De olho no trânsito

Os sistemas de Reconhecimento de Placas de Veículos foram amplamente implantados para permitir que os órgãos de aplicação da lei controlem e gerenciem o tráfego nas rodovias. Os sistemas são capazes de ler as placas de veículos que se movimentam em alta velocidade durante o dia e a noite, e mesmo em condições de tráfego intenso ou em locais com pouca iluminação.

Buscando aperfeiçoar o desempenho de projetos anteriores, a Lector Vision , uma empresa com sede em Madri, na Espanha, introduziu recentemente um novo sistema ANPR, denominado Traffic Eye. O sistema combina o melhor do hardware pronto para uso com o hardware personalizado projetado e desenvolvido pela Lector Vision e o próprio OCR Software Engine da empresa, resultando em um sistema altamente versátil que pode ser rapidamente adaptado para identificar placas de veículos em qualquer país do mundo.

O sistema Traffic Eye ilumina as cenas de tráfego utilizando luz infravermelha pulsada enquanto captura imagens monocromáticas de veículos, bem como visões gerais panorâmicas usando duas câmeras separadas. O software executado em um processador avançado no sistema detecta, então, a localização das placas dos veículos nas imagens monocromáticas e identifica os caracteres individuais nas placas utilizando uma técnica de reconhecimento óptico de caracteres que emprega uma rede neural artificial. O número da placa e a visão geral da cor da cena são então correlacionados antes de serem transmitidos para um centro de controle em tempo real.

Primeiramente, o software procura regiões retangulares de interesse na imagem em que uma placa de veículo provavelmente está presente

Captura de imagem

De acordo com Gonzalo Palacios, gerente de Pesquisa e desenvolvimento da Lector Vision, as câmeras desempenham um papel importante no processo de reconhecimento das placas, já que o desempenho geral do sistema é altamente dependente da qualidade das imagens capturadas. 

"No passado, câmeras especializadas eram necessárias para aplicações ANPR, mas, graças ao desempenho da gama de câmeras da FLIR, o novo sistema pode fazer uso de produtos prontos para o uso", disse ele.

A primeira câmera do sistema Traffic Eye - uma câmera monocromática GigE Blackfly 1920 pixel x 1200 pixel com um sensor de obturador global CMOS Sony Pregius IMX249 e um filtro IV - captura imagens que são analisadas pelo software do sistema para determinar a placa dos veículos. A segunda, uma câmera colorida GigE Blackfly 1920 pixel x 1200 pixel equipada com um sensor CMOS Sony IMX249, captura uma visão geral da cena. Câmeras diferentes equipadas com diferentes sensores CMOS podem ser facilmente alteradas para melhor se adequarem a diferentes aplicações, por exemplo, pista única ou pistas múltiplas (até 3 pistas ao mesmo tempo) dispositivos ANPR, aplicação de luz vermelha e aplicação de velocidade média.

Embora as câmeras GigE tenham sido amplamente utilizadas no sistema Traffic Eye desde sua introdução em 2013, a natureza modular do processador e das placas de hardware de controle usadas no sistema significa que a empresa não está restrita a uma interface de câmera. De acordo com Palacios, quando os sistemas exigem uma melhor resolução, é relativamente fácil escolher uma câmera com o sensor apropriado e então decidir se uma interface GigE ou uma interface USB3 com uma largura de banda maior seria mais adequada.

Interferência reduzida

Como a intensidade da luz solar varia de acordo com seu comprimento de onda no espectro de infravermelho, o comprimento de onda escolhido para iluminar a cena do tráfego foi uma consideração importante no projeto.

No passado, muitos sistemas ANPR tinham placas de veículos iluminadas usando luz infravermelha na faixa de comprimento de onda de 880 nm. Entretanto, a 940nm, a intensidade da luz solar é de cerca de 60% da sua intensidade em 880nm. Assim, a Lector Vision optou por reduzir os níveis de interferência da luz do sol, iluminando as cenas de tráfego com uma matriz de LEDs pulsados de operação personalizada que operam no maior comprimento de onda.

"A desvantagem de usar LEDs de comprimento de onda mais alto é que a sensibilidade do sensor na câmera a 940nm é reduzida. Para compensar, um sistema de controle no Traffic Eye pulsa os LEDs IR por microssegundos de cada vez, produzindo uma luz IV estroboscópica intensa que (uma vez refletida das placas de veículos) pode ser facilmente detectada pela câmera monocromática. Como a cena é iluminada pela luz IV pulsada, o controlador dispara ambas as câmeras simultaneamente para permitir que elas capturem tanto uma imagem monocromática como uma imagem colorida da cena de tráfego", afirmou Palacios.

Ambas as imagens são então transferidas através da interface GigE para um processador quad-core incorporado ao sistema Traffic Eye. Aqui, a imagem monocromática é analisada por um software personalizado em execução no processador para determinar os caracteres nas placas de veículos na imagem. Para fazê-lo, o software primeiramente procura por regiões retangulares de interesse na imagem em que uma placa de veículo provavelmente esteja presente. Uma operação de detecção de bordas é então realizada na região de interesse para encontrar os limites dos caracteres na placa de veículo, detectando descontinuidades no brilho das imagens.

Rede neural

Tendo determinado a localização dos caracteres das placas nas imagens, o sistema identifica os próprios caracteres individuais. Para isso, a Lector Vision optou por implantar uma rede neural artificial baseada em software que foi primeiramente treinada para identificar caracteres em placas de veículos ao ser apresentada a muitos milhares de exemplos separados de um único país. A rede neural utiliza, então, os exemplos para inferir automaticamente regras a partir das quais é possível identificar novos caracteres desconhecidos a partir das imagens capturadas pela câmera monocromática quando o sistema Traffic Eye for implantado em campo.

"Uma vez que a placa tenha sido identificada, o número da placa e a imagem da cena de tráfego capturada pela câmera colorida (bem como um carimbo de data/hora GPS opcional) podem ser enviados para um centro de controle por cabo, fibra óptica, GPRS ou 3G, dependendo da natureza do aplicativo. Ao fazê-lo, usuários como órgãos rodoviários que monitoram o fluxo de tráfego e aplicam violações de luz vermelha podem visualizar as duas imagens para identificar o veículo em questão através de sua placa e examinar uma imagem do veículo e de seus ocupantes no local exato onde a placa do veículo foi capturada", afirma Palacios.

De acordo com Palacios, mais de 500 sistemas Traffic Eye foram instalados desde que o sistema foi lançado em 2013, onde eles provaram ser capazes de ler placas de veículos que viajam a velocidades que excedem os 200 km/h. Além da Espanha, foram implantados sistemas em Andorra, Colômbia, Chile, Polônia, Eslováquia, Peru, Argélia e México. Além disso, a empresa também vendeu mais de 700 dispositivos de controle de acesso desde 2003 e o software de reconhecimento OCR como um produto de software autônomo para outras partes interessadas.

Mas a empresa não está descansando à sombra de seus louros. Este ano, a Lector Vision planeja adicionar mais recursos ao sistema, treinando-o para identificar placas de veículos de vários outros países onde a imposição de tráfego está se tornando um problema significativo. Além disso, o sistema será atualizado para detectar o tráfego de mais de três faixas de rodagem de uma só vez. Por fim, o sistema será aprimorado para que possa não apenas ler as placas de veículos, mas também detectar muitos outros tipos de eventos na estrada, como tráfego na direção errada em uma rodovia e acidentes de carro.

Sobre a Lector Vision

A Lector Vision é uma empresa de desenvolvimento de hardware e software aplicados a sistemas de visão de máquina, ou seja, leitura automática de placas. Com ampla experiência técnica e comercial nas áreas de ITS, estacionamento, controle de acesso, videovigilância e visão de máquina, desenvolvemos soluções de produtos em Gerenciamento de Tráfego, Controle de Acesso, Gerenciamento de Estacionamento, outras operações de segurança e logística.