Комментарии участников:
Обычная видеоаналитика. Аппаратная часть ничего особенного, больше ахов и охов чем чего-то этакого. К тому же не такая уж и компактная.
Видео же то ли фейк, то ли глючит конкретно. Распознавать все показанные номера она не может физически, там половина так заляпана и размыта, что распознавать просто нечего. Никакая камера и никакой софт не распознают больше, чем видит человеческий глаз. Причем ухитряется выдавать за распознанные номера, которые физически не может видеть, например по машине, номер которой скрыт впереди идущей.
«Ужаснувшиеся автолюбители» — это коллекция комментов битардов к одному из роликов на ютюбе. Посмеяться разве что.
Видео же то ли фейк, то ли глючит конкретно. Распознавать все показанные номера она не может физически, там половина так заляпана и размыта, что распознавать просто нечего. Никакая камера и никакой софт не распознают больше, чем видит человеческий глаз. Причем ухитряется выдавать за распознанные номера, которые физически не может видеть, например по машине, номер которой скрыт впереди идущей.
«Ужаснувшиеся автолюбители» — это коллекция комментов битардов к одному из роликов на ютюбе. Посмеяться разве что.
Статистика из Петербурга свидетельствует: после введения в строй комплексов видеонаблюдения за дорогой число нарушений ПДД снизилось с 6500-7000 до 200-800 в сутки.Эти сказки кому другому расскажите.
Видео же то ли фейк, то ли глючит конкретно. Распознавать все показанные номера она не может физически, там половина так заляпана и размыта, что распознавать просто нечего.Гений, ёпт. Не приходило в голову, что то видео, которое ты тут видишь отличается от того видео, по которому идет распознание?
Чудак-человек, я видеонаблюдения ставил столько, что прекрасно представляю, что именно эта камера видит и как, даже с учетом потерь на ютюбе.
Это те же байки, что и про видеокамеры, «узнающие» человека по фотографии в толпе в аэропорту.
Это вирусный маркетинг в поисках инвесторов, один и тот же текст с одним и тем же видео по всему интернету, и даже на сайте самой компании в «техническом datasheet» те же бла-бла-бла с теми же самыми картинками без единой характеристики.
Это те же байки, что и про видеокамеры, «узнающие» человека по фотографии в толпе в аэропорту.
Это вирусный маркетинг в поисках инвесторов, один и тот же текст с одним и тем же видео по всему интернету, и даже на сайте самой компании в «техническом datasheet» те же бла-бла-бла с теми же самыми картинками без единой характеристики.
Если ты так близко знаком с этой темой, то зачем писать:
Написал бы проще:
«я имел дело с подобными системами. Качество съемки не позволяет делать то, о чем тут написано»
Видео же то ли фейк, то ли глючит конкретно.2 предположения, из которых ты начал строить свои выводы.
Написал бы проще:
«я имел дело с подобными системами. Качество съемки не позволяет делать то, о чем тут написано»
бытовое видеонаблюдение и спецустройство не имеют ничего общего.
сам палялся в такой монитор несколько лет назад, пока мне по «фотографии» штраф за превышение выписывали.
сам палялся в такой монитор несколько лет назад, пока мне по «фотографии» штраф за превышение выписывали.
гений, епт
Друже, знали бы вы что это за системы и где, не выступали бы.
Впрочем, вольному воля.
Пока что это «новость из будущего».
Впрочем, вольному воля.
Пока что это «новость из будущего».
еще раз: я сам смотрел в монитор предудущего поколения системы который в реальном времени отсреливал номера и скорости.
и мое образование более чем позволяет верить в прогресс в данной области
и мое образование более чем позволяет верить в прогресс в данной области
Никакая камера и никакой софт не распознают больше, чем видит человеческий глаз.И да и нет. Камера-то в принципе может видеть больше/дальше/лучше, чем человек невооруженным глазом (более широкий диапазон наблюдения (инфракрасный и т.п.), больший динамический диапазон (больше оттенков), различная оптика и т.д.). Но полученную картинку после преобразования может видеть и человек и таком случае возможности человека и машины равны. Тут все зависит от метода распознавания. Помимо простого сравнения с шаблоном (а поскольку номера трафаретные — это уже дает очень высокую точность распознавания, у меня было порядка 98-99%) можно использовать комбинации различных признаков (площадь, периметр, наличие дырок, центр масс, компактность, моменты), которые при правильном использовании могут могут обеспечить большую точность.
Причем ухитряется выдавать за распознанные номера, которые физически не может видеть, например по машине, номер которой скрыт впереди идущей.Отслеживается положение автомобиля в течение всего времени, пока он кадре, даже частично. В тот момент, когда виден номер — он распознается, а когда он перекрывается — программа все равно знает, что «вон та машина — с этим номером», пусть номер и не виден в конкретный момент времени. Это хорошо видно на 0:32-0:36 с Газелью и седаном за ней (правда там номер не распознался). А насчет перекрытия грузовиком Пятерочки — видео дальше обрывается, но я думаю, что поскольку камера знает скорость и вектор движения автомобилей позади, то она может предсказывать положение объекта, не видя его. Поскольку скорость на последних кадрах была = 0, то и положение не изменяется. Проблема может быть если машины за грузовиком проедут вперед, а камера будет думать, что они все еще там находятся, но проблема решаемая — просто считать это ошибкой и все.
Аппаратная часть ничего особенного, больше ахов и охов чем чего-то этакого. К тому же не такая уж и компактная.Специфику работы не знаю, но мне кажется что сама камера ничего не распознает, а просто вещает картинку, а вся обработка идет на сервере, где и видео записывается и формируются письма счастья. Мне сложно представить себе ситуацию, чтобы было необходимо делать обработку прямо на месте. Разве определять положение автомобилей, чтобы направлять в них лазерный сканер для точного определения скорости (а вообще можно и на видео определить).
Камера-то в принципе может видеть больше/дальше/лучше, чем человек невооруженным глазом (более широкий диапазон наблюдения (инфракрасный и т.п.), больший динамический диапазон (больше оттенков), различная оптика и т.д.).В очень редких и специальных случаях. Матриц с динамическим диапазоном равным человеческому глазу, в массовом производстве нет. Разве что можно вытягивать, совмещая короткую экспозицию с методом накопления, но с движущимися объектами это не работает. Диапазон чувствительности тоже меньше, только сдвинут в сторону ИК, что позволяет использовать ИК-подсветку ночью.
Помимо простого сравнения с шаблоном (а поскольку номера трафаретные — это уже дает очень высокую точность распознавания, у меня было порядка 98-99%) можно использовать комбинации различных признаков (площадь, периметр, наличие дырок, центр масс, компактность, моменты), которые при правильном использовании могут могут обеспечить большую точностьВ очень специальных условиях. Например, по ГОСТ для распознавания лица требуется, чтобы его изображение занимало не менее четверти кадра. И как прикажете обеспечить это при наблюдении в общественных местах? Требовать от всех лиц поднести лицо к месту распознавания и смотреть сюда?
Здесь же я даже по конструктиву вижу, что в плохую погоду, а на съемке еще не самая плохая, к прибору придется прилагать джамшута для протирки два раза в день.
я думаю, что поскольку камера знает скорость и вектор движения автомобилей позади, то она может предсказывать положение объекта, не видя егоКамера не может, может софт. Но строить на таких предсказаниях юридическую доказательность слишком смело.
Специфику работы не знаю, но мне кажется что сама камера ничего не распознает, а просто вещает картинку, а вся обработка идет на сервере, где и видео записывается и формируются письма счастья. Мне сложно представить себе ситуацию, чтобы было необходимо делать обработку прямо на местеНе, там комплекс из камеры, явно широкоугольной мегапиксельной, мегов на пять чтобы увеличение цифровое делать, ИК-прожектора на ночь, и сервера в промышленном исполнении с софтом, все на месте (ну там блок питания еще, подогрев итд). По сети только итоги сбрасываются. По 3G видео в нужном разрешении для аналитики не пропихнуть.
а вообще можно и на видео определитьИменно так, видеоаналитикой. Правда видимый участок мне кажется коротковат для определения скорости, да еще перед перекрестком судя по движению — опять же будут ложные данные со срабатыванием на обычные маневры.
В общем, я к чему. Автоматической видеофиксацией занимаются давно и довольно успешно, софт для аналитики соответствующей есть и работает. А вот в аппаратные средства, способные давать с четырех полос софту картинку, пригодную для аналитики и распознавания, я пока не верю. В чем проблема повесить четыре обычных фиксатора, по одному на полосу, тоже не понимаю.
Да и суть новости не в этом, а в желтизне про ужасающихся американцев — что уж совсем глупость.
ГОСТ для распознавания лицаА такой есть?! Не подскажете? (не, серьезно)
изображение занимало не менее четверти кадраНу, все-таки задачи распознавания номерных знаков и лиц — это разные задачи. Для лиц — полагаю что так, а со знаками проще — форма номера и геометрия шрифта жестко задана гостом, и получить более-менее удовлетворительный результат можно уже с помощью сравнения по шаблону, даже не применяя более сложные методы.
Я выделял каждый знак из номера, ресайзил до размера шаблона, бинаризировал и сравнивал с шаблоном (умножал). Размер шаблона наиболее удачный оказался 20x20 пикселей. И получил совпадение в 998 случаях из 1000, ошибка была на сильно размытых изображениях.
Так что особо много мегапикселей не надо, четкость более важна, лишь бы не было не пятном. Кроме того, у нас есть не 1 кадр, а несколько и из них можно выбирать наиболее подходящие. Сложно, да, не 100% распознавание, но в принципе реальная задача.
А такой есть?!Есть, как не быть, напереводить ИСО долго что ли. Я правда содержание помню лишь приблизительно, пролистал по делу и оставил. Вот, порыться пришлось.
ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006 «Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные изображения лица».
Если вы, как вижу, занимаетесь этим целенаправленно, рекомендую изучить всю серию по идентификации.
Вероятно, что в исходной ISO серии на языке оригинала и что-то еще интересное найдется, наши явно не все перевели.
Я выделял каждый знак из номера, ресайзил до размера шаблона, бинаризировал и сравнивал с шаблоном (умножал). Размер шаблона наиболее удачный оказался 20x20 пикселей. И получил совпадение в 998 случаях из 1000, ошибка была на сильно размытых изображениях.Насколько я могу судить по ссылке, надежно распознаются изображения, в которых и человек не ошибется, и файнридер справится. То, что видно на этой камере, будет ближе к последним двум, а там вы сами видите что ложных много.
Так что особо много мегапикселей не надо, четкость более важна, лишь бы не было не пятном. Кроме того, у нас есть не 1 кадр, а несколько и из них можно выбирать наиболее подходящие. Сложно, да, не 100% распознавание, но в принципе реальная задача.
Дело же вот в чем. Пусть вы даже обеспечили надежность распознавания номера 95%. И у вас система выписывает, как сказано в статье, 200-800 штрафов в сутки, пусть в среднем 500 — из них 25 значит ложных, это 750 ложных штрафов в месяц, выписанных не на тот номер. Взимаемых автоматически в административном порядке, которые хрен оспоришь — потому что нашему суду слов ГИБДД и так обычно достаточно. И будет у вас полтыщи граждан каждый месяц по судам бегать и доказывать, что это вообще не их машина в данный момент в данном месте? Вот вам все спасибо скажут.
Здесь всегда лучше перебдеть. Российская сторона этой разработки — Симикон, известные поставщики фоторадаров для гаишников. Так вот их предыдущая топ-модель, КРИС, по их же паспортным данным, обеспечивает «вepoятнocть автоматического pacпoзнaвaния при соответствии ГРЗ требованиям ГОСТ Р 50577» 95% в дневное время и 89% в ночное. Я практически уверен, что у этой железки, пытающейся смотреть на четыре полосы сразу, качество и соответственно процент будет ниже. А это будет тем более неприемлемо. Разубедить меня можно только очень подробными и недвусмысленными данными, а не этой картинкой.
Я вообще за такие системы, но параноя свербит — можно в любой момент времени найти местоположение машины, а также хранить историю всех передвижений. При условии большого количества камер конечно.
нет, но неприятно думать, что эти данные могут попасть в «не те» руки, например вследствие утери данных, кражи, или просто коррупции.
ведь для различных мошенников такие данные — это непаханный клондайк.
ведь для различных мошенников такие данные — это непаханный клондайк.
