Разработка и внедрение системы распознавания автомобильных номеров для строительной компании “Дар”

Заказчик

Строительная компания “Дар” — компания-застройщик коттеджных поселков “Березки” в городе Новосибирске.

Задача

Разработать систему учета рейсов машин для понимания времени, которое автомобильная техника проводит на отвале грунта, за счет распознавания автомобильных номеров.

Цели и задачи

Компания “Дар” является нашим клиентом уже несколько лет — мы разработали сайт для коттеджных поселков “Березки” и кастомную CRM, оказываем 1С-услуги. Когда в 2021 году у клиента возникла потребность обеспечить контроль рейсов грузового транспорта, он также обратился к нам. Рост объемов строительства привел к возникновению неизбежной задачи — необходимости вести учет и проверку работы транспорта.

После сбора и анализа требований клиента мы обозначили цель — разработать систему учета рейсов машин для понимания времени, которое автомобильная техника проводит на отвале грунта, за счет распознавания автомобильных номеров.

Решение

Разработка системы учета базировалась на серии исследований. Наша команда провела тестирование: сначала на территории офиса, затем — на тест-площадке. Первым делом мы подобрали и установили камеры (на въезд и на выезд), настроили их ракурс. На тест-площадке мы установили мини-компьютер — на него передавались кадры с камер. Мини-компьютер фильтрует полученные кадры, отбирая только те, где было зафиксировано движение. Отобранные фото мини-компьютер отправляет на сервер в офисе, где уже происходит распознавание и обработка. 

Для распознавания номеров было решено использовать готовую и обученную нейросеть NomeroffNet. Чтобы сбалансировать нагрузку на нее, на сервере были сделаны очереди Kafka. 

Так как на тест-площадке не было возможности подключить стабильную интернет-связь, наша команда предварительно создала буфер изображений — так мы уменьшили вероятность потери кадров. 

На следующем этапе мы продумывали, как клиенту быстро и удобно получать информацию с сервера. Оптимальным вариантом стала разработка Telegram-бота с подключением сервиса Yandex DataLens.

Бот получает сообщения о проезде машины в течение нескольких минут, а DataLens предоставляет возможность фильтровать данные по площадкам, машинам, дням и отображает статистику. Таким образом клиент может просматривать, как много рейсов каким авто было сделано и какова была продолжительность отдельного рейса. С помощью бота для внутреннего пользования также можно осуществлять мониторинг стабильности системы.

Технологический стек

• Python
• Pytorch
• Kafka

Результат

Мы разработали и апробировали систему, которая с помощью камер позволяет распознавать автомобильные номера, группирует полученные данные и информирует пользователя посредством отправки сообщения в Telegram-бот. Наша разработка была успешно внедрена в строительной компании “Дар” как инструмент автоматизации входа/выхода грузового транспорта на стройке.

Команда проекта

• Team-lead проекта
• CV-разработчик
• Разработчики — 4 специалиста