Jak funguje automatické skenování registračních značek

Prvním úkolem počítačového algoritmu je na obrázku najít auto. Úkol banální, zdá se, ale není tomu tak. Vše se totiž musí dít v rozumném čase, v rámci vteřin.

Takže, máme snímek z fotoaparátu běžné, spíše průměrné kvality. Kamery na skenování RZ nejsou o moc lepší.

Pomocí poměrně banálního filtru si vyfiltrujeme určité hodnoty. Žádná hodnota není „ta správná“, záleží na světelných poměrech scény.

Vidíme, že se nám hezky vykreslily obrysy automobilů. Zároveň vidíme, že stíny pod auty nám vytvořily černý flek, který obrys auta narušuje. To bylo jedno z hlavních úskalí automatických systémů, velká výzva k vyřešení. Řešení je poměrně neotřelé a překvapivé. O tom se ještě zmíníme.

Nyní musí tedy algoritmus najít auto. Mohl by si najít nějakou černou linku, „jít po ní“ a zkoušet, jestli mu nevytvoří obrys shodný s obrysem v databázi, který by mu řekl, že je to auto. Na této úvaze první algoritmy opravdu pracovaly, ovšem, než se dobraly k nějakému výsledku, uplynuly hodiny.

Mnohem rychlejší je si obraz rozdělit do regionů, jako níže:

A hledat v regionech známé tvary a ty porovnávat s databází. Například, když vybereme jeden region, tak jenom na bázi černá-bílá dokážeme najít několik relativně jednoduchých geometrických tvarů. Počítač pak skrze strojové učení dokáže říct, že tento tvar podle určité pravděpodobnosti patří autu a „jde“ po téhle informaci, až si vypreparuje celý obrys auta.

Tak, když počítač rozeznal auto, je třeba najít erzetu. A souvisí to i s tím, jak se podařilo vyřešit problém stínu a vůbec třeba sledování (pohybujícího se) auta po trase. Používají se světla. Ty mají totiž vždy odlišné obrazové kvality od zbytku auta. A navíc – jsou dvourozměrné, což je velmi užitečné při určování perspektivní pozice.

Tedy, počítač identifikuje, kde má auto světla, nakreslí mezi nimi přímku a tato přímka je vodítko k erzetě.

Na této přímce pak najde počítač kontrastní rámeček, typický pro erzetu a víceméně má hotovo. Přečíst čísla je pak relativně snadné (aplikují se další filtry pro lepší ostrost.)

Tááák. A teď si představte, že by nějaký hajzl chtěl zamezit automatickému čtení své erzety. Co by asi mohl ten proradný zlý muž, udělat?

Kdyby to byl idiot, tak by si pořídil různé „lesknoucí se spreje“, kus za 1500 kč, je v tom glycerin, leskne se to jako psí kulky a je to úplně na hovno.

Zcela legální krok je pořídit si lesklou, tmavou metalízu a udržovat ji perfektně čistou. Jak můžeme vidět i na fotografii, fitrování hodnot přináší akorát brutální chaos a i při změně prahových hodnot to není lepší – kus auta prostě chybí.

Ne že by dnešní algoritmy ten bordel nedokázaly rozklíčovat, ale dlouho jim to trvá a chybovost je velká. Jak dlouho má trvat analýza obrazu jde nastavit, ale třeba při „masovém“ skenování parkování aut na ni není vyhrazeno více jak čtyři vteřiny. Zhruba ve 40 % případů to algoritmus vzdá.

Co by ten hajzl mohl udělat dál? Inu, mohl by si třeba potáhnout světla difuzní látkou v barvě vozu (takovou tou hebkou, „padákové hedvábí). Nejlepší je jen jedno světlo. Nejenže se pak algoritmus nebude mít čeho chytit, některé si budou myslet, že je to třeba motorka. A erzetu nenajdou. Pro obecenstvo jsem nasimuloval jak to pak vypadá ve vidění terminátora:

Protože algoritmus rozeznává i obrys rámečku erzety, dá se to použít na překrytí rámečku, aby vytvořil jiný tvar.

Méně elegantní je překrýt světlo třeba větví stromu. Což je narozdíl od zakrytí erzety legální bez diskuze.

Pokud by ten hajzl znalý v elektroinstalaci, mohl by si poladit žárovky nad erzetou. Jednu znefunkčnit, a druhou ták dát s kurva moc velkým světelným tokem (a udělat to tak, aby svítili i při zaparkování). Na erzetě vznikne moc velký dynamický rozsah, který algoritmus není schopen zpracovat. Protože některé kamery dělají víc snímků s rozdílným nastavením, velmi zlomyslné je tam instalovat stroboskop s frekvencí, kterou nepozná lidské oko, ale kameru dokonale zmate. Pro obecenstvo jsem opět nasimuloval:

A takto to vypadá v terminátorově:

Kuriózním, ale funčním přístupem je nabídnout kameře klamný cíl. Znáte žertovné polepy na karoserii? Tak ten hajzl by mohl být také žertér a nalepit si na páté dveře něco takového:

Na velikosti a barvách nezáleží, spíše na kontrastu a tvarech. Algoritmus radostně přečte polep.

Poměrně extenzivním, ale nejúčinější metodou je polepit si auto tímhle. Z množství kontrastních linek je algoritmus úplně v prdeli.

Trošku jiným příběhem je kamera s infračerveným přísvitem. Infračervené světlo, narozdíl od mínění veřejnosti, nemá s červeným světlem nic společného. Jedná se o vlnovou délku světla pro člověka neviditelného. Latinské „infra“ znamená „pod“, jedná se tedy o vlnovou délku pod tím červeným.

Obecně platí, že čím kratší vlnová délka, tím lépe se odráží a tím lépe pro kameru a kontrast. Navíc věci emitují infračervené světlo samy od sebe (jedná o způsob, jakým probíhá, částicově, tepelná výměna). Protože infračervená kamera schopná provozu bez přisvícení je velmi drahá a objemná (říká se jí také termokamera) používá se právě takzvaný infračervený přísvit, či chcete-li, blesk.

Lidé jsou zvyklí, že z infrakamery lezou tzv. tepelné mapy. To není tento případ. Z infrakamery leze šedá mapa.

Z již zmíněných technik funguje:

– Jedna velmi světlá žárovka na SPZ, ale tentokrát infračervená dioda. Infračervené kamery jsou na dynamický rozsah ještě citlivější.

– Překrytí jednoho světla funguje také. Aluminium lépe než difuzní folie.

– Klamný cíl taktéž.

– Velmi elegantní je v horkých dnech nasadit okenní folii. Zvenku, samozřejmě. A aby překryla kontury vozu.

Takže to by ten hajzl mohl udělat….

14.04.2019 Zlý člověk

Pozn k registračním značkám: Protože registrační značka za jistých okolností může být osobním údajem, rozhodli jsme se v registračních značkách přehodit náhodně zvolené číslice na čtvrtém až osmém místě RZ v Photoshopu. Aby toho nebylo dost, první trojčíslí registračních značek jsme vymazali. Zkoušet zachycená vozidla ztotožnit nemá proto význam. (D-F)

Související články: