LicensePlates

LicensePlates

Błyskawiczny system OCR do automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych w czasie rzeczywistym. Gotowe rozwiązanie do precyzyjnej identyfikacji pojazdów w systemach parkingowych i kontroli dostępu.

Technologies Used

Python Python
OpenCV OpenCV

Precyzja w trudnych warunkach

Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ALPR) wymaga nie tylko szybkości, ale przede wszystkim niezawodności w zmiennym oświetleniu, pod różnymi kątami i dla różnych standardów regionalnych. Wyzwaniem było stworzenie potoku (pipeline), który połączy detekcję obiektów z bezbłędnym odczytem tekstu.

Dwuetapowy proces OCR

Zaprojektowałem zaawansowany system przetwarzania obrazu, który gwarantuje precyzję dzięki podziałowi zadań:

  • Inteligentna Detekcja (YOLOv8): System najpierw precyzyjnie lokalizuje pojazd, a następnie samą tablicę. Wykorzystanie trenowanych modeli pozwala na stabilną pracę nawet w trudnych warunkach wizualnych.
  • Precyzyjny Odczyt (PaddleOCR): Wykorzystałem zaawansowany silnik OCR zoptymalizowany pod kątem znaków alfanumerycznych, co pozwala na bezbłędną interpretację numerów rejestracyjnych.
  • Analityka Wydajności: System wbudowany posiada moduł metryk, który na bieżąco monitoruje czas przetwarzania i dokładność, wystawiając finalną ocenę skuteczności dla każdej serii zdjęć.

Rezultat

Gotowe do wdrożenia narzędzie, które automatyzuje procesy kontrolne. Dzięki optymalizacji, system pozwala na masowe przetwarzanie danych przy zachowaniu wysokiej trafności (accuracy), co bezpośrednio przekłada się na oszczędność czasu i eliminację błędów ludzkich w systemach dozoru.

Zainteresowany?

Skontaktuj się

Masz pomysł na projekt? Współpracujmy, aby wcielić Twoje pomysły w życie.

[email protected]
Linki społecznościowe
LinkedInGithubInstagram