانطور که شرکت شهاب نیز بر آن تاکید دارد، این رویکرد برای کاربردهای زنده و آنی (Real-time) مانند باز کردن راهبند پارکینگ در کمتر از یک ثانیه، نه عملیاتی است و نه مقرون به صرفه.

رویکرد دوم: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) – راهکار شهاب

این رویکرد، یک استراتژی هوشمندانه تر و بسیار کارآمدتر برای کاربردهای کنترل تردد و امنیتی است. در این روش، هدف هوش مصنوعی، “خواندن” پلاک مخدوش نیست، بلکه “تشخیص” خود عمل مخدوش سازی است.

نرم افزار آی پلاک شرکت شهاب از الگوریتم های بخصوصی بهره می برد که بر اساس تشخیص ناهنجاری عمل می کنند. این الگوریتم ها به جای تمرکز بر خواندن اعداد، بر روی شناسایی الگوهایی تمرکز می کنند که “نباید” روی یک پلاک استاندارد وجود داشته باشند.

• تشخیص اشیاء خارجی: مدل هوش مصنوعی آموزش دیده تا الگوهای غیر عادی مانند چسب برق، برگ، پارچه یا هر شیء دیگری که ساختار پلاک را به هم ریخته، شناسایی کند.
• تحلیل بازتاب نور: الگوریتم می تواند بازتاب های غیر عادی نور را که ناشی از اسپری های ضد فلاش یا روکش های پلاستیکی غیر استاندارد است، از بازتاب طبیعی نور تشخیص دهد.
• بررسی یکپارچگی ساختاری: هوش مصنوعی، فونت استاندارد، فاصله بین حروف و کادر پلاک را می شناسد. هرگونه خمیدگی شدید یا دستکاری در فونت، به عنوان یک ناهنجاری پرچم گذاری (Flag) می شود.

مزیت رویکرد تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

این رویکرد چندین مزیت کلیدی نسبت به بازسازی تصویر دارد:

1. سرعت بسیار بالا: تشخیص یک ناهنجاری، بار پردازشی بسیار کمتری نسبت به بازسازی کامل یک تصویر دارد و می تواند به صورت کاملا Real-time انجام شود.
2. دقت و قطعیت: به جای ارائه یک “حدس” که ممکن است اشتباه باشد (مثلا پلاک بازسازی شده غلط باشد)، سیستم یک پاسخ قطعی می دهد: “این پلاک دستکاری شده است”.
3. اقدام عملیاتی صحیح: در یک سیستم امنیتی، وقتی با یک پلاک مخدوش مواجه می شویم، اقدام صحیح “باز کردن راهبند بر اساس حدس” نیست، بلکه “بستن راهبند و ارسال هشدار به نگهبان” است. رویکرد تشخیص ناهنجاری دقیقا همین کار را امکان پذیر می کند.

نرم افزار آی پلاک شهاب و مدیریت پلاک های ناخوانا

همانطور که تاکید شد، استراتژی نرم افزار آی پلاک در مواجهه با تشخیص پلاک های مخدوش، بر پایه واقع گرایی عملیاتی و امنیت بنا شده است. این نرم افزار تفاوت واضحی میان پلاک “کثیف” و پلاک “مخدوش” قائل می شود و برای هر کدام، راه حل متفاوتی ارائه می دهد.

الگوریتم های هوشمند برای پلاک های کثیف و نیمه خوانا

اگرچه آی پلاک به صورت لحظه ای آپ اسکیل (Upscale) سنگین انجام نمی دهد، اما موتور هوش مصنوعی آن بر روی میلیون ها نمونه پلاک واقعی از جاده های ایران، شامل پلاک های کثیف، گل آلود (به صورت غیر عمدی)، کمی خم شده، یا در شرایط نوری ضعیف آموزش دیده است.

این بدان معناست که هوش مصنوعی آی پلاک در برابر “کثیفی عادی” بسیار مقاوم است. الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند حتی اگر بخشی از یک عدد توسط گل و لای پوشانده شده باشد، با توجه به زمینه و شکل کلی، کاراکتر صحیح را با احتمال بالا تشخیص دهند. این بخشی از فرایند عادی برای افزایش دقت نرم افزار پلاک خوان به بالای ۹۹ درصد است. بنابراین، پلاک “کثیف” (Dirty) معمولا خوانده می شود، اما پلاک “مخدوش” (Tampered) به عنوان یک تهدید شناسایی می شود.

مدیریت پلاک های مخدوش و سناریوی امنیتی

اینجا نقطه قوت اصلی آی پلاک در کاربردهای امنیتی است. فرض کنید یک خودرو با پلاک پوشانده شده با چسب، به ورودی یک پلاک خوان سازمانی یا یک مجتمع مسکونی نزدیک می شود.

1. خودرو وارد محدوده دید دوربین می شود.
2. نرم افزار آی پلاک، پلاک را آنالیز می کند.
3. الگوریتم تشخیص ناهنجاری فورا الگوی چسب سیاه را که با ساختار پلاک همخوانی ندارد، شناسایی می کند.
4. نرم افزار به جای تلاش برای حدس زدن عدد زیر چسب، یک خروجی مشخص ارسال می کند: “وضعیت: پلاک مخدوش (Tampered)”.
5. سیستم کنترل تردد (Access Control) که این پیام را دریافت می کند، طبق تنظیمات قبلی عمل می کند: راهبند باز نمی شود.
6. یک هشدار فوری به همراه عکس خودرو به مانیتور نگهبان یا اتاق کنترل ارسال می شود تا بررسی دستی صورت گیرد.

این فرایند، یکی از کلیدی ترین ۵ راهکار برای افزایش امنیت سیستم پلاک خوان پارکینگ است و جلوی ورود افراد غیر مجاز با پلاک های دستکاری شده را به طور کامل می گیرد.

اهمیت نصب اصولی برای کاهش خطاهای غیر عمدی

شرکت شهاب همواره تاکید می کند که نرم افزار به تنهایی معجزه نمی کند. بخش بزرگی از چیزی که کاربران آن را “پلاک ناخوانا” می نامند، در واقع نتیجه نصب غیر اصولی است. حتی قوی ترین هوش مصنوعی نیز نمی تواند پلاکی را بخواند که به دلیل زاویه بد یا دوربین بی کیفیت، اصلا در تصویر واضح نیست.

برای جلوگیری از این مشکلات، رعایت موارد زیر حیاتی است:

• استفاده از دوربین پلاک خوان واقعی: این دوربین ها دارای شاتر سریع، WDR واقعی برای مقابله با ضد نور و IR هوشمند برای شب هستند.
• رعایت زاویه نصب: دوربین باید تا حد امکان در راستای پلاک و با زاویه عمودی و افقی کم نصب شود.
• تنظیمات صحیح: فوکوس دقیق لنز، تنظیم صحیح سرعت شاتر متناسب با سرعت خودرو و تعریف دقیق محدوده تشخیص (ROI).

بسیاری از دلایل خطای تشخیص پلاک در دوربین ها با یک بازدید و تنظیم مجدد توسط کارشناس فنی قابل حل هستند، قبل از اینکه نیاز به الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی باشد.

کاربردهای عملی تشخیص پلاک مخدوش

قابلیت شناسایی پلاک های دستکاری شده، فراتر از یک ویژگی فنی، یک ابزار قدرتمند در سناریوهای مختلف است.

پارکینگ های هوشمند و مجتمع های مسکونی

در پارکینگ های عمومی که پرداخت بر اساس زمان حضور است، اگر پلاک ورودی به اشتباه خوانده شود یا خوانده نشود، فرایند محاسبه هزینه در خروج با مشکل مواجه می شود. در مجتمع های مسکونی، امنیت حرف اول را می زند. ساکنین انتظار دارند که فقط خودروهای مجاز وارد شوند. سیستم پلاک خوان مسکونی که مجهز به تشخیص ناهنجاری است، جلوی ورود افراد غریبه که پلاک خود را برای فریب دادن سیستم پوشانده اند، می گیرد.

کاربردهای جاده ای، پلیس و عوارضی ها

این واضح ترین کاربرد است. هدف اصلی مخدوش کردن پلاک در جاده ها، فرار از پرداخت عوارض الکترونیکی یا جریمه های ثبت شده توسط دوربین های کنترل سرعت است. سیستم های پلیسی مجهز به هوش مصنوعی می توانند به جای نادیده گرفتن این خودروها، آن ها را به عنوان “متخلف” پرچم گذاری کرده و به گشت بعدی برای توقف و اعمال قانون اطلاع دهند. این موضوع جنبه بازدارندگی بسیار قوی دارد. آگاهی از اینکه دستکاری پلاک خلاف است یا جرم؟ و اینکه سیستم های جدید قادر به تشخیص آن هستند، می تواند به کاهش تخلفات کمک کند.

سازمان ها و مراکز امنیتی و نظامی

در ورودی مراکز حساس، پادگان ها، ادارات دولتی مهم و زیرساخت های حیاتی، تشخیص پلاک های مخدوش یک اولویت امنیتی درجه یک است. ورود یک خودرو با پلاک دستکاری شده به چنین مراکزی می تواند یک تهدید جدی تلقی شود. نرم افزار آی پلاک با قابلیت تشخیص ناهنجاری، به عنوان یک لایه حفاظتی هوشمند عمل کرده و به تیم حراست اجازه می دهد تا قبل از وقوع هرگونه حادثه ای، اقدام پیشگیرانه انجام دهند.

پرسش های متداول

در این بخش به ۱۰ سوال رایج در مورد تشخیص پلاک های ناخوانا و مخدوش پاسخ می دهیم.

مخدوش سازی پلاک چیست؟

مخدوش سازی یا دستکاری پلاک، هرگونه اقدام عمدی برای ناخوانا کردن تمام یا بخشی از شماره پلاک خودرو است. این کار با هدف فریب دادن سیستم های پلاک خوان پلیس، عوارضی یا پارکینگ ها انجام می شود و شامل پوشاندن با چسب، اسپری زدن، خم کردن یا گل آلود کردن عمدی است.

آیا هوش مصنوعی می تواند پلاکی که با چسب پوشانده شده را بخواند؟

برخی الگوریتم های بازسازی (Reconstruction) در کاربردهای پلیسی و پس از پردازش، ممکن است بتوانند عدد زیر چسب را “حدس” بزنند. اما راهکار عملیاتی تر مانند نرم افزار آی پلاک، به جای حدس زدن، خود “چسب” را به عنوان یک ناهنجاری تشخیص داده و هشدار “پلاک مخدوش” صادر می کند.

آیا نرم افزار آی پلاک پلاک های تار را واضح می کند؟

خیر. همانطور که توضیح داده شد، واضح سازی (Upscaling) پلاک های تار یک فرایند پردازشی بسیار سنگین است و برای کاربردهای لحظه ای (Real-time) مانند باز کردن راهبند مناسب نیست. آی پلاک بر روی تشخیص دقیق پلاک های خوانا و “تشخیص ناهنجاری” در پلاک های مخدوش تمرکز دارد.

تفاوت پلاک کثیف و مخدوش برای هوش مصنوعی چیست؟

پلاک “کثیف” (Dirty) معمولا دارای یک لایه گرد و غبار یا گل و لای یکنواخت است که کنتراست را کاهش می دهد. هوش مصنوعی آی پلاک برای خواندن این موارد بهینه شده است. اما پلاک “مخدوش” (Tampered) دارای یک ناهنجاری واضح و عمدی است (مانند یک تکه چسب سیاه با لبه های مشخص) که الگوریتم تشخیص ناهنجاری آن را به عنوان یک اقدام خرابکارانه شناسایی می کند.

آیا اسپری های ضد فلاش پلاک واقعا کار می کنند؟

ادعاهای زیادی در مورد این اسپری ها وجود دارد. اما دوربین های پلاک خوان مدرن از نور مادون قرمز (IR) استفاده می کنند که این اسپری ها تاثیر کمی بر آن دارند. همچنین، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند بازتاب غیر عادی نور ناشی از این اسپری ها را به عنوان یک ناهنجاری تشخیص دهند.

آیا دستکاری پلاک خودرو جرم است؟

بله. بر اساس قوانین راهنمایی و رانندگی ایران، هرگونه دستکاری، پوشاندن یا ناخوانا کردن پلاک خودرو جرم محسوب می شود و علاوه بر جریمه نقدی، می تواند منجر به توقیف خودرو و مجازات های سنگین تر شود.

چرا سیستم پلاک خوان من در شب کار نمی کند؟

این مشکل معمولا به “مخدوش سازی” ربطی ندارد، بلکه ناشی از سخت افزار ضعیف است. به احتمال زیاد شما از یک دوربین مداربسته معمولی استفاده می کنید که فاقد IR هوشمند (برای کنترل نور چراغ خودرو) و سنسور حساس به نور کم است. شما به یک دوربین پلاک خوان تخصصی نیاز دارید.

هزینه سیستم تشخیص پلاک مخدوش چقدر است؟

هزینه به نرم افزار و سخت افزار بستگی دارد. نرم افزار آی پلاک که این قابلیت (تشخیص ناهنجاری) را دارد، بخشی از پکیج پلاک خوان شرکت شهاب است. هزینه نهایی بستگی به تعداد دوربین ها و سطح یکپارچه سازی مورد نیاز شما دارد.

آیا هوش مصنوعی می تواند پلاک های خم شده را بخواند؟

بستگی به شدت خمیدگی دارد. الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند اعوجاج (Distortion) تصویر را تا حدی اصلاح کنند و پلاک های کمی خم شده را بخواند. اما اگر پلاک به طور کامل به سمت زمین خم شده باشد، از دید دوربین خارج است و طبیعتا خوانده نخواهد شد.

منظور از تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در پلاک خوان چیست؟

این رویکردی است که در آن، هوش مصنوعی به جای تلاش برای خواندن حروف، به دنبال الگوهایی می گردد که “غیر عادی” هستند. وجود چسب، بازتاب نور عجیب، یا هر چیزی که شبیه یک پلاک استاندارد نباشد، به عنوان ناهنجاری شناسایی شده و سیستم هشدار می دهد.

نتیجه گیری

تشخیص پلاک های مخدوش از یک چالش فنی به یک ضرورت امنیتی تبدیل شده است. سیستم های پلاک خوان سنتی مبتنی بر OCR در برابر این مشکل کاملا آسیب پذیر هستند و راه را برای فرار از قانون، تخلفات مالی و نفوذهای امنیتی باز می گذارند. هوش مصنوعی، پاسخ قطعی به این چالش است، اما انتخاب رویکرد صحیح هوش مصنوعی، تفاوت میان یک راه حل نمایشی و یک راه حل عملیاتی را رقم می زند.

تلاش برای بازسازی و واضح سازی پلاک های تار به صورت لحظه ای، اگرچه جذاب به نظر می رسد، اما به دلیل بار پردازشی بسیار بالا، برای کاربردهای روزمره مانند کنترل تردد پارکینگ ها و سازمان ها، ناکارآمد و غیر اقتصادی است.

در مقابل، شرکت شهاب با نرم افزار آی پلاک، رویکردی هوشمندانه و کارآمد را اتخاذ کرده است: تمرکز بر تشخیص ناهنجاری. این سیستم به جای حدس زدن پلاک مخدوش، خود عمل مخدوش سازی را به صورت آنی تشخیص می دهد. این قابلیت، به مدیران امنیتی و اپراتورهای پارکینگ اجازه می دهد تا به جای دریافت یک داده غلط، یک هشدار صحیح و قابل اقدام دریافت کنند، راهبند را بسته نگه دارند و از بروز هرگونه مشکل امنیتی یا مالی جلوگیری کنند. این، تعریف واقعی یک سیستم پلاک خوان هوشمند و امن است.

اگر با چالش پلاک های ناخوانا، کثیف یا مخدوش در مجموعه خود دست و پنجه نرم می کنید و به دنبال یک راه حل واقعی و عملیاتی هستید، با کارشناسان ما در شرکت شهاب تماس بگیرید.