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To configure License plate recognition 차량 번호판 인식 (IV), do as follows:을 구성하려면 다음 단계를 따르세요.
검출 도구가 사용될 서버의 MAC 주소를 기술 지원팀에 제출하세요Submit to the technical support the MAC address of the Server where the detection tool will be used.
Note title Attention! The detection tool will not operate on the Server with a different MAC address.
서버의 MAC 주소가 다르면 감지 도구가 작동하지 않습니다.
- 기술 지원팀에서 받은 라이선스를 Copy the license received from technical support into the C:\Program Files\Common Files\AxxonSoft\DetectorPack\LicenseFile_LprIV.txt file파일에 복사하세요.
- Create the License plate recognition 차량 번호판 인식 (IV) object and select it객체를 생성하고 선택하세요.
If you need to use this detection tool for real-time license plate recognition (comparison with the license plates lists), set the corresponding parameter to Yes (1, see실시간 차량 번호판 인식(번호판 목록과의 비교)을 사용하려면 해당 매개변수를 Yes로 설정하세요(1, 생성된 목록을 기반으로 차량 번호판 인식 구성 참조).
- If you need to record metadata, select Yes from the 메타데이터를 기록하려면 Record objects tracking list list에서 Yes를 선택하세요 (2).
- If the camera supports multistreaming, select the stream for which detection is needed (3). Selecting a low-quality video stream allows reducing the load on the Server.
- 카메라가 멀티스트리밍을 지원하는 경우 탐지가 필요한 스트림을 선택하세요 (3). 저화질 비디오 스트림을 선택하면 서버의 부하를 줄일 수 있습니다. LP 좌표가 아래에서 위로 변경되면 차량은 카메라에서 멀어집니다.
차량 방향 감지를 위한 알고리즘을 선택하세요 Select the Algorithm for detecting vehicle direction (1):
- By LP coordinates좌표에 의한 방식: if LP coordinates change position from top to bottom, the vehicle moves towards the camera. If LP coordinates change position from bottom to top, the vehicle moves away from the camera.
- By LP scale change: if LP scale increases, the vehicle moves towards the camera. If LP scale decreases, the vehicle moves away from the camera.
- LP 좌표가 위에서 아래로 변경되면, 차량은 카메라 쪽으로 이동합니다.
- LP 크기 변화에 의한 방식: LP 크기가 증가하면 차량은 카메라 쪽으로 이동합니다. LP 크기가 감소하면 차량은 카메라에서 멀어집니다.
LPR을 위한 국가를 목록에서 선택하고 인식 정확도 수준을 설정하세요 Select the country from the list for LPR and the level of recognition accuracy (2).
High load, high recognition accuracy—provides the maximum recognition accuracy, but creates a high load on the CPU and/or GPU.
Medium load, medium recognition accuracy—provides a high recognition accuracy, requires less computing resources than the maximum accuracy.
Low load, low recognition accuracy—provides the fastest recognition speed, but the recognition accuracy is low.
- Select a processing resource for decoding video streams (3). When you select a GPU, a stand-alone graphics card takes priority (when decoding with NVIDIA NVDEC chips). If there is no appropriate GPU, the decoding will use the Intel Quick Sync Video technology. Otherwise, CPU resources will be used for decoding.
고부하, 고정확도 인식 — 최대 인식 정확도를 제공하지만, CPU 및/또는 GPU에 높은 부하를 생성합니다.
중간 부하, 중간 정확도 인식 — 높은 인식 정확도를 제공하며, 최대 정확도보다 적은 컴퓨팅 자원을 요구합니다.
저부하, 저정확도 인식 — 가장 빠른 인식 속도를 제공하지만, 인식 정확도는 낮습니다.
- 비디오 스트림 디코딩을 위한 처리 리소스를 선택하세요 (3). GPU를 선택하면, 독립형 그래픽 카드가 우선순위를 가집니다 (NVIDIA NVDEC 칩을 사용하여 디코딩할 때). 적절한 GPU가 없는 경우, 디코딩은 Intel Quick Sync Video 기술을 사용합니다. 그렇지 않으면, CPU 리소스를 사용하여 디코딩이 이루어집니다.
기본적으로 분석된 프레임은 지정된 해상도(4, 긴 변이 1920픽셀)로 축소됩니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:
출처 이미지의 긴 변이 프레임 크기 변경 필드에 지정된 값을 초과하면 그 값은 절반으로 나눠집니다.
결과 해상도가 지정된 값 이하로 떨어지면 해당 해상도가 계속 사용됩니다.
결과 해상도가 여전히 지정된 한계를 초과하면 다시 절반으로 나눠집니다. 이와 같은 방식이 반복됩니다
By default, the analyzed framed are scaled down to a specified resolution (4, 1920 pixels on the longer side). This is how it works:
If the longer side of the source image exceeds the value specified in the Frame size change field, it is divided by two.
If the resulting resolution falls below the specified value, it is used further.
If the resulting resolution still exceeds the specified limit, it is divided by two, etc.
Info title Note 예를 들어, 출처 이미지 해상도가 2048*1536이고 지정된 값이 1000으로 설정된 경우,
이 경우, 출처 해상도는 두 번 절반으로 나누어집니다
For example, the source image resolution is 2048*1536, and the specified value is set to 1000.
In this case, the source resolution will be halved two times (512*384), as after the first division, the number of pixels on the longer side exceeds the limit . 첫 번째 나누기 후, 긴 변의 픽셀 수가 한계를 초과하기 때문입니다 (1024 > 1000).
If detection is performed on a higher resolution stream and detection errors occur, it is recommended to reduce the compression.
- Set the number of frames processed per second by the detection tool (5). The value should be in the range [0,016; 100].
- Set the maximum number of processor cores available for the detection tool. The 0 value means that all cores are used (6). The value should be in the range [−1; 1].
더 높은 해상도의 스트림에서 탐지가 수행되고 탐지 오류가 발생하면, 압축을 줄이는 것이 권장됩니다.
- 검출 도구가 처리하는 초당 프레임 수를 설정하세요 (5). 은 [0.016; 100] 범위 내여야 합니다.
- 검출 도구에서 사용할 수 있는 최대 프로세서 코어 수를 설정하세요. 0 값은 모든 코어가 사용됨을 의미합니다 (6). 값은 [−1; 1] 범위 내여야 합니다.
- 번호판의 최대 및 최소 너비를 프레임 너비의 백분율로 설정하세요 Set the maximum and minimum width of the license plate as a percentage of the frame width (7, 8). The value should be in the range 값은 [1; 100] 범위 내여야 합니다.Set minimum quality of LPR
- 최소 LPR 품질을 설정하세요 (9). The higher the minimum recognition quality, the fewer false positives will be detected. The value should be in the range 최소 인식 품질이 높을수록 잘못된 긍정 감지가 적게 발생합니다. 값은 [0; 100] .범위 내여야 합니다.
탐지 도구의 프로세서를 선택하세요—CPU 또는 NVIDIA GPU 중 하나를 선택하세요 Select the processor for the detection tool—the CPU or one of NVIDIA GPUs (10,see 검출 구성에 대한 일반 정보 참조).
Note title Attention! It may take several minutes to launch the algorithm on NVIDIA GPU.
If there are several GPUs in the system, a specific NVIDIA GPU value can be assigned to each License plate recognition (IV) tool.
NVIDIA GPU에서 알고리즘을 실행하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다.
시스템에 여러 개의 GPU가 있는 경우, 각 차량 번호판 인식 (IV) 도구에 특정 NVIDIA GPU 값을 할당할 수 있습니다.
- 이벤트 타임아웃 필드 (1)에서 초기 LP 인식과 이벤트 등록 사이의 시간 간격을 초 단위로 지정하세요. 값은 In the Event timeout field (1) specify the time interval in seconds between the initial LP recognition and event registration. The value should be in the range [0; 3600] 범위 내여야 합니다. The 0 value sets the event registration to the moment when the track disappears from FOV.
0 값은 트랙이 시야에서 사라지는 순간에 이벤트 등록이 이루어지도록 설정합니다. - LP의 최대 및 최소 문자 수를 지정하세요 Specify the maximum and minimum number of characters in LP (2, 3). The value should be in the range 값은 [1; 20] 범위 내여야 합니다.
In the Tracker timeout field (4), enter a time period in seconds after which the vehicle track is considered lost. The value should be in the range 트래커 타임아웃 필드 (4)에서 차량 트랙이 손실된 것으로 간주되는 시간 간격을 초 단위로 입력하세요. 값은 [0; 3600] 범위 내여야 합니다.
Info title Note This parameter should be used to prevent double detections that occur, for example, when the LP is recognized in the frame then gets hidden behind a visual obstacle and after that gets recognized by the detection tool again. If you set the timeout longer than the time of possible LP overlapping in the frame, the detection tool will trigger only once.
이 매개변수는 예를 들어, LP가 프레임에서 인식된 후 시각적 장애물 뒤에 가려지고 다시 검출 도구에 의해 인식되는 경우와 같은 이중 인식을 방지하는 데 사용해야 합니다.
가능한 LP 겹침 시간이 프레임 내에서 더 길게 설정되면 검출 도구는 한 번만 트리거됩니다.FOV 내에서 LPR 영역을 구성할 수 있습니다. 영역은 앵커 포인트
를 이동시켜 크기를 조정할 수 있습니다.You can configure the LPR area in the FOV. The area is resized by moving the anchor points . 
Info title Note For your convenience, you can click the
button and configure the mask on a still frame. To undo, click this button again.Detection area is displayed by default. You can click the
button to hide the area. To undo, click this button again.- Click the Apply button.
편의를 위해
버튼을 클릭하여 정지된 프레임에서 마스크를 구성할 수 있습니다. 취소하려면 이 버튼을 다시 클릭하세요.기본적으로 감지 영역이 표시됩니다.
버튼을 클릭하여 영역을 숨길 수 있습니다. 취소하려면 이 버튼을 다시 클릭하세요.- 적용 버튼을 클릭하세요.
이제 차량 번호판 인식 (IV) 구성이 완료되었습니다Configuration of License plate recognition (IV) is now complete.
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