Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng một vai trò quan trọng trong công nghệ Nhận dạng biển số xe (LPR) . Hệ thống LPR sử dụng kết hợp kỹ thuật xử lý hình ảnh và máy học (phần mềm học từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng) để nhận dạng biển số xe từ hình ảnh được camera ghi lại.
Một trong những thách thức chính trong LPR là phải hoạt động bất chấp các điều kiện bên ngoài như ánh sáng, góc độ, vật cản và sự thay đổi. Các hệ thống LPR hỗ trợ AI được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn về biển số xe trên nhiều điều kiện khác nhau để học cách nhận dạng các ký tự, ngay cả khi hình ảnh bị méo, mờ hoặc bị che khuất một phần; chúng còn có khả năng tự cải thiện và tự động điều chỉnh các thông số của mình. Các tính năng như thế này gọi là "chiếc nhẫn vừa ngón tay" cho độ chính xác LPR.
Tính năng thú vị nhất của Trí tuệ nhân tạo là khả năng sử dụng đầu vào của con người làm hướng dẫn cho các quyết định trong tương lai; trong LPR, "buổi đào tạo" đề cập đến việc con người nói cho máy biết điều gì là "đúng và sai" đối với từng ký tự trong mỗi biển số xe được sử dụng cho phiên đó theo cách thủ công . Hệ thống càng được đào tạo về nhiều dữ liệu thì nó càng có thể học cách thực hiện nhiệm vụ tốt hơn .
Thuật toán AI cũng có thể xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu lớn (biển số xe được chụp thường xuyên nhất, thời gian bận rộn nhất trong ngày, các loại phương tiện phổ biến nhất, v.v.), có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống LPR hoặc cung cấp thông tin chi tiết hữu ích cho giao thông giám sát, quản lý bãi đậu xe, hoặc các ứng dụng an ninh và giám sát.
Chúng sử dụng mô hình AI có tên là Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) để xử lý hình ảnh được chụp bằng camera LPR. Nó sử dụng logic quy nạp , tương tự như những gì các nhà sinh vật học đã tìm thấy trong não của động vật có vú, bằng cách tương tự, đã dẫn đến việc mô tả chúng là Mạng “Thần kinh”.
Mạng thần kinh chuyển đổi tạo ra nhiều lớp cho cùng một hình ảnh và áp dụng các bộ lọc (độ sáng, độ tương phản, độ sắc nét của các cạnh, độ hạt, v.v.) để làm cho các tính năng khác nhau hiển thị rõ hơn và tập hợp thông tin tốt nhất từ mỗi lớp. Các bộ lọc có thể được áp dụng cho từng hình ảnh huấn luyện ở nhiều độ phân giải khác nhau và đầu ra của mỗi hình ảnh tích chập được sử dụng làm đầu vào cho lớp tiếp theo.
Điểm lưu ý của những mô hình này là chúng yêu cầu khả năng xử lý cao; tuy nhiên, các máy mạnh mẽ ngày nay cho phép nhiều lớp tích chập hơn, tăng độ chính xác đọc đáng kể , nhưng luôn phải trả giá bằng tải CPU cao hơn và chi phí năng lượng cao hơn.
Trước khi CNN được sử dụng rộng rãi, phân tích hình ảnh dựa vào việc phát triển các hàm xử lý suy diễn bằng các thuật toán toán học phức tạp do các chuyên gia tạo ra. Nhiệm vụ này đòi hỏi nhiều tài năng, thời gian và sức lực nhưng dữ liệu thực nghiệm hạn chế, chủ yếu dùng để kiểm tra mô hình.
Các thuật toán do con người tạo ra luôn đặt ra thách thức về mặt tinh chỉnh chúng một cách thông minh để đạt được kết quả mong muốn. Để LPR được coi là một phương pháp đáng tin cậy cho các hoạt động quan trọng, nó cần đạt được tỷ lệ chính xác càng gần 100% càng tốt. Nhưng như Einstein đã nói:
"Khi các định luật toán học đề cập đến thực tế, chúng không chắc chắn; khi chúng chắc chắn, chúng không đề cập đến thực tế."
Mặt khác, Mạng thần kinh chuyển đổi không yêu cầu kỹ năng lập trình hoặc toán học mạnh mẽ mà yêu cầu việc thu thập và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ.
Nhờ sức mạnh CPU hiện đại, AI đã dân chủ hóa đáng kể việc xử lý hình ảnh bằng cách loại bỏ gánh nặng đối với các thuật toán do con người tạo ra. Kết quả là việc xây dựng hệ thống xử lý hình ảnh hiệu quả nhanh hơn và ít tốn kém hơn.
Hiểu được lợi ích của cả hai mô hình, chúng tôi đã chọn kết hợp những gì tốt nhất của cả hai thế giới: một cách tiếp cận thuật toán thông minh (và lợi ích của việc cần ít năng lượng tính toán hơn) do AI (CNN) hỗ trợ, duy trì tất cả quá trình xử lý ngay lập tức mà không cần bất kỳ máy chủ bên ngoài.
Theo khảo sát, chúng tôi đã khai thác CNN ở các giai đoạn khác nhau của quá trình trích xuất tấm , chẳng hạn như:
Vị trí các tấm trong ảnh
OCR (đọc ký tự)
Tính toán mức độ tin cậy
Chúng tôi cũng đang sử dụng AI để cung cấp dữ liệu bổ sung như:
Chữ ký vector của tấm (FingerPrint)
Xác định loại tấm
Khu vực địa lý xuất xứ
AI đã giúp chúng ta đạt được mức độ chính xác mà trước đây chúng ta chỉ có thể mơ ước; chúng tôi đã đạt được thành công tỷ lệ chính xác trên 99% ở một số quốc gia, cao hơn tới 4 điểm so với trước đây.
Ngoài ra, các kết quả đọc đã trở nên đáng tin cậy và hữu ích hơn nhờ sự cải thiện đáng kể về mức độ tin cậy (mức độ chắc chắn của hệ thống đối với hiệu suất của chính nó); chỉ có thể thực hiện được do số lượng biến lớn hơn mà AI đã giúp chúng tôi đưa vào phép tính phức tạp này.
Trí tuệ nhân tạo giúp ích rất nhiều trong việc đạt được mức độ chính xác chưa từng có, khiến LPR trở thành phương tiện nhận dạng, kiểm soát và thanh toán hiệu quả nhất cho các hoạt động liên quan đến phương tiện. Vì vậy, Trí tuệ nhân tạo đại diện cho một cuộc cách mạng LPR trong tương lai.
Bạn cần báo giá nhanh?
Bạn đã lựa chọn được một vài model cho dự án của mình và đang cần chúng tôi báo giá nhanh? Hãy click vào đây để điền và gửi cho chúng tôi.
