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[___manalishi]

Hallo,

nachdem ich einge Methoden (Ping, Unifi, GPS) zur Erkennung unserer PKW zwecks automatisiertem Öffnen der Garage getestet habe, scheint mir die Erkennung der Nummernschilder durch Auswertung eines Webcam Streams am zuverlässigsten. Die Zeitspanne von Erfassung des Kennzeichen bis zurAusführung des Signals liegt bei ca. 10 sek, wobei das Delay des RSTP Streams von der Cam bis zum ALPR Server davon schon ca. 3 sek beträgt.

Ich habe eine KFZ-Nummernschilderkennung mit ALPR gebaut. Die erkannten Nummernschilder werden von dem ALPR Server per HTTP POST übertragen. Mangels Programmierkenntnissen habe ich einen Node Server dazwischengeschaltet, der den POST (JSON-Format) einliest und Datenpunkte per MQTT im ioBroker beschreibt. Der ALPR Agent sendet jede Minute einen Heartbeat. Ansonsten sendet er nur wenn ein Nummernschild erkannt wird.

Soweit ich es einschätzen kann könnte es ggf. ähnlich wich beim Weatherman Adapter umgesetzt werden. Dort wird auch ein JSON-Format ausgelesen.

Ist das was für einen ioBroker Adapter?

http://doc.openalpr.com/opensource.html

Hier ein Schema meines Prototypen.

[bahnuhr]

Hallo Frank,

coole Sache.

Könntest du mal mehr Details dazu schreiben.

Also,

muss man sich anmelden bei ALPR?

Was kostet die Nutzung von ALPR?

Hast du eine Schritt für Schritt Anleitung?

Oder Scripte?

mfg

[apollon77]

Was sind das denn für POST requests? Über den iot server kannst über sog. Customservices auch Post Daten durchschleifen. Dann könntest du das als deinen Server nutzen. Sonst brauchst du für „freie“ Post requests ja einen aus dem internet erreichbaren Server. Korrekt.

So generell: wäre Bluetooth tokens im Auto nicht noch eine option?! (So generell)

Gesendet vom Handy …

[weimaraner]

Ich finde die Idee mit der Nummernschilderkennung klasse! Vielleicht kann man einen Adapter draus machen. Leider kann ich programmiertechnsich null dazu beitragen. Würde aber dann gerne mit testen.

Grüße Andreas

[I-Punkt]

Nur mal so als Frage: Geht das Tor dann auch auf, wenn ich an mein Auto Pappschilder mit deinem Nummernschild klebe und mich vor deine Garage stelle? Oder reicht es, wenn ich selber einfach nur das handgeschriebene Schild in die Kamera halte?

Ingo

[___manalishi]

Morgen,

ja, Bluetooth ist noch eine Option, die ich noch nicht getestet habe.

Hier noch ein paar Infos zum ALPR Setup.

ALPR gibt es als Open Source und Commercial Edition. In der Commercial Eddition kann das sogar direkt auf Axis CAMs installiert werden. Ich verfolge hier das On Premise Konzept, ohne Verbindung zu ALPR Cloud. Die Die Bildauswertung erfolgt im Agent und die Weiterverarbeitung im ioBroker.

Ich verwende aktuell den Agent auf Windows mit der 14 Tage Trial Lizenz. Ich habe es auf Ubuntu 18 versucht, der Agent hat hier aber nicht die gewünschten Ergebnisse geliefert und aus mir nicht bekannten Gründen auch keinen logfile geschrieben. Daher die Windows Variante. Ich habe aber die Ubuntu Maschine als VM verfügbar und werde mir das aber nochmal genauer ansehen, was schiefgelaufen ist. Die Bilderkennung selbst läuft, nur der Agent zickt.

Hier die Anleitung zur Vorgehnsweise: http://doc.openalpr.com/opensource.html

Grob sind folgende Dinge zu tun:

Linux:

1. Linux Dependencies:

•sudo apt-get install libpng12-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev zlib1g-dev

•sudo apt-get install build-essential

•sudo apt-get install autoconf automake libtool

•sudo apt-get install git-core

•sudo apt-get install cmake

2. OpenCV Installation: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorial … stall.html

3. install Leptonica and Tesseract-ocr:

http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.70.tar.gz

https://tesseract-ocr.googlecode.com/fi ... .02.tar.gz

https://tesseract-ocr.googlecode.com/fi ... eng.tar.gz

Windows:

•Ensure you have a version of Visual Studio that is at least 2008 or above

•Download and install cmake for windows

•Download OpenCV for Windows (3.0.0 at this time)

•Download Tesseract OCR source code and VS2008 project files (3.04 at this time)

•Download Leptonica vs2008 development package (Tesseract requirement)

•Download OpenALPR source code from GitHub

•Create a libraries directory and put opencv and Tesseract into them

oder einfach den Agent installieren:

https://deb.openalpr.com/windows-agent/ ... latest.exe

Hier der POST für Heartbeat und ekanntes Nummernschild, sowie das .js zur Auswertung

[Dutchman]

@I-Punkt:

Nur mal so als Frage: Geht das Tor dann auch auf, wenn ich an mein Auto Pappschilder mit deinem Nummernschild klebe und mich vor deine Garage stelle? Oder reicht es, wenn ich selber einfach nur das handgeschriebene Schild in die Kamera halte?

Ingo `

Ja darun würde ich es niemals als allein Lösung benutzen.

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[___manalishi]

Hey Dutchman,

ich habe nichts gegen kritische Komentare. Die führen gewöhlich zu den praxistauglichen Lösungen! Ich würde dich trotzdem bitten dir die Methoden des von ALPR verwendeten Algorithmus vorher anzusehen.

Und NEIN, PAPPSCHILDER funktionieren NICHT! (zumindest hat es bei meinen Tests nicht funktioniert.)

Es gibt Konfigurationsdateien, die für diejeweiligen Kennzeichen der unterstützten Länder verwendet werden. Ich habe bei den Tests EU-DE in den POST des Agents gesehen.

Und ich stimme dutchman zu, dass wenn eine 2. Methode zur Indentifikation verwendet wird ist das ganze natürlich sicherer in der Anwendung. Wie immer bei Automatisierung kommt es noch zusätzlich auf die Rahmenbedingunegn am Einsatzort an.

[I-Punkt]

Hi,

gleich vorweg, es geht mir nicht darum, eine interessante Idee schlecht zu reden! Ich möchte nur deren eventuelle Grenzen aufzeigen.

Statt eines Pappschildes habe ich es mir noch einfacher gemacht und auf die Schnelle mittels Textverarbeitung (!) ein Fake-Kennzeichen gebastelt, den Bildschirm fotografiert und OpenALPR damit gefüttert. Hat funktioniert! Und das sogar, obwohl es speziell dieses Kennzeichen in D gar nicht geben wird. Und ich glaube fest, daß dieses Szenario auch mit einem Tablet vor der Cam funktionieren wird.

Grüße

Ingo

[Dutchman]

Hi,

Naja hab schon geschaut befohr ich poste :-).

Das Pappe Beispiel ist extrem und darauf reagiert er zum Glück nicht, dennoch kan es leider leicht umgangen werden.

Ich sehe vergleichbare Probleme bei Gesichtserkennung, da braucht man eine Kamera die tiefen (also 3D abbilder) macht zur genaueren Erkennung.

Bei einem Kennzeichen müsste da intelligent das reflektionszeichen ausgelesen werden, theoretisch würde das mit infrarot gehen

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[Xyolyp]

Ich finde die Idee super, hatte aber wie einige andere hier auch bedenken was die Sicherheit angeht. Um den Aufwand einer Täuschung zu erhöhen könntest du versuchen zusätzlich zur Kennzeichenerkennung noch eine Gesichtserkennung zu machen und nur wenn beides passt gehts auf. Dann noch ein Bluetooth Gerät im Handschuhfach und evtl ein Abgleich, ob das Handy zu dem Gesicht im WLAN ist und dann hätte ich schon weniger Bedenken meine Garage zu öffnen. Möglicherweise lässt sich bei dir auch weitere Kameras unterbringen, die die Kennzeichen der Fahrzeuge in der Garage erfassen (Infrarot, damit nicht immer ein Licht in der Garage leuchtet) und wenn das Fahrzeug schon drinnen ist kann es die Garage nicht von außen öffnen.

[___manalishi]

Keine Sorge, ich habe es auch nicht so verstanden, dass die Sache schlecht geredet wird.

Ich habe bei meinem Test nach einer verlässicheren technischen Lösung gesucht, die Anwesenheit des Fahrzeuges in Garagennähe zeitnah zu erkennen.

1. Mein Unifi Adapter hat bei meinen Geräten (Mobile, Tablet, WEMOS D1) unterschiedlich reagiert.

2. Ping Adapter hat bei den Mobile Phones unzuverlässige Ergebnisse geliefert. Mit den Wemos gehts gut.

3. Ähnliche Ergebnisse mit GPS bei minimal möglichem Radius. Bluetooth habe ich noch nicht ausprobiert.

Die Sicherheitsfrage hat nach meiner Ansicht nichts mit der Technik zu tun. Das hängt von der Weiterverarbeitung im ioBroker ab. Nach meinen Tests ist diese Lösung für diejenigen geeignet, nicht länger wie 8-10 sek warten wollen, bis sie in die Garage einfahren können. Und das zuverlässig. Bei unseren Gegebenheit pass das.

Ich werde auch die Kombination der unterschiedlichen Adapter untersuchen. In meinem Fall ist ggf die GPS Lösung mit einem grösseren Radius als bisher in Verbindung mit der Bilderkennung die geeignete Lösung.

Ich finde nur die Integration meines Prototypen (leider der Rahmen meiner Möglichkeiten) in den Broker per MQTT Client etwas rudimentär. Für einen etwas erfahrenen ioBroker Javascripter ist es wahrscheinlich keine grosse Aufgabe das vernünftig mit einem GUI umzusetzen. Daher die Umfrage.

[pix]

Hallo @frank70,

ist aus der Kennzeichen-Erkennung noch was geworden?

Habe heute für einen anderen Thread mein altes Skript noch einmal ausgepackt, mit dem ich OpenALPR getestet hatte.

Wie ist der Stand?

Gruß
Pix