Прочитать номер авто на видео
Прочитать номер авто на видео
Сообщение valeon » 03 окт 2013, 13:27
1. Берем VirtualDUB (желательно последнй он все форматы видео понимает), открываем видео, удаляем не нужное видео, оставляем только кусок где сам инцендент. Далее Файл-сохранить последовательность картинок. выбирете папку куда сохранять. Я сохранял в формате BMP. Отобрал фото где более менее близко машина с не читаемым номером была. Как отрезать не нужное в VirtualDUB выбраете начало ненужного фрагмента нажимаете кнопку HOME на клаве, затем встанте в конец ненужного фрагмента нажмите END. затем DEL. все кусок отрезан.
2. Открываем программку PhotoZoom Pro 5. Загружаете туда первую картинку. Слева в программе выбраете разрешение 500-800, сдвигаете картинку так чтобы в правом окне был виден номер ил очертания его. Затем по порядку применяете Алгоритмы изменения размера. В каждом фильтре есть наборы настроек, их тоже прогоняете. Еще нюанс, иногда получается так что пр применении фильтра в близи номер непонятен но из далека метров с двух от монитора становиться различим. (в моем случае так и получилось). Если с первой не получилось пробуйте следующую. Процесс муторный, и долги в зависимости от ПК, программке хороший процессор нужен.
3. Если картинка четкая но смазанная есть изумительная прога SmartDeblur-2.1_win в ней все понятно. Тоже помогает хорошо.
Еще нюанс чтобы результат был хороший всегда берите оригинальное ВИДЕО без пересжатия.
з.ы. Админы готов заслуженно получить предупреждение тк не знаю в какой раздел форума, запостить.
Возможно ли распознать номер машины из видео?
Сложный 3 комментария
Возможно ли распознать номер машины из видео?
Алгоритмы машинного обучения умеют «угадывать», что, вероятно, имелось в виду и, например, повышать разрешение фото, если до этого им «показывали» похожие участки изображений. Но в задаче с номером подход более узкий.
Есть дополнительные данные:
известно, что там номер, какого он формата, из каких возможных символов он состоит, и в наличии не единственный кадр, а много – все кадры видео, куда попал один и тот же номер, под разными углами.
Поэтому, наверное, можно обучить модель на примерах других номеров и в результате предположить какие-то наиболее вероятные варианты искомого номера.
Как и в распознавании лиц, сначала на изображении найти область с номером и нормализовать её, «развернув», чтобы номер точно занимал прямогульник, который будет входом во вторую сеть.
«Грязь может запутать камеры». Как распознают нечитаемые номера
Аномально теплая зима принесла на российские дороги грязь, лужи и жижу из мокрого снега. Все это налипает на автомобильные номера и накрепко примерзает. Но водители не спешат протирать таблички, надеясь, что камеры фотовидеофиксации в случае нарушения ПДД их просто не увидят. А иногда специально наносят искусственную грязь, чтобы обмануть комплексы фиксации нарушений. Эксперты предупреждают, что в таких случаях инспекторы ГИБДД могут лишить прав.
Если автомобильный номер плотно покрыт грязью или залеплен снегом, его не распознает ни одна камера, уверен руководитель компании «Астралаб» Сергей Ласкин. По его словам, точность работы комплексов зависит от освещенности участка и ракурса, под которым проезжают объекты, но грязь — это главная преграда.
«Грязь иногда дает читаемый рельеф. Но если вы сами, глядя на номер, не можете прочитать цифры и буквы, то и камера этого сделать не сможет, — признался Ласкин. — Особенно если все происходит в темное время суток, а на дорогах много автомобилей — в таких условиях статистика выявления нарушителей обычно падает. Конечно, если госномера лишь немного покрыты грязью, нельзя говорить, что в 100% случаев распознать номер не получится, но чем толще слой грязи, тем ниже процент распознавания».
По словам эксперта, у всех камер работает алгоритм, который в случае сомнений автоматически отбраковывает сомнительные материалы. Тогда они просто не попадают в центры обработки информации. Это делается для того, чтобы избежать ошибочных постановлений. Иногда камера думает, что считала госномер, но она может ошибаться, поскольку все ГОСТы для работы подобных комплексов создавали под автомобили с чистыми номерами.
«Грязь может запутать камеры, ведь их «зрение» очень похоже на человеческое, — объяснил Ласкин. — Так, камера видит цифру, создается некий ассоциативный ряд, принимается решение, что цифра похожа на 8, а это на самом деле 0 с комком грязи посередине. Поэтому в наших камерах алгоритм такой: если устройство номер распознало, но вероятность ошибки выше 20%, эти данные просто идут в поток, например, для сбора статистических данных или же для розыскных мероприятий. В центры обработки они просто не попадут: материалы для штрафов формируются только при уверенности на уровне 99%».
Эксперт признается, что проблема езды с грязными номерами стоит остро и пока с помощью камер не получается фиксировать все нарушения. Прогрессивные технологии, которые предлагалось внедрять при создании госномеров, пока себя не оправдали. К примеру, идея устанавливать в номера специальные чипы не прошла дальше стадии обсуждения. По этой причине сотрудники ГИБДД регулярно проводят рейды и требуют у водителей удалять с табличек снег и грязь. По оценке Ласкина, вопрос грязных знаков окончательно решится только тогда, когда камеры заменят радиовизоры, способные считывать госномера.
В свою очередь, представитель компании «Технологии распознавания» (производитель комплексов «Автоураган») Сергей Кусов уверяет, что камеры могут считывать даже загрязненные знаки, хоть и с определенными ограничениями. Но в качестве доказательной базы собранные при помощи искусственного интеллекта данные использовать не получится. Информация не подойдет для оформления штрафов, поскольку камеры иногда, как мозаику, по кусочкам собирают данные о госномере автомобиля на всем пути его следования. Искусственный интеллект на этом основании делает вывод, какой у автомобиля номер, но четких фотографий, на которых виден момент нарушения, сделать не получается.
В качестве примера эксперт привел ситуацию с комплексами фиксации, которые замеряют среднюю скорость автомобилей на отдельном участке. Так, все работающие камеры по очереди фиксируют номер автомобиля-нарушителя. Если он загрязнен, искусственный интеллект все равно анализирует каждое изображение, сопоставляет их с базами данных, собирает в единую картину и таким образом «понимает», что это за номер. Камера определяет, что конкретный автомобиль нарушил ПДД, а искусственный интеллект «достраивает» для нее информацию о госномере.
⎙ Раскадровка видео с видеорегистратора.
Все чаще стал сталкиваться с подобной задачей, когда видео не позволяет распознать гос. знак. В большинстве случаях подобное видео не рассматривают в госавтоинспекции, делают заключение о отсутствии возможности установить виновника и закрывают дела.
В этой статье мы поговорим о «раскадровке» видео с видеорегистратора. Раскадровка дает возможность по кадрам изучить записанный ролик и заметить то, что не заметно в обычном видео. Для этого нам потребуется немного времени и установка программы Adobe After Effects CC.
Запускам программу Adobe After Effects CC и добавляем наш видео ролик открыв вкладку Файл > Импорт > Файл.. или нажав сочетание клавиш CTRL+ I
После добавление видео, оно будет отображено в правом верхнем углу программу. Его необходимо зажать левой кнопкой мышки и перенести на значок «Создать новую композицию.». Без этого видео не появиться в в окне просмотра и области правки.
Далее для ускорение процесса обработки и минимизации лишних кадров, нам нужно выделить область, которую необходимо вывести по кадрам. Для этого при помощи «скрола» мы находим начала и конец необходимой области видео. С помощи бегунков, которые выделены стрелками. Перетягиваем их к нужному участку с обоих концов. Тем самым мы оставляем только нужную область видео ролика.
Далее нажимаем вкладку Композиция > Добавить в очередь рендеринга или нажав сочетание клавиш CTRL+ M
Внизу программы появиться вкладка «Очередь рендеринга».
— Окно «Очередь рендеринга». Модуль вывода: Без потерь (нажимаем на надпись «Без потерь»)
— Окно «Настройка модуля вывода», Формат: (указываем «Эпизод PNG» так же возможно «Эпизод JPEG«, остальные форматы могут потребовать установки дополнительного ПО для просмотра.)
Затем нажимаем «ОК»
Указываем место выгрузки обработанных файлов на компьютер.
— Окно «Очередь рендеринга». Вывод в: нажимаем на надпись «название вашего файла»
Указываем путь к папки вывода файлов и нажимаем «Сохранить». После чего нажимаем кнопку «рендеринг» и ждем окончания обработки.
В конечном варианте вы получите видео ролик разбитый по кадрам в формате PNG или выбранным вами.
Но кадрирование видео не даст вам 100% вероятности установить гос. знак. Порой для распознание приходится прибегать в дополнительному ПО. Я использую Adobe Photoshop CS5 с помощью которой можно скорректировать контраст (Изображение > Коррекция > Уровни… или нажав сочетание клавиш CTRL+ L) и инструмент «Кривые» (Изображение > Коррекция > Кривые или нажав сочетание клавиш CTRL+ М). Эти функции позволяет убирать засветку. Так же используются и другие функции, но это уже заслуживает отдельную статью.
Немного из практики
Так же часто приходится прибегать к восстановлению силуэтов цифра и букв. В этом случаи часто применяется шрифт гос. знаков RoadNumbers.otf методом подбора, можно определить знаки с определенной вероятностью. Как правило это может быть полезным когда на видео искажение номера.
Каждое видео имеет индивидуальный подход и свои тонкости. Часто гос. знаки не читаются на видео, но отлично видны в зеркальном отражении кузова машины, стекла и все что может отражать. По мимо самого гос. знака так же обращается внимание на соседний машины их номера и наличие видеорегистратора. В одном из случаях, сотрудники не смогли найти скрывшегося мотоциклиста. Так получилось, что удалось выяснить не только личность но и в плоть до вк и моб.телефона.
Прочитать номер авто на видео
Сообщение valeon » 03 окт 2013, 13:27
1. Берем VirtualDUB (желательно последнй он все форматы видео понимает), открываем видео, удаляем не нужное видео, оставляем только кусок где сам инцендент. Далее Файл-сохранить последовательность картинок. выбирете папку куда сохранять. Я сохранял в формате BMP. Отобрал фото где более менее близко машина с не читаемым номером была. Как отрезать не нужное в VirtualDUB выбраете начало ненужного фрагмента нажимаете кнопку HOME на клаве, затем встанте в конец ненужного фрагмента нажмите END. затем DEL. все кусок отрезан.
2. Открываем программку PhotoZoom Pro 5. Загружаете туда первую картинку. Слева в программе выбраете разрешение 500-800, сдвигаете картинку так чтобы в правом окне был виден номер ил очертания его. Затем по порядку применяете Алгоритмы изменения размера. В каждом фильтре есть наборы настроек, их тоже прогоняете. Еще нюанс, иногда получается так что пр применении фильтра в близи номер непонятен но из далека метров с двух от монитора становиться различим. (в моем случае так и получилось). Если с первой не получилось пробуйте следующую. Процесс муторный, и долги в зависимости от ПК, программке хороший процессор нужен.
3. Если картинка четкая но смазанная есть изумительная прога SmartDeblur-2.1_win в ней все понятно. Тоже помогает хорошо.
Еще нюанс чтобы результат был хороший всегда берите оригинальное ВИДЕО без пересжатия.
з.ы. Админы готов заслуженно получить предупреждение тк не знаю в какой раздел форума, запостить.