Знайдіть проїзд. Перевірте кадр.
Знаходьте появи транспорту у відео, обирайте підтримувані типи й кольори та перевіряйте треки, часові позначки, кадри й наявні прочитані номери.
Безкоштовний акаунт · Без платіжної картки · Завантажені записи, фонова обробка
Від запису — до потрібного кадру.
- 01
Оберіть запис
Почніть із короткого фрагмента з потрібною подією на дорозі.
- 02
Охопіть потрібний проїзд
Виділіть область, що охоплює потрібний шлях авто.
- 03
Увімкніть аналіз транспорту
Оберіть тип, колір, поріг упевненості та групування повторів.
- 04
За потреби додайте читання номерів
Вмикайте читання номерів там, де джерело містить достатньо деталей.
- 05
Перегляньте трек
Перевірте часові позначки, контекст кадру й окремі кропи.
Налаштуйте пошук потрібного транспорту.
Оберіть будь-який тип, легкове чи вантажне авто, автобус або мотоцикл. Фільтр кольору може допомогти, проте освітлення, відблиски й малий кроп впливають на його оцінку. Почніть із будь-якого типу, якщо вузький фільтр може відсіяти потрібний транспорт.
Поріг упевненості визначає, які виявлення залишаться. Вищий поріг може зменшити кількість сумнівних результатів, але пропустити складні ракурси. Параметр Dedupe same vehicle керує групуванням повторних спостережень; перевіряйте їх, адже картка не гарантує окремого унікального авто.
Зіставте проїзд на відібраних кадрах.
У результатах вуличного запису картки авто містять показові кропи, кількість спостережень, діапазони кадрів і час у джерелі. Знімок зроблено під час виконання завдання, тому кількість треків на ньому ще попередня.
В окремому прикладі з близької відстані одна група авто охоплює кадри від 0 до 60 із часовими позначками 0:00.000 та 0:02.001. Це дві точки для порівняння, а не безперервне відтворення всього, що відбулося між ними.
Розгорніть групу, щоб зіставити повну сцену, кроп авто та наявні кропи номерів. Фургон і сусіднє авто можуть перекриватися; перевірка сцени допомагає не приписати прочитаний номер іншому об’єкту.
Якщо авто не знайдено, спочатку перевірте джерело.
Перевірте, чи ввімкнено аналіз транспорту, чи авто перебуває в області аналізу та чи його поява входить до вибраного фрагмента. Область, щільно обведена навколо припаркованого авто, може не охопити інший транспорт, що в’їжджає в кадр.
Для короткого проїзду відбирайте кадри частіше. Адаптивний відбір може додавати кадри біля руху в записі нерухомої камери, проте рух самої камери зменшує користь цього налаштування. Чіткіший оригінал зазвичай корисніший за збільшення роздільності готового запису.
Запитання про відстеження авто
Чи можна закрити вкладку під час аналізу?
Коли завантаження завершиться й завдання буде надіслано, обробка триватиме у фоні. Поверніться до списку відеозавдань, щоб перевірити стан і доступні результати. Поки файл ще завантажується, залишайте вкладку відкритою.
Які обмеження діють для відео?
Наразі інтерфейс аналізу відео приймає файли розміром до 2 ГіБ і тривалістю до двох годин. Також діють обмеження обробки та зберігання. Щоб підібрати налаштування, спочатку проаналізуйте короткий показовий фрагмент.
Потрібний кадр починається з чіткого завдання.
Аналіз відео
Аналізуйте завантажене відео без програмування. Переглядайте треки авто й людей, прочитані номери, портрети облич і час кожного спостереження.
Відстеження об’єктів
Відстежуйте людей і підтримувані типи транспорту в надісланому відео. Порівнюйте згруповані спостереження, фрагменти кадрів і часові позначки без програмування.
Відстеження людей
Знаходьте людей у завантаженому відео. Переглядайте треки, кольори одягу, вихідні кадри й, за потреби, знайдені обличчя в одному звіті.
Читання номерних знаків
Зчитуйте видимі номери з відеокадрів. Перш ніж покладатися на результат, порівняйте текст OCR, оцінки виявлення, фрагменти з авто та часові позначки.
Обличчя у відео
Знаходьте обличчя у фрагментах із виявленими людьми, перевіряйте час у записі й відкривайте обраний портрет в окремому пошуку облич.
Завантаження відео з YouTube
Підготуйте доступне публічне відео з YouTube, оберіть одну із запропонованих роздільностей і завантажте файл або передайте його на аналіз. Доступність залежить від обмежень джерела.
Дослідіть запис. Розберіться у звіті.
Як обрати ділянку аналізу відео
Аналізуйте весь кадр, прямокутник або полігон. Дізнайтеся, як фіксовані межі впливають на рухомі об’єкти й рух камери.
Як обрати інтервал аналізу кадрів
Знайдіть баланс між охопленням і часом обробки. Дізнайтеся, коли корисний адаптивний аналіз і чому короткі події потребують частіших кадрів.
Треки й спостереження: як читати відеозвіт
Розрізняйте треки, окремі виявлення, прочитані номери й обличчя. Кількість треків не дорівнює кількості унікальних людей або авто.
Часові позначки й номери кадрів у відеозвіті
Читайте час у вихідному записі, індекси кадрів і діапазони треків. Дізнайтеся, як обрізання, відбір кадрів і змінна частота кадрів впливають на часові позначки звіту.
Формати відео й вимоги до завантаження
Перевірте розмір, тривалість, контейнер, кодеки та перегляд у браузері перед запуском аналізу. Готуючи сумісну копію, збережіть оригінал.
Проблеми аналізу відео: завантаження, порожні результати й треки
Послідовно перевірте помилки джерела, порожні звіти, пропущені номери, розділені треки й затримки обробки, перш ніж запускати аналіз повторно.
Виявлення та відстеження об’єктів у відео: у чому різниця
Розрізняйте знаходження об’єкта в одному кадрі та пов’язування спостережень між кадрами. Практичні приклади зі звіту аналізу відео.
Як працює розпізнавання номерів: від відео до тексту
Розберіть повний процес ALPR: відбір відеокадрів, виявлення й геометрію номера, OCR, правила формату, повторні прочитання та перевірку результату. Окремо — як це реалізовано в CS Match.
Чому номери з камер спостереження складно прочитати
З’ясуйте, як впливають розмір номера в пікселях, витримка, відбір кадрів, ракурс, фокус, нічне освітлення, WDR і стиснення. Приклади та послідовна перевірка записів CCTV.
Чому американські номери складні для ALPR
Розгляньте дизайн номерів США, індивідуальні комбінації, символи один над одним, визначення штату й відмінності реальних записів CCTV від навчальних даних. Документовані приклади та практична оцінка якості.
Спеціальні номери США: графіка, вертикальні символи й кілька рядків
Навчіться відрізняти реєстраційні символи від гасел, малюнків і підписів, визначати порядок символів у складному компонуванні та перевіряти OCR з урахуванням макета. Приклади зі США й схеми з поясненнями.
Виявлення номера й виправлення перспективи
Порівняйте звичайні та повернуті прямокутники з геометрією за чотирма кутами. Гомографія, перевірка кутів, зміна сітки пікселів, перерахунок координат і оцінка вирівнювання на записах CCTV.
OCR номерів: PaddleOCR, CRNN, LPRNet і трансформери
Розберіться в OCR-бібліотеках, сегментації символів, CRNN і декодуванні CTC, LPRNet та трансформерних моделях. Приклад із повторюваними символами й поради щодо оцінки читання номерів із CCTV.
Перевірка формату номера: корисні правила без вигаданих символів
Розрізняйте нормалізацію, перевірку формату й виправлення OCR. Регіональні правила, неоднозначні символи, схожі знаки Unicode, невідомі макети та відхилення з простежуваною причиною на прикладі CS Match.
Як поєднувати прочитання номера з кількох відеокадрів
Розгляньте вибір найкращого кадру, трекінг, звичайне й зважене голосування, вирівнювання за відстанню редагування, узгодження символів і поєднання зображень. Приклади та чинний механізм повторних спроб CS Match.
Номери вночі: інфрачервоне світло, відблиски й експозиція
Перевіряйте причини нічних помилок CCTV: вихідні пікселі, експозицію, інфрачервоне підсвічування, засвічення, фокус і роботу затвора. Відокремлюйте налаштування камери від обробки вже записаного відео.
Впевненість ALPR: виявлення, OCR і точність усього номера
Правильно читайте оцінки детектора й OCR, точність повного рядка, охоплення, калібрування та відмову від відповіді. На прикладах відрізняйте високу оцінку кандидата від виміряної точності всього процесу.
Навчання й оцінка ALPR для реальних камер спостереження
Побудуйте відтворюваний експеримент: показові записи, надійна розмітка, поділ за групами, цільове донавчання, контрольована аугментація, парні порівняння й перевірка продуктивності всього процесу.
Архітектури ALPR: відкриті моделі, локальні пристрої та хмара
Порівняйте класичні конвеєри, окремі детектори й OCR, інтегровані моделі номерів, периферійні пристрої, власні воркери та керовані сервіси ALPR. Відповідність завданню, збережені докази, швидкодія й супровід без запозичених заяв про точність.
Поєднуйте можливості інструментів.
Відкрийте можливості
ваших медіа.
Створити безкоштовний акаунтБез платіжної картки. Почніть з акаунта Free.