Mit künstlicher Intelligenz zum verbesserten automatisierten Lesen von Fahrzeugkennzeichen

Mit künstlicher Intelligenz zum verbesserten automatisierten Lesen von Fahrzeugkennzeichen

Die Kooperation von Kapsch TrafficCom AG – Anbieter von „Intelligent Transportation Systems“ – mit den Bildverarbeitungsspezialisten des Austrian Institute of Technology (AIT) gewährleistet verbesserte Detektion im Bereich der automatisierten Kennzeichenerkennung.

Verbesserung der bestehenden Zeichenerkennungsalgorithmen

Kapsch TrafficCom AG hat für ihre bestehenden Mautsysteme bereits ein System zur automatischen Kennzeichenerkennung im Einsatz. Ein integraler Bestandteil dieses Systems ist ein neuronales Netz (CNN – convolutional neural network) zum Erkennen von einzelnen Zeichen.

Abb. 2: Struktur des neuronalen Netzes (CNN) zur Zeichenerkennung

Dieses CNN wurde von AIT um zusätzliche Funktionen erweitert, um bessere Einzelzeichenerkennungsergebnisse zu erzielen.

Wirkungen und Effekte

Kapsch TrafficCom AG ist ein Anbieter von elektronischen Maut- und Verkehrsmanagementsystemen. Ein ganz zentraler Bestandteil von diesen Systemen sind Komponenten deren Aufgabe es ist, Kennzeichen aus Kamerabildern automatisiert zu erfassen. Dabei wird vor allem auf die Erkennungsrate hoher Wert gelegt.

Durch die Anwendung von komplexen mathematischen Algorithmen des AIT konnte diese Erkennungsrate verbessert werden.

Dadurch wird es möglich, kostengünstigere Kameras mit geringer Bildqualität einzusetzen, und dennoch gute Kennzeichen-Erkennungsraten zu erzielen. Eine weitere Möglichkeit ist, eine Kamera anstatt für eine Fahrspur nun für zwei oder mehrere Spuren –zu verwenden, was sich ebenfalls in einer Kostenersparnis auswirkt.

Abb. 3: automatische Kennzeichenerkennung

Insgesamt wird durch die verbesserte Kennzeichenerkennung die Effizienz des Gesamtsystems erhöht, und die Notwendigkeit zur manuellen Nachbearbeitung wesentlich reduziert.