LPR-Vertrauensniveau: Ein genauerer Blick

Dank des technischen Fortschritts, Nummernschild-Erkennung (LPR) Genauigkeit beträgt nahezu 100%. Allerdings, es wird immer Nummernschilder (LP) geben, die nicht korrekt erkannt werden können. Beschädigungen, unerwartete Schatten, störende Objekte oder schlechte Einstellungen können zu ungenauen Messwerten führen.

Leistungsfähigere Hardware, intelligentere Firmware und bessere Einstellungen erhöhen immer die Chance auf gute Messwerte, aber ist das nicht genug: In der Praxis können die Kosten für einen Fehler zu hoch sein. Damit LPR eine realistische/rentable Option ist, brauchen die Betreiber eine Möglichkeit, um differenzieren die Fälle, in denen sich das System auf seine Ergebnisse verlassen kann, von den Zweifelsfällen zu unterscheiden. 

Aber... 

Wie kann ein LPR-System ohne menschliches Zutun ein gewisses Maß an Sicherheit feststellen? 

Treffen Sie "LPR-Vertrauenslevel".

Die schlauen Programmierer der alten LPR-Zeiten mussten eine Metrik entwerfen, die das Niveau des Systems Gewissheit in seiner Leistung. Diese Kennzahl musste berechnet werden automatisch und verlinkt zu jeder Ablesung, so dass die Bediener sie als Kriterium für die Festlegung ihrer Vorgehensweise in einem bestimmten Szenario verwenden können (z. B. automatische Verarbeitung bei hoher Sicherheit und andernfalls manuelle Verarbeitung).

Für diesen komplexen Algorithmus mussten die Programmierer alle Indikatoren für mögliche Leseschwierigkeitendie auf der LP aufgenommen wurden, wie z.B.: 

• Größe, Qualität und Auflösung des aufgenommenen Bildes, 
• Lichtverhältnisse, 
• Komplexität des Plattendesigns, 
• Bildkontrast,
• Geschwindigkeit beim Überholen von Fahrzeugen,
• Die Genauigkeit des nativen LPR-Algorithmus (natürlich)

Sie nannten es Vertrauensniveau, das definiert werden kann als "das Niveau der Gewissheit dass das System über ein bestimmtes Nummernschild verfügt, das gelesen wurde genau“. 

LPR-Konfidenzniveau ist ein probabilistisch Wert, der bedeutet "wie sicher das System ist" dass der Messwert genau ist, wobei 0% "nicht sicher" und 100% "absolut sicher" bedeutet. 

Wir sollten Vertrauen nicht mit Genauigkeit verwechseln: Ein hoher Confidence Level garantiert nicht, dass das System die LP richtig identifiziert hat; er zeigt lediglich eine hohe Wahrscheinlichkeit der richtigen Identifizierung an.

Eine heikle Maßnahme, die das Blatt wenden könnte

LPR Confidence Level Qualität ist besonders strategisch: Ein LPR-System, das die Nummernschilder nahezu perfekt liest, nützt nichts, wenn die schlecht gelesenen Schilder (und die wird es immer geben) in der Masse der Transaktionen nicht identifiziert werden können.

Confidence Level ist eine von Programmierern entwickelte Methode, die von Hersteller zu Hersteller variieren kann, so dass man davon sprechen kann, dass eine Methode "besser oder schlechter als andere" ist.

Eine schlecht berechnete Konfidenzschwelle führt zu vielen falsch positiven oder negativen Ergebnissen und verleitet den Bediener zu schlechten (und teuren) Entscheidungen. 

Falsch positiv: Falsch gelesene LP mit hohem Konfidenzniveau, was zu schlecht identifizierten Nutzern führt (und zu Einkommensverlusten oder Kundenbeschwerden und Rechtsstreitigkeiten)

Falsches Negativ: Gut gelesene Platten mit niedrigem Konfidenzniveau, was zu einer übermäßigen Anzahl unnötiger manueller Kontrollen (und zusätzlichen Betriebskosten) führt.

Mit Hilfe spezieller Tools (wie z. B. Survision GUARDs Tool zur Leistungsüberprüfung), ist es möglich bewerten Die Vertrauensebene Qualität und setzen geeignete Schwellenwerte für jedes Projekt; dies wird erreicht durch Simulation von Szenarien und Analyse der Anzahl falsch positiver und negativer Ergebnisse bei einem bestimmten Vertrauensniveau. 

Die Rolle der KI

Künstliche Intelligenz bedeutet eine monumental Beförderung für LPR in allen Aspekten. Trainierte KI-Modelle verkörpern die ideale Kombination aus menschlicher Analyse, riesigen Datenmengen, hochmodernen Supercomputing-Funktionen und einem neuen Programmieransatz (genau das, was LPR brauchte!).

Durch die Integration menschlicher Analysen über umfangreiche Sammlungen von Nummernschildern berücksichtigen KI-Modelle eine wesentlich größere Anzahl von Variablen mit verbesserte Effizienz. Dies führt zu einer erheblichen Steigerung nicht nur der Genauigkeit, sondern auch zur Einbeziehung dieser Variablen in kompliziertere und wertvollere Berechnungen, wie z. B. die Konfidenzgrenze.

Wie kann Ihnen als LPR-Manager ein hochwertiges Confidence Level helfen?

Ein hochwertiges Confidence Level hilft den Betreibern bessere Entscheidungen treffen zu entscheiden, wann ein Messwert zu genehmigen oder zu verwerfen ist; richtig angewandt, kann es zu erheblichen operativen Kostensenkungen führen.

Einige Betreiber werden im Gegenzug für die Vermeidung von Fehlalarmen mehr manuelle Verarbeitung akzeptieren und einen relativ hohen Schwellenwert für die Konfidenzstufe festlegen. Andere werden einige Fehlalarme in Kauf nehmen, um im Gegenzug die manuelle Verarbeitung und damit die Betriebskosten deutlich zu senken, und einen niedrigeren Schwellenwert festlegen.

Im Bewusstsein des großen Potenzials, das LPR für die Branche darstellt, hat SURVISION viel in die Bereitstellung eines hochwertigen Confidence Levels investiert.