Schmitz GmbH, Regensburg - die Spezialisten für digitale Zeichenerkennung
CAR-READER

Kennzeichenerkennung




Die Zufahrtskontrollverfahren mittels Nummernschilderkennung bzw. per Kfz-Kennzeichenerkennung (KZE) basieren auf Methoden der Bildverarbeitung. Die digitalen oder digitalisierten Bilder einer Videokamera werden mittels komplexer Algorithmen nach Kennzeicheninformationen ausgewertet, um die dann gewonnenen Daten für unterschiedliche Anwendungen automatisiert nutzen zu können.
 

OCR

Zunächst muss dem Rechner ein Bild des Fahrzeugs zur Verfügung gestellt werden. Dieses Bild liegt entsprechend der verwendeten Auflösung zum Beispiel in einem Format von 800x600 Pixeln vor. Aufgabe der Software ist es dann, diese Menge an Daten (800x600=480.000 Bytes für s/w), in denen sich das Kennzeichen verbirgt, auf die wenigen Bytes (7 Bytes für das Beispielkennzeichen R-EK 275) zu reduzieren.

Kennzeichenerkennung mit CAR-READER Abb.1

Die Kamera "sieht" für jedes Pixel einen bestimmten Hell-/ Dunkel- oder Farbwert. Auf einer Fläche aufgetragen ergibt sich daraus eine fast beliebige "Gebirgslandschaft" in der sich das Kennzeichen nicht im Klartext, sondern als Ein- und Ausbuchtungen entsprechend der Geometrie der Zeichen versteckt.


Die folgenden drei Aufgaben sind damit softwaretechnisch zu lösen:

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Triggerung

Unter Triggerung versteht man den Mechanismus zur Auslösung einer Bildaufnahme. Gute Bildverarbeitungssysteme liefern Bilder in Echtzeit, d.h. 25 Bilder pro Sekunde. Das bedeutet, dass alle 40 Millisekunden ein Bild zur Verfügung steht. Je besser die Bilder aufgelöst sind, d.h. je mehr Pixel pro Bild vorhanden sind, desto größer wird die Anforderung an das Bildverarbeitungssystem, um Echtzeit zu gewährleisten.

Will man zusätzlich die Einzelbilder auch noch per OCR nach Kennzeicheninformationen auswerten, steigt die Belastung des Systems weiter. Benötigt man zum Beispiel 40 Millisekunden für die OCR, halbiert sich die Bildrate fps (frames per second).

Man umgeht diese Systembelastung, indem man auf ständige Bildauswertung verzichtet und von außen auf ein Signal wartet, das den Zeitpunkt der Bildauswertung vorgibt (Triggerung).

Lösungen hierzu sind beispielsweise induktive Bodenschleifen, Lichtschranken oder Impulse von Fremdsystemen.

Eine weitere Möglichkeit ist, über eine Bewegungserkennung entweder extern oder intern aus dem Bild heraus die Kennzeichenauswertung zu starten.

Welche Methode am geeignetsten ist, hängt von der jeweiligen Anwendungssituation ab.
 

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Erkennungsrate

100% Erkennung versprechen wir Ihnen nicht.

Lieber lassen wir einen Kunden sprechen: Herr Bösmiller, Werkschutzleiter der SiemensVDO Automotive in Regensburg spricht von über 98 % Erkennungsrate. Bei über 1000 Zu- und Abfahrtsvorgängen pro Tag bedeutet das immer noch bis zu ca. 20 Problemfällen pro Tag.

Einige Probleme lassen sich über den Schalter "Einzeichentoleranz" abfangen. Der Rest lässt sich bequem über die Kennzeichen-Korrektur manuell beheben.

Da die Leistungsfähigkeit des Erkennungs-Algorithmus von der Güte des gelieferten Bildes abhängig ist, spielt die Installation und Konfiguration des Systems eine wichtige Rolle. Hier sind insbesondere die Auswahl und Position der Kamera, die Optik, der Fangbereich der Fahrspur zu nennen.

Wir bieten deshalb Workshops zur Systemkonfiguration an bzw. empfehlen, die Installation von geschulten Partnern durchführen zu lassen.

Unser wichtigstes Anliegen aber als Entwickler des Systems ist die beständige Verbesserung der Erkennung und des Zusammenspiels des Gesamtsystems.
 

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