Niveau de confiance en matière de RPM : Un examen plus approfondi

Grâce aux progrès technologiques, Reconnaissance des plaques d'immatriculation (LPR) est proche de 100%. Cependant, il y aura toujours des plaques d'immatriculation (LP) qui ne pourront pas être reconnues correctement. Les dommages, les ombres inattendues, les objets gênants ou les mauvais réglages peuvent entraîner des lectures inexactes.

Un matériel plus puissant, un micrologiciel plus intelligent et de meilleurs réglages augmentent toujours les chances d'obtenir de bonnes lectures, mais ce n'est pas suffisant : dans les opérations réelles, le coût d'une erreur peut être trop élevé. Pour que la LPR soit une option réaliste/rentable, les opérateurs doivent disposer d'un moyen de différencier les cas où le système est sûr de ses résultats et ceux où il y a des doutes. 

Mais... 

Comment un système de RPM peut-il déterminer un niveau de certitude sans intervention humaine ? 

Rencontrer le "niveau de confiance LPR"

Les programmeurs astucieux de l'ancienne époque de la LPR ont dû concevoir une mesure qui traduisait le niveau d'efficacité du système. certitude dans ses performances. Cette mesure devait être calculée automatiquement et lié à chaque lecture afin que les opérateurs puissent l'utiliser comme critère pour déterminer leur ligne de conduite dans un scénario donné (traitement automatique en cas de certitude élevée et traitement manuel dans le cas contraire, par exemple).

Pour cet algorithme complexe, les programmeurs ont dû intégrer tous les éléments suivants les indicateurs de difficultés potentielles de lectureLes données sont enregistrées le long du disque microsillon, comme par exemple 

• Taille, qualité et résolution de l'image capturée, 
• Conditions d'éclairage, 
• Complexité de la conception des plaques, 
• Contraste de l'image,
• Vitesse de passage des véhicules,
• Niveau de précision de l'algorithme LPR natif (bien sûr)

Ils l'ont appelé "niveau de confiance", qui peut être défini comme "le niveau de confiance". certitude que le système possède sur la lecture d'une plaque d'immatriculation donnée avec précision“. 

Le niveau de confiance de la LPR est un probabiliste qui signifie "la sécurité du système" que sa lecture est exacte, 0% équivalant à "pas sûr" et 100% signifiant "tout à fait sûr". 

Ne confondons pas confiance et précision : Un niveau de confiance élevé ne garantit pas que le système a correctement identifié le LP ; il indique simplement une probabilité élevée d'identification correcte.

Une mesure délicate qui pourrait changer la donne

La qualité du niveau de confiance LPR est particulièrement stratégique : Il ne sert à rien d'avoir un système de RPM qui lit presque parfaitement les plaques si les plaques mal lues (et il y en aura toujours) ne peuvent pas être identifiées dans la masse des transactions.

Le niveau de confiance est une méthode créée par les programmeurs et qui peut varier d'un fabricant à l'autre, de sorte qu'il est possible de dire qu'une méthode est "meilleure ou moins bonne que les autres".

Un niveau de confiance mal calculé donnera trop de faux positifs ou négatifs et induira l'opérateur en erreur en lui faisant prendre de mauvaises (et coûteuses) décisions. 

Faux positif : Les LP lus à tort avec un niveau de confiance élevé, ce qui entraîne une mauvaise identification des utilisateurs (et une perte de revenus ou des plaintes et litiges de la part des clients).

Faux négatif : Plaques bien lues avec un niveau de confiance faible, ce qui entraîne un nombre excessif de vérifications manuelles inutiles (et des coûts d'exploitation supplémentaires).

L'utilisation d'outils spécialisés (tels que Outil de validation des performances de Survision GUARD), il est possible de évaluer Le niveau de confiance qualité et définir seuils appropriés pour chaque projet ; pour ce faire, il faut simuler des scénarios et en analysant le nombre de faux positifs et de faux négatifs à un certain niveau de confiance. 

Le rôle de l'IA

L'intelligence artificielle est une monumental avancement pour le LPR à tous égards. Les modèles d'IA entraînés représentent la fusion idéale de l'analyse humaine, de vastes quantités de données, de capacités de supercalculateurs de pointe et d'une nouvelle approche de la programmation (exactement ce dont le LPR avait besoin !).

Grâce à l'intégration de l'analyse humaine dans de vastes collections de plaques d'immatriculation, les modèles d'IA tiennent compte d'un nombre beaucoup plus important de variables avec une efficacité accrue. Il en résulte une amélioration substantielle, non seulement de la précision, mais aussi de l'incorporation de ces variables dans des calculs plus complexes et plus utiles, tels que le niveau de confiance.

Comment un niveau de confiance de haute qualité peut-il vous aider en tant que responsable LPR ?

Un niveau de confiance de haute qualité aide les opérateurs prendre de meilleures décisions pour savoir quand approuver ou rejeter une lecture ; correctement utilisée, elle peut conduire à des réductions significatives des coûts opérationnels.

Certains opérateurs accepteront un traitement manuel plus important en échange de l'absence de faux positifs et fixeront un seuil assez élevé pour le niveau de confiance. D'autres accepteront quelques faux positifs en échange d'une forte réduction du traitement manuel et donc des coûts d'exploitation et fixeront un seuil plus bas.

Conscient du grand potentiel que représente la RPM pour l'industrie, SURVISION a investi massivement dans la fourniture d'un niveau de confiance de haute qualité.