Техническое совершенствование системы определения автомобильных номеров Опыт использования за рубежом систем распознавания автомобильных номеров позволил накопить значительную статистику причин неправильного распознавания и разработать алгоритмы борьбы с этими трудностями.
Для «машинного зрения» трудности представляют объекты, содержащие такие дефекты, как шум, засветка, сдвиги, повороты, нарушения пропорций и т. д. Кроме того, к видеокамерам, работающим в системах распознавания автомобильных номеров, предъявляются достаточно высокие требования по разрешающей способности, размеру фоточувствительных матриц, наличию корректирующих функций, чувствительности и быстродействию. В 2009 г. испанская компания Cell2solutions объединила три известных алгоритма распознавания символов: корректирующий, структурный и нейронный [1]. В предлагаемой этой компанией системе Autofocus применяются все три указанных алгоритма. Их комбинирование позволяет максимально использовать плюсы каждого из алгоритмов.
Ещё в 2006 г. компания Virage, принадлежащая Autonomy Corporation Neurodynamics, заявила о создании системы автоматического определения автомобильных номеров, использующей структуру и технологию нейронной сети и оптического распознавания образа. Эта система способна провести автоматическое определение номера даже в случае плохой видимости (из-за погодных условий или слабого ночного освещения), при скорости автомобиля, превышающей 160 км/ч, в любом, даже очень плотном транспортном потоке и записать этот номер [8].
В конце 2008 г. британская компания Premier Electronics выступила с заявлением о том, что она разработала систему автоматического распознавания автомобильных номеров, стабильно показывающую высокие результаты без применения дорогостоящих специализированных камер [2].
Некоторые компании идут по пути совершенствования системы распознавания автомобильных номеров. В начале 2009 г. компании Acumen Intercontinental Corp. и Video Internet Technologies (VIT) заявили о выпуске на рынок своего совместного продукта – системы видеонаблюдения Ai-Parking с функцией распознавания автомобильных номеров. В системе Ai-Parking используются камеры Acumen высокого разрешения, специально предназначенные для систем распознавания номерных знаков: Ai-CC91 и Ai-СС93. У камер очень высокая скорость срабатывания электронного затвора.
Кроме того, в камерах реализована программа автоматического снижения уровня шума и повышения чувствительности DNR & Sense Up [3].
Вместе с тем специалисты компании Acumen подчеркивают, что модели Ai-CC91 и Ai-СС93 относятся к линейке стандартных камер и потому для каждого проекта требуется индивидуальная проработка. Например, комплектация специализированными кожухами при реализации проектов внешнего наблюдения или подбор объектива. Здесь важен оптимальный подбор скорости переключения затвора и чувствительности видеокамер, которые, как известно, являются двумя сторонами одной медали. Чем выше скорость переключения затвора, тем ниже чувствительность, и наоборот. Одновременно, чем выше скорость переключения затвора, тем выше быстродействие.
Безусловно, актуальным решением является применение ИК-подсветки для распознавания автомобильных номеров в темное время суток.
Интересный и полезный пример наблюдения за дорогами был реализован в 2010 г. в Великобритании. [4]. На автотрассе А83, пролегающей по местности, подверженной оползням, видеокамеры, работающие вместе с ИК-прожекторами, каждые 10 минут круглосуточно транслируют изображение трассы на сервер компании Vaisala в Бирмингеме. Туда же направляются показания различных метеорологических датчиков. Клиенты компании могут ознакомиться с этими данными удаленно, через веб-интерфейс. Обращает на себя внимание работа инфракрасных прожекторов. Они работают в импульсном режиме, включаясь только в моменты съемки, и позволяют двум инфракрасным камерам получать четкие изображения окружающей территории в радиусе 150 м. Аккумуляторы этих прожекторов заряжаются в дневные часы от солнечных батарей, встроенных непосредственно в их корпус, и ветрового генератора. В ночное время их заряд поддерживается только энергией ветра. Этого достаточно, чтобы обеспечивать регулярные включения прожекторов в темноте. Такие инновационные решения, направленные на повышение информированности водителей о состоянии труднодоступных участках дорог, находят все большее распространение за рубежом.

Правовая оценка системы определения автомобильных номеров
За последние годы существенные изменения претерпела правовая оценка использования системы определения автомобильных номеров.
Во-первых, идет серьезная дискуссия о целесообразности применения штрафных санкций на основе данных системы определения автомобильных номеров. Наряду с мнением, что водители, зная о видеокамерах, меньше нарушают ПДД, увеличивается статистика, свидетельствующая о повышении числа аварий. Часто водитель, увидев камеру, резко сбрасывает скорость и создает опасную ситуацию. Во-вторых, набирает силу движение, направленное на защиту граждан от обогащения властей за их счет и улучшения инфраструктуры дорог, за которыми ведется видеонаблюдение. Видеокамеры, которые на дорогах штата Луизиана осуществляют мониторинг нарушений скоростного режима и сигналов светофора, могут быть отключены и демонтированы. Палата представителей штата обсуждает проект соответствующего закона. По мнению членов палаты, камеры служат для властей источником дополнительного дохода, и не более того. В бюджет округа Джефферсон, например, с момента установки камер и до конца 2008 г. поступило млн за счет того, что было выписано 144 000 квитанций на штрафы. Выдвигается предложение, чтобы штат тратил эти средства на строительство, ремонт и оснащение автодорог. То есть если камеры поставлены во имя безопасности, то и доходы, получаемые с их помощью, должны тратиться на то, чтобы дороги становились безопаснее и комфортнее.
Запрет на дорожные камеры в США уже ввели четыре штата – Висконсин, Западная Виржиния, Невада и Нью-Гэмпшир [5].

Источники
http:// cell2, 10.2009
http:// premierelect.co.uk, 12.2008
http:// acumenin, 1.2009
http:// rayteccctv, 5.2010
Газета Security News, 13.05.2009