กล้องวงจรปิดตรวจสอบทะเบียนรถยนต์ได้อย่างไร

กล้องวงจรปิดตรวจสอบทะเบียนรถยนต์ได้อย่างไร

กล้องวงจรปิดตรวจสอบทะเบียนรถยนต์ได้อย่างไร?

 

การบริหาร/จัดการระบบจราจร เป็นเรื่องที่หลายประเทศให้ความสำคัญ อันเนื่องจากการจราจรที่คล่องตัว ไม่เพียงส่งผลเชิงบวกกับระบบเศรษฐกิจ แต่ยังมีความสัมพันธ์เชื่อมโยงถึงมหภาคอื่น อาทิ พลังงาน สิ่งแวดล้อม คุณภาพชีวิต ไม่เว้นแม้อาชญากรรม

 

หลายประเทศรวมทั้งประเทศไทย มีระบบบริหาร/จัดการจราจรที่ทันสมัยด้วยกล้องวงจรปิดเพื่อการจราจร (Traffic CCTV Camera) โดยระบบหลัก Red Light Camera System (RLC) ทำหน้าที่ตรวจสอบการฝ่าฝืนไฟสัญญาณจราจร ในขณะเดียวกันก็มีอีกระบบที่ทำงานไปพร้อมๆกัน คือ ระบบตรวจสอบยานพาหนะที่แล่นผ่านเข้ามาในระยะตรวจจับของกล้องวงจรปิด ว่ามีข้อผิดปกติ/น่าสงสัยใดๆ หรือไม่ เรียกว่า ระบบตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ หรือ Automatic Number Plate Recognition (ANPR) ทำงานร่วมกับกล้องวงจรปิดแบบ LPR (License Plate Recognition Camera) ซึ่งมักเป็นกล้องอินฟราเรด (Infrared Camera) เพื่อให้สามารถทำงานได้ทั้งกลางวันและกลางคืน ไม่หวั่นแม้ยามแสงน้อย

 

ระบบตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ANPR) ถือกำเนิดราวปีค.ศ. 1976 ณ สหราชอาณาจักร แต่ก็ไม่ได้รับความสนใจในยุคแรก แต่เริ่มเป็นที่ยอมรับราวปลายปีค.ศ. 2005 ระบบ ANPR ทำงานบนเทคโนโลยี Image Processing หรือการประมวลผลภาพ ในรูปแบบ Optical Character Recognition (OCR) เพื่อแยกตัวอักษรและตัวเลขจากกันอย่างชัดเจน จากนั้นจึงส่งไปตรวจสอบยังเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล ซึ่งอาจตั้งอยู่ระยะไกล ด้วยปริมาณและความรวดเร็วทำให้ต้องใช้ความกว้างของแถบคลื่นความถี่ (Bandwidth) ขนาดใหญ่ในการประมวลผล ระบบ ANPR ต้องสามารถรับมือกับความแตกต่างเพียงเล็กน้อยของบางตัวอักษร อาทิ P กับ R ซึ่งในประเทศไทยอาจพบปัญหาความคล้ายกันของตัวอักษรไทยไม่มากนัก เนื่องจากกรมการขนส่งทางบกวางนโยบายลดความสับสนจากการอ่านหมวดอักษร ด้วยการไม่ใช้อักษรไทยที่คล้ายกันในทะเบียนยานพาหนะ เช่น ใช้หมวดอักษร ท แต่ไม่ใช้ ฑ, ใช้ ช แต่ไม่ใช้ ซ เป็นต้น

 

กล้องวงจรปิดแบบ LPR (License Plate Recognition Camera) สำหรับใช้ตรวจสอบป้ายทะเบียนรถยนต์ มี 2 รูปแบบหลักๆ คือ

  1. Analog Camera

ส่วนใหญ่มักเป็นกล้อง CCTV ที่ให้ความละเอียดของภาพไม่สูงมากนัก การติดตั้งใช้งานค่อนข้างยุ่งยาก อาจต้องใช้อุปกรณ์อื่นติดตั้งร่วมกัน

 

  1. Network Camera

เป็นกล้อง CCTV ที่ให้ความละเอียดและคมชัดของภาพค่อนข้างสูง มักใช้เลนส์แบบ P-iris ที่ให้ภาพคมชัด มักมาพร้อมชุด Infrared รองรับการทำงานขณะแสงน้อยมากหรือกลางคืน กล้อง LPR แบบ Network Camera บางรุ่น มีเทคโนโลยี Low Pass Filter ช่วยกรองแสง Over Exposure ให้ภาพคมชัด ช่วยให้การวิเคราะห์ป้ายทะเบียนทำได้ถูกต้องและแม่นยำ

 

คุณสมบัติที่ควรมีของกล้องวงจรปิดแบบ LPR ที่ใช้ในระบบตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ

– เป็น Network Camera ที่ให้ภาพละเอียดและคมชัดสูง

– มีเทคโนโลยี Low Pass Filter เพื่อช่วยตัดแสงจ้าจากไฟหน้ารถ

– สามารถปรับเปลี่ยนขนาดเลนส์ได้ เพื่อให้ได้ระยะภาพที่เหมาะสม

– เหมาะใช้งานกลางคืนหรือแสงน้อยมาก ด้วยการทำงานของชุดอินฟราเรด

– กรณีติดตั้งภายนอกอาคาร กล้องควรรองรับมาตรฐานการกระทำต่อตัวอุปกรณ์ (Ingress Protection Standard) ที่ระดับ IP66 คือ สามารถรับมือกับฝุ่นขนาดเล็กปริมาณมาก รวมถึงเม็ดฝนที่ตกหนักได้

 

คุณสมบัติที่ควรมีของซอฟต์แวร์ที่ใช้กับระบบตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ANPR)

– รองรับการทำงานได้หลายรูปแบบไฟล์

– แสดง วัน เวลา และสถานที่บันทึกภาพได้

– รองรับการนำเข้าและส่งออกข้อมูลหลายรูปแบบ

– มีระบบส่งข้อมูลผ่าน FTP (File Transfer Protocol)

– ทำงานแบบ Real Time ร่วมกับฐานข้อมูลภายนอกได้

– รองรับความเร็วรถเป้าหมายได้ราว 250 กิโลเมตรต่อชั่วโมง

– รองรับฐานข้อมูลประเภทต่างๆ อาทิ MySQL, Oracle, SQL

– สามารถแยกภาพคนหรือสัตว์ ออกจากภาพป้ายทะเบียนที่บันทึกได้

– สามารถสำรองข้อมูลลงอุปกรณ์อื่น อาทิ แผ่น CD, DVD, Flash Drive

– มีระบบแยกสถานะและแจ้งเตือน เช่น Blacklist, Member, VIP เป็นต้น

– รองรับการทำงานร่วมกับกล้อง CCTV ทั้ง Analog และระบบ IP Camera

– รองรับการตรวจจับป้ายทะเบียน ทั้งการเดินหน้าถอยหลังของรถเป้าหมาย

– ปรับ/แปลงเป็นระบบอ่านป้ายทะเบียนแบบเคลื่อนที่ อาทิ สามารถติดตั้งบนรถยนต์ได้

– ตีความหมายป้ายทะเบียนได้ทุกประเภท ที่ออกอย่างถูกต้องโดยหน่วยงานกำกับ/ดูแล

– สามารถแยกประเภทป้ายทะเบียน อาทิ รถยนต์ส่วนบุคคล รถบรรทุก รถรับจ้างสาธารณะ

– ตรวจจับป้ายทะเบียนด้วย Video Loop Detector โดยไม่ต้องติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับรถยนต์

– มีระบบบริหาร/จัดการระบบเก็บข้อมูล อาทิ ลบข้อมูลอัตโนมัติ หากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลใกล้เต็ม

– ควรรองรับเทคโนโลยี Text to Voice หรือระบบอ่านออกเสียงทะเบียนรถยนต์หลังเสร็จการประมวลผลภาพ

– ความแม่นยำของข้อมูลจากภาพที่บันทึก อาทิ หมวด ตัวเลข อักษรจังหวัด จากภาพแผ่นป้ายฯ, สี ยี่ห้อ จากภาพตัวรถ

 

อัลกอริทึมที่ทำงานร่วมกับกล้องวงจรปิดในระบบ ANPR อาจพอจำแนกได้ อาทิ

– การแบ่งส่วนอักขระ: ค้นหาอักษรและตัวเลขบนแผ่นป้ายทะเบียนรถ

– การปรับสภาพ: ปรับความสว่าง รวมถึงความคมชัดของภาพป้ายทะเบียน

– การปรับแต่งป้ายทะเบียน: ชดเชยการเอียงของแผ่นป้ายฯ รวมถึงปรับขนาดให้เหมาะสม

– การแปลความหมายแผ่นป้ายฯ: ค้นหา ตรวจสอบ และแยกข้อมูลจากภาพแผ่นป้ายทะเบียนรถยนต์

– การรู้จำอักขระด้วยแสง (Optical Character Recognition, OCR): แยกตัวอักษรและตัวเลขออกจากกัน ‘อย่างชัดเจน’

– การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย: สร้างผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ เนื่องจากอาจมีแสงสะท้อน หรือถูกบดบังบางส่วน หรือผลกระทบอื่นๆ กับภาพที่บันทึกได้

 

ข้อจำกัดของระบบตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติก็มีไม่น้อย ซึ่งอาจสามารถปรับปรุง/พัฒนาทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้ในโอกาสต่อไป อาทิ

– การอ่านแผ่นป้ายทะเบียนสากล

– การหลบเลี่ยงการตรวจจับของระบบ ANPR

– ภาพเบลอ ซึ่งมักเกิดจากการเคลื่อนไหวของยานพาหนะ

– ขาดการประสานงานที่ดีระหว่างหน่วยงานต่างๆที่เกี่ยวข้อง

– รถยนต์เปลี่ยนทิศทาง/ช่องทางกะทันหัน ขณะกล้องอ่านป้ายทะเบียน

– อ่านป้ายทะเบียนทั้งด้านหน้าและหลัง แล้วได้ข้อมูลแตกต่างกัน อาทิ รถพ่วง

– ความละเอียดไฟล์ อาจเพราะป้ายทะเบียนอยู่ไกลเกินไป หรือใช้กล้องคุณภาพต่ำ

– อักษรและตัวเลขบนแผ่นป้ายฯถูกดัดแปลง แตกต่างจากมาตรฐาน ซึ่งถือเป็นความผิดที่เด่นชัด

– มีวัตถุบดบังส่วนหนึ่งของแผ่นป้ายฯ ทั้งเหตุสุดวิสัย สิ่งสกปรก หรือโดยเจตนา ซึ่งข้อนี้ถือเป็นความผิดที่เด่นชัด

– แสงไม่สมดุล คุณภาพและความคมชัดต่ำ อาจเกิดได้จากการรับแสงมากเกินไป การสะท้อนแสง รวมถึงการเกิดเงา

 

 

พัฒนาการต่างๆล้วนมีการนำไปใช้งานหลากหลาย เทคโนโลยีตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ANPR) ก็เช่นกัน นอกจากใช้ตรวจสอบป้ายทะเบียนรถยนต์บนถนนหลวงแล้ว ยังมีการนำไปประยุกต์ใช้กับการตรวจสอบรถยนต์ที่เข้า/ออกสถานที่ต่างๆอย่างแพร่หลายอีกด้วย อาทิ อาคาร หมู่บ้าน ลานจอดรถ ฯลฯ

 

/////

เข้าสู่ระบบ