Вышла обновлённая версия SmartVision 5.2 — с улучшенным модулем распознавания автомобильных номеров, переработанным детектором движения и доработанным плеером для архивов. Обновления ориентированы на повышение точности, стабильности и производительности при работе с большим количеством потоков.
Распознавание номеров: разные модели для разных стран
Главное изменение — обновлённый модуль LPR. Теперь система использует отдельные нейросетевые модели для европейских, американских и российских номеров. Это позволяет повысить точность распознавания в реальных условиях, где различаются шрифты, форматы и расположение элементов.
Для российских номеров добавлена специализированная модель, которая учитывает особенности последних 2–3 цифр — региональных кодов. Система автоматически определяет страну и применяет соответствующую модель.
Также в ini-файл добавлены новые параметры для гибкой настройки алгоритмов под конкретные задачи. Оптимизация CPU снижает нагрузку при обработке большого количества камер и потоков.
Детектор движения и просмотр потоков
Нейросетевой детектор движения был существенно переработан. Он стал точнее и лучше реагирует на реальные изменения в кадре, при этом количество ложных срабатываний снизилось.
Исправлена проблема с онлайн-просмотром видео с некоторых IP-камер высокого разрешения. Для них увеличен буфер, что делает трансляцию стабильнее.
Для воспроизведения архивов теперь используется обновлённый SmartVision Player — с более удобной навигацией по записям.
Факторы, влияющие на точность распознавания
Точность работы LPR зависит не только от алгоритмов, но и от параметров съёмки:
- правильное расположение камеры,
- частота кадров (FPS),
- освещённость,
- производительность системы.
Чем выше частота кадров, тем больше вероятность корректного распознавания, но тем выше нагрузка на процессор. Если камера установлена слишком близко, а автомобиль движется быстро, система может получить только один кадр с номером, и распознавание не произойдёт.
Алгоритмы анализируют несколько кадров и используют статистику ошибок по символам, а также трекинг, чтобы избежать путаницы при нескольких машинах в кадре.
Пример: расстояние, которое проезжает автомобиль за 1 секунду
- 20 км/ч — 5,56 м
- 40 км/ч — 11,11 м
- 60 км/ч — 16,67 м
- 120 км/ч — 33,33 м
- 200 км/ч — 55,56 м
Если номер находится в поле зрения менее секунды, система может не успеть получить достаточно данных для уверенного результата. Это решается либо настройкой параметров (уменьшением числа необходимых совпадений), либо корректировкой угла и положения камеры.
Версия 5.2 делает систему точнее и стабильнее без радикальных изменений архитектуры. Добавленные нейросетевые модели, оптимизация CPU и доработанные инструменты повышают надёжность работы при многопоточной нагрузке и сложных сценариях. Обновление ориентировано на практическое использование в реальных системах видеонаблюдения.
Скачать можно здесь
Скачать можно здесь