Plaka Tanıma Sistemi

-----------------------------------------
Plaka Tanıma Sistemleri ve V-ALPR - 1

Bu hafta uzunca bir süredir tartışmak istediğim bir konuyu sizlerle paylaşmaya çalışacağım, Otoyol Uygulamalarında Plaka Tanıma Sistemleri. Özellikle otoyol uygulamalarını seçme sebebim, plaka tanıma sistemlerinin en ihtiyaç duyulduğu alanda yeterli başarı oranlarına ulaşmaktaki zorlukları ortaya koymak istemem. Plaka tanıma sistemleri ile ilgili A'dan Z'ye analiz yapıp, siz müşterilerimize, bayilerimize ve çözüm ortaklarımıza Plaka Tanıma Sistemleri hakkında bilmeniz gereken her şeyi aktarmayı amaçlıyorum. Basit gibi gözüken bir uygulamanın aslında ne kadar komplike ve sistematik bir Ar-Ge çalışması ürünü olduğunu, Elektronik ve Yazılım Mimarisi anlamında çok kritik ve direk olarak performansa etki eden ögeler barındırdığını size uzunca bir yazı ile açıklamak istiyorum. Bu yazıyı okuyarak, plaka tanıma sistemleri hakkında hem derin bir bilgi sahibi olmuş olacak, hem de ürünümüz V-ALPR'nin donanım ve yazılım tasarımı, piyasadaki diğer ürünlere göre farklarını öğrenmiş olacaksınız.

Plaka tanıma sistemi, ülkemizde en çok bilinen ve kullanılan görüntü analiz uygulamasıdır. Bunun sebebi şüphesiz ki plaka tanıma sisteminin dünya çapında bu kadar yaygın bir şekilde ticarileşen ilk görüntü analiz uygulamalarından biri olmasıdır.

İlk plaka tanıma sistemi İngiliz Polisi Bilimsel Araştırmalar Merkezi tarafından 1976 yılında icat edilmiş, ilk prototip 1979 yılında geliştirilmiş ve plaka tanıma sistemi sayesinde ilk çalıntı araç 1981 yılında yakalanmıştır. İlk prototipin üretilmesinden itibaren 30 yıl geçmiş olan bir sistemin, hem Türkiye'de hem de Dünya'da öğrencilerden profesyonellere kadar çok geniş bir kitle tarafından araştırılıp, uygulanıp ürüne dönüştürülmesi sürpriz değildir.

Basit bir google araması ile ulaşılacak makaleleri, yöntemleri ve algoritmaları uygulayarak basit seviyede çalışan bir Plaka Tanıma Uygulaması geliştirmek mümkündür. Fakat, müşteri ihtiyaçlarını tam olarak karşılayacak, yüksek araç yakalama ve plaka okuma oranına sahip profesyonel bir ürün geliştirmek, ciddi bir Ar-Ge çalışmasını zorunlu kılmaktadır.

Bir plaka tanıma sisteminin başarısını ölçmek oldukça basit bir süreçtir. Piyasada bulunan sistemlerin pazarlama dokümanlarında iddia ettiği %98-%99 başarı oranlarını detaylı bir şekilde analiz etmek gerekmektedir.

Plaka Tanıma Sistemi Başarı Oranı Hesaplaması

Plaka Tanıma Sistemi algoritması birden fazla algoritma ve matematiksel fonksiyonun arka-arkaya gelmesi ile oluşan komplike bir yapıdır. Öncelikle kamera görüş açısı içerisinde araç olduğu tespit edilmeli, daha sonra araç üzerinde plakanın yeri tespit edilmeli, bir sonraki aşamada karakterler ayrı ayrı belirlenip OCR (Optical Character Recognition) teknolojisi uygulanarak yazıya dönüştürülmeli ve sonuç verilmelidir. Araç tespiti için farklı sistemler farklı çözümler sunmaktadır. En eski sistemler, yola bir loop detektörü konmasını ve bu loop detektöründen gelen tetik ile plaka tanıma algoritmasının çalıştırılmasını amaçlamaktadır. Loop detektörünün tedarik ve montaj maliyetleri günümüz teknolojisinde bu tarz bir yapının uygulanmasını mantıksız kılmaktadır. Görüntü üzerinde araç tespiti, basit algoritmalar ile (kamera üzerinde gömülü çalışan veya server üzerinde çalışan) rahatlıkla yapılabilen ve loop detektörü kadar kesin sonuçlar (hatta bir çok durumda daha doğru) bir uygulamadır. Daha sonra yapılacak olan plaka yeri tespiti, plaka karakterlerinin ve şekillerinin ayrıştırılması ve karakter tanımlama işlemleri kullanılan yöntem ve algoritmaların performansına göre değişiklilik gösterip sistemin genel performansını temel olarak etkileyen parçalardır.

Pazarlama dokümanlarında bahsedilen %98'lik başarı oranlarının nasıl imkansız olduğunu gelin şu şekilde inceleyelim.

OCR bildiğiniz gibi resim olan karakterin yazıya dönüştürülmesi işlemidir. Plaka üzerindeki her karakterin ayrı ayrı OCR tarafından analiz edilip yazıya dönüştürülmesi gerekmektedir. Plakadaki her karakterin ayrı ayrı, tüm plaka standartlarına uyduğunu varsayıp, karakterler üzerinde herhangi bir deformasyon, vida veya pislik olmadığını varsayıp, bir de bunların üstüne, bir karakterin yeterli sayıda pixel'den oluştuğunu da varsayarsak bir OCR algoritmasının o resimdeki karakteri yazıya doğru olarak dönüştürme ihtimali iyimser olarak %99.8'dir. Yani bir OCR algoritmasının bir karakteri yanlış okuma ihtimali 1000'de 2'dir. Bir plakanın 7 karakterden oluştuğu göz önünde bulundurulursa her karakterin doğru olarak okunma ihtimali %99.8 üzeri 7 olarak hesaplanabilecek basit bir matematiksel işlemle bulunabilir, bu oran da %98.6'ya eşittir. Yani geçen araç plakalarının mükemmel olduğu varsayımında bile erişilebilecek en iyi oran, %98.6 dır. Burdan yola çıkarak, plakası bozuk, pis, deforme olmuş araçları, kare plakaya sahip araçları (kare plakalı araçlarda karakter boyutu daha küçük olduğu için OCR başarı yüzdesi ister istemez düşer) çok yüksek hızlarda seyreden araçları da hesaba katarsak %97-%98 başarı oranları vaadeden firmaların/sistemlerin ne kadar inandırıcı olduğuna siz karar verebilirsiniz.

Peki bir plaka tanıma sisteminin başarısı nasıl ölçülür? Yapılması gereken işlem çok basit, manuel olarak kaç tane aracın plaka tanıma sisteminden geçtiğini saymak, daha sonra plaka tanıma sisteminin sonuçları ile manuel gözlemi karşılaştırmak. Bu ölçümün cevabı size kullandığınız veya kullanmayı planladığınız plaka tanıma sisteminin başarısını verir.

Türkiye'de Kullanılan Plaka Tanıma Sistemleri

Türkiye'de satışa sunulan Plaka Tanıma Sistemleri 3 farklı şekilde müşteriye sunulmaktadır, bu sistemlerin hepsi Analog Kamera ve Capture Card temelli olup, PC bazlı çalışan yapılardır.
1) Tüm algoritma ve veritabanı yönetim yazılımlarının Türkiye'de geliştirildiği sistemler;
2) Algoritmaların DLL veya SDK olarak yurtdışından ithal edildiği, Türkiye'de kullanıcı arabirimi ve veritabanı yönetim yazılımlarının tasarlandığı sistemler;
3) Anahtar teslim olarak ithal edilen ve müşteriye sunulan sistemler.
Tüm bu sistemlerin ortak özelliği, amiyane tabir ile son kullanım tarihlerinin geçmiş olmasıdır. Bunun asıl sebebi ise malesef Türkiye'de geliştirilen ve ithal edilen tüm sistemlerin Analog Kamera'ları görüntü sensörü olarak kullanmalarıdır.

Plaka Tanıma Sistemlerinde Analog Kamera
Garbage in, Garbage Out - Çöp girerse çöp çıkar

Analog Kameralar hepimizin bildiği gibi en fazla PAL standardında görüntü üretebilir (720x576). Bu görüntünün aktarımı da coaxial kablolar üzerinden yapıldığı ve analog monitörler üzerinde izleneceği için mecburi olarak Interlaced Scan CCD sensör kullanılmak zorundadır.

Bir CCD Sensörden Interlaced görüntü oluşturulduğu zaman, görüntü iki paket haline getirilir. 576 satırdan oluşan görüntüde tek satırlar bir paket, çift satırlar bir paket olarak oluşturur ve bu paketler birbiri ardına kablo üzerinden yollanır. Koaksiyel kablonun bağlı olduğu DVR, Capture Card veya Analog Monitör, gelen bu iki paket görüntüyü birleştirerek, veya gelen tek paket görüntüyü çiftleyerek ekran üzerinde gösterir. Görüntünün iki paket halinde yollanması hareket eden objelerde buğulanmaya sebep olur. Bu yüzden analog kamera ile çalışan plaka tanıma sistemleri mutlaka ama mutlaka birleştirilmiş görüntüyü değil de tek satırlardan veya çift satırlardan oluşan yarı çözünürlükteki paketi kullanmak zorundadır. Yeni nesil dijital IP kameralarda genellikle görüntüyü tek paket halinde yollayan Progressive Scan teknolojisi kullanılır.

Yukarıdaki resimde hareket eden bir objenin interlaced scan ve progressice scan sensörlerle yapılan karşılaştırmasını görebilirsiniz. Nokta hareket ettiği için, tek satır paketleri ve çift satır paketlerinin koaksiyel kablo üzerinden aktarımı arasında geçen zaman, görüntüde buğulanmaya sebep vermektedir. Progressive scan teknolojisinde ise, görüntü tek paket halinde aktarıldığı için aktarılan görüntüde buğulanma yoktur. Net ve keskin görüntü aktarılır.

Interlaced Sensör ile tam çözünürlükte araç plakası görüntüsü yukarıdaki gibi olmaktadır.

Yani PAL standardlarında olan 720x576'lık görüntü aslında 2 tane 720x288 lik paketin birleşmesinden oluşur ve Analog Kameralar ile geliştirilen plaka tanıma sistemlerine giren görüntü boyutu yukarıda bahsettiğim teknolojik limitler sebebi ile en fazla 720x288 olabilir. Yani görüntü en fazla 207.360 pixel'den oluşabilir. Hatta Türkiye piyasasındaki bir çok ürün dikey satırların da yarısını kullanarak plaka tanıma işlemini 360x288 çözünürlüğüne sahip (103.680 pixel) görüntü üzerinde yapar. İşlenecek görüntüdeki pixel sayısı azaldıkça, sistemin görüntü işleme hızı da aynı oranda artar. Yani aynı işlemci 720x288 çözünürlüklü görüntüde 2 kamera'dan gelen görüntüyü aynı anda işleyebiliyorsa, 360x288 çözünürlüklü görüntüde aynı anda 4 kameradan gelen görüntüyü işleyebilir.

Bir plakanın sağlıklı olarak okunması için plakanın ekran üzerindeki çözünürlüğü en az 170x35 olmalıdır. Bu çözünürlük ne kadar yüksek olursa, plaka tanıma sisteminin karakterleri ayırma ve tanıma başarısı da aynı oranda artar.

Malesef plaka tanıma sistemi başarısına direk olarak etki eden tek etmen çözünürlük değildir. Kamera analog bile olsa, sahip olması gereken belli özellikler vardır. WDR (wide dynamic range), IR Cut Filter (Infrared Spot hassasiyeti için), Yüksek Shutter Speed (En az 1/20.000), başarı beklenen bir plaka tanıma sistemi kamerasının olmazsa olmaz olan özellikleridir. Ayrıca kameranın AutoGain, AutoExposure, AutoWhiteBalance ve Görüntü Sıkıştırma gibi özelliklerinin de kontrol edilebiliyor ve uzaktan komuta edilebiliyor olması gerekmektedir.

Kameradan plaka tanıma sistemine gelen görüntü ne kadar kaliteliyse, plaka tanıma sisteminin çıkaracağı sonuç da aynı oranda kaliteli olacaktır. Görüntü işleme teknolojisinin temel mantığı olan çöplük girerse çöplük çıkar sözü plaka tanıma sistemlerinde de geçerlidir.

Özetlemek gerekirse, eğer PTS'den yüksek başarı oranı bekleniyorsa, mutlaka bu amaç için üretilmiş, yüksek çözünürlükte ve hızda görüntü sağlayabilen bir kamera modeli seçilmelidir. Kamera seçimi bu yüzden PTS'lerde çok kritik bir noktadır. Türkiye güvenlik pazarı malesef Uzak Doğu ürünlerinin hakimiyetinde olduğu için ve güvenlik sektöründe hizmet veren firmaların ucuz kameraları çok yüksek marjlarla satma alışkanlığı olduğu için uygulanan projelerde doğru kamera seçimine pek rastlayamıyoruz. Yazımın devamında, sizlere Yeni Nesil Plaka Tanıma Sistemleri ve tamamen Kade mühendisliği ürünü olan, V-ALPR Plaka Tanıma Sistemi'nden, bu konu üzerinde devam eden Ar-Ge süreçlerimizden, yaptığımız örnek uygulamalardan bahsedeceğim.

K. Kaan Kayabalı
Genel Müdür