Наткнулся на проект, давно искал локальное решение для распознавания номеров. Сейчас у меня работает самописная система, распознавание в которой выполняется по картинкам через API https://platerecognizer.com - они дают 2500 бесплатных запросов в месяц по API, и даже в летний период в небольшом СНТ удаётся выкручиваться - создал 4 аккаунта и поставил в ротацию. Зимой хватает 2500 на месяц, летом включается ротация и пока что в 10 000 укладываюсь и летом. Качество распознавания наших номеров у них на высоте, не смотря на то, что сервис, скажем так, совсем "не наш". В общем, по качеству распознавания - проблема не стоит.
Но стоит проблема с детекцией самих событий "машина подъехала". Настроил на камерах hikvision внутренний триггер на пересечение линии. В целом, днём работает отлично, срабатывание на уровне 99%. А вот ночью - город засыпает, просыпается мафия, как говорится. Там начинаются всевозможные приколы, даже в Ч/Б режиме и даже с максимально оптимизированными настройками экспозиции - то паук закрыл камеру и бесконечно триггерит триггер, то машина подъехала слишком быстро и фары у неё узкие, не сработал триггер...
Короче, я к чему всё это... сама распознавалка у вас получилась добротная, но качество распознавания - безусловно, слабое. Видимо, нужно обсучать модель на гораздо более масштабном датасете. Но! Самое главное - оно очень хорошо детектит сам факт наличия номерной рамки! В итоге, вместо оптических детекций типа "пересечение линии" я планирую теперь завернуть RTSP в ваш скрипт, чтобы они циклично снимал с обеих камер снапшот, прогонял, и если нашёл номер - дёргал уже мой скрипт, передавая ему распознанный номер. Мой скрипт уже будет сперва пытаться найти распознанный номер в БД, а если не нашёл - только в этом случае дополнительно идти в API https://platerecognizer.com и пытаться там более точно распознать.
Посмотрим, что получится, и насколько это будет удобнее, чем триггеры на пересечение линии :) А то я уж было собрал ИК-детекторы движения на Arduino и планировал их использовать в качестве триггера... но это прям механика-механика, да ещё и дополнительный физический сузел, который может зависнуть.
Зашёл почитать, как делали круглые углы через таблицу на 9 ячеек и картинки. А ещё кнопки красивые (на то время) картинками все делали, отрисовывая и нарезая сперва каждый элемент в фотошопе и нарезая на гифки… но потом вспомнил, что это было уже 20-25 лет назад, а не 15, да)
Не знаю, у меня уже года 3-4 работает написанная на коленке система открывания ворот по распознаванию номеров машин... В качестве непосредственно самой «открывашки» использую с самого начала обычное WiFi реле Tuya, дёргаю его как раз через API туи. Ключ апи как получил в самом начале, так он и не «протухал» ещё за всё это время ни разу.
Интересная задачка. Но однажды я столкнулся с ещё более интересной - люди скинули JSON-лог весом более гигабайта. И тут уже совсем другой уровень сложности: структура JSON-а и уровни вложенности заранее неизвестны вообще, и весь этот файл - это по сути одна строка. То есть, у тебя есть всего одна строка весом более гигабайта и на имеющейся мощности её нельзя просто взять и json_decode-нуть, т.к. для этого не хватает памяти. И вот тут начинается самое интересное...)) Когда у тебя много однородных строк с понятной структурой а-ля CSV - это сильно проще)
Наткнулся на проект, давно искал локальное решение для распознавания номеров. Сейчас у меня работает самописная система, распознавание в которой выполняется по картинкам через API https://platerecognizer.com - они дают 2500 бесплатных запросов в месяц по API, и даже в летний период в небольшом СНТ удаётся выкручиваться - создал 4 аккаунта и поставил в ротацию. Зимой хватает 2500 на месяц, летом включается ротация и пока что в 10 000 укладываюсь и летом. Качество распознавания наших номеров у них на высоте, не смотря на то, что сервис, скажем так, совсем "не наш". В общем, по качеству распознавания - проблема не стоит.
Но стоит проблема с детекцией самих событий "машина подъехала". Настроил на камерах hikvision внутренний триггер на пересечение линии. В целом, днём работает отлично, срабатывание на уровне 99%. А вот ночью - город засыпает, просыпается мафия, как говорится. Там начинаются всевозможные приколы, даже в Ч/Б режиме и даже с максимально оптимизированными настройками экспозиции - то паук закрыл камеру и бесконечно триггерит триггер, то машина подъехала слишком быстро и фары у неё узкие, не сработал триггер...
Короче, я к чему всё это... сама распознавалка у вас получилась добротная, но качество распознавания - безусловно, слабое. Видимо, нужно обсучать модель на гораздо более масштабном датасете. Но! Самое главное - оно очень хорошо детектит сам факт наличия номерной рамки! В итоге, вместо оптических детекций типа "пересечение линии" я планирую теперь завернуть RTSP в ваш скрипт, чтобы они циклично снимал с обеих камер снапшот, прогонял, и если нашёл номер - дёргал уже мой скрипт, передавая ему распознанный номер. Мой скрипт уже будет сперва пытаться найти распознанный номер в БД, а если не нашёл - только в этом случае дополнительно идти в API https://platerecognizer.com и пытаться там более точно распознать.
Посмотрим, что получится, и насколько это будет удобнее, чем триггеры на пересечение линии :) А то я уж было собрал ИК-детекторы движения на Arduino и планировал их использовать в качестве триггера... но это прям механика-механика, да ещё и дополнительный физический сузел, который может зависнуть.
Зашёл почитать, как делали круглые углы через таблицу на 9 ячеек и картинки. А ещё кнопки красивые (на то время) картинками все делали, отрисовывая и нарезая сперва каждый элемент в фотошопе и нарезая на гифки… но потом вспомнил, что это было уже 20-25 лет назад, а не 15, да)
Не знаю, у меня уже года 3-4 работает написанная на коленке система открывания ворот по распознаванию номеров машин... В качестве непосредственно самой «открывашки» использую с самого начала обычное WiFi реле Tuya, дёргаю его как раз через API туи. Ключ апи как получил в самом начале, так он и не «протухал» ещё за всё это время ни разу.
Интересная задачка. Но однажды я столкнулся с ещё более интересной - люди скинули JSON-лог весом более гигабайта. И тут уже совсем другой уровень сложности: структура JSON-а и уровни вложенности заранее неизвестны вообще, и весь этот файл - это по сути одна строка. То есть, у тебя есть всего одна строка весом более гигабайта и на имеющейся мощности её нельзя просто взять и json_decode-нуть, т.к. для этого не хватает памяти. И вот тут начинается самое интересное...)) Когда у тебя много однородных строк с понятной структурой а-ля CSV - это сильно проще)