Introduzione

Negli ultimi anni, il machine learning ha rivoluzionato numerosi settori, tra cui la sicurezza e il controllo degli accessi. In questo esercizio di stile esploriamo come utilizzare il machine learning per creare un sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche in una ZTL (Zona a Traffico Limitato) di un aeroporto.

Mostreremo l’approccio di machine learning utilizzato, le librerie e gli strumenti impiegati, e forniremo uno script Python completo per il riconoscimento delle targhe e il controllo degli accessi.

Librerie utilizzate

Per realizzare il nostro sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche, abbiamo utilizzato diverse librerie di machine learning:

  1. OpenALPR: OpenALPR è una libreria open source per il riconoscimento automatico delle targhe automobilistiche. Abbiamo utilizzato OpenALPR per il riconoscimento delle targhe nelle immagini acquisite dalla telecamera IP.
  2. OpenCV: OpenCV è una libreria open source per la computer vision e l’elaborazione delle immagini. Abbiamo utilizzato OpenCV per acquisire lo stream dalla telecamera IP e visualizzare le immagini riconosciute con le targhe.
  3. gpiozero: gpiozero è una libreria Python per controllare i pin GPIO di un Raspberry Pi. Abbiamo utilizzato gpiozero per controllare le sbarre di ingresso e di uscita nell’aeroporto.

OpenALPR

OpenALPR (Automatic License Plate Recognition) è una libreria open source per il riconoscimento automatico delle targhe automobilistiche. È progettata per identificare e leggere le targhe automobilistiche nelle immagini acquisite da telecamere di videosorveglianza o altri dispositivi di acquisizione di immagini.

Ecco alcune caratteristiche chiave di OpenALPR:

  1. Riconoscimento rapido delle targhe: OpenALPR è ottimizzato per il riconoscimento rapido e preciso delle targhe automobilistiche. Utilizza algoritmi avanzati di computer vision e machine learning per identificare le targhe nelle immagini.
  2. Supporto multi-paese: OpenALPR supporta una vasta gamma di paesi e regioni in tutto il mondo. È in grado di riconoscere le targhe automobilistiche in diversi formati e lingue, il che lo rende adatto per applicazioni internazionali.
  3. Interfaccia utente semplice: OpenALPR offre un’interfaccia utente semplice e intuitiva che consente agli sviluppatori di integrare facilmente la funzionalità di riconoscimento delle targhe nei propri progetti. Può essere utilizzato attraverso librerie per diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, C++, Java e altri.
  4. Configurabile e personalizzabile: OpenALPR consente agli utenti di configurare e personalizzare diversi parametri per adattarsi alle esigenze specifiche del proprio progetto. È possibile regolare la sensibilità del riconoscimento, il modello di riconoscimento delle targhe, le lingue supportate e altro ancora.
  5. Comunità attiva e supporto: OpenALPR è supportato da una comunità attiva di sviluppatori e utenti che forniscono supporto tecnico, risolvono bug e contribuiscono allo sviluppo continuo della libreria.

OpenALPR è ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui sistemi di controllo degli accessi, parcheggi automatizzati, sorveglianza di sicurezza, monitoraggio del traffico e molto altro ancora. Grazie alla sua facilità d’uso, prestazioni elevate e supporto multi-paese, OpenALPR è diventato uno degli strumenti più popolari per il riconoscimento automatico delle targhe automobilistiche.

Approccio di Machine Learning di OpenALPR

OpenALPR utilizza tecniche di machine learning, in particolare reti neurali convoluzionali (CNN), per il riconoscimento automatico delle targhe automobilistiche. Le reti neurali convoluzionali sono una classe di algoritmi di apprendimento automatico profondo che sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di modelli complessi nelle immagini.

Nel caso di OpenALPR, le CNN vengono addestrate su grandi set di dati contenenti immagini di targhe automobilistiche per imparare a riconoscere e leggere le targhe in varie condizioni, come diverse angolazioni, condizioni di illuminazione e sfondi. Questo processo di addestramento consente al modello di acquisire una rappresentazione dei pattern caratteristici delle targhe automobilistiche, che viene poi utilizzata per riconoscere le targhe in nuove immagini.

Le reti neurali convoluzionali hanno dimostrato di ottenere risultati eccellenti nel riconoscimento delle targhe automobilistiche, grazie alla loro capacità di catturare e comprendere le caratteristiche visive complesse presenti nelle immagini. OpenALPR sfrutta questa potente tecnologia di machine learning per fornire un sistema di riconoscimento delle targhe veloce, preciso e adattabile a una varietà di scenari e condizioni del mondo reale.

Abbiamo addestrato un modello CNN utilizzando un set di dati di immagini contenenti targhe automobilistiche. Il modello addestrato è in grado di riconoscere le targhe automobilistiche nelle immagini acquisite dalla telecamera IP e di restituire la sequenza di caratteri alfanumerici presenti sulla targa.

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) è una libreria open source ampiamente utilizzata per la computer vision e l’elaborazione delle immagini. È progettata per fornire un set completo di strumenti e algoritmi per l’analisi e la manipolazione delle immagini e dei video.

Ecco alcuni punti chiave riguardanti OpenCV e il suo approccio al machine learning:

  1. Ampia gamma di funzionalità: OpenCV offre una vasta gamma di funzionalità per la computer vision, tra cui il riconoscimento di pattern, il riconoscimento di oggetti, il tracciamento del movimento, la calibrazione della fotocamera, la segmentazione delle immagini, il rilevamento dei contorni e molto altro ancora. Queste funzionalità possono essere utilizzate per una varietà di applicazioni, dalle applicazioni mediche e di sicurezza alle applicazioni industriali e di automazione.
  2. Supporto per il machine learning: OpenCV fornisce un’interfaccia per integrare algoritmi di machine learning nelle applicazioni di computer vision. Supporta diverse librerie e framework di machine learning, tra cui TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Questo consente agli sviluppatori di utilizzare algoritmi di machine learning avanzati per risolvere problemi di visione artificiale, come il riconoscimento di oggetti e il riconoscimento di pattern.
  3. Approccio modulare e flessibile: OpenCV è progettato per essere modulare e flessibile, consentendo agli sviluppatori di utilizzare solo le parti della libreria di cui hanno bisogno per il proprio progetto. Ciò consente di mantenere le dimensioni del codice ridotte e di ottimizzare le prestazioni.
  4. Comunità attiva e supporto: OpenCV è supportato da una vasta comunità di sviluppatori e ricercatori che contribuiscono al continuo sviluppo e miglioramento della libreria. Ciò significa che ci sono molti tutorial, guide e risorse disponibili online per aiutare gli sviluppatori a utilizzare OpenCV per le loro applicazioni.
  5. Cross-platform: OpenCV è compatibile con una varietà di piattaforme, compresi sistemi operativi come Windows, macOS, Linux e ambienti embedded. Ciò consente agli sviluppatori di creare applicazioni di computer vision che possono essere eseguite su una vasta gamma di dispositivi e sistemi.

In breve, OpenCV è una libreria estremamente potente e flessibile per la computer vision e l’elaborazione delle immagini, che offre un’ampia gamma di funzionalità e supporto per il machine learning. È uno strumento indispensabile per gli sviluppatori che lavorano in campo di visione artificiale.

Lo Script Python

Di seguito è riportato uno script Python completo per il riconoscimento delle targhe automobilistiche e il controllo degli accessi nella ZTL di un aeroporto. Lo script utilizza OpenALPR per il riconoscimento delle targhe e gpiozero per controllare le sbarre di ingresso e di uscita:

import cv2
from openalpr import Alpr
from gpiozero import OutputDevice
from time import sleep

# Configura OpenALPR
alpr = Alpr("eu", "/path/to/config/openalpr.conf", "/path/to/config/runtime_data")

if not alpr.is_loaded():
   print("Errore: impossibile caricare OpenALPR")
   exit(1)

# Imposta la telecamera IP
camera_ip = "indirizzo_ip_camera"
camera_username = "username"
camera_password = "password"
camera_stream_url = f"rtsp://{camera_username}:{camera_password}@{camera_ip}:554/live"

# Apri il flusso video dalla telecamera IP
cap = cv2.VideoCapture(camera_stream_url)

# Configura i pin GPIO per controllare le sbarre
sbarra_ingresso = OutputDevice(17) # Sostituisci con il numero del pin GPIO corretto per la sbarra di ingresso
sbarra_uscita = OutputDevice(18) # Sostituisci con il numero del pin GPIO corretto per la sbarra di uscita

while True:
   ret, frame = cap.read()

   if not ret:
      print("Errore: impossibile leggere dal flusso video")
      break

   # Riconoscimento della targa
   results = alpr.recognize_ndarray(frame)

   for plate in results['results']:
      for candidate in plate['candidates']:
         plate_str = candidate['plate']
         confidence = candidate['confidence']

         # Stampa la targa riconosciuta e la confidenza
         print(f"Targa: {plate_str}, Confidenza: {confidence}")

         # Controllo degli accessi
         if plate_str == "EX347FX": 
            print("Targa autorizzata - Apertura sbarra di ingresso")
            sbarra_ingresso.on()
            sleep(2) # Tempo per aprire la sbarra
            sbarra_ingresso.off()
         else:
            print("Targa non autorizzata")

   # Visualizza il frame con le targhe riconosciute
   cv2.imshow('License Plate Recognition', frame)

   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
   break

# Rilascia le risorse
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Chiudi OpenALPR
alpr.unload()

In questo script, abbiamo aggiunto una logica di base per controllare le sbarre di ingresso e di uscita in base al riconoscimento della targa. Se la targa riconosciuta è autorizzata, apriamo la sbarra corrispondente per un breve periodo di tempo (2 secondi nel nostro caso). Assicurati di adattare il codice alle specifiche esigenze del tuo sistema di controllo degli accessi e di testarlo in un ambiente sicuro.

Conclusione

In questo breve esercizio di programmazione orientata al machine learning, abbiamo esplorato come utilizzare il machine learning per creare un sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche in una ZTL di un aeroporto.

Abbiamo discusso delle librerie utilizzate, dell’approccio di machine learning impiegato e fornito uno script Python completo per implementare il sistema.

Con l’avanzare della tecnologia di machine learning, ci sono infinite possibilità di applicazione in settori come la sicurezza e il controllo degli accessi, e questo è solo uno dei tanti esempi di come il machine learning può migliorare la nostra vita quotidiana.