Zufahrtskontrollverfahren mittels Kennzeichenerkennung

Kennzeichenerkennung basiert auf Methoden der Bildverarbeitung. Die Livebilder einer Videokamera werden mittels komplexer Algorithmen nach Kennzeicheninformationen ausgewertet. Diese leistungsstarke OCR-Texterkennung (Optical Character Recognition) ermöglicht eine Auswertung von Nummernschildern in Echtzeit.

Die gewonnen Daten können für die unterschiedlichsten Anwendungsgebiete genutzt werden: Zufahrtskontrollen, Hinzufügen von Kosten, Generieren von Alarmen uvm.

Kennzeichenerkennung trägt somit aktiv dazu bei die tägliche Effizienz, Service Levels oder die Sicherheit zu erhöhen. Die Erkennungssoftware kann je nach Anforderung direkt auf der Kamera laufen oder auf einem leistungsstarken Server laufen, der die gesamte Kennzeichenerkennung verwaltet und entsprechende Aktionen im Sicherheitsnetzwerk triggert. Sie haben die Wahl.

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Automatische Erkennung und Aktionen

OCR (Optical Character Recognition)

Alles beginnt mit einem hochauflösenden Bild des Fahrzeugs, das dem Kennzeichenerkennungssystem zur Verfügung gestellt wird. Bei der Auswahl des Bildausschnitts bzw. der Kameraposition sollte darauf geachtet werden, dass die Szenerie gut ausgeleuchtet ist. Mögliche Störfaktoren wie z.B. Fahrzeuge auf einer Nebenspur können aus der Erkennung ausgeschlosssen werden.

Schritt 1 :
Echtzeitanalyse des Bildes

Die Software analysiert das Bild und versucht herauszufinden wo sich das Nummernschild befindet.

Vorrangiges Ziel ist es die zu analysierende Datenmenge auf die wenigen Bytes zu reduzieren aus denen die Zeichenkette des Nummernschildes im ANSI/ASCII-Zeichenraum besteht.

Schritt 2 :
Auffinden des Kennzeichens

Um Fehlerkennungen zu minimieren wird der genaue Ort des Nummernschildes auf dem Bild definiert.

So reduziert sich die Datenmenge und die Zuverlässigkeit der Buchstabenerkennung steigt.

Schritt 3 :
Separieren der Zeichen

Durch eine erste grobe Erkennung der Zeichen werden sogenannte Pixelmatrizen isoliert. Diese ermöglichen eine effektive Umwandlung in den jeweiligen ANSI/ASCII-Wert und die programmatische Weiterverarbeitung des erkannten Nummernschildes.

Triggerung

Die Triggerung ist der Mechanismus, der eine Bildaufnahme auslöst. Gute Videosysteme liefern 25 Bilder pro Sekunde. Die Anforderung an das Kennzeichenerkennungssystem steigen mit der zugrundeliegenden Bildauflösung.  Je höher die Auflösung desto schwieriger ist es eine Echtzeiterkennung zu gewährleisten. Die zusätzliche Auswertung der Einzelbilder mithilfe der Texterkennung (OCR) führt zu einer weiteren Auslastung des Systems.

Um die Systembelastung zu reduzieren setzen moderne Kennzeichenerkennungssysteme auf externe Trigger, die den Erkennungsprozess anstossen. Dazu gehören induktive Bodenschleifen, Lichtschranken oder Impulse von Fremdsystemen. Im Idealfall bietet sich jedoch die Bewegungserkennung einer Kamera an.

Im Projektumfeld entscheiden die Gegenbenheiten vor Ort welcher Trigger am besten geeignet ist.

Erkennungsrate

Die Erkennungsrate eines Kennzeichenerkennungssystems wird von vielen Faktoren beeinflusst. Viele dieser Faktoren beeinflussen sich gegenseitig.

Zu solchen Faktoren gehören die Auflösung und Bildqualität der Kamera und die Leistung der zugrundeliegenden PC-Hardware. Ist die Umgebung ausreichend ausgeleuchtet, um Bildrauschen zu minimieren? Hinzu kommt die Position der IP Kamera(s) sowie die Qualität und Leistungsfähigkeit des Netzwerkes.

Sind alle Faktoren optimal aufeinander abgestimmt sind sehr hohe Erkennungsraten möglich.

Wir unterstützen Sie gerne bei der Umsetzung einer zuverlässigen Kennzeichenerkennung und garantieren Ihnen ein professionelles und und präzises System.

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Kennzeichenerkennung - Große Auswahl an Anwendungen

  • Parkmanagement: Automatisierung von Zahlung, Einfahrt & Ausfahrt
  • Mautstraßen: automatisierte Verkehrsleitung
  • Flughafenverkehrsmanagement: automatisierte Zufahrtskontrollen
  • Zugangskontrolle: Toröffnung nur für berechtige Fahrzeuge, Registrierung besuchender Fahrzeuge
  • Fahrzeugwarnungen: automatisierte Warnungen bei gelisteten Fahrzeugen

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