स्वचालित नंबर प्लेट पहचान (एएनपीआर) - एएन सिंहावलोकन

लाभों के अलावा, लाइसेंस प्लेट पहचान तकनीक के बारे में जानने के लिए यहां कुछ उपयोग मामले हैं:

• पार्किंग प्रबंधन

  अपने पार्किंग टिकटों के प्रबंधन में समय की बर्बादी नहीं होगी और गलत टिकट भुगतान के लिए दंड का जोखिम उठाना होगा क्योंकि एएनपीआर व्यक्तिगत वाहनों की पहचान करने और कुशल पार्किंग प्रबंधन करने के लिए एक एकीकृत समाधान प्रदान करता है।

• यातायात उल्लंघन

  कानून प्रवर्तन विभाग के पास ANPR सिस्टम का सबसे बड़ा उपयोग मामला है। इनका उपयोग ट्रैफिक कानून तोड़ने वाले वाहनों की लाइसेंस प्लेट की पहचान के लिए किया जाता है।

• टोल बूथ भुगतान

  एएनपीआर सिस्टम ने टोल बूथ भुगतान के काम को आसान बना दिया है क्योंकि डिवाइस स्वचालित रूप से आपके वाहन की संख्या का पता लगाता है और स्वचालित रूप से आपसे टोल राशि वसूल करता है।

• यात्रा समय विश्लेषण

  एएनपीआर का एक उपयोगी अनुप्रयोग यात्रा समय विश्लेषण है जो आपके स्रोत से गंतव्य तक जाते समय आपकी यात्रा के समय को रिकॉर्ड और प्रदर्शित करता है।

• खुदरा पार्क सुरक्षा

  एएनपीआर तकनीक अनाधिकृत पार्किंग के मुद्दे को संबोधित और प्रभावी ढंग से हल कर सकती है जो अक्सर अनावश्यक झंझटों और झगड़ों का कारण बनती है।

ANRP मॉडल को सटीक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए AI मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है?

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना आसान नहीं है। त्रुटिहीन रूप से काम करने के लिए इसके लिए व्यापक समय, ऊर्जा और सही निर्णयों के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है। एआई प्रशिक्षण डेटा के साथ शुरू होता है। एआई को प्रशिक्षित करते समय, मशीन के लिए आपका मकसद डेटा एकत्र करना, उसकी व्याख्या करना, उससे सीखना और उसे प्रक्रिया में सही ढंग से लागू करना है। मॉडल को पहले डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है।

डेटा सेट में भारी जानकारी होती है जिसे मॉडल पढ़ना और जांचना सीखता है। इसके अलावा, यह प्रदान किए गए डेटा के आधार पर निर्णय लेता है। इस प्रणाली को पूरी तरह से डिजाइन करने के लिए, कई इंजीनियरों की कड़ी मेहनत और बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।

एआई के बारे में अच्छी बात यह है कि एक बार जब आप एआई मॉडल को सीखने और प्रक्रिया में उसकी बुद्धिमत्ता को सही ढंग से लागू करने के लिए प्रोग्राम करते हैं, तो यह अन्य मॉडलों को काफी आसानी से प्रशिक्षित कर सकता है। कोड की कुछ पंक्तियों का उपयोग करके और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का लाभ उठाते हुए, आप प्रशिक्षित ANRP मॉडल बना सकते हैं जिन्हें कई स्थानों पर तैनात किया जा सकता है।

साथ ही, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) की प्रक्रिया के बारे में जानें यहाँ पढ़ें!

शैप स्रोत वाहन नंबर प्लेट डेटासेट की मदद कैसे करता है?

एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऑटोमोटिव डेटासेट की मांग बहुत तेजी से बढ़ रही है। यही कारण है कि Shaip के इंजीनियरों और IT विशेषज्ञों की अनुभवी टीम पूरी प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए उन्नत इमेज/वीडियो एनोटेशन टूल का उपयोग करती है।

उन्नत एनोटेशन टूल का लाभ उठाकर, टीमें वाहन छवि लेबलिंग को सभी उपयोग के मामलों के लिए सटीक और कार्यात्मक बनाती हैं। छवियों और वीडियो में कैप्चर की गई चीज़ों को फ़्रेम द्वारा फ़्रेम में वर्गीकृत किया गया है।

इसके अलावा, स्वचालित लाइसेंस प्लेट का सटीक पता लगाने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जाता है। कुछ तकनीकों में शामिल हैं:

• राडार
• बाउंडिंग बक्से
• बहुभुज एनोटेशन
• शब्दार्थ विभाजन
• ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

कुल मिलाकर, Shaip लागत-प्रभावी मूल्य पर त्रुटि-मुक्त कार्य प्रदान करने के लिए ANPR मॉडल के प्रशिक्षण के लिए अग्रणी AI प्रशिक्षण सेवा प्रदाताओं में से एक है।

और अधिक जानने की इच्छा है? हमारे स्वायत्त वाहन प्रशिक्षण डेटा अनुभाग से पढ़ें

सारांश

स्वचालित नंबर प्लेट पहचान मानव प्रयासों को खत्म करने और उन्हें एक उन्नत प्रणाली के साथ बदलने के लिए एक महान तकनीक है जो त्वरित और प्रभावी परिणाम प्रदान करती है। इसके अलावा, इस तकनीक के उपयोग के मामलों की संख्या असंख्य है, जो इसकी बढ़ती मांग को सही ठहराती है। तो अगर आपको भी ऐसी तकनीक की जरूरत है या आप अपने ANRP मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहते हैं, Shaip के हमारे AI विशेषज्ञों से संपर्क करें।