Система распознавания номеров вагоноцистерн.

 Здравствуйте.

Возникла такая проблема. Требовалось ввести систему распознавания номеров железнодоржных вагоноцистерн. Разработка была под заказ, при заявленных 98 % система распознавала 50% номеров днем и 5% ночью (при искуственном освещении). Вобщем на мой взгляд провалилась затея. Хотел бы узнать есть ли кака-нить информация подобная о системе подобной данной, а если есть то есть ли реальные отзывы о работе. Вопрос задается не для разработчиков, так как велик риск такого же искажения процентов, и неправдивая реклама своих систем. Если же есть разработчики могущие подтвердить реальными проектами то милости просим.

Опыты по оптическому распознаванию номеров вагонов и цистерн в основном наталкивались на проблемы большого разброса условий освещения и загрязнения поверхности вагонов. Сейчас в основном используются радиочастотные таги. Такими вещами занимаются P+F, Omron, TI (система Tegris) и т.п. На РЖД используется система российской разработки.

С Уважением,

Сергей Сорокин

И на курсы русского языка тоже зайдите. Полезно бывает ;-)

немного уточню начальные сведения с Вашего позволения ))

Дело в том что вагоноцистерны могут принадлежать какому угодно владельцу, внутри большой конторы каковой является наш Заказчикпринимается много тысяч вагоноцистерн по всей России. Физически не возможно обязать всех владельцев наносить штрих-коды и иные виды меток на их вагоноцистерны. Поэтому единственный идентификатор который мне видится это номер вагоноцистерны. Иных идентификаторов просто не существует в нашей ситуации. Как следствие упор сделан именно на распознавание номеров. Интересно было бы узнать какая система используется на железной дороге. Проблемма системы которая использовалась нами , а вернее сказать была включена с самого начала по желанию Заказчика имеет проблему именно в области распознавания номеров вагоноцистерн. Собстно поэтому ее и пропустили, так как с точки зрения инженера она не выдерживала разумной критики при заявленном проценте распознавания. Эксперименты проводить на деньги Заказчика без его ведома считаю непрофессиональным, платят не за это. Система была 2 камеры видеонаблюдения с самообучающейся (не без помощи человека :-))) программой распознавания. Собственно задал данный вопрос потому как теоретически возможно создание системы имеющей хотя бы 90 % распознавания в дневное время, живой пример который к сожалению не удастся заточить под данную проблему FineReader, но при ее эффективности думается что использования программного алгоритма родственного данному при увеличении входных данных например (ракурсы различные степени освещения анализ нескольких изображений и т.д.) может привести к требуемому результату. Собственно я и ищу такие решения.