30 分鐘內自動車牌辨識 (ANPR)
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| 隨著 LPR 系統變得更智慧、適應性更強，它們呈現了一個效率和效能的新時代。 // 圖片由AXIS COMMUNICATIONS提供 |
對於那些因不好的安裝經驗和技術複雜性，而猶豫是否要完全採用車牌辨識（LPR）的安全整合商來說，現在是時候換個新視角了。
最近的進步重塑了這項技術 —— 也稱為自動車牌辨識（ALPR） —— 現在使其更容易獲得，更廣泛的終端客戶也能負擔得起。
「LPR 正在從僅僅是車牌號讀取，擴充到更全面的文字讀取，和從車輛中提取資訊。一些系統還可以讀取其他標籤和標記，如危險標語牌和運輸/貨物標籤。」
— David Nieweg，Milestone systems
蒙特婁 Genetec 北美 AutoVu 銷售總監 Larry Legere 建議：「可能遠離 LPR 的人真的應該重新審視它，因為它不再是五年前，甚至三年前的樣子。」「安裝、配置和維護的複雜性與以後不同。許多 SI 仍然迴避 LPR，因為他們過去被燒傷了。也許他們把攝影機放錯了地方，這花了他們很多錢。 不再是那樣了。」
LPR 技術以前主要與高速公路使用有關，由於其可負擔性和簡化的佈署，現在小城市、城鎮、行動執法單位，甚至企業環境都可以使用。美國 SDM 雜誌對此主題，諮詢了六位專家，討論了技術和當前市場。繼續閱讀，深入瞭解 LPR 領域的最新趨勢、產品進步和收入機會。
將 LPR 納入整體影像解決方案
將 LPR 攝影機和系統納入整體影像和安全解決方案，有助於提高安全性，簡化門禁控制並增強整體態勢感知。芝加哥摩托羅拉解決方案企業實體安全、影像安全和門禁控制副總裁 Hamish Dobson 解釋說，根據已經到位的安全系統的應用和要求，具體的整合方法和功能是靈活的。例如，在零售環境中，LPR 通常與多視角攝影機一起安裝在停車場入口和出口處，為安全操作員提供檢視額外角度的安全問題。
Dobson 說：「LPR 技術可以在辨識被禁者何時進入學校或企業校園、控制安全停車場的通道，或打擊有組織零售犯罪方面發揮關鍵作用。」「通常在停車場的入口或出口，可以在專用的 LPR 攝影機，或透過一般安全攝影機上，實現該技術的軟體和分析。該技術使停車場影像安全資料，即使如部分車牌號該資料不完整，使他們能夠在給定的時間範圍內，過濾特定車輛類型或事件，更容易為安全人員搜尋。」
Legere 解釋說，LPR 攝影機如何納入整體影像和安全系統的細節通常取決於垂直市場。然而，無論是公共部門還是私人企業界，大多數佈署設定都有兩個主要績效目標需要實現：即時調查和/或活動後調查。
在公共部門，如市政當局，考慮已經實施的搶劫。當局可能立即想辨識肇事者駕駛的逃跑車。
「我在找 ABC123 的車牌，我被擊中了。但它是朝哪個方向走的？那個人離開了嗎？ 所以這就是他們去攝影機的地方，現在他們正在尋找汽車的影像，」Legere 說。「這就是獲取車牌資料、瞭解其位置、然後尋找該地區周圍的攝影機和其他資訊之間的整合。 它要去哪裡，哪個方向？」
在私人企業界，如汽車停車場，這是一個類似的想法。終端使用者可能想即時知道誰在停車場。事件發生，然後將影像拉上進行審查。事後調查開始。 「有一輛車被偷了。當時有人在附近嗎？我知道這輛車在某個時間被偷了，因為我可以把車牌放進去，我知道它什麼時候離開大樓，」Legere 描述道。 「我現在想看其他影像。當時誰在停車場？還有其他人嗎？」
汽車被盜的同時，停車場可能看到了一名員工。現在，可以詢問那個人，是否目睹了任何可能與盜竊有關的事情。
3xLOGIC 產品管理總監 Mike Poe 解釋說，LPR 攝影機和系統可以整合到各種解決方案中，從基於本地伺服器到雲端應用。 他說：「這些應用可以作為獨立使用，但 VMS 或雲應用中的完全整合是首選，並且在向客戶提供可操作的資料和功能方面最有效。」「一個完全整合的解決方案在日常營運中提供影像和資料的無縫共享，並成為該應用生態系統的一部分。」
俄勒海州奧斯威戈湖 Milestone Systems 社群專案經理 David Nieweg 也強調，將 LPR 整合到 VMS 中是首選，因為它允許使用軟體的功能，如警報、通知、地圖等。相反，他說，獨立的雲 LPR 解決方案，可能有自己的攝影機和介面，作為一個不同的系統。
「由於演算法的工作方式，深度學習使我們能夠在雲中進行更多的處理。 我們可以降低 LPR 攝影機的功耗，並使其更容易佈署在多個位置。這拓寬了每個人的市場。」
— Larry Legere，Genetec
Nieweg補充說：「在開放平台影像管理系統中，利用 LPR 的好處是能夠同時執行整合和第三方 LPR 解決方案。」「這為整個網站的各種應用，提供了使用不同類型的 LPR 解決方案的靈活性。總歸來說，將 LPR 嵌入到 VMS 中可以利用系統的功能，並防止孤立的系統和脫節的工作流。」
德克薩斯州奧斯汀市 Eagle Eye Networks 人工智慧產品總監 Navanee Sundaramoorthy 解釋說，從歷史上看，LPR 需要昂貴的專業攝影機和非常具體的攝影機校準和攝影機定位。傳統 LPR 系統的另一個侷限性是，它們不能提供影像，只能提供車輛和車牌的快照影像。在過去的幾年裡，發生了很大變化。
「如今，無需購買專業裝置，也無需從特定製造商購買 IP 攝影機。雲端的 LPR 技術可以新增到標準 IP 攝影機中，」Sundaramoorthy 說。「在新的雲端整合解決方案中，VMS 作為影像和車牌資料的單一窗格。較新的 LPR 系統是開放的，可以將其他影像技術解決方案 —— 如人臉捕捉或概覽捕捉 —— 整合到儀表板中。」
新澤西州蒂內克 Hanwha Vision 美國解決方案經理喬·詹姆斯解釋說，如果你看看車牌辨識的歷史，該技術通常被高速公路和其他道路上的執法部門，用來尋找犯罪活動。但近年來，車牌資料越來越多地用於許多相關應用，例如通常納入 VMS 的「現場」安全性補充。James 說：「今天的影片安全不僅僅是監控活動，還為監控系統中發生的事件建立可操作的警報。」
這主要包括人、物體和與車輛相關的事件和行動。 詹姆斯繼續說，將車牌資料和車輛屬性（如車輛顏色、型號和類型）納入其中提供了寶貴的資訊，提高了影像監控系統的整體有效性。「在現代影像監控系統中，車牌資訊來自支援車牌的攝影機，可以在 VMS 中檢視和搜尋車輛資訊。 ...... 透過將所有不同的影像資料放在一個地方 ...... 使用者可以捕捉到所發生事件的完整歷史記錄，無論它是否與涉及不同接觸點的不同事件有關。」
馬薩諸塞州切姆斯福德 Axis Communications 解決方案工程師 Steve Jussaume 解釋說，在佈署 LPR 時，客戶需要決定的第一件事是，他們是否想要真實物件字元辨識（OCR），或者無論照明條件如何，他們是否只想要一個能夠看到車牌的攝影機。如果他們選擇 OCR，他們需要定義他們想要解決的挑戰，以便找到在日常工作流程中，實施 LPR 的最佳方式。
他說：「他們的工作流程可以是被動的，資訊可以追溯使用；也可以是主動的，在這種情況下，營運商會收到即時警報。」「例如，許多 LPR 應用目的在收集資料，並將其傳送到與影像綁在一起的儲存庫，以便根據事件進行事後搜尋。」
然而，Jussaume 提醒安全整合商注意，這些天來，全國各地的市政當局正在朝著不同的方向前進，他們使用 LPR 系統根據熱點名單觸發警報，在其社群進行主動警務。他解釋說：「LPR 是社群的重要工具，但它們的使用方式取決於最終客戶的需求、資源和能力。」
最值得注意的 LPR 進步之一
Poe 指出，將機器學習用於車牌辨識和車輛的品牌、型號和顏色資料，推動了該技術的進步。 他說：「使用大量資料來磨練模型，不僅可以高度準確地辨識車牌，還可以辨識車輛的品牌、型號和顏色。」
提取這些額外的車輛屬性，導致比以往任何時候都更高的車牌讀數置信度。Nieweg 說，這種擴充的元資料豐富了 LPR 資料的價值。
他說：「LPR 正在從僅讀取車牌號，擴充到更全面的文字讀取，和從車輛中提取資訊。」「一些系統還可以讀取其他標籤和標記，如危險標語牌和運輸/貨物標籤。這種更廣泛的可讀資訊，加上更高的準確性，為該行業提供了許多強大的搜尋和分析能力。」
LPR 技術的進步在很大程度上，是由光學感測器和人工智慧（AI）技術的演變推動的。Dobson 說，該技術讀取困難車牌和標籤類型的能力顯著提高，現在可以辨識狀態車牌，以及製造、型號、顏色和車輛分類。「我們的 LPR 攝影機甚至經過測試，能夠讀取紙質標籤並辨識何時缺少板子。」
Dobson 補充說，LPR 選項的靈活性——從固定和移動到快速佈署——近年來也迅速發展，以滿足各種企業的不同應用案例和場景。「我們的 LPR 攝影機還有一個快速佈署選項，如果調查中出現快速需求，客戶可以在沒有電源或連線的地方使用它們。」
Jussaume 指出，LPR 技術的一些最重大進步與後端系統有關。這些系統能夠將車牌資料與圖像、影像和可疑資訊相結合，可以快速網路連線，並在許多利益相關者之間共享。他說：「這允許最終客戶對工作採取更積極主動和策略性的方法，而不是事後方法。」
Legere 還強調了機器學習，如何使該行業能夠超越車牌，佈署以車輛為中心的調查工具。Legere 強調的另一項重大進步是易於佈署、無基礎設施的解決方案，可以降低總擁有成本，並幫助最終客戶最大限度地利用預算和資源。
例如，Genetec 的 AutoVu Cloudrunner 解決方案包括 CR-H2，這是一種高效能的太陽能攝影機，不需要傳統的電源或電纜。
Legere 解釋說：「由於演算法的工作方式，深度學習使我們能夠在雲端進行更多的處理。」「我們可以減少攝影機的功耗，使其更容易佈署在多個位置。「這拓寬了每個人的市場，你不必成為專家。因此，從系統整合商的角度來看，這是一個更容易進入的市場，你不必有很多專長。」
新興應用和成長市場
由於組合的準確性和擴充性的分析能力，該行業正在許多行業和應用案例中，廣泛採用 LPR 系統。通常，Milestone Systems 的 Nieweg 解釋說，高度 LPR 使用者，包括用於停車管理的醫療保健設施、用於防止損失的零售店、用於出入控制的教育機構，以及用於車輛辨識和追蹤的執法部門。
他補充說：「但車牌辨識的使用範圍越來越廣。」「大多數管理設施的組織都可以透過辨識感興趣的車輛，從事件的法律分析和主動解決中受益。從賭場到銀行再到大型私人財產，該技術在管理已知和未知車輛方面，已經變得普遍。」
Nieweg 還表示，重要的是要認識到沒有適合每個應用案例的一般 LPR 解決方案。事實上，大型設施 —— 如運動場 —— 可能會為全面的 LPR 解決方案佈署多種方法。
他說：「但在任何情況下，技術和軟體都必須與組織的具體要求和應用密切一致。」「開放平台影像管理系統，為潛在的數百種不同的 LPR 技術打開了大門，允許整合商和終端使用者，設計精確滿足其當前和未來 LPR 需求的解決方案。」
Eagle Eye Networks 的 Sundaramoorthy 說，雖然 LPR 已經存在了 20 多年，但在過去的三年裡，它已經有了顯著的發展。LPR 最初需要非常昂貴的高階 LPR 攝影機，它主要用於城市監控和關鍵基礎設施。他說，與標準 IP 攝影機配合使用的更新、更便宜的雲端系統更準確、更實惠。
Sundaramoorthy 補充說：「停車實際上是安全整合商的新垂直市場。」「許多組織都有停車場或停車設施，如果他們能提高效率，他們就可以省錢，甚至用 LPR 賺錢。LPR 現在是一個賺錢者，而不是一個成本中心。」
韓華的詹姆斯指出了該技術，採用的 LPR 使用的兩個主要部分。一個是傳統的「道路和高速公路」監控。這些攝影機在更快的資料處理、低照度效能、多車道 LPR 讀取等效能屬性方面效率更高。
「IP 攝影機已經變得非常擅長讀取車牌，即使在最具挑戰性的照明條件下，也可以進行專門的調整以檢視車牌。」
—Steve Jussaume，安迅士通訊
James 繼續說：「因此，這些正在用於高階應用，如無現金收費或快車道，那裡沒有停車和交通。」「例如，加利福尼亞州、科羅拉多州、佛羅里達州、佐治亞州、麻賽諸塞州、德克薩斯州、紐約州和新澤西州，都在高速公路上進行無現金收費，他們主要辨識車牌並收取通行費。由於準確性接近 100%，傳統的犯罪偵查 LPR 應用也已達到歷史新高。」
James 指出，採用 LPR 技術的第二個關鍵市場：企業影像安全。他說：「即使對小型組織來說，以實惠的價格完善技術，正在將整體監控擴充到他們的戶外環境，如停車場、遊客管理等，以獲得新的效率。」
Axis Communications 的 Jussaume 表示，雲 LPR 資料庫管理軟體與可以在邊緣處理 OCR 的 LPR IP 攝影機相結合，大大增加了各行業對 LPR 技術的廣泛採用。透過利用攝影機的處理能力，只需將資料和/或影像快照傳送到雲端。
「這大大減少了攝影機使用的頻寬，因此使整個系統更高效。這種效率和雲連線使 LPR 解決方案更加有效，並使最終客戶能夠真正利用資料的力量，」他補充道。「這使得安全和公共安全從業者更加有效，這推動了對更多 LPR 的需求。」
摩托羅拉解決方案的多布森表示，使用 LPR 技術來幫助打擊有組織的零售犯罪，並確保客戶和員工在停車場的安全。他補充說：「我們還看到，使用 LPR 技術的企業、校園和學校，在被禁止的個人進入校園時通知他們，例如被開除的學生或不再擁有監護權的家長。」他補充說。
Dobson 補充說，許多使用 LPR 技術的企業尋求靈活、可客製化的解決方案，並設計用於幾乎任何環境或天氣條件。「簡單的安裝、與現有影像管理系統整合的能力，以及適應業務不斷變化的需求的能力也是關鍵。」
在推動 LPR 市場的新興應用中，Genetec 的 Legere 提到了最終用戶與執法部門共享數據的能力。這些是私人到公共的場景，例如酒店停車場遭遇車輛破壞或盜竊。影像和其他證據資訊可以與警察共享，然後警察可以尋找車輛或嫌疑人。Legere 很快就澄清，這些是私人對公眾或警察對警察的資料共享場景。警方不會在另一個方向共享數據。
他解釋說：「你真的開始建立一個網路來共享資料。」「但重要的是要注意，關於誰可以與誰共享資料，有很多保護措施。這不是一個免費的。審查追蹤中安裝了許多安全協議，並安裝了許多保障措施。」
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