ระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน (License Plate Recognition หรือ LPR)

ระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน (License Plate Recognition หรือ LPR) หรือที่เรียกว่า Automatic Number Plate Recognition (ANPR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการอ่านและจดจำตัวเลขและตัวอักษรบนป้ายทะเบียนรถยนต์โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีคนเข้ามาเกี่ยวข้อง เป็นระบบที่ผสานรวมระหว่างกล้องดิจิทัล ซอฟต์แวร์ประมวลผลภาพ และฐานข้อมูล

หลักการทำงานของระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน:

1. การจับภาพ (Image Acquisition):
   • เมื่อรถยนต์เคลื่อนที่ผ่านบริเวณที่ติดตั้งกล้อง LPR กล้องจะทำการจับภาพป้ายทะเบียนรถยนต์โดยอัตโนมัติ
   • กล้อง LPR มักเป็นกล้องพิเศษที่มีความละเอียดสูง มีความสามารถในการปรับแสง (Wide Dynamic Range – WDR) และมีระบบอินฟราเรด (Infrared Illuminators) เพื่อให้ได้ภาพที่ชัดเจนแม้ในสภาวะแสงน้อยหรือในเวลากลางคืน และลดปัญหาแสงสะท้อนจากไฟหน้ารถ
   • บางระบบอาจมีเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวหรือ Loop Detector ฝังอยู่ใต้พื้นถนน เพื่อส่งสัญญาณให้กล้องจับภาพเมื่อมีรถวิ่งผ่าน
2. การประมวลผลภาพ (Image Processing):
   • การตรวจจับป้ายทะเบียน (Plate Localization/Detection): ซอฟต์แวร์จะทำการระบุตำแหน่งของป้ายทะเบียนในภาพที่จับมาได้ โดยจะใช้ AI และ Machine Learning ในการแยกแยะพื้นที่ที่เป็นป้ายทะเบียนออกจากส่วนอื่น ๆ ของภาพ
   • การปรับปรุงภาพ (Image Enhancement): ภาพป้ายทะเบียนที่ได้อาจถูกปรับปรุงคุณภาพ เช่น การปรับความคมชัด ลดสัญญาณรบกวน ปรับความสว่างและคอนทราสต์ เพื่อให้ตัวอักษรและตัวเลขบนป้ายชัดเจนขึ้น
   • การแบ่งแยกตัวอักษร (Character Segmentation): ระบบจะทำการแยกตัวอักษรและตัวเลขแต่ละตัวออกจากกันบนป้ายทะเบียน
3. การอ่านตัวอักษร (Optical Character Recognition – OCR):
   • หลังจากแยกตัวอักษรแต่ละตัวได้แล้ว ซอฟต์แวร์ OCR จะทำการแปลงภาพตัวอักษรและตัวเลขเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลตัวอักษร (Text Data) ที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้
   • ระบบ OCR สมัยใหม่มีความฉลาดมากขึ้น สามารถเรียนรู้รูปแบบของป้ายทะเบียนที่แตกต่างกันในแต่ละประเทศ/ภูมิภาค รวมถึงรูปแบบตัวอักษร ฟอนต์ และสีที่หลากหลาย
4. การจัดเก็บและเปรียบเทียบข้อมูล (Data Storage and Matching):
   • ข้อมูลป้ายทะเบียนที่อ่านได้ (เช่น หมายเลขทะเบียน, วันที่และเวลาที่จับภาพ, สถานที่) จะถูกจัดเก็บลงในฐานข้อมูล
   • ระบบสามารถนำข้อมูลป้ายทะเบียนที่อ่านได้ไปเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลที่มีอยู่ เช่น:
     • ฐานข้อมูลรถที่ได้รับอนุญาต: เพื่ออนุญาตให้รถเข้า-ออก เช่น ในหมู่บ้านจัดสรร อาคารสำนักงาน
     • ฐานข้อมูลรถที่ต้องการเฝ้าระวัง (Blacklist/Whitelist): เช่น รถที่ถูกขโมย รถที่ก่ออาชญากรรม หรือรถที่ไม่มีประกันภัย เพื่อส่งสัญญาณเตือนเจ้าหน้าที่
     • ฐานข้อมูลการจอดรถ: เพื่อบันทึกเวลาเข้า-ออก และคำนวณค่าจอดรถ

ส่วนประกอบสำคัญของระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน:

• กล้อง LPR (LPR Camera / ANPR Camera): กล้องพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อการจับภาพป้ายทะเบียนโดยเฉพาะ มักมีความละเอียดสูง, มีฟังก์ชัน WDR, และมี IR Illuminator
• ซอฟต์แวร์ LPR/ANPR: โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ AI, Machine Learning และ OCR ในการประมวลผลภาพและแปลงเป็นข้อมูลตัวอักษร
• หน่วยประมวลผล (Server/Computer): ทำหน้าที่รันซอฟต์แวร์และประมวลผลข้อมูล
• ฐานข้อมูล (Database): สำหรับจัดเก็บข้อมูลป้ายทะเบียนและการเชื่อมโยงกับข้อมูลอื่น ๆ
• อุปกรณ์เสริม (Optional): เช่น ไม้กั้นอัตโนมัติ (Barrier Gate), Loop Detector, จอแสดงผล (Display Screen)

ประโยชน์ของระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน:

• ความสะดวกสบายและรวดเร็ว:
  • ระบบจอดรถอัตโนมัติ: รถยนต์สามารถเข้า-ออกลานจอดรถได้โดยไม่ต้องแตะบัตรหรือแลกบัตร ลดเวลาการรอคิว
  • การเข้า-ออกหมู่บ้าน/อาคาร: เพิ่มความสะดวกสบายให้กับผู้อยู่อาศัยหรือพนักงานที่ได้รับอนุญาต
• ความปลอดภัยและประสิทธิภาพ:
  • การเฝ้าระวังความปลอดภัย: ตรวจจับรถต้องสงสัย หรือรถที่ไม่ได้ลงทะเบียน
  • การติดตามรถยนต์: ช่วยในการค้นหารถที่ถูกขโมย หรือรถที่เกี่ยวข้องกับคดี
  • การจัดการจราจร: ใช้ในการนับปริมาณรถ ติดตามเส้นทางการจราจร หรือตรวจสอบการกระทำผิดกฎจราจร (เช่น การขับรถเร็วเกินกำหนด)
  • ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์: ระบบอัตโนมัติมีความแม่นยำสูงกว่าการใช้คนจดบันทึก
  • ลดค่าใช้จ่าย: ลดความจำเป็นในการใช้บุคลากรในการควบคุมการเข้า-ออก
• การเก็บข้อมูลเพื่อวิเคราะห์:
  • สามารถนำข้อมูลการเข้า-ออกของรถยนต์ไปวิเคราะห์พฤติกรรม การใช้พื้นที่ หรือสถิติต่างๆ เพื่อการวางแผนและบริหารจัดการ

ข้อควรพิจารณาในการติดตั้งระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียน:

• คุณภาพของป้ายทะเบียน: ป้ายทะเบียนต้องอยู่ในสภาพดี ไม่ชำรุด เลอะเลือน หรือถูกบดบัง
• สภาพแวดล้อม: แสงสว่าง มุมกล้อง ตำแหน่งการติดตั้งกล้องมีความสำคัญต่อความแม่นยำ
• ความเร็วของรถ: กล้องและซอฟต์แวร์ต้องสามารถจับภาพและประมวลผลป้ายทะเบียนของรถที่เคลื่อนที่ด้วยความเร็วต่าง ๆ ได้
• ประเภทของป้ายทะเบียน: ระบบต้องรองรับรูปแบบป้ายทะเบียนที่หลากหลาย (เช่น ป้ายขาวดำ, ป้ายกราฟิก, ป้ายรถจักรยานยนต์) และป้ายทะเบียนของประเทศไทยที่มีตัวอักษรและตัวเลขผสมกัน
• ความแม่นยำ: แม้เทคโนโลยีจะพัฒนาไปมาก แต่ก็ยังมีปัจจัยที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำ เช่น สภาพอากาศ ป้ายทะเบียนสกปรก หรือมุมกล้องที่ไม่เหมาะสม
• การเชื่อมต่อกับระบบอื่น: ระบบ LPR มักถูกนำไปเชื่อมต่อกับระบบบริหารจัดการลานจอดรถ ระบบควบคุมการเข้า-ออก หรือระบบฐานข้อมูลอาชญากรรม
• PDPA (พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562): ข้อมูลป้ายทะเบียนรถถือเป็นข้อมูลส่วนบุคคลทางอ้อม (เนื่องจากสามารถเชื่อมโยงไปถึงเจ้าของรถได้) การจัดเก็บและใช้งานข้อมูลดังกล่าวต้องปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ของ PDPA โดยเฉพาะเรื่องการแจ้งวัตถุประสงค์และการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

ระบบกล้องจดจำป้ายทะเบียนเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความหลากหลายในการใช้งาน เหมาะสำหรับโครงการที่ต้องการยกระดับความปลอดภัย ประหยัดเวลา และเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการยานพาหนะ