लाइसेंस प्लेट पहचान के लिए एक कैमरा खरीदें। लाइसेंस प्लेट पहचान कैमरा स्थापित करना और बैरियर खोलना

आधुनिक वीडियो निगरानी आपको कारों और पैदल चलने वालों के प्रवाह के बारे में जानकारी एकत्र करने की अनुमति देती है, और विभिन्न वीडियो विश्लेषण क्षमताएं भी प्रदान करती है।

निजी संगठनों और उद्यमियों के बीच आगंतुकों की संख्या निर्धारित करने, व्यक्तियों की पहचान करने का कार्य मांग में हो गया है।

आओ हम इसे नज़दीक से देखें महत्वपूर्ण कार्यलाइसेंस प्लेट परिभाषा वीडियो निगरानी प्रणाली को एक्सेस कंट्रोल सिस्टम के साथ जोड़ा जा सकता है। वीडियो कैमरा संख्या निर्धारित करता है, और एनालिटिक्स सिस्टम डेटाबेस नंबरों की सूची में एक मैच की तलाश करता है और यदि उपलब्ध हो, तो एक्सेस कंट्रोल सिस्टम को प्रवेश करने की अनुमति देता है वाहन.

वीडियो निगरानी प्रणाली की स्थापना की योजना बनाते समय, आपको वाहनों और पैदल चलने वालों की निगरानी के कार्य से संख्याओं की पहचान करने के कार्य को अलग करने की आवश्यकता होती है। लाइसेंस प्लेट पहचान कैमरों में सीमित स्थापना स्थान होते हैं और विशेष सेटअप की आवश्यकता होती है। कैमरा केवल उस क्षेत्र पर केंद्रित होना चाहिए जहां से वाहन गुजर रहे हैं। इसलिए बेहतर यही होगा कि ऐसे कैमरे लगाए जाएं जिनमें एक फिक्स लेंस हो। उनके पास प्रकाश संवेदनशीलता विशेषताओं का अतिरिक्त लाभ है।

कैमरा संकल्प

कैमरे के उच्च रिज़ॉल्यूशन का मतलब अभी तक संख्याओं को पहचानने के कार्य के उच्च गुणवत्ता वाले प्रदर्शन से नहीं है। परिकलित इष्टतम संकल्प सम दे सकता है सर्वोत्तम परिणाम. रिज़ॉल्यूशन जितना अधिक होता है, प्रकाश संवेदनशीलता उतनी ही खराब होती है, और इससे खराब रोशनी में संख्याओं की पहचान बिगड़ जाती है।

आवश्यक निकासी की गणना करते समय, निम्न सूत्र का उपयोग किया जाता है: (w/n)*p, जहां w निश्चित लाइसेंस प्लेट की निरीक्षण चौड़ाई है; एन - लाइसेंस प्लेट का आकार; p प्रदर्शित संख्या की सुझाई गई चौड़ाई है, जिसे पिक्सेल में मापा जाता है।

निम्नलिखित उदाहरण पर गणना पर विचार करें: औसत साइन आकार 0.52 मीटर है, नियंत्रित क्षेत्र की चौड़ाई 3 मीटर है, और अनुशंसित आकार आमतौर पर 200 पिक्सेल के रूप में लिया जाता है। हमें निम्नलिखित प्रतिक्रिया मिलती है:

(w/n)*p = (3/0.52)*200 = 1154 पिक्सल।

गणना से, यह देखा जा सकता है कि एक मानक एचडी शूटिंग प्रारूप (1280 * 720 पिक्सल) वाला कैमरा एक उपयुक्त विकल्प होगा। लेकिन यह सच है अगर कैमरे से कमरे की दूरी 3-5 मीटर है। यदि दूरी अधिक है, तो कैमरा रिज़ॉल्यूशन अधिक होना चाहिए। यदि यह दूरी 20 मीटर से अधिक है, तो वैरिफोकल लेंस वाले कैमरे की आवश्यकता होती है। यह आपको देखने के कोण को कम करने की अनुमति देगा, जिससे मॉनिटर स्क्रीन पर स्थिर वस्तु बढ़ जाएगी।

संख्या पहचान के लिए वीडियो कैमरों की विशेषताएं

मैट्रिक्स के आकार को ही ध्यान में रखना आवश्यक है। एक बड़े मैट्रिक्स में अधिक प्रकाश संवेदनशीलता होती है। संख्याओं को पहचानने के लिए, मैट्रिक्स कम से कम 1/3 इंच का होना चाहिए। लेकिन संख्याओं के गुणात्मक निर्धारण के लिए 1/2 इंच या उससे अधिक के मैट्रिक्स की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, Sony IMX 185 मैट्रिक्स 1 / 1.8 आकार वाला IP कैमरा।

एपर्चर अनुपात की विशेषता कोई कम महत्वपूर्ण नहीं है। यह संकेतक वीडियो कैमरे के लेंस को निर्धारित करता है और इसे संख्या F के रूप में नामित किया गया है। यह फोकल लंबाई के एपर्चर मान के अनुपात की विशेषता है। सिग्नल-टू-शोर प्रदर्शन बड़े एपर्चर के साथ बेहतर होगा, क्योंकि अधिक प्रकाश मैट्रिक्स में प्रवेश करता है। एपर्चर अनुपात में वृद्धि के साथ, डिजिटल शोर की मात्रा भी कम हो जाती है। संख्याओं की परिभाषा के लिए F / 1.4 और उससे अधिक के एपर्चर मान की आवश्यकता होती है।

यहां तक ​​कि सबसे अच्छे कैमरे भी कुल अंधेरे में कार की संख्या निर्धारित करने में असमर्थ हैं। इसलिए, आपको तुरंत सामान्य प्रकाश व्यवस्था का ध्यान रखने की आवश्यकता है। अधिकांश आधुनिक कैमरों में IR होता है, लेकिन यह सुविधा आपको ब्लैक एंड व्हाइट मोड में स्विच करने के लिए मजबूर करती है। IR रोशनी के साथ, कैमरे का अतिरिक्त तापन होता है, जो गर्म मौसम में अति ताप का कारण बन सकता है, और यह अनावश्यक हस्तक्षेप पैदा करेगा।

प्रति सेकंड फ्रेम की संख्या भी मायने रखती है। 25 एफपीएस की आवृत्ति वाले कैमरों की सिफारिश की जाती है। कम यातायात प्रवाह वाले क्षेत्रों में, कैमरों को 12 एफपीएस या उससे कम पर स्विच किया जाता है। यह आपको सूचना के आने वाले संस्करणों को बेहतर ढंग से संसाधित करने के लिए डिवाइस पर लोड को कम करने की अनुमति देता है।

वीडियो कैमरा स्थान

अपेक्षित परिणाम प्राप्त करने के लिए, उपकरण को सभी शर्तों के सख्त पालन के साथ रखा जाना चाहिए।

• छवि में, वाहन संख्या का ढलान x-अक्ष के साथ 5° से अधिक नहीं होना चाहिए।
• कैमरा दिशा कोण क्षैतिज और लंबवत दोनों रूप से 30° तक होना चाहिए।
• 2 लेन कैप्चर करने के लिए, आप उनके बीच केंद्रित कैमरा माउंट कर सकते हैं।
• कैमरे की ऊंचाई 2-6 मीटर के अंदर होनी चाहिए।
• डिवाइस को बैरियर के पास स्थापित करते समय, यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि यह एक निश्चित बहिष्करण क्षेत्र बनाता है।
• कैमरा स्थापित करने के बाद, रात में शूटिंग की गुणवत्ता की स्वीकार्यता की जांच करना आवश्यक है। एपर्चर मोड 50 के स्तर के साथ "ऑटो" पर सेट है।
• अंधेरे अवधि के दौरान हेडलाइट्स को बुझाने के लिए 1/1000 या उससे अधिक की शटर गति वाले कैमरे की आवश्यकता होती है।
• अनुपस्थिति के साथ सामान्य रोशनीसड़क, दिन/रात के कार्य को "ऑटो" पर सेट करें। अन्यथा, बुद्धिमान बैकलाइट "चालू" स्थिति पर सेट है।
• BLC और WDR बैकलाइट बंद होनी चाहिए।

डेटाबेस में संख्याओं को स्वचालित रूप से ठीक करने के लिए, आपको कैमरा या पीसी के लिए एक विशेष प्रोग्राम की आवश्यकता होती है जो लाइसेंस प्लेट को पहचानता है। अब बिक्री पर कैमरे हैं जो खुद कारों की संख्या को पहचानते हैं।

जोड़ा गया: 2018-02-28 15:24:21

आधुनिक वीडियो निगरानी प्रणाली न केवल वीडियो स्ट्रीम का संग्रह है, बल्कि वीडियो एनालिटिक्स की व्यापक संभावनाएं भी हैं।

आगंतुक गिनती, चेहरा पहचान, पहचान और निर्धारण जैसे कार्य लाइसेंस प्लेटदैनिक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए आत्मविश्वास से विशेष सेवाओं के हितों और अधिकार क्षेत्र से परे चला गया।

आइए लोकप्रिय वीडियो विश्लेषण कार्यों में से एक पर करीब से नज़र डालें - लाइसेंस प्लेट पहचान। कभी-कभी वीडियो निगरानी प्रणाली को एक्सेस कंट्रोल सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है: कैमरा कार नंबर पढ़ता है, एनालिटिक्स सिस्टम प्राप्त छवि की तुलना डेटाबेस से संख्याओं की सूची से करता है और, यदि कोई मेल मिलता है, तो एसीएस पुष्टिकरण भेजता है कार पास।

अलग-अलग, हम ध्यान दें कि वीडियो निगरानी प्रणाली को डिजाइन करते समय, लाइसेंस प्लेट मान्यता और समीक्षा कार्य (वाहनों और पैदल चलने वालों की आवाजाही, निगरानी क्षेत्र की स्थितियों के आधार पर कैमरों का स्थान, आदि) के कार्यों को अलग करना आवश्यक है। लाइसेंस प्लेट पहचान कैमरे के लिए प्लेसमेंट प्रतिबंध हैं। इसके अलावा, विशेष सेटिंग्स की आवश्यकता है। कैमरे के फोकस को कारों के गुजरने के लिए निर्धारित क्षेत्र पर सख्ती से निर्देशित किया जाना चाहिए (ज्यादातर मामलों में यह 3-4 मीटर है)। इसलिए, निश्चित लेंस वाले कैमरों का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है। इसके अलावा, उनके पास आमतौर पर सबसे अच्छा प्रदर्शनमोटर चालित लेंस की तुलना में संवेदनशीलता।

कैमरे के लिए सबसे अच्छा रिज़ॉल्यूशन क्या है?

लाइसेंस प्लेट मान्यता की निर्दिष्ट समस्या को हल करते समय, वीडियो कैमरा का उच्च रिज़ॉल्यूशन गणना किए गए की तुलना में खराब परिणाम दे सकता है। यह इस तथ्य के कारण है कि बढ़ते संकल्प के साथ, कैमरों की प्रकाश संवेदनशीलता खराब हो जाती है, जो रात में लाइसेंस प्लेटों की पहचान को नकारात्मक रूप से प्रभावित करती है।

गणना के लिए, सूत्र (w / n) * p का उपयोग किया जाता है:

जहां डब्ल्यू लाइसेंस प्लेट फिक्सिंग क्षेत्र (एम) में देखने की चौड़ाई है,

एन - लाइसेंस प्लेट आकार (एम),

यदि हम देखे गए क्षेत्र की चौड़ाई 3 मीटर के रूप में स्वीकार करते हैं, तो लाइसेंस प्लेट की औसत चौड़ाई 0.52 मीटर है, और इष्टतम आकारछवि (व्यवहार में) 200 पिक्सेल, हमें निम्नलिखित गणना मिलती है:

(w/n)*p = (3/0.52)*200 = 1154 पिक्सल।

गणना से पता चलता है कि एचडी रिज़ॉल्यूशन वाला कैमरा (1280 x 720 पिक्सल) हमारे लिए उपयुक्त है।

पहचान प्रणाली के लिए कैमरों में कुछ विशेषताएं होनी चाहिए

मैट्रिक्स के भौतिक आकार को ध्यान में रखा जाना चाहिए। मैट्रिक्स जितना बड़ा होगा, उतना ही अधिक प्रकाश संवेदनशील होगा। संख्या पहचान के लिए न्यूनतम स्वीकार्य मैट्रिक्स आकार 1/3 इंच है। 1/2 इंच और उससे अधिक के मैट्रिसेस सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करते हैं।

चित्र 1. विभिन्न सेंसर आकारों वाले कैमरों से अंधेरे और दिन के उजाले में प्राप्त छवियों की तुलना

कैमरा चुनते समय, आपको एपर्चर पैरामीटर को भी ध्यान में रखना चाहिए। यह कैमरे के लिए लेंस की पसंद से निर्धारित होता है और एफ के रूप में इंगित किया जाता है - एक संख्या जो फोकल लंबाई और एपर्चर मान के अनुपात से निर्धारित होती है एपर्चर जितना बड़ा होगा, कैमरा मैट्रिक्स पर उतनी ही अधिक रोशनी पड़ेगी और सिग्नल/शोर अनुपात भी उतना ही अधिक होगा। इमेज पर ही डिजिटल नॉइज़ कम होगा। लाइसेंस प्लेट की पहचान के लिए कम से कम F/1.4 के अपर्चर वाले लेंस की आवश्यकता होती है। f/1.3 वाला लेंस ज्यादा अपर्चर वाला होगा।

ध्यान दें कि जो कुछ भी विशेष विवरणकैमरा नहीं था, प्रकाश के अभाव में, आपको मान्यता प्राप्त लाइसेंस प्लेट के रूप में परिणाम नहीं मिलेगा। इस संबंध में, शुरू में अतिरिक्त प्रकाश व्यवस्था की संभावना पर विचार किया जाना चाहिए। अधिकांश कैमरों में अब IR रोशनी होती है, हालाँकि, अंतर्निहित IR रोशनी के उपयोग का अर्थ है कि कैमरे को काले और सफेद मोड में स्विच किया जाना चाहिए। इसके अलावा, आईआर चमक से उत्पन्न अतिरिक्त गर्मी गर्मियों में बेमानी हो सकती है, जिससे अति ताप हो सकता है, अतिरिक्त हस्तक्षेप पैदा हो सकता है।

हम कैमरे की ऐसी विशेषता पर भी ध्यान देते हैं जैसे प्रति सेकंड फ्रेम की संख्या। एक निर्माता के रूप में, हम 25 एफपीएस की फ्रेम दर वाले कैमरे की सलाह देते हैं। हालांकि, व्यवहार में, उन साइटों पर जहां कारें कम गति से चलती हैं, कैमरों को 12 एफपीएस और उससे कम पर स्विच किया जाता है, जिससे सूचना की सरणी को संसाधित करने के लिए आवश्यक उपकरणों से लोड हटा दिया जाता है।

जैसा कि हमने पहले ही ऊपर उल्लेख किया है, वीडियो कैमरा रखने के लिए कठोर सीमाएँ हैं, और उनसे आगे जाने से परिणाम में महत्वपूर्ण गिरावट आती है।

लाइसेंस प्लेट के झुकाव का कोण छवि के 2डी संस्करण में x-अक्ष के सापेक्ष 5° से अधिक नहीं होना चाहिए।

दो लेन के ट्रैफ़िक को कैप्चर करने के लिए, आप कैमरे को इस प्रकार रख सकते हैं:

कैमरा 2 से 6 मीटर की ऊंचाई पर स्थित होना चाहिए। जब उन वस्तुओं पर रखा जाता है जिनमें बाधा होती है, तो यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि बाधा स्वयं एक निश्चित बहिष्करण क्षेत्र बनाती है।

हमारे देश में लाइसेंस प्लेट मान्यता का उपयोग अपेक्षाकृत हाल ही में किया गया है। यह मुख्य रूप से राजमार्गों पर और शहर के भीतर कानून प्रवर्तन एजेंसियों के प्रतिनिधियों द्वारा उपयोग किया जाता है। गति सीमा, पार्किंग और अन्य यातायात नियमों का उल्लंघन करने वाले ड्राइवरों को सुरक्षा कैमरे की वीडियो रिकॉर्डिंग और कार नंबर की पहचान के आधार पर जुर्माना मिलता है।

अक्सर, एक साधारण ड्राइवर को भी डिक्रिप्शन फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, जब एक कार से टकराते हुए, दुर्घटना के दृश्य से बचकर)। कार रजिस्ट्रार का रिकॉर्ड होने पर, ड्राइवर खुद नंबर को समझ सकता है या जांच के लिए वीडियो जमा कर सकता है।

सीसीटीवी कैमरे में क्या देखा जा सकता है और कैसे करें?

हाल ही में, लाइसेंस प्लेट मान्यता कार्यक्रम न केवल विशेष अधिकारियों के बीच, बल्कि आम नागरिकों के बीच भी लोकप्रिय हो गया है। वीडियो की गुणवत्ता और फ़ुटेज में कैप्चर की गई परिस्थितियों के आधार पर, इसका उपयोग करना मुश्किल हो सकता है।

वीडियो का उपयोग डिक्रिप्शन के लिए किया जाता है:

• कार रिकॉर्डर से;
• किसी निजी घर या संगठन के स्ट्रीट कैमरे से;
• स्ट्रीट कैमरा से लेकर स्टोर या अन्य संस्थान तक।

घरेलू डेवलपर्स ने कई प्रोग्राम बनाए हैं जो छवियां इसे स्पष्ट और अधिक समझने योग्य बनाती हैं।

कार नंबर की पहचान: जांच में सहायता

सीसीटीवी कैमरा रिकॉर्ड ऑनलाइन देखना इंटरनेट के माध्यम से या विशेष कार्यक्रमों के माध्यम से किया जा सकता है जिन्हें सीधे व्यक्तिगत कंप्यूटर पर स्थापित करने की आवश्यकता होती है। यह सब उन स्थितियों में जांच में मदद कर सकता है जहां कानून प्रवर्तन अधिकारी नेतृत्व कर रहे हैं, जिस पर हमलावर भाग गया।

ऐसे उपकरणों का शेर का हिस्सा है निम्नलिखित लाभ:

• सटीक समय, तिथि और फ्रेम निश्चित किया गया, जिसे एक विशिष्ट लाइसेंस प्लेट वाली कार मिली हो;
• स्थान को ट्रैक किया जा सकता हैवास्तविक समय में कैमरों पर वाहन, अवरोधन करने के लिए;
• दिनांक, समय और स्थान (जहां कार देखी गई थी) के आधार पर, आप कर सकते हैं फ़ाइल कैबिनेट में एक विशिष्ट संख्या खोजें;
• उपलब्ध मौजूदा डेटाबेस के साथ काम करने का कार्य, मशीनों के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करना, उन्हें अपडेट करना, कम समय में इंटरसेप्ट करना।

आज, कानून प्रवर्तन अधिकारी और सीमा शुल्क अधिकारी ऐसे कार्यक्रमों के मुख्य उपभोक्ता हैं, लेकिन उनकी लोकप्रियता सामान्य ड्राइवरों के बीच भी बढ़ रही है, जिन्हें एक विशिष्ट संख्या वाली कार की तलाश करने या जांच में मदद करने की कोशिश करने की आवश्यकता होती है।

नंबर प्लेट पहचान कार्यक्रम: लोकप्रिय मॉडलों का अवलोकन

लाइसेंस प्लेटों को पहचानने के कार्यक्रम जिन्होंने खुद को वास्तव में अच्छी तरह से साबित कर दिया है, केवल निर्माता या उनके वितरक से संपर्क करके शुल्क के लिए प्राप्त किया जा सकता है।

हमने सबसे लोकप्रिय ट्रैकिंग कार्यक्रमों में से एक की निगरानी की है और उनमें से सबसे दिलचस्प की पहचान की है:

1. ऑटोमर्शल

डिवाइस की सादगी के कारण, कार्यक्रम दिखाता है उत्कृष्ट परिणाम, लगभग 98% लाइसेंस प्लेट मान्यता सटीकता प्राप्त करना। मात्रा के आधार पर, सॉफ्टवेयर की लागत बीस से एक लाख पचास हजार रूबल तक भिन्न हो सकती है।

आवेदन की गुंजाइश:अक्सर इसे चौकियों, चौकियों और अन्य मार्गों पर स्थापित किया जाता है। काम करते समय, केवल दो मान्यता एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। वहीं, सिस्टम को हाईवे पर लगाया जा सकता है जहां कारें 150 किलोमीटर प्रति घंटे की रफ्तार से चलती हैं। छवि गुणवत्ता और पहचान स्पष्टता इससे प्रभावित नहीं होगी।

2. नंबर ओके

यह प्रोग्राम आईपी कैमरों से प्राप्त डेटा की पहचान करने में माहिर है। डेवलपर्स के अनुसार, कंप्यूटर वीडियो कैप्चर कार्ड की बदौलत कार रिकॉर्डर के माध्यम से सीधे पहचान की जा सकती है। चल कारों की गति दो सौ किलोमीटर प्रति घंटे से अधिक हो सकती है, जबकि कार्यक्रम 95% मान्यता गुणवत्ता, छवि स्पष्टता की गारंटी देता है। कार्यक्रम का खुदरा मूल्य लगभग 27,000 रूबल तक पहुंचता है।

आवेदन की गुंजाइश:इसे कार वॉश, पार्किंग स्थल और अन्य स्थानों पर स्थापित किया जा सकता है जहां कारों का एक बड़ा प्रवाह दर्ज किया जाता है।

3. आवेदन पहचानकर्ता

Android ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलने वाले उपकरणों के लिए। कार्यक्रम की एक विशेषता यह है कि उपयोगकर्ता प्राप्त संख्याओं पर डेटा का आदान-प्रदान करते हैं, जिससे संयुक्त प्रयासों से डेटाबेस की भरपाई होती है। फिलहाल यह पब्लिक डोमेन में है, लेकिन पिछले प्रोग्रामों जैसा बेहतरीन परफॉर्मेंस नहीं देता है। यहां, मान्यता की स्पष्टता लगभग 85% तक पहुंच जाती है। साथ ही, अंतिम छवि की गुणवत्ता पर्याप्त नहीं है, चित्र अक्सर धुंधले होते हैं और स्पष्ट नहीं होते हैं।

लेकिन डेवलपर्स का दावा है कि वे मौजूदा सॉफ्टवेयर को परिष्कृत करने और उपयोगकर्ताओं को बेहतर छवि गुणवत्ता प्रदान करने की योजना बना रहे हैं। संशोधनों के बाद, अभी तक ज्ञात नहीं है।

नंबर प्लेट पहचान कार्यक्रम उपयोगकर्ताओं और विशेष सेवाओं द्वारा तेजी से उपयोग किए जा रहे हैं। ऊपर प्रस्तुत कार्यक्रम सबसे लोकप्रिय हैं, लेकिन बाजार में केवल वही नहीं हैं।

अनास्तासिया शुटकिना
सुरक्षा प्रणालियों में नेटवर्क वीडियो निगरानी की बढ़ती पैठ के संबंध में, पेशेवर समुदाय में एक चर्चा हुई कि कौन से कैमरे लाइसेंस प्लेट - एनालॉग या आईपी को पहचानने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। sec.ru सहित मंचों में पदों को देखते हुए, पर्याप्त संख्या में विशेषज्ञ हैं जो मानते हैं कि इसके लिए आईपी कैमरों का उपयोग प्रभावी नहीं है। हमने स्थिति को और अधिक विस्तार से समझने की कोशिश की - जिसके लिए हमने मीडिया में विभिन्न प्रकाशनों का अध्ययन किया और विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार किए।

कम संवेदनशीलता: आईपी कैमरों की "शाश्वत" समस्या?

संशयवादियों के मुख्य तर्कों में से एक यह है कि आईपी कैमरों को एनालॉग प्लेटों की तुलना में लाइसेंस प्लेटों को पहचानने के लिए दृश्य की अधिक रोशनी की आवश्यकता होती है। "लघु" इलेक्ट्रॉनिक शटर (1/500 सेकंड से अधिक नहीं) का उपयोग करने की आवश्यकता के संयोजन के साथ, उनका मानना ​​​​है कि इससे इस तथ्य को जन्म मिलेगा कि शाम को और रात की रोशनी में, लाइसेंस प्लेट की पहचान बिल्कुल भी संभव नहीं होगी। आईपी ​​कैमरों के बारे में एक अन्य विशिष्ट शिकायत नेटवर्क पर संचरण यातायात प्रदान करने की आवश्यकता है, अर्थात। संपीड़न की डिग्री और छवि विवरण के संचरण की सटीकता के बीच एक समझौता खोजना।

यू.एल. जरुबिन, रिकग्निशन टेक्नोलॉजीज के जनरल डायरेक्टरइस पर टिप्पणी: "मेरा मानना ​​​​है कि अधिकांश आईपी कैमरे प्लेट पहचान के लिए उपयुक्त नहीं हैं, क्योंकि वे बारीक विवरण को संरक्षित करने की आवश्यकता के बिना जानकारी एकत्र करते हैं। आईपी ​​कैमरों का एक और नुकसान है - यह है कि काफी बड़ी मात्रा में प्रेषित जानकारी प्राप्त होती है, क्योंकि मान्यता के लिए लगभग पूर्ण संकल्प की आवश्यकता होती है। आज तक, मेरे सामने आए सभी आईपी कैमरे लाइसेंस प्लेट की पहचान के लिए बहुत खराब हैं। वे वास्तव में केवल दिन के समय और बहुत सीमित परिस्थितियों में ही काम करते हैं।"

हालांकि, अगर आप करीब से देखें, तो यहां की स्थिति कुछ अलग है। सबसे पहले, दो अलग-अलग स्थितियों को अलग करना आवश्यक है: पार्किंग स्थल में लाइसेंस प्लेट की पहचान (जहां यातायात अधिक नहीं है, और प्रकाश का स्तर आमतौर पर आईपी कैमरों के काम करने के लिए पर्याप्त है) और राजमार्गों पर (जहां यातायात अधिक होता है, अक्सर होता है कारों का घना प्रवाह, और प्रकाश व्यवस्था बहुत बढ़िया नहीं है)। ऐसा लगता है कि यह बाद की स्थिति में है कि आईपी कैमरों का उपयोग सबसे ज्यादा सवाल उठाता है।

चलो मंजिल देते हैं यू.वी. यूक्रेनी कंपनी "वीडियो इंटरनेट टेक्नोलॉजीज" के निदेशक बुख्तियारोव: "हाल ही में, मेगापिक्सेल कैमरों के उपयोग में सबसे महत्वपूर्ण बाधा, जो न केवल लाइसेंस प्लेट पहचान के लिए, बल्कि सामान्य रूप से यातायात निगरानी के लिए भी विशिष्ट है, वाहनों की उच्च गति है। उच्च गति से वाहन चलाते समय लाइसेंस प्लेट और कारों की छवियों को धुंधला होने से बचाने के लिए, एक उच्च इलेक्ट्रॉनिक शटर गति निर्धारित की जानी चाहिए। नतीजतन, संचय समय के मानक मूल्य के साथ तुलना करने पर संवेदनशीलता परिमाण के क्रम से कम हो जाती है, जो मेगापिक्सेल कैमरों के लिए आमतौर पर 1/50-1/60 सेकेंड की सीमा में होती है। हालांकि, हाल ही में, बेहतर सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ अधिक संवेदनशील मैट्रिक्स के आगमन के साथ, मेगापिक्सेल कैमरों के डेवलपर्स ने एक उल्लेखनीय कदम आगे बढ़ाया है, इसके अलावा, उनके पास एक चल आईआर फिल्टर के साथ मॉडल हैं, जिसके बाद ये कैमरे 24 घंटे के सिस्टम में उपयोग के लिए उपयुक्त हो गए हैं। IR रोशनी का उपयोग करते हुए अवलोकन।

वास्तव में, यह विचार कि रात में अतिरिक्त प्रकाश व्यवस्था के बिना, एनालॉग कैमरे आत्मविश्वास से पहचान का सामना कर सकते हैं, यह भी पूरी तरह से सच नहीं है। लाइसेंस प्लेट मान्यता मॉड्यूल के कम से कम अधिकांश निर्माता अत्यधिक उपयोग करने की सलाह देते हैं अतिरिक्त रोशनी- नैरो-बीम स्पंदित आईआर इल्लुमिनेटर। ऐसी फ्लडलाइट्स में प्रकाश की घटना का कोण, एक नियम के रूप में, प्रति कैमरा वीडियो निगरानी वस्तु के क्षेत्र को रोशन करना संभव बनाता है। इस प्रकार, एक मान्यता प्रणाली के निर्माण की योजना इस प्रकार है: 1 ट्रैफिक लेन = 1 कैमरा + 1 आईआर प्रोजेक्टर हालांकि, इस तरह के एक सक्षम दृष्टिकोण के साथ, आईपी कैमरे पूरी तरह से काम करेंगे। और नेटवर्क कैमरों की संवेदनशीलता (विशेषकर सीसीडी मैट्रिसेस के साथ, सीएमओएस नहीं) केवल एनालॉग वाले से थोड़ा कम है। तो सही ढंग से चुने गए आईपी कैमरे इस दृष्टिकोण से एनालॉग वाले से भी बदतर नहीं हैं।

एम.वी. मेगापिक्सेल के सीईओ रुत्सकोव ने नोट किया:आइए पहले हम शर्तों के बारे में एक टिप्पणी करें। एक आईपी कैमरा की अवधारणा काफी व्यापक है। अगर हम अपने उद्योग के बारे में बात करते हैं, तो ये ज्यादातर रंगीन सीएमओएस सेंसर पर आधारित कैमरे होते हैं, जो बोर्ड पर संपीड़न और फास्ट ईथरनेट के आउटपुट के साथ होते हैं। फिर, अगर हम विशेष रूप से उनके उपयोग के बारे में बात करते हैं, तो उत्तर नकारात्मक है, ऐसे कैमरों का उपयोग लाइसेंस प्लेटों को पहचानने के लिए नहीं किया जा सकता है। सीएमओएस सेंसर पर आधारित आईपी कैमरों में संवेदनशीलता कम होती है और यह वास्तव में अंधेरे में काम नहीं करते हैं। एनालॉग कैमरे अधिक संवेदनशील होते हैं, लेकिन रिज़ॉल्यूशन में खो जाते हैं। उदाहरण के लिए, ऐसे कैमरों की प्रभावी कैप्चर चौड़ाई 2 मीटर से अधिक नहीं होती है, जो ट्रैफिक पुलिस की समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त नहीं है। इस प्रकार, अगर हम "संकीर्ण" दौड़ - तराजू, पार्किंग स्थल, चौकियों के बारे में बात करते हैं, तो एनालॉग कैमरों का एक फायदा है। यदि, हालांकि, हम यातायात पुलिस के कार्यों को ध्यान में रखते हैं - "चौड़ा" ड्राइववे, तो मशीन दृष्टि से केवल मेगापिक्सेल काले और सफेद कैमरे ही स्थिति को बचाएंगे - सीसीडी के उपयोग के कारण कोई संपीड़न और उच्च संवेदनशीलता नहीं है सेंसर

आईपी ​​कैमरों का उपयोग करने के लाभ।

तो आइए अब बात करते हैं आईपी कैमरों के इस्तेमाल के फायदों के बारे में। सबसे पहले, वे हार्डवेयर से बंधे बिना काम करते हैं, जबकि एनालॉग कैमरों के लिए एक रिकॉर्डर या, कम से कम, एक वीडियो सर्वर की आवश्यकता होती है। यह समझना मुश्किल नहीं है कि यह लंबे मार्ग पर कितना समस्याग्रस्त हो सकता है।

चलो मंजिल देते हैं हां। गोरबानेव, आईटीवी के तकनीकी निदेशक:

"अब अधिक से अधिक लोग लाइसेंस प्लेट पहचान के लिए आईपी कैमरों का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं, क्योंकि यह बहुत सुविधाजनक है कि वे आपको उच्च मेगापिक्सेल रिज़ॉल्यूशन वाली छवि प्राप्त करने की अनुमति देते हैं, जिसके साथ आप एक साथ कई ट्रैफ़िक लेन को ब्लॉक कर सकते हैं। आईपी ​​कैमरों के पूर्ण लाभों में स्थापना में आसानी शामिल है - उदाहरण के लिए, समान समाक्षीय केबल की तुलना में नेटवर्क को कनेक्ट करना आसान है। कोई आवश्यकता नहीं है"

आईपी ​​​​कैमरों की एक महत्वपूर्ण संपत्ति सिस्टम विस्तार की आसानी है - उन्हें आसानी से स्केलेबल वितरित वीडियो निगरानी प्रणाली बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। दूरस्थ सेटिंग्स की उनकी विस्तृत श्रृंखला आपको बदलते परिवेश में सर्वोत्तम छवि गुणवत्ता प्राप्त करने की अनुमति देती है, और दोहरे सिग्नल रूपांतरण (एनालॉग कैमरों के साथ स्थिति के लिए सामान्य) की अनुपस्थिति से संचालन की गति बढ़ जाती है।

आर.वी. नविकॉम के स्ट्रेल्टसोव जनरल डायरेक्टर नोट:

"आईपी कैमरे वर्तमान में लाइसेंस प्लेट पहचान की समस्या को हल करने में बहुत सफल हैं। उनका मुख्य लाभ स्थापना में आसानी और परिणामी छवि की उच्च गुणवत्ता है, और मुख्य नुकसान अपेक्षाकृत कम प्रकाश संवेदनशीलता है।

इसके अलावा, आईपी कैमरे प्रगतिशील स्कैनिंग के उपयोग के साथ-साथ सिग्नल संपीड़न पर आसान नियंत्रण की अनुमति देते हैं, जो डिजिटल मीडिया पर स्थान बचाता है। और निश्चित रूप से, यह बहुत महत्वपूर्ण है कि वे, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है एम.वी. रुत्स्कोव, "अतिव्यापी" लेन की समस्या को हल करने की अनुमति दें। इस संबंध में यू.वी. बुख्तियारोवटिप्पणियाँ:

"लाइसेंस प्लेट पहचान के लिए मेगापिक्सेल कैमरों का उपयोग हमें एक महत्वपूर्ण तकनीकी समस्या को हल करने की अनुमति देता है, जो इस प्रकार है। लाइसेंस प्लेट पहचान प्रणालियों में उपयोग किए जाने वाले एनालॉग कैमरों का रिज़ॉल्यूशन शायद ही एक लेन की चौड़ाई पर लाइसेंस प्लेटों को पकड़ने के लिए पर्याप्त हो। यातायात. इसलिए, एक बार में दो लेन से गुजरने वाली कार के मामले में, इन लेनों के उद्देश्य से दो कैमरों से प्राप्त छवियों में इसकी लाइसेंस प्लेट "कट" होगी। इस स्थिति से बचने के लिए, इंस्टॉलर एनालॉग कैमरे इस तरह से स्थापित करते हैं कि उनके देखने के क्षेत्र के किनारे पड़ोसी कैमरों के देखने के क्षेत्र को ओवरलैप करते हैं। जाहिर है, इससे परियोजना की लागत में वृद्धि होती है। मेगापिक्सेल कैमरे एक डिवाइस से इस समस्या को हल करना आसान बनाते हैं।"

इस प्रकार, लाइसेंस प्लेट मान्यता प्रणालियों के लिए आईपी कैमरों का उपयोग न केवल वैध है, बल्कि आपको कई अतिरिक्त लाभ भी प्राप्त करने की अनुमति देता है जो उनके एनालॉग "भाइयों" के लिए हासिल करना मुश्किल है।

नंबर प्लेट पहचान: भविष्य में कौन से कैमरे हैं?

हां। गोर्बनेव:"मुझे ऐसा लगता है कि नेटवर्क कैमरे एनालॉग कैमरों पर हावी होंगे - यह एक ऐसा विकास है जिसे टाला नहीं जा सकता है। फिलहाल, निश्चित रूप से, ऐसे एनालॉग कैमरे हैं जो कुछ विशेषताओं में परिमाण के क्रम में नेटवर्क कैमरों से आगे निकल जाते हैं, उदाहरण के लिए, संवेदनशीलता में, जहां तक ​​मैं निजी अनुभवमुझे पता है कि आमतौर पर आईआर रोशनी का उपयोग किया जाता है ताकि शाम के समय नंबर प्लेट अधिक दिखाई दे और पहचानने में आसान हो। हालाँकि, तकनीक अभी भी खड़ी नहीं है, लेकिन विकसित होती है, और मुझे लगता है कि अंत में, आईपी कैमरे निश्चित रूप से आगे बढ़ेंगे। जब तक कुछ नहीं आता और वे बदले में..."।

आर.वी. स्ट्रेल्टसोव:"किसी भी मामले में, भविष्य स्पष्ट रूप से आईपी कैमरों के साथ है, क्योंकि तकनीक अभी भी खड़ी नहीं है। नेटवर्क कैमरों का उपयोग करते समय मुख्य बात लेंस के साथ इलेक्ट्रॉनिक शटर की सही स्थापना, देखने के कोण और संचालन के साथ-साथ बैकलाइट मुआवजे को सुनिश्चित करना है।

यू.एल. ज़रुबिन:"मुझे लगता है कि वह समय आएगा जब नेटवर्क कैमरों को रात में काम करने की समस्या का सामना करना पड़ेगा।"

ए.वी. पिमेनोव, कंपनी "एल्विस" के पीआर विभाग के प्रमुख:"जल्द या बाद में, सब कुछ आईपी में बदल जाएगा। बेशक, सुरक्षा एक ऐसा उद्योग है जिसमें परिवर्तन काफी कठिन हैं। इस या उस उपकरण के उपयोग के लिए सभी प्रकार की सूचियाँ और नियम हैं। इसलिए, निकट भविष्य अभी भी एनालॉग के पीछे है, और भविष्य में, निश्चित रूप से, आईपी कैमरे पूरी तरह से एनालॉग को बदल देंगे।"

ए.वी. कोरोबकोव, मैक्रोस्कोप विकास कंपनी के विकास निदेशक:

“हम शुरू में आईपी कैमरों पर निर्भर थे। दरअसल, हमारे उत्पाद केवल उन्हीं पर केंद्रित हैं। हमारे अनुभव से पता चला है कि सही चयनसिस्टम घटकों, स्थापना और विन्यास, वे 150 किमी / घंटा तक की गति पर विश्वसनीय लाइसेंस प्लेट पहचान की अनुमति देते हैं। साथ ही, आईपी कैमरों पर सिस्टम बनाना और अपग्रेड करना एनालॉग वाले की तुलना में बहुत तेज और आसान है, इसलिए हमें यकीन है कि भविष्य आईपी कैमरों का है।

लाइसेंस प्लेट मान्यता के लिए आईपी कैमरों का उपयोग: कार्यान्वयन का एक उदाहरण।

जैसा कि हमने ऊपर देखा, हालांकि लगभग सभी विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि आईपी कैमरे भविष्य हैं, एक ही समय में कई लोग मानते हैं कि आज वे एनालॉग वाले के लिए शायद ही बेहतर हैं। हालाँकि, इसके बावजूद, Perm के डेवलपर्स ने हाल ही में अपने में एक लाइसेंस प्लेट मान्यता मॉड्यूल जोड़ा है मैक्रोस्कोप सॉफ्टवेयर- केवल वही जो एनालॉग कैमरों के साथ बिल्कुल भी काम नहीं करता है। हमने उनसे संपर्क किया और इस मॉड्यूल के काम करने के तरीके के बारे में सामग्री प्राप्त की।

मॉड्यूल निम्नलिखित कार्यक्षमता प्रदान करता है:

• मान्यता पंजीकरण संख्यासमय, तिथि, कार नंबर, साथ ही संग्रह में सहेजे गए संबंधित वीडियो फ्रेम के लिंक के बारे में जानकारी के साथ चलती कारें।
• वास्तविक समय में कार्ड फ़ाइल में दर्ज वाहनों की संख्या से अवरोधन।
• कार नंबरों की अंतर्निहित कार्ड फ़ाइल के साथ काम करें, जो आपको नंबर जोड़ने और संपादित करने, वाहनों के बारे में अतिरिक्त जानकारी दर्ज करने, अवरोधन सूची और / या सूचना सूची बनाने की अनुमति देता है।
• फ़ाइल कैबिनेट से समय, तिथि, कार नंबर और अतिरिक्त जानकारी के आधार पर संग्रह में एक वाहन खोजें।

मॉड्यूल अनुमति देता है:

• वीडियो स्ट्रीम को 6 और 25 फ्रेम प्रति सेकेंड पर प्रोसेस करें।
• वीडियो कैमरा के झुकाव के ऊर्ध्वाधर कोण पर 40 ° तक और 30 ° तक विचलन के क्षैतिज कोण के साथ-साथ 10 ° तक विमान के सापेक्ष राज्य पंजीकरण प्लेट के रोल के कोण पर लाइसेंस प्लेटों को पहचानें।
• रूस, यूक्रेन, यूएसएसआर, बेलारूस और इटली के मानकों के साथ-साथ व्युत्क्रम, राजनयिक और पुलिस नंबरों के अनुरूप मानक प्रकार की संख्या को पहचानें।
• किसी संख्या की पहचान करते समय कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए मोशन डिटेक्टर का उपयोग करें।
• किसी संख्या की पहचान करते समय कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए अलग खोज क्षेत्र निर्दिष्ट करें।
• 150 किमी/घंटा तक की वाहन गति पर लाइसेंस प्लेट को पहचानें।
• एक साथ 10 अलग-अलग नंबरों को पहचानें।

हम दिखाएंगे कि व्यवहार में इन सभी संभावनाओं को कैसे लागू किया जाता है। मॉड्यूल ऑपरेशन (छवि 1) को कॉन्फ़िगर करने के लिए एक विशेष विंडो का उपयोग किया जाता है।

अंजीर 1. लाइसेंस प्लेट पहचान मॉड्यूल को कॉन्फ़िगर करना

पहले आपको संचालन के दो तरीकों में से एक का चयन करने की आवश्यकता है: "पार्किंग" (6 फ्रेम / सेकंड) का उपयोग कम ट्रैफ़िक गति के लिए किया जाता है, और "सड़क" (25 फ़्रेम / सेकंड) तेज़ गति के लिए (उदाहरण के लिए, एक सड़क या ए राजमार्ग)।

10 डिग्री तक सड़क के विमान के सापेक्ष राज्य लाइसेंस प्लेट के रोल के कोण पर खोज और पहचान को सक्षम करने के लिए, "गैर-क्षैतिज संख्याओं के लिए खोजें" विकल्प को सक्रिय करने के लिए पर्याप्त है। व्युत्क्रम संख्याओं (उदाहरण के लिए, पुलिस या सैन्य संख्या) की खोज के लिए, विशेष विकल्प "उलटा संख्याओं की खोज करें" का उपयोग करें।

समायोज्य पैरामीटर "विश्वसनीयता थ्रेशोल्ड" आपको लाइसेंस प्लेट मान्यता की गुणवत्ता को प्रतिशत में बदलने की अनुमति देता है। जिन नंबरों की गुणवत्ता निर्दिष्ट सीमा मान से कम है, उन्हें स्वचालित रूप से खारिज कर दिया जाएगा। एक अन्य पैरामीटर "अपरिचित वर्णों की संख्या" आपको उन संख्याओं को स्वचालित रूप से त्यागने की अनुमति देता है जिनमें अपरिचित वर्णों की संख्या निर्दिष्ट एक से अधिक है।

पैरामीटर "न्यूनतम संख्या आकार" और "अधिकतम संख्या आकार" - न्यूनतम सेट करें और अधिकतम आकारफ्रेम के प्रतिशत के रूप में संख्या। उन्हें कैमरे से छवि पर अंतःक्रियात्मक रूप से सेट किया जा सकता है - एक आयताकार क्षेत्र को खींचकर ताकि कार नंबर इस क्षेत्र के अंदर हो (चित्र 2)।

अंजीर 2. न्यूनतम संख्या आकार निर्धारित करना

जहां तक ​​कि कंप्यूटिंग संसाधनों का न्यूनीकरणपरिणाम की एक उच्च गुणवत्ता के साथ, मैक्रोस्कोप की "कॉर्पोरेट शैली" है और सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए लाइसेंस प्लेट मान्यता मॉड्यूल में सब कुछ किया गया है।

सबसे पहले, यह अलग खोज क्षेत्र (छवि 3) सेट करने की क्षमता है - हमेशा फ्रेम का एक हिस्सा हो सकता है जिसमें लाइसेंस प्लेटों की उपस्थिति संभव नहीं है (उदाहरण के लिए, एक सड़क के किनारे, फुटपाथ, आदि) . यदि खोज क्षेत्र सेट नहीं हैं, तो पूर्ण फ्रेम का विश्लेषण किया जाएगा, जैसा कि कई अन्य प्रणालियों में विशिष्ट है।

अंजीर 3. खोज क्षेत्र सेट करना

"स्वचालित पैमाने का उपयोग करें" सेटिंग उस स्थिति में कम्प्यूटेशनल लागत को कम करती है जब संख्या का क्षैतिज आकार 120 पिक्सेल से अधिक होता है। (यह स्थिति तब होती है जब 1Mpix से अधिक रिज़ॉल्यूशन वाले कैमरे का उपयोग एक लेन की निगरानी के लिए किया जाता है, और परिणामस्वरूप, संख्याओं का आकार बहुत बड़ा होता है)।

उसी उद्देश्य के लिए, "मोशन डिटेक्टर का उपयोग करें" सेटिंग का भी उपयोग किया जाता है, सक्षम होने पर, केवल उन फ़्रेमों और क्षेत्रों का विश्लेषण किया जाएगा जहां आंदोलन होता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सिस्टम डेटाबेस दो मोड में काम कर सकता है:

• "स्थानीय" - यदि सिस्टम में एक सर्वर द्वारा फ़ाइल कैबिनेट का उपयोग किया जाता है और यह उसी सर्वर पर स्थित होना चाहिए जहां लाइसेंस प्लेट मान्यता प्राप्त हैं।
• "रिमोट" - यदि कार्ड इंडेक्स कई सर्वरों द्वारा उपयोग किया जाता है, और यह नेटवर्क में एक विशिष्ट सर्वर पर स्थित है। आपको नेटवर्क पर सर्वर का पता और जिस पोर्ट पर यह स्थित है, उपयोगकर्ता नाम और उपयोगकर्ता पासवर्ड निर्दिष्ट करना होगा।

अंजीर 4. विंडो "नंबर प्लेट पहचान"

क्लाइंट में संग्रह की रीयल-टाइम निगरानी और देखने के लिए, "नंबर प्लेट पहचान" विंडो (चित्र 4) का उपयोग करें, जिसमें तीन टैब शामिल हैं: "निगरानी", "संग्रह" और "कार्ड फ़ाइल"।

"निगरानी" टैब (यह ऊपर की आकृति में दिखाया गया है) को वास्तविक समय में लाइसेंस प्लेट का पता लगाने की घटनाओं को देखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टैब के निचले दाएं हिस्से में लाइसेंस प्लेट डिटेक्शन इवेंट की सूची होती है।

चयनित ईवेंट से संबंधित फ़्रेम टैब के ऊपरी बाएँ भाग में प्रदर्शित होता है। फ़्रेम के शीर्ष पर, इस फ़्रेम से संबंधित चैनल का नाम, समय और दिनांक प्रदर्शित होता है। छवि पर नारंगी रेखा उस कार को हाइलाइट करती है जिसकी लाइसेंस प्लेट की पहचान की गई है। मान्यता प्राप्त लाइसेंस प्लेट की एक विस्तृत छवि फ़्रेम के निचले बाएँ कोने में प्रदर्शित होती है। खिड़की के निचले बाएं हिस्से में अतिरिक्त जानकारी है, अतिरिक्त जानकारी के दाईं ओर "कार्ड इंडेक्स पर जाएं" और "कार्ड इंडेक्स में जोड़ें" बटन हैं।

ऊपरी दाहिने हिस्से में सूची के ऊपर फ़िल्टरिंग पैनल है। इसका उपयोग प्लेट डिटेक्शन इवेंट की सूची में प्रदर्शित डेटा को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है। फ़िल्टरिंग पैनल आपको निम्न फ़िल्टरिंग विकल्प सेट करने की अनुमति देता है:

• वाहन संख्या;
• मालिक का उपनाम;
• वह समूह जिससे वाहन संख्या संबंधित है;
• जिस चैनल पर नंबर मिला था;
• अतिरिक्त जानकारी;
• गति;
• कार का रंग;

"संग्रह" टैब लाइसेंस प्लेट डिटेक्शन इवेंट के संग्रह को देखने और खोजने के लिए अभिप्रेत है। इस टैब की कार्यक्षमता "अवलोकन" टैब के समान है। अंतर यह है कि संख्याओं की सूची में घटनाएँ मुख्य संग्रह के अनुरोध का परिणाम हैं।

लाइसेंस प्लेटों की कार्ड फ़ाइल के साथ काम करने के लिए बुकमार्क "कार्ड फ़ाइल" (चित्र 5), आपको समूहों और अवरोधन सूचियों को प्रबंधित करने, संख्याओं को जोड़ने, संपादित करने, हटाने और संबंधित जानकारी की अनुमति देता है।

Fig.5 बुकमार्क "कार्ड फ़ाइल"

Fig.6 "समूहों को प्रबंधित करें" विंडो

किसी समूह को अवरोधन में जोड़ने के लिए, बस "इस समूह के वाहन अवरोधित करें" बॉक्स को चेक करें। आप वांछित चैनल की छवि पर सीधे नंबर प्रदर्शित करने के लिए मोड चालू कर सकते हैं - यह चित्र 7 . में दिखाया गया है

Fig.7 सीधे छवि पर संख्या प्रदर्शित करने के लिए मोड

यदि आप "सभी नंबर दिखाएं" विकल्प चुनते हैं - सभी ज्ञात संख्याएं (हरे रंग में) और इंटरसेप्ट में जोड़े गए नंबर (लाल रंग में) प्रदर्शित होंगे, और "इंटरसेप्ट में जोड़े गए डिस्प्ले नंबर" - केवल इंटरसेप्शन में जोड़े गए नंबर होंगे प्रदर्शित किया गया।

वर्णित मॉड्यूल के डेवलपर्स के अनुसार, उनके व्यावहारिक अनुभव से पता चला है कि आईपी कैमरे संख्याओं को पहचानने का एक उत्कृष्ट काम करते हैं, हालांकि, रात के समय के लिए आईआर रोशनी अभी भी वांछनीय है।