АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ КОНТРОЛЬНО-ПРОПУСКНОЙ ПУНКТ

AUTOMATED SECURITY CHECKPOINT

Roman Pokhodov

Student, Department of Information Technologies, Gomel State Technical University by Pavel Sukhoi,

Republic of Belarus, Gomel

АННОТАЦИЯ

В качестве главной цели выступает программный продукт, позволяющий автоматизировать контрольно-пропускной пункт на различных видах парковок.

В разработке применяются паттерны проектирования и современные подходы, способствующие созданию более качественного и гибкого продукта, дальнейшее развитие которого будет производиться значительно проще.

Результатом является приложение, разработанное под платформу Windows, позволяющее отслеживать проезд транспортных средств через контрольно-пропускной пункт и вести автоматический учёт въезжающих и выезжающих автомобилей.

Приложение обладает несколькими преимуществами, благодаря которым, упрощает проезд клиенту и позволяет снизить расходы предприятия.

ABSTRACT

The main goal is a software product that allows you to automate the checkpoint at various types of parking lots.

Design patterns and modern approaches are used in the development process, which contribute to the creation of a better and more flexible product, the further development of which will be much easier.

The result is an application developed for the Windows platform that allows you to track the passage of vehicles through the checkpoint and keep automatic records of incoming and outgoing cars.

The application has several advantages, thanks to which, it simplifies the journey to the client and allows you to reduce the costs of the enterprise.

Ключевые слова: автомобильные номера; распознавание; нейронные сети.

Keywords: car license plates; recognition; neural networks.

Автоматизация контрольно-пропускного пункта часто применяется в гаражных кооперативах, парковках жилых и коммерческих зон, а также для подземных паркингов. Владельцы парковок могут собирать данные о клиентах, чтобы препятствовать созданию мест хранения автохлама, позволяют контролировать количество свободных парковочных мест. Для работы данной системы владельцу автомобиля, не нужно предъявлять документы или использовать чипы, которые в процессе эксплуатации могут прийти в негодность или быть утерянными, а также нет необходимости в использовании квитанций на оплату, которые увеличивают время работы пропускного пункта и существенном риске их утери при длительном хранении автомобиля.

Автоматизированный пропускной пункт основан на работе с индивидуальным регистрационным знаком транспортного средства. Аппаратная часть состоит из антивандальной IP-камеры и автоматически работающего шлагбаума с беспроводным интерфейсом. Серверная часть представляет собой хранилище данных о номерных знаках, обработчик видеоинформации с камеры, который определяет регистрационный номер. Клиентская часть служит для получения статистики о работе пропускного-пункта и для настройки. Для разработки программного обеспечения используется язык программирования Python и библиотека OpenCV. Для поиска номерного знака на изображении и последующего его распознавания используется свёрточная нейронная сеть. В качестве архитектуры нейронной сети использовалась архитектура U-net.

Одним из недостатков программного обеспечения являются грязные номера, которые не всегда возможно распознать, однако данная проблема является нарушением правил дорожного движения согласно пункту 18.12 КоАП РБ.

Рисунок 1. Архитектура U-net

Всё приложение базируется на архитектуре Model-View-Controller(MVC), которая уже является общепринятым стандартом для разработки приложений. Суть архитектуры заключается в отделении логики по предоставлению данных от слоя бизнес-логики путём её определения в отдельном классе, тем самым выполняя более чёткое разграничение.

В качестве основных функциональных возможностей можно привести следующий набор:

– локализация номерного знака;

– распознавание текста номерного знака;

– ведение учёта въезда и выезда автомобилей;

– хранение необходимой информации в базе данных.

Рисунок 2. Главное меню приложения

Таким образом, простой интерфейс и быстрая работа приложения позволяет сэкономить время на проезд автомобилей и вести статистику предприятия.

Список литературы:

1. Системы распознавания автомобильных номеров. – Электронные данные. – Режим доступа: https://www.videomax-server.ru/ support/articles/raspoznavanie-avtomobilnykh-nomerov-proektirovanie-nastroyka/ ­– Дата доступа: 15.04.2021. 
2. U-Net: нейросеть для сегментации изображений. – Электронные данные. – Режим доступа: https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/u-net-image-segmentation/. – Дата доступа: 10.05.2021.