Комментарии 92
А зачем тут ИИ? Для красного словца и хайпа? С поставленной задачей вполне себе справляется комп средней руки (I5 8-го поколения и оперативки 16Gb). Я делал подобную систему и сейчас администрирую - связка сигур (для управления и проверки прав доступа) + трассир (распознавание) - работают без проблем. Так что за статью - минус.
"при обнаружении новых картинок запускает нейронную сеть, которая распознает переданные ей картинки"
А зачем распознавать новые картинки? Номера вполне себе стандартизированы и новизна тут бывает раз во много лет.
А этот комп - он в щите стоит или в стойке?
Выбранный модуль распознавания лицензируется по разным ценам для х86 (800 евро) и ARM (40 евро). Справедливости ради стоит отметить, что на х86 он работает в разы лучше (там используются другие модели).
Khadas имеет размеры условной малинки (у нас есть объект где СКУД стоит практически в чистом поле на столбе) и при этом на нем можно спокойно распознавать до 25 fps.
Есть камеры которые сами распознают номер
Поделитесь ссылкой пожалуйста, прямо интереснно.
Ого! Ну нет, платка+софт и пара камер - будут дешевле.
ну я чуть ли не самое первое попавшееся скинул ) думаю есть и дешевле
Не факт, плата сама по себе не работает, нужно настраивать софт+модули wirenboard.
На камере надежнее решение, можно написать(возможно уже есть/ivms), который будет на нужные камеры, записывать/удалять номера.
А главное поддержка производителя камер, если что-то с ней случиться, или просто заменить камеру.
Конечно же трассир. Софт в камерах решает все. У них софт на 555++
хики по софту унылое *
трасссир еще тот доставщик головной боли)
Я не за трассир как рекламщик
Просто могу делать вывод. У меня их в сети наверное тыщ 3 камер. региков наверно 200.
нет с ними проблем.
Dahua же есть
И бренд звучит как-то по родному !
Задача была сделать за копейки. Первый КП автоматизировали за свой счет и больше для себя.
А WB8 с 4 ядрами A53 тут не справится?
Справится, только скорость распознавания будет ниже. Жильцы во всех поселках, где установлен наш СКУД избалованы и лишнюю секунду стоять не хотят.
В описанном решении важна производительность NPU, а не частота и тип процессора
Так NPU - это часть чипа? Просто из фразы "Чип обеспечивает производительность ИИ 5,0 TOPS NPU и поддерживает Tensorflow, Caffe и другие среды глубокого обучения" кажется, что это кортексы обеспечивают такую производительность. Нипаняааатна
какая получилась цена всего оборудования (без учета шлагбаума)? Какая стоимость данного ПО?
85к софт, 40-50к за железо, в зависимости от ворот/шлагбаума, ежемесячный платеж 9800.
хорошо, а софт вашей разработки? вообще хорошо получилось по стоимости, все что мы мониторили для нашего объекта выходило намного больше (готовые решения от топ производителей, все около 1млн и выше). свяжемся с вами для расчета нашего проекта.
Да, наш. Изначально у нас платформа для умного дома, СКУД просто один из модулей для него.
151к на оборудке ST и это с монтажем, без абонентской
Где же Вы такие цены видели на такой скромный функционал? От 1млн.р!
Рынок сейчас просто наводнили решения по распознаванию номеров в составе СКУД + функционал гостевых пропусков. И всё это уже сущие копейки стоит...
А уж при абонке почти 10к функционала совсем с гулькин нос.
А ребята указали стоимость без учёта работ и прочего "обвеса". Например упомянута протянутая оптика от каждого шлагбаума до "сервера"...
Ну и ИМХО, все эти эксперименты по собственной разработке распознавания номеров - очень сомнительное переизобретение велосипеда. В идеальных условиях даже на умном утюге можно получить приемлемый результат. Но если условия отклоняются от идеальных, то даже упомянутые в комментариях HikVision и Trassir не дают идеального результата. Поэтому готов поспорить, что зимой в сумерках и при снежке самопальные решения просто перестанут выполнять свою задачу.
Мне вот что интересно: в какую сторону разумнее копать, в улучшение распознавания или просто поставить мощную подсветку или даже вентилятор, чтоб условия приблизить к эталонным?
Ни ИК-подсветкой (которая вполне приличная есть во всех приличных камерах), ни более экзотическими упомянутыми приспособлениями вы не исправите ситуацию с грязным или заснеженным номером. И тем более с плохим углом обзора (далеко не всегда бывают реальные условия, когда машина едет на камеру строго прямо. зачастую с разных сторон подъезжают и соответственно совсем под разными углами. Тут можно только алгоритмом вытягивать...
Поэтому готов поспорить, что зимой в сумерках и при снежке самопальные решения просто перестанут выполнять свою задачу.
Все серийные решения прошли стадию «самопальных» :) Если что-то существует, это не значит, что не стоит делать что-то своё. Например, мы в Wiren Board разрабатываем и производим оборудование для автоматизации, да ещё и свой софт пишем для контроллера. Это позволяет нам учитывать пожелания потребителей и добавлять новые функции, а ещё даёт им уверенность в завтрашнем дне, так как у нас протоколы открытые, софт открыт, есть поддержка кучи сторонних устройств. А начиналось всё как «попытка изобрести велосипед».
Вы делаете очень приличные ПЛК со своими конкурентными преимуществами и вас можно назвать за это крутыми. Но считаю, что делать своё LPR-решение просто экономически нецелесообразно: на рынке есть камеры со встроенным распознаванием номеров по цене от 20т.р (сам брал недавно за 13, но не скажу кого, пока не закончу тестировать), а уж те-же хики за 40+ дают шикарный результат (и на моём опыте не малом уже опыте с такими задачами - много лучше того-же Трассира, хотя отечественного производителя надо поддерживать=). При этом распознавание "на борту" выгоднее ещё тем, что не требует сопутствующей инфраструктуры или снижает к ней требования - гоняй себе байтики через GSM-канал...
P.S. И в принципе задача то с постоянными/гостевыми пропусками + распознаванием номеров довольно заурядная и решена была в нашей стране в современном ключе (с приложением и блэк-джеком) минимум десяток лет назад. Первые классное решение сделали pass24.online (это вообще их хлеб - они самые узнаваемые на рынке коттеджных посёлков), за что и были куплены гигантом Ланитом. Ещё, на вскидку: parking24.online (более широкое решение, включающее платёжные сервисы), angelsit.ru (упомянул именно их, потому что они выросли именно с видеоаналитики)... Но если покопаться - найдутся не менее пары десятков компаний с таким же продуктом.
---------
Ну в любом случае - удачи! Хотел сначала написать, что любая конкуренция развивает рынок, но это не так.. Бывает наоборот..
Ежемесячный платёж в 9800 составляет от половины до трети заработной платы сторожа. То есть сторож получается дешевле.
Вобще решение овер сайз. Начнем с того, что есть шлагбаумы которые идут сразу с платой управления. Его цеплять можно прямо по RS485 или брать дискретные сигналы прямо с платы. Соответсвенно, можно забыть про кучу автоматики внутри шлагбаума, а только получать состояние и управлять через RS485. Причем такие шлагбаумы со встроенной автоматикой сами следят за фотоэлементом и проездом машины.
Остается только вопрос определения номера, и вот бесплатных и хороших решений для наших номеров я так и не нашел, а самому делать - времени нету. В итоге взяли решение которое условно говоря при распозновании вебхуком сообщает кто подъехал. Все остальное мелочи жизни.
Два авто с одинаковым номером пустит? :)
А что будет, если распечатать на бумажке номер из белого листа приклеить к машине, то пропустит?
А что будет, если свет отключат на вашем локальном решении?
А что будет, если молния ударит в ворота?
По портреблению - на сфотографированном в щитке АКБ - будет работать пару часов. А вот сам шлагбаум - в зависимости от того есть на нем свои АКБ или нет.
Если бюджет позволяет, можно солнечный инвертор, плюс аккум на 50 Ач и больше поставить, опыт имеется)
Номеров для полной автоматизации недостаточно. Должна ещё распознаваться расцветка специальных служб.
Спецслужбы вахтер кнопкой пустит )
Любой житель кто их вызвал с приложения могут впустить. Я думаю если пожар то заранее поднимут вообще
ИИ или нейросети?
Вы уж опеределитесь
Техническое решение - это хорошо, пусть роботы работают, а не человек. Но это все игра в театр безопасности. Кому сильно надо, тот и пешком прогуляется, и за другой машиной проедет, и шлагбаум сломает, и еще кучу способов как проехать придумает.
Предлагаю более изящное решение - ставим оптический датчик возле шлагбаума. Машина подъехала (любая) - открыли. Итого: все жители - могут заехать. Все не жители - просто не будут заезжать, что они там забыли? Все, задача решена.
Ребят, ну честное слово - велосипед изобретаете: Hikvision iDS-TCM203, цена 50тр минус 20% ндс. Без облака, локальное распознование по выбранным странам, определение въезда/выезда, статистика, интеграция в скуд, как сухими контактами так и по протоколам и через апи. Для домашнего примения чисто режим управлеия воротами шлагбаумами. 50тр, воткнул и работет. И да как камера, вполне приличная, по онвиф тоже работает.
Вроде где-то была новость, что Hikvision ушли из РФ. Да, наверняка можно купить по серым каналам, но где гарантии, что оно так будет вечно? Все таки у людей бизнес, а его лучше строить на легально доступном оборудовании, чтобы в будущем иметь меньше проблем в обслуживании.
И приложение у каждого жителя и со своими гостями каждый сам разбирается?
Это надо две: на впуск и на выпуск?
Вы уверены что у вас распознавание поддерживает NPU? Скорее всего на CPU же бегает. Затаскивать на Khadas что-то отличное от простой классификации или детекции достаточно болезненно. Просто по вашему посту где скопировано "поддерживается TensorFlow, Caffe", которые уже давно никто не использует. И в коментах то же самое.
Но это не поддержка, а экспорт. А для экспорта там ONNX используется.
Ну и в целом разница между каким-нибудь ncnn и инференсом на NPU будет максимум раза в полтора-два. Часто в этом нет смысла, когда на плате уже CPU загружен.
Очень хорошо что не используется облако. В Московском торговом центре Ривьера до известных событий система запоминала номер заехавшего на парковку автомобиля и спокойно его выпускала в бесплатный период. Но там использовались облачное решение и потом они сломались:)
Не буду ругать указанное решение. Но как минимум есть более дешевые системы распознавания номеров ПО Линия с лицензией 2900 на камеру, для распознавания с 2 камер и i3 хватит старенького. Отправка команд по http куда угодно, Ну и охранику кнопку сделать не проблема, да хоть с телефона в wifi сети. . Таким образом web реле за 5к + 5800 за 2 камеры (любые нормальные) + комп + плата gsm (если номер не распознался мне без разницы звонить или в приложение залезать). Экономически платить 9800 в месяц за облако не обосновано, за симку в 40 раз дешевле будет.
Вспомню, что уже на pentium 100 конце рошлого века эта задача была успешно решена. попутно ещё и скорость считывалась. Разработчики рассказывали, что windows не подходит, т.к. он не умеет в реалтайме работать, а в dos они сильно ограничены размером памяти.
Нашёл упоминаине лишь про вторую версию. http://old.prominform.com/index.php?option=com_content&view=article&id=134&Itemid=102
Технически стоял pentium 100 на посту ГАИ, с камеры на него шёл видеопоток. 4 полосы на такой железяке получалось распознавать только на низкой скорости до 40 км/ч. Базы МВД синхронизировались по модему.
Спасибо за статью, интересно всегда читать материалы от коллег. Скажите как происходит селекция изображений для распознавания в период срабатывания датчика движения? ведь датчик движения - это диапазон времени и стало быть поток видео из которого вы забираете кадр каждую секунду. может получиться Так, что на распознавание отправилось 7 изображений (7 секунд было движение), и номер есть только на седьмом кадре.
Есть такое свободное решение дипстак ищет совпадение по картинке + внедряем автоматизацию вроде редлайна или хомассистант и получаем полную автоматизацию за 5 рублей я вот обожаю такие статьи когда люди героически изобретают велосипед и потом гордо выплескивают это в сообщество... Есть куча опесорных решений . и маленькая тележка...
А номер грязный? Что в нашей стране сплошь и рядом. Тут никакой ИИ не поможет. Лучше метка на лобовухе.
Подскажите открытые селфхостед решения для подобных задач (распознавание людей\объектов в потоке от камеры по RTSP).
https://github.com/ajdroid/yolov8_tracking
https://github.com/deshwalmahesh/yolov7-deepsort-tracking
https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort
https://github.com/xuarehere/yolo_series_deepsort_pytorch
https://github.com/monemati/YOLOv8-DeepSORT-Streamlit
https://github.com/CodingMantras/yolov8-streamlit-detection-tracking
https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking
https://github.com/vinaynpatil/Object-Tracking-Using-YOLO
https://github.com/eric-erki/yolov3
Подборка в основном на признанных вариантах моделей YOLO (детекция объектов) + DeepSORT, DeepOCSORT, LightMBN (трекинг объектов)
Какое-то сравнение дать пока не могу, сам их изучаю и пробую для своего велосипеда).
В чем минус решения на метках на стекле?
Автоматические ворота или шлагбаум с распознаванием номеров: и облако не нужно