با افتخار نرم‌افزار پلاک‌خوان هوشمند سیگمولینک را معرفی می‌کنیم؛ راه‌حلی پیشرفته و دقیق برای شناسایی خودکار پلاک خودروها با بهره‌گیری از فناوری هوش مصنوعی و پردازش تصویر. این سیستم، تحولی در مدیریت ترافیک، کنترل تردد و امنیت خودروها ایجاد می‌کند.

چرا پلاک‌خوان سیگمولینک؟

✅ دقت بالا - تشخیص پلاک‌ها حتی در شرایط نوری مختلف و زوایای نامتعارف

✅ سرعت فوق‌العاده - پردازش آنی و کاهش زمان انتظار

✅ یکپارچه‌سازی آسان - قابلیت اتصال به سیستم‌های مدیریت پارکینگ، دوربین‌های نظارتی و نرم‌افزارهای ثبت تردد

✅ امنیت و هوشمندی - گزارش‌گیری هوشمند و هشدارهای لحظه‌ای برای پلاک‌های ممنوعه یا سوءاستفاده

✅ سازگاری : سازگار با دوربین‌های مداربسته و سیستم‌های کنترل تردد

سیستم‌های پلاک خوان خودرو (ANPR/LPR) که مخفف Automatic Number Plate Recognition یا License Plate Recognition هستند، از فناوری پردازش تصویر و بینایی ماشین برای شناسایی پلاک خودروها استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها در کاربردهای مختلفی مانند کنترل ترافیک، عوارضی جاده‌ها، پارکینگ‌های هوشمند و امنیت عمومی به کار می‌روند.

مراحل کار سیستم پلاک خوان (ANPR/LPR)

۱. تصویربرداری (Image Acquisition)

• دوربین‌های با کیفیت بالا (معمولاً دوربین‌های صنعتی با رزولوشن ۲MP به بالا) از خودروها عکس یا ویدئو می‌گیرند.

• برخی سیستم‌ها از دوربین‌های مادون قرمز (IR) برای عملکرد بهتر در شب یا شرایط نوری نامناسب استفاده می‌کنند.

• تصاویر ممکن است از طریق دوربین ثابت (مثلاً در بزرگراه‌ها) یا دوربین متحرک (نصب‌شده روی خودروهای پلیس) ثبت شوند.

۲. تشخیص محل پلاک (License Plate Detection)

• سیستم با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر مانند تشخیص لبه‌ها (Edge Detection)، تبدیل Hough یا یادگیری ماشین (Machine Learning)، ناحیه‌ای از تصویر که پلاک در آن قرار دارد را پیدا می‌کند.

• مدل‌های Deep Learning مانند YOLO (You Only Look Once) یا SSD (Single Shot Detector) برای تشخیص دقیق‌تر پلاک آموزش دیده‌اند.

۳. پردازش تصویر پلاک (Image Preprocessing)

• تصویر پلاک ممکن است نیاز به بهبود کیفیت داشته باشد، از جمله:

  • تبدیل تصویر به سیاه و سفید برای کاهش حجم پردازش

  • افزایش کنتراست برای واضح‌تر شدن حروف و اعداد

  • حذف نویز با فیلترهای تصویری مانند Gaussian Blur

  • چرخش و اصلاح پرسپکتیو (اگر پلاک کج باشد)

۴. تشخیص کاراکترها (Optical Character Recognition - OCR)

• پس از جداسازی ناحیه پلاک، سیستم از الگوریتم‌های OCR مانند Tesseract OCR یا مدل‌های CNN (شبکه عصبی کانولوشنی) برای تشخیص کاراکترها استفاده می‌کند.

• برخی سیستم‌ها از دیکشنری پلاک‌های معتبر برای کاهش خطا کمک می‌گیرند.

۵. اعتبارسنجی و ذخیره‌سازی داده‌ها (Validation & Database Matching)

• پلاک استخراج‌شده با پایگاه داده‌های پلیس یا سازمان‌های مرتبط مقایسه می‌شود (مثلاً برای شناسایی خودروهای سرقتی یا متخلف).

• اطلاعات پلاک ممکن است به همراه تاریخ، ساعت و محل شناسایی در یک دیتابیس ذخیره شود.