ICCTV 1.0.3.1

Вышла новая версия iCCTV 1.0.3.1. В новой версии поменялась архитектура распознавания, добавились возможности автоподключения и скрытого распознавания, возможность старта и запуска потока одной кнопкой.
Перейти к странице продукта

LSD-detector – детектирование линий

В различных задачах часто необходимо найти вектора на изображении, по которым уже и анализировать результат. Например для этого изображения:



( Читать дальше )

iCCTV распознавание автомобильных номеров без ограничений по каналам – лучший выбор

iCCTV — программный комплекс, предназначенный для работы с IP камерами в формате RTSP, MJPEG. Сейчас он в первую очередь предназначен для распознавания автомобильных номеров. С ценами вы можете ознакомиться здесь:
http://intbusoft.com/icctv/
Данная система предназначена для опытных пользователей, в том числе для компаний, желающих встроить решение по распознаванию автомобильных номеров в свою продукцию. Почему iCCTV является для таких пользователей и компаний лучшим выбором?

1. Система обладает простым интерфейсом



( Читать дальше )

Распознавание номеров железнодорожных вагонов на основе iANRCR SDK

Распознавание с помощью iANRCR SDK очень просто, поскольку используется библиотека OpenCV. Предположим с камеры поступает стабильное, обрезанное так, как нам нужно изображение:

в формате матрицы OpenCV Mat image.
Переводим изображение в градации серого
Mat gray;
cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);



( Читать дальше )

Жизненный цикл разработки оптимального программного обеспечения для распознавания образов в реальном времени

Выдержка из книги Кручинин, А.Ю. Оптимальный подход к распознаванию протяженных объектов в реальном времени. – М.: АНО Изд. Дом «Науч. обозрение», 2016. – 305 с.

Жизненный цикл разработки современного программного обеспечения обычно представляется спиральной моделью Боэма, выделяя последовательность итераций [138]:
  • определение требований;
  • анализ;
  • разработка;
  • проектирование следующей фазы.
Эта модель наиболее подходит и для разработки программного обеспечения распознавания образов. Если руководствоваться классической постановкой задачи распознавания образов (параграф 1.1), то применимо к разработке программного обеспечения для распознавания эти итерации выглядят так:
• определение требований к эффективности распознавания образов;
• анализ и выбор информативных признаков;
• разработка программы, которая вычисляет информативные признаки и по ним соотносит неизвестный образ с одним из эталонов, в том числе проводится тестирование;
• анализ результатов тестирования и проектирование следующей последовательности итераций (коррекция требований, модифицированные информативные признаки, другая реализация алгоритма распознавания).


( Читать дальше )

Распознавание номеров железнодорожных вагонов

На сайте http://intbusoft.com/2018/04/util_ianrcr/ выложена первая демо-версия распознавания железнодорожных номеров в виде утилиты. Пример работы утилиты можно посмотреть ниже

iANPR 1.6

Версия iANPR 1.6 для распознавания автомобильных номеров доступна для скачивания. Что нового:

добавлено экспериментальное распараллеливание, настраиваемое через структуру ANPR_OPTIONS;
добавлена возможность настраивания поворота в плоскости и вглубь камеры для корректировки номера;
исправлены ошибки в распознавании, примерах и др.;
улучшена производительность.
http://intbusoft.com/ianpr/

iCCTV - распознавание автомобильных номеров 1.0

Выпущена первая версия программы распознавания автомобильных номеров. iCCTV — программный комплекс, предназначенный для работы с IP камерами в формате RTSP, MJPEG. Первая версия предназначена только для автоматического распознавания автомобильных номеров и работает совместно с iANPR SDK.
Перейти к странице продукта

Распознавание номеров железнодорожных вагонов

Ниже приведены примеры предварительного исследования в области распознавания номеров железнодорожных вагонов.

За подробностями обращайтесь на intbusoft.com

iANPR SDK 1.5

Вышла новая версия библиотеки распознавания автомобильных номеров iANPR SDK 1.5
Что нового:
— добавление большого количества типов номеров для Беларуси;
— добавление базового типа номеров Польши;
— добавление базового типа номеров Латвии;
— добавление базового типа номеров Эстонии;
— добавление базового типа номеров Литвы;
— добавление основных типов номеров Украины;
— добавление основных типов номеров Молдовы;
— добавление настраиваемого типа ANPR_CUSTOM_TYPE;
— возвращение всех типов номеров при флаге RETURN_TYPE_NUMBER;
— добавление флага NO_LOW_RELIABILITY для удаления номеров с низкой достоверностью;
— немного переработано определение ложных срабатываний;
— изменен цветовой фильтр выбора типа номера для цветных изображений;
— исправлены некоторые мелочи и ошибки.
Перейти на страницу продукта