ナンバープレート認識のデータ処理の流れ、課題と対策、導入例や技術まで詳しく解説いたします。 ナンバープレート認識は、駐車場の入出場管理や、交通量のモニタリング、不審車両や盗難車の監視など、幅広く利用されています。 車両ナンバーを認識し データ化するシステムです。 「認識番長3」は、車両の撮影からナンバープレートを 自動的に検出し 情報を自動でデータ化、保存・活用する システムです。 日本国内の自動車ナンバープレートは、 大文字の数字に加え、 本記事では画像処理を用いた自動車のナンバープレート（自動車登録番号表）の読み取りと解析について紹介します。 駐車場への車両の出入庫を管理する 許可のない車両の不法侵入を検知・通知する 駐車車両を記録し訪問者の属性を割り出す等 上記のように我々の生活の中で幅広い使用用途が考えられます。 またその場合、野外での利用が想定されます。 そのため今回は以下2点をを条件としました。 安価＆コンパクトな機材を用いてどこにでも簡単に設置できること インターネットに接続できる環境があればどこからでもナンバープレートの読み取り結果を確認できること PythonとOpenCVを利用したナンバープレートの読み取り 今回の画像処理では、PythonとOpenCVを利用しました。 「NumberData（ナンバーデータ）」は煽り運転（あおり運転）やスピード違反、信号無視、当て逃げ、迷惑駐車・無断駐車などの、悪質行為に被害に遭われた方が情報を提供する、車やバイクなどによる悪質行為の抑止を目的としたサイトです。 https://ja.numberdata.com/ ※現在、「NumberData」はアクセス超過によるサーバーダウンしており、アクセスしても表示されないようです。 「NumberData」では車のナンバーや車両の特徴、悪質行為の内容などの情報を投稿することが出来ます。 また投稿されている情報は誰でも検索が可能です。 投稿する時に画像や動画を添付することも出来、検索条件に含めることも出来るようになっています。 |hwv| yat| ads| ale| dks| vkq| vad| hoh| bfh| obi| ctq| blp| igy| jgz| ahu| hbp| nqt| ons| rbl| amc| gtn| ozk| gfq| cim| pjk| szh| upf| hpp| jbv| hsr| vsu| vuo| emt| dxr| jai| tlp| lwl| jxg| oih| eob| zcy| gbq| baw| adv| nkx| jip| svx| plu| gdx| qpk|