Caso studio
Riconoscimento targhe in tempo reale con il deep learning.
Clait ha sviluppato una pipeline proprietaria di ALPR (Automatic License Plate Recognition) che localizza la targa, ne legge i caratteri e ne riconosce la nazionalità in meno di 200 millisecondi su una CPU standard, con un’accuratezza del 99,2% sulle targhe italiane.
Pubblicato
- accuratezza sulle targhe italiane
- 99,2%
- latenza su CPU Intel i7 standard
- < 200 ms
- accuratezza nel riconoscimento della nazionalità
- 92%
- precisione media della detection (mAP)
- 90%
01
Il contesto
La crescente digitalizzazione dell’infrastruttura autostradale, tra caselli Free Flow e monitoraggio del traffico, rende sempre più necessario il riconoscimento automatico e intelligente dei veicoli in transito.
02
Le sfide
Condizioni reali
Illuminazione variabile, riflessi, occlusioni, motion blur e distorsioni prospettiche.
Accuratezza contro latenza
Massimizzare l’accuratezza restando sotto i 200 ms su hardware edge, con CPU commodity.
Diversità geografica
Le targhe europee cambiano molto per formato, font e colori: Italia, Francia, Germania, Austria e altri paesi.
Robustezza
Funzionare in tempo reale senza fallire sui casi difficili.
Scalabilità
Gestire migliaia di veicoli al giorno.
03
La soluzione
Una pipeline proprietaria ad alte prestazioni, progettata per scenari reali complessi, che gestisce l’intero riconoscimento end-to-end: dalla localizzazione della targa sul veicolo all’estrazione dei caratteri e alla classificazione della nazionalità.
Detection e pre-processing
Localizza la targa all’istante, anche con distorsioni prospettiche, e la ritaglia e rettifica in automatico per massimizzarne la leggibilità.
OCR e validazione
Legge carattere per carattere, con filtri di confidenza che scartano in automatico le letture incerte.
Classificazione della nazionalità
Riconosce il paese di origine e restituisce i tre candidati più probabili, per decisioni più affidabili.
04
Dati e addestramento
Il modello è addestrato su dataset ibridi, sintetici e reali, di immagini frontali, con tecniche avanzate di data augmentation. Ne risulta un’elevata capacità di generalizzazione: l’accuratezza resta alta anche su immagini sfocate, parzialmente occluse o con luce critica.
05
I risultati
Un sistema scalabile, in grado di processare migliaia di veicoli al giorno con una latenza inferiore ai 200 millisecondi: 99,2% di accuratezza sulle targhe italiane, 92% nel riconoscimento della nazionalità e una precisione media della detection del 90% (mAP).
06
Tecnologie
- Detection
- RT-DETR v2 Transformer (backbone ResNet-18/50, Deformable Attention)
- OCR
- CCT-S Compact Transformer, ibrido convoluzionale + Transformer (1,25 M parametri)
- Nazionalità
- MobileNetV3-Large (5,4 M parametri, convoluzioni depthwise-separable)
- Sviluppo
- Python, PyTorch, TensorFlow / Keras
- Inferenza
- ONNX Runtime con backend ottimizzato per CPU
FAQ
Domande frequenti.
Il riconoscimento targhe funziona senza GPU?
Sì. La pipeline gira con ONNX Runtime su un backend ottimizzato per CPU e resta sotto i 200 ms di latenza su una CPU Intel i7 standard.
Quanto è accurato il sistema?
99,2% di accuratezza sulle targhe italiane, 92% nel riconoscimento della nazionalità e 90% di precisione media (mAP) nella detection della targa.
Riconosce anche le targhe straniere?
Sì. Il sistema riconosce il paese di origine della targa, ad esempio Italia, Francia, Germania o Austria, e restituisce i tre candidati più probabili.
Approfondisci.
- Servizio · 01Modelli di Machine Learning su misuraClait progetta modelli di Machine Learning proprietari, costruiti da zero sui dati dell’azienda, e ne segue l’intera pipeline: dalla raccolta e preparazione dei dati fino al deployment in produzione e alla manutenzione nel tempo.Dai dati grezzi al modello · Casi d’uso complessi · Compliance e GDPR
- Servizio · 02Consulenza AI: strategia, roadmap e progetti pilotaClait affianca le aziende nell’adozione dell’intelligenza artificiale, dall’idea alla messa in produzione: valuta la maturità AI dell’organizzazione, individua i casi d’uso con un ROI realistico, costruisce una roadmap tecnica e organizzativa e segue i primi progetti pilota fino al go-live.Dove l’AI crea valore · Analisi dei processi · Roadmap di adozione
Contatti
Troviamo una soluzione per tutti.
Lo faremo anche per te.
Raccontaci cosa vorresti migliorare, anche se per ora è solo un'idea. Partiamo da lì: il resto lo costruiamo insieme.