私も実際の製作経験はないので、ウェブや雑誌で得た知識レベルの回答しかできないのですが...
たしかに、OpenCV には必要な機能が揃っているようです。特に以下のような機能なら、比較的簡単にできそうです。
- 静止画の中から、ナンバープレートのような形をした部分を抜き出し、認識しやすい形に変形する(傾きとか、パースを修正する)
- あらかじめ機械学習させておいたナンバープレート画像と一致するかチェックする
さすがに、ナンバープレートの文字を1文字ずつ認識させるのは、OpenCV ではプログラムを作るのが大変そうですし、あまりいい精度も出なさそうです。そこで、登録した車両のナンバープレートの写真を事前に撮影して、OpenCV に機械学習させておくのがいいと思います。
ただ、以前、Interface(インターフェイス)という雑誌で読んだのですが、Raspberry Pi レベルのプロセッサーで OpenCV を実用的な速度で動かすのは難しいようです。Raspberry Pi などの機器は撮影に特化させて、サーバー側で画像認識させるのが現実的かもしれません。
あとは入り口ゲートで、車両がちょうどいい位置に来た時に撮影する機能ですね。OpenCV で判定させるのは性能的に厳しそうなので、距離センサーかなにかを使ってシャッターを切るのがよさそうです。
必要な知識やアイデアの入手法ですが、まず、アイデアや OpenCV のサンプルコードレベルの物は、ネットで検索すれば簡単に手に入りそうです。Google などで検索するのはもちろんですが、Qiita で「機械学習」「IoT」「電子工作」のタグで検索すれば、関係ありそうなものが見つかりそうな気がします。
ちなみに、ナンバープレートの認識については、こんな記事を見つけました。(記事を読むにはメールアドレスの登録が必要です)
日経コンピュータ(ITPro) [機械学習革命2]常識破りのパターン認識 (3/5)
低解像度でもナンバーを認識
さらに詳しい知識や実際の製作などについては、雑誌「Interface」のバックナンバーにあたるといいかもしれません。よく Raspberry Pi の特集を組んで、監視カメラのようなものや、笑顔認識シャッターのようなものの仕組みと製作方法を詳しく説明しています。
なにか形になるといいですね。頑張ってください。
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2016/01/28 03:39