SDK распознавания номеров вагонов

Для чего предназначен Intlab Wagon?

Оптическое распознавание в условиях 24/7 номеров железнодорожных вагонов, платформ и цистерн, нанесенных на борт, либо на шасси, в режиме реального времени с выдачей единого консолидированного результата распознавания по вагону.

Intlab Wagon - комплект средств разработки (SDK), предназначенный для интеграции в сторонние приложения функции оптического обнаружения и считывания восьмизначных номеров вагонов стран СНГ и других стран, где используется колея 1520 мм. Модуль обеспечивает распознавание номеров для всех типов локомотивов, грузовых вагонов, платформ и цистерн в максимально широком диапазоне внешних условий в режиме 24/7. Модуль предоставляет возможность считывать номера как из отдельных изображений, так и из видеопотока, которые получены от аналогового или цифрового видеоисточника. В случае работы модуля с использованием видеопотока обеспечивается максимально возможное качество распознавания, так как результаты, полученные из отдельных кадров с разных камер анализируются и по окончанию проезда вагона за счет сложных алгоритмов аналитики объединяются в единый результат. Так как номер вагона дублируется на двух боковых сторонах и на шасси, то для получения максимального уровня распознавания может применяться от 2 до 4 камер.

Основные характеристики

до

97%

Точность распознавания

5-40

мс

Время распознавания одного кадра

км/ч

Максимальная скорость движения состава *

пикс

Минимальная высота символа

Общая схема работы межкадрового слияния и выдачи консолидированного результата по вагону

В ходе движения вагона в поле зрения камеры с момента его появления и до выхода из зоны контроля модулем каждый кадр производится считывание номера и формируются предварительные гипотезы распознавания номера по текущему кадру и накапливаются внутри модуля. Так как в ходе движения вагона видимость для зоны каждого символа в сложных условиях освещения (задержка работы автодиафрагмы камеры, наличия засветки или теней) может значительно изменяться, то какая-то часть вагона на изображении с камеры может иметь лучшие для считывания условия освещения и меньше помех в одних кадрах относительно других и также появляется возможность считывать номера, которые шире, чем зона контроля камеры, если имеется перекрытие в трех и более символов между соседними кадрами. Затем, после выхода вагона из кадра, все сформированные по кадрам гипотезы для каждой камеры контроля объединяются на уровне символов во временной ряд и анализируются. В итоге на базе накопленной по всем камерам информации модулем выдается единый результат распознавания на вагон вместо списка гипотез у обычных модулей распознавания. Так как данный консолидированный результат формируется на данных целого временного ряда по всем камерам, то для верного распознавания доступно гораздо больше информации и это позволяет значительно повысить итоговую точность распознавания номера и также эффективно отфильтровать различные текстовые надписи на вагоне (рекламные и служебные надписи, номера телефонов похожие на номер).

Межкадровое слияние результатов и выдача единого результата по вагону

Поддерживаемые типы вагонов

Совместимость

Windows 7, 10

Windows Server

Linux

C/C++

C# (.Net)

Многие другие

Спецификация, системные требования и API

Спецификация
Системные требования
API

Типичная вероятность правильного распознавания при считывании в видеопотоке

Качество нанесения номеров	Считывание с одной стороны	Считывание с двух сторон
для чистых номеров, соответствующих документу №632-2011 ПКБ ЦВ	не менее 92%	не менее 97%
загрязненные, малоконтрастные, поврежденные, нестандартные номера	не менее 75%	не менее 92%

Поддерживаемый размер символов

от 10 пикселей, рекомендуется >= 16 пикселей

Скорость движения состава

до 80 км/час *

Поддерживаемые типы вагонов

все типы вагонов и локомотивов, имеющие однострочный восьмизначный номер по стандарту МПС

(все типы локомотивов, полувагонов, хопперов, цистерн, крытых вагонов, платформ, автовагонов, думпкаров, рефрижераторов)

Возможные места считывания номеров

бортовой номер, номер на шасси

Количество камер контроля

1 — 4,

рекомендуется от 2-х, при наличии платформ 4

Ширина зоны контроля камеры

5 — 10 метров

Угол отклонения камеры от горизонтали

<= 20°

Угол отклонения камеры по вертикали

<= 30°

Угол визирования видеокамеры

<= 5°

Высота установки камер

3 — 3.5 метра для считывания бортовых номеров, 1.5 метра для считывания номеров на шасси

Расстояние от видеокамеры до вагона

1,5 — 10 метров (зависит от фокусного расстояния объектива камеры), оптимальное расстояние 5-7 метров

Минимально необходимая освещенность номера

зависит от используемой видеокамеры, типичное значение — 50 люкс

Поддерживаемый тип видеосигнала

отдельное изображение, либо живой видеопоток с аналоговой или цифровой камеры

Среднее время обработки одного кадра при рекомендуемом разрешении

не более 40 миллисекунд

Коррекция перспективы и радиальных оптических искажений объектива

есть

Синтаксический контроль и сверка с контрольной суммой номера вагона по алгоритму ОАО "РЖД"

есть

Определение направления движения вагона по видео

есть

Формирование консолидированного результата распознавания номера на базе видеоряда проезда вагона в зоне контроля

есть

Интеллектуальная оценка достоверности консолидированного результата распознавания на предмет того, что был найден действительно номер вагона и он распознан верно

есть

Система лицензирования

1 лицензия на каждый созданный основной / дополнительный объект распознавателя, USB аппаратный ключ

Поддерживаемые языки программирования

SDK может быть использован в приложениях на C/C++, C#, VB.Net, Java и любых других языках программирования, поддерживающих вызов C функций.

Комплект поставки

дистрибутив SDK, документация, исходные коды примеров использования на C/C++, C#, USB аппаратный ключ защиты ПО

Поддерживаемые ОС

Windows 7,8,10 (32/64 бит), Windows Server 2008, 2012 (32/64 бит), Linux Ubuntu 64 бит

Рекомендуемая конфигурации компьютера

Core i3 (Desktop 4 поколения и выше) для одновременной обработки 1-2 каналов распознавания для скоростей движения до 10 км/ч.
Core i5 (Desktop 4 поколения и выше) для одновременной обработки 2-4 каналов распознавания для скоростей движения до 10 км/ч.
Core i7 (Desktop 4 поколения и выше, 4 ядра) для одновременной обработки 2-4 каналов распознавания для скоростей движения от 10 км/ч.
Core i7 (Desktop 4 поколения и выше, 8 ядер) для одновременной обработки 5-8 каналов распознавания для скоростей движения от 10 км/ч.
Оперативная память: 4 Гб и выше.

Вход модуля

изображение загружаемое из файла, либо передаваемое через буфер в оперативной памяти в форматах (BMP, JPEG, RAW)
поток кадров видео, передаваемый в реальном времени через буфер в оперативной памяти в форматах (BMP, JPEG, RAW), событие появления вагона в зоне контроля, событие выхода вагона из зоны контроля

Настройки модуля

Разрешение кадра, прямоугольник зоны распознавания в кадре (ROI), минимальный и максимальный размер символов номера, средняя высота символов, среднее соотношение сторон символов, параметры коррекции углов наклона камеры (опционально), параметры коррекции радиальных искажений камеры (опционально)

Выход модуля

По факту передачи в модуль события выхода вагона из кадра, либо остановки выдаются следующие результаты:

набор лучших гипотез распознавания по каждой отдельной камере, где каждая гипотеза содержит строку номера с индексом оценки надежности результата распознавания (веса гипотезы), а также временную метку и изображение для кадра, где найдена данная гипотеза с наибольшим весом и расположение номера в этом кадре, временные метки кадров первого и последнего обнаружения номера вагона;
финальный результат, полученный путем объединения результатов по всем камерам, который содержит строку номера с индексом оценки надежности результата распознавания (веса гипотезы), индекс надежности распознавания для каждого символа, направление движения вагона и ссылку на данные по результатам распознавания по лучшей камере;

Примеры успешно распознанных номеров вагонов

Ключевые преимущества

Скорость

Модуль распознавания позволяет работать с видеопотоком до 50 кадров в секунду без задержек в режиме реального времени даже в условиях высокой скорости движения состава и распознавания до 4-х камер на один ж/д путь, при этом сохраняя максимальное качество распознавания.

Высокая точность распознавания

За счет высокой скорости работы, обеспечивающей отсутствие пропусков обработки кадров, самых современных алгоритмов распознавания и объединения результатов по кадрам, а также возможности использования до 4-х камер для распознавания как бортовых номеров, так и на шасси, с обеих сторон вагона достигается максимальная точность распознавания, подтвержденная постоянными внутренними и сторонними тестами.

Поддержка нестандартных номеров

Мы отдаем себе отчет в том, что далеко не всегда для вагонов выполняются требования к чистоте и стандартности нанесенных номеров. Практически в каждом проходящем составе встречаются малоконтрастные, трафаретные, поврежденные и имеющие нестандартное расположение или написание номера. Наш модуль распознавания за годы инсталляций доказал свою высокую работоспособность в таких условиях.

Интеллектуальная оценка достоверности результата распознавания

В отличии от обычных модулей распознавания Intlab Wagon дополнительно на базе накопленной в ходе движения вагона в зоне контроля статистики производит интеллектуальную оценку достоверности финального консолидированного результата по вагону на предмет того, что он содержит действительно номер вагона, а не какую-либо рекламную либо служебную текстовую строку на вагоне, похожую на номер и что этот номер распознан верно.

Надежность

За более чем 12 лет активной работы по задаче распознавания номеров вагонов был накоплен богатый опыт и обширная тестовая база (более 50000 вагонов), содержащая все встречающиеся типы вагонов со множества объектов ОАО "РЖД" и крупных коммерческих предприятий, позволяющая быть уверенным, что выпущенный продукт сохраняет максимальное качество работы в любых, даже самых неблагоприятных условиях, а при соблюдении рекомендуемых условий установки и корректной настройке показывает лучшие показатели на рынке. Конечные программно-аппаратные решения наших партнеров с 2009 года занимают значительную долю в поставках систем оптического считывания номеров вагонов на объекты ОАО "РЖД".

Собственная разработка

Все библиотеки распознавания полностью разработаны нашими инженерами, что позволяет максимально удовлетворить запросы наших клиентов из-за отсутствия каких-либо зависимостей от третьей стороны.

Аппаратная независимость

У модуля нет привязки к кому-либо специализированному оборудованию или камерам, может быть использовано любое оборудование, которые удовлетворяет техническим требованиям.

Быстрая и простая разработка

Мы постарались обеспечить максимально гибкий, функциональный, удобный и унифицированный API для всех линейки наших продуктов. На этапе интеграции наших продуктов в решения партнера оказывается поддержка и консультирование разработчиков. Мы заботимся о наших партнерах и стараемся максимально сохранять обратную совместимость и поддержку предыдущих версий API.

Дружелюбная и эффективная поддержка

Квалифицированный специалист-разработчик быстро ответит на любой ваш самый сложный вопрос.

Модификация под ваши нужды / Индивидуальные решения

Мы всегда открыты для сотрудничества и учитываем пожелания клиентов при реализации будущих версий. Гибкий модульный движок распознавания позволяет в короткий срок решать в том числе нестандартные задачи (распознавание номеров внутреннего парка вагонов и др.).

Высокая квалификация.

12+ лет реального опыта в исследованиях, разработке и оптимизации программного обеспечения в области OCR и компьютерного зрения.

Постоянные улучшения.

Более 12+ лет существования продукта непрерывно велась работа по улучшению технических характеристик движка распознавания. Наличие линейки продуктов в области распознавания номеров позволяет постоянно увеличивать квалификацию, развивать и улучшать ядро распознавания сразу во всей линейке продуктов.