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Aujourd’hui, nous vivons dans un monde globalisé où les opérateurs de stationnement exigent des technologies de reconnaissance de plaques d’immatriculation (LAPI) avec plusieurs exigences telles qu’un taux de fiabilité élevé, une installation et une maintenance faciles, mais aussi une grande flexibilité afin de soutenir différents pays et offrir une adaptation rapide à tout type d’intégration.

La technologie de reconnaissance de plaques d’immatriculation d’Innova Systems Group (SIRAM OCR5) permet de répondre très rapidement à toutes sortes d’exigences des fabricants de systèmes d’automatisation de stationnement (PARCS ou PMS), et la raison repose sur une technologie OCR5 d’apprentissage en profondeur.

Notre solution LAPI (SIRAM OCR5) permet un processus d’apprentissage rapide lors de l’ajout de nouveaux pays non reconnus. Cela signifie que le logiciel du moteur de reconnaissance de plaques d’immatriculation responsable de l’identification des plaques d’immatriculation peut en un temps record apprendre et prendre en charge des nouveaux types de plaques d’immatriculation de nouveaux pays non reconnus. Actuellement, grâce au Deep Learning, notre solution Siram OCR5 ALPR permet de reconnaître plus de 100 pays avec un taux de réussite élevé.

Il ne fait aucun doute que la technologie Deep Learning a démontré une grande stabilité et robustesse dans le domaine LAPI par rapport à d’autres technologies Machine Learning plus anciennes. Particulièrement lorsque l’on parle d’ajouter de nouveaux types de plaques d’immatriculation sans avoir à modifier le logiciel, OCR5 est polyvalent et un excellent apprenti LAPI grâce au Deep Learning. La capacité de ce logiciel de reconnaissance de plaques d’immatriculation à apprendre en temps réel, tout comme un être humain, permet de reconnaître des modèles et de générer des processus d’optimisation des connaissances, de réduire les erreurs et d’incorporer de nouvelles règles sur les données.

Pour les grands opérateurs de stationnement et les fabricants de systèmes d’automatisation (PARCS ou PMS) avec une gestion internationale, l’une des principales exigences est de trouver une solution de reconnaissance de plaques d’immatriculation polyvalente et efficace face à l’incorporation de nouvelles fonctionnalités basées sur la plaque d’immatriculation (#Ticketless, # PaybyPlate, #DynamicExit, #Parkingspacereservation). Cette solution LAPI doit garantir un taux de précision élevé dans les situations avec des accès compliqués, ainsi qu’une vitesse de réponse élevée dans l’intégration de nouvelles langues, pays, formats et types de plaques d’immatriculation de véhicules.

En ce qui concerne SIRAM OCR5, la vitesse d’adaptation est assurée étant une technologie basée sur le Deep Learning. Avec notre solution LAPI il est possible de minimiser les périodes d’apprentissage en raison de la forte automatisation. Les premières versions d’OCR5 ont permis d’intégrer l’identification de plaques d’immatriculation de 25 pays. Ce processus a été réalisé en 1,5 mois, ce qui est un processus beaucoup plus rapide en comparaison avec les anciennes technologies d’apprentissage Machine Learning ou Computer Vision, pour lesquelles l’entraînement d’un nouveau pays impliqué prenait entre un et deux mois.

Pays reconnus par l'OCR5

Mais le point le plus remarquable a été la vitesse d’apprentissage de notre logiciel SIRAM OCR5 qui permet l’incorporation et la reconnaissance d’un deuxième paquet de 50 nouveaux pays, puisque ce processus a été réalisé en moins de deux semaines.

Aujourd’hui, grâce au Deep Learning, notre solution technologie LAPI SIRAM OCR5 permet de reconnaître les plaques d’immatriculation des véhicules de plus de 100 pays avec un taux de précision élevé, qui dans beaucoup d’entre eux est supérieur à 99%.

 

Pays reconnus par l'OCR5

AMÉRIQUE: 22 | EUROPE: 49 | AFRIQUE: 15 | ASIE: 18 | OCÉANIE: 3

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