เจาะลึกกล้อง LPR (License Plate Recognition): เทคโนโลยีอ่านป้ายทะเบียนรถของ UNV

ในยุคที่ความปลอดภัยและการจัดการพื้นที่อัจฉริยะเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก กล้อง LPR หรือ License Plate Recognition ได้เข้ามามีบทบาทอย่างมากในการยกระดับระบบรักษาความปลอดภัย โดยเฉพาะเทคโนโลยีจากแบรนด์ชั้นนำอย่าง UNV (Uniview) ที่โดดเด่นเรื่องการอ่านป้ายทะเบียนรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ รวดเร็ว และรองรับสภาพแสงที่ท้าทายในทุกสถานการณ์

ทำไมต้องเลือกกล้อง LPR จาก UNV?

จุดเด่นสำคัญของเทคโนโลยี LPR Uniview คือการผสานพลังปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning Algorithm) ทำให้ตัวกล้องมีความสามารถในการจับภาพและแปลผลตัวอักษรบนป้ายทะเบียนรถได้อย่างแม่นยำสูงถึง 98% แม้ในขณะที่รถเคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูง ไม่ว่าจะเป็นบนทางหลวง ทางด่วน หรือจุดตรวจเข้า-ออกอาคารสำนักงาน นอกจากนี้ กล้องวงจรปิดจับป้ายทะเบียน ของ UNV ยังถูกออกแบบมาให้แก้ไขปัญหาแสงสะท้อนจากไฟหน้ารถในเวลากลางคืนได้อย่างยอดเยี่ยม ด้วยเทคโนโลยี Ultra 265 และ Smart IR ที่ช่วยตัดแสงจ้าและเผยให้เห็นรายละเอียดตัวเลขและตัวอักษรได้อย่างชัดเจน

การเลือกใช้กล้อง LPR จาก UNV (Uniview) ช่วยตอบโจทย์ทั้งในด้านประสิทธิภาพ ความคุ้มค่า และการใช้งานจริงในระยะยาว ด้วยจุดเด่นสำคัญดังนี้:

• ความแม่นยำสูงด้วย AI เฉพาะทาง: อัลกอริทึม Deep Learning ของ UNV ถูกพัฒนามาให้รองรับการอ่านป้ายทะเบียนรถได้อย่างแม่นยำ แม้ในสภาพแวดล้อมที่ท้าทาย เช่น ป้ายทะเบียนเปื้อนฝุ่น เลอะโคลน หรือติดเอียง

• จัดการแสงสะท้อนกลางคืนได้ดีเยี่ยม: ปัญหาแสงไฟหน้ารถแยงตาจนป้ายทะเบียนขาวโพลนในเวลากลางคืนถูกแก้ไขด้วยเทคโนโลยีการตัดแสง (Glare Suppression) และ Smart IR เกรดสูง ทำให้ยังคงเห็นตัวเลขและตัวอักษรได้อย่างคมชัดตลอด 24 ชั่วโมง

• ระบบประมวลผลในตัวกล้อง (Edge Computing): ตัวกล้องมีชิป AI ประมวลผลภาพและแปลข้อความ (OCR) ได้ทันทีในตัว โดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ราคาแพง ช่วยให้การส่งสัญญาณไปเปิดไม้กั้นอัตโนมัติทำงานได้อย่างรวดเร็วระดับมิลลิวินาที

• ฟังก์ชันครบจบในตัวเดียว: นอกจากอ่านป้ายทะเบียนแล้ว ยังมีความสามารถในการจำแนกสี ประเภท และยี่ห้อรถ รวมถึงรองรับการทำ Allow List / Blacklist ได้อย่างสมบูรณ์แบบ

• ความคุ้มค่าและการเติบโตของธุรกิจ: เป็นโซลูชันระดับองค์กร (Enterprise Grade) ที่มีความเสถียรสูง ช่วยลดต้นทุนด้านกำลังคนในการเฝ้าระวัง และรองรับการต่อยอดเชื่อมต่อกับระบบบริหารจัดการอื่นๆ ได้ง่ายผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน

ฟีเจอร์เด่นที่ตอบโจทย์ธุรกิจทุกขนาด

ระบบ อ่านป้ายทะเบียนรถ UNV ไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่บันทึกภาพนิ่ง แต่ยังสามารถจำแนกประเภท สี และยี่ห้อของรถยนต์ได้ในเวลาเดียวกัน ข้อมูลทั้งหมดจะถูกส่งต่อไปยังระบบบริหารจัดการส่วนกลางแบบเรียลไทม์ ช่วยให้การค้นหาป้ายทะเบียนรถต้องสงสัย การคำนวณค่าจอดรถอัตโนมัติ หรือการอนุญาตให้ไม้กั้นอัตโนมัติ (Barrier Gate) เปิด-ปิด ทำงานได้อย่างไร้รอยต่อ โดยไม่ต้องใช้พนักงานคอยดูแลตลอด 24 ชั่วโมง

กล้อง LPR ของ UNV มาพร้อมกับฟีเจอร์อัจฉริยะระดับองค์กรที่ถูกออกแบบมาให้ยกระดับความปลอดภัยและการบริหารจัดการได้ในทุกขนาดธุรกิจ ตั้งแต่ลานจอดรถขนาดเล็กไปจนถึงสมาร์ทซิตี้ขนาดใหญ่ โดยมีฟีเจอร์เด่นที่สำคัญดังนี้ครับ:

• การจำแนกรายละเอียดรถแบบรอบด้าน (Vehicle Attributes Recognition): นอกจากการอ่านป้ายทะเบียนแล้ว ระบบยังสามารถวิเคราะห์และระบุ สีของรถ, ประเภทของรถ (เช่น รถเก๋ง, กระบะ, SUV, รถบรรทุก) และยี่ห้อรถได้แบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มความละเอียดในการจัดเก็บฐานข้อมูลยานพาหนะ

• ระบบจัดการบัญชีรถอัจฉริยะ (Allow List & Blacklist Management): สามารถตั้งค่าแยกกลุ่มรถได้อย่างอิสระ เช่น กลุ่มอนุญาตให้ผ่านอัตโนมัติ (Allow List) สำหรับลูกบ้านหรือพนักงาน และ กลุ่มเฝ้าระวัง (Blacklist) ที่จะส่งสัญญาณเตือนทันทีเมื่อตรวจพบรถต้องสงสัยวิ่งเข้ามาในพื้นที่

• อัลกอริทึม Deep Learning ความแม่นยำสูง (High-Precision OCR): ขับเคลื่อนด้วยขุมพลัง AI ที่พัฒนามาเพื่อรองรับรูปแบบตัวอักษรและตัวเลขบนป้ายทะเบียนไทยโดยเฉพาะ ช่วยให้อ่านป้ายทะเบียนได้อย่างแม่นยำแม้ป้ายจะเปื้อนฝุ่น เลอะโคลน หรือติดเอียง

• เทคโนโลยีตัดแสงจ้าอัตโนมัติในเวลากลางคืน (Glare Suppression): ตัดปัญหาแสงแฟลร์และแสงสะท้อนจากไฟหน้ารถในยามวิกาลได้อย่างหมดจด ทำให้มองเห็นตัวเลขและตัวอักษรบนป้ายทะเบียนได้อย่างชัดเจนไม่มีสะดุดตลอด 24 ชั่วโมง

• การเชื่อมต่อและสั่งการอย่างไร้รอยต่อ (Seamless Integration): รองรับการเชื่อมต่อกับระบบไม้กั้นอัตโนมัติ (Barrier Gate) ผ่านพอร์ต Alarm Out รวมถึงการส่งออกข้อมูลผ่าน API/SDK เพื่อเชื่อมต่อเข้ากับโปรแกรมบริหารจัดการลานจอดรถหรือซอฟต์แวร์องค์กรได้อย่างง่ายดาย

การประยุกต์ใช้งานจริงในปัจจุบัน

องค์กรและหน่วยงานหลากหลายแห่งนิยมติดตั้ง ระบบ LPR อัจฉริยะ ของ UNV เพื่อใช้ในโครงการสมาร์ทซิตี้ (Smart City) ลานจอดรถของศูนย์การค้า คอนโดมิเนียม และโรงงานอุตสาหกรรม เพราะช่วยลดความผิดพลาดจากมนุษย์ เพิ่มความรวดเร็วในการระบายรถหนาแน่น และเก็บบันทึกข้อมูลเป็นฐานข้อมูลดิจิทัลที่สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ทันที

แนะนำรุ่นกล้อง LPR (License Plate Recognition) ของ UNV (Uniview) ที่นิยมใช้ในงานอ่านป้ายทะเบียนรถและระบบจัดการลานจอดรถอัจฉริยะ ซึ่งถูกออกแบบมาให้เหมาะกับสภาพการใช้งานจริง มีรุ่นที่น่าสนใจดังนี้

1. UNV PKC2641 Series (รุ่นยอดนิยมสำหรับงาน LPR โดยเฉพาะ)

• รุ่นย่อยเด่น: PKC2641-Z28-P, PKC2641-Z100(-IR)-P

• จุดเด่น:

  • เป็นกล้องความละเอียด 4MP ที่ออกแบบมาสำหรับงานอ่านป้ายทะเบียน (ANPR/LPR) โดยเฉพาะ

  • มีเลนส์มอเตอร์ให้เลือกหลากหลายระยะ (เช่น Z28 สำหรับระยะใกล้-กลาง และ Z100 สำหรับระยะไกล) พร้อมระบบโฟกัสอัตโนมัติ

  • รองรับการวิเคราะห์ป้ายทะเบียน ทำงานร่วมกับระบบไม้กั้นอัตโนมัติ และสร้างบัญชีรถเข้า-ออก (Allow/Block list) ได้อย่างแม่นยำ

2. UNV PKC2650S Series (รุ่นอัปเกรดความคมชัดสูง 5MP)

• รุ่นย่อยเด่น: PKC2650S-Z28-IR-P / PKC2650S-Z28-WH-P

• จุดเด่น:

  • อัปเกรดความละเอียดขึ้นมาเป็น 5MP ช่วยให้เก็บรายละเอียดตัวอักษรและตัวเลขบนป้ายทะเบียนได้คมชัดยิ่งขึ้น

  • มีรุ่นรองรับแสงขาว (White Light – WH) และอินฟราเรด (IR) ช่วยตัดแสงจ้าจากไฟหน้ารถในเวลากลางคืนได้ดีเยี่ยม ป้องกันปัญหาป้ายทะเบียนขาวโพลน (Overexposed)

3. UNV PKC17C0 Series (กล้องตรวจจับพื้นที่จอดรถและป้ายทะเบียนแบบ Fisheye)

• รุ่นย่อยเด่น: PKC17C0@6-C-LP

• จุดเด่น:

  • ความละเอียดสูงถึง 12MP แบบ Fisheye

  • เหมาะสำหรับติดตั้งบริเวณลานจอดรถในร่มหรืออาคารจอดรถ เพื่อทำหน้าที่ทั้งตรวจสอบช่องว่างและตรวจจับป้ายทะเบียนรถในมุมกว้าง

หลักการทำงานของ กล้อง LPR (License Plate Recognition) ของ UNV จะอาศัยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึม Deep Learning ทำงานร่วมกันเป็นขั้นตอนอัตโนมัติ ดังนี้

• การจับภาพและกรองแสง (Capture & Suppression): ตัวกล้องจะตรวจจับยานพาหนะที่วิ่งเข้ามาในระยะ พร้อมใช้ระบบชัตเตอร์ความเร็วสูงและอินฟราเรด (หรือแสงขาว) เพื่อตัดแสงจ้าจากไฟหน้ารถในเวลากลางคืน ป้องกันปัญหาป้ายทะเบียนขาวโพลน ทำให้เห็นตัวเลขและตัวอักษรบนป้ายได้อย่างคมชัด

• การแยกแยะป้ายทะเบียน (Vehicle & Plate Detection): ระบบ AI จะทำการสแกนภาพและแยกแยะเฉพาะส่วนที่เป็น “ป้ายทะเบียนรถ” ออกจากตัวรถ สี และสภาพแวดล้อมรอบข้างโดยอัตโนมัติ

• การแปลงภาพเป็นข้อความ (OCR – Optical Character Recognition): ตัวกล้องจะแปลงภาพตัวอักษรและตัวเลขบนป้ายทะเบียนให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัล (Text) เพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถนำไปประมวลผลต่อได้ทันที

• การประมวลผลและส่งข้อมูล (Processing & Integration): ข้อมูลป้ายทะเบียนที่อ่านได้จะถูกส่งไปยังเครื่องบันทึก NVR หรือซอฟต์แวร์ส่วนกลาง เพื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล (เช่น ตรวจสอบว่าเป็นรถบ้านลูกบ้าน รถผู้มาติดต่อ หรือรถต้องสงสัยในแบล็กลิสต์)

• การสั่ง 3 ทิศทางอัตโนมัติ (Action Execution): หากป้ายทะเบียนตรงกับเงื่อนไขที่กำหนด ระบบจะส่งสัญญาณรีเลย์ไปสั่งเปิดไม้กั้นอัตโนมัติ (Barrier Gate) บันทึกเวลาเข้า-ออก หรือแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยได้ทันทีโดยไม่ต้องใช้คนกดรีโมท

เจาะลึกองค์ประกอบและเบื้องหลังการทำงานเชิงลึกของกล้อง LPR

• เซนเซอร์รับภาพพิเศษ (Specialized Sensor): กล้อง LPR ถูกออกแบบมาให้แตกต่างจากกล้องวงจรปิดทั่วไป โดยใช้เซนเซอร์ที่ตอบสนองต่อแสงอินฟราเรดหรือแสงช่วงคลื่นเฉพาะตัว เพื่อลดสัญญาณรบกวนจากแสงแดดจัดในเวลากลางวัน และตัดแสงสะท้อนจากโคมไฟหน้ารถในเวลากลางคืนได้อย่างเด็ดขาด

• ระบบประมวลผลภายในตัวกล้อง (Edge Computing): กล้อง LPR เกรดอุตสาหกรรมจะมีชิปประมวลผล AI ในตัว (Edge AI) ทำหน้าที่วิเคราะห์และแปลงภาพป้ายทะเบียนเป็นข้อความ (OCR) ส่งออกไปทันทีโดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องบันทึกหรือเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง ทำให้การส่งข้อมูลรวดเร็วระดับมิลลิวินาที

• ความเร็วชัตเตอร์สูง (High Shutter Speed): ใช้โหมด Shutter Speed ที่รวดเร็วเป็นพิเศษ เพื่อหยุดภาพเคลื่อนไหวของรถยนต์ที่ขับมาด้วยความเร็วสูง (รองรับตั้งแต่ 60 ถึงมากกว่า 120 กิโลเมตรต่อชั่วโมง) ป้องกันภาพเบลอจนอ่านป้ายไม่ออก

ตัวอย่างสถาปัตยกรรมระบบ LPR ในการใช้งานจริง

• จุดตรวจทางเข้า-ออก (Checkpoint): กล้องติดตั้งทำมุมเอียงไม่เกิน 30-45 องศากับแนวป้ายทะเบียน เพื่อให้ AI มองเห็นตัวอักษรชัดเจนที่สุด

• การเชื่อมต่ออุปกรณ์ภายนอก:

  • Barrier Gate: สั่งเปิด-ปิดไม้กั้นอัตโนมัติเมื่อระบบตรวจสอบพบป้ายทะเบียนในฐานข้อมูลสมาชิก

  • Database / Cloud: บันทึกภาพรถ ภาพป้ายทะเบียน วันเวลา และสถานะการเข้า-ออกลงในฐานข้อมูล SQL เพื่อใช้ตรวจสอบย้อนหลังหรือทำรายงานสรุปประจำวัน

  • Notification System: ส่งแจ้งเตือนผ่านแอปพลิเคชันหรือโปรแกรมแชททันที เมื่อพบรถต้องสงสัยหรือรถในบัญชีดำ (Blacklist) วิ่งเข้ามาในพื้นที่

    ---

กล้อง LPR (License Plate Recognition) ของ UNV ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์พื้นที่ที่ต้องการความรวดเร็ว ความปลอดภัยสูง และการจัดการยานพาหนะแบบอัตโนมัติ โดยพื้นที่และประเภทงานที่เหมาะสมเป็นพิเศษ มีดังนี้

• ลานจอดรถและอาคารจอดรถ (Parking Lots & Structures):

  • ลักษณะงาน: ใช้สำหรับควบคุมการเข้า-ออกอัตโนมัติ คำนวณค่าจอดรถตามเวลาจริง และป้องกันปัญหารถหายหรือส,ลมสิทธิ์การจอด ช่วยให้ระบายรถติดหน้าไม้กั้นได้อย่างรวดเร็วในชั่วโมงเร่งด่วน

• หมู่บ้านจัดสรรและคอนโดมิเนียม (Residential Communities):

  • ลักษณะงาน: ใช้แยกแยะระหว่างรถของลูกบ้าน (Allow List) ที่ไม้กั้นจะเปิดให้ทันที กับรถผู้มาติดต่อ (Visitor) ที่ต้องบันทึกข้อมูลก่อน ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและลดภาระของเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยในการตรวจบัตร

• โรงงานอุตสาหกรรมและคลังสินค้า (Factories & Warehouses):

  • ลักษณะงาน: ควบคุมการเข้า-ออกของรถขนส่งสินค้า รถบรรทุกพ่วง และบุคลากรภายใน บันทึกประวัติการเข้า-ออกของยานพาหนะหนักเพื่อความปลอดภัยและการตรวจสอบย้อนหลัง (Audit Trail)

• สถานีบริการน้ำมันและจุดพักรถ (Gas Stations & Rest Areas):

  • ลักษณะงาน: ใช้ตรวจสอบรถต้องสงสัย รถในบัญชีดำ (Blacklist) หรือใช้ร่วมกับการเก็บบันทึกข้อมูลยานพาหนะที่เข้ามาใช้บริการ

• โครงการสมาร์ทซิตี้และจุดตรวจบนถนน (Smart City & Traffic Checkpoints):

  • ลักษณะงาน: ติดตั้งตามแยกสำคัญหรือทางหลวงเพื่อตรวจจับความเร็ว ตรวจสอบรถยนต์ที่ทำผิดกฎจราจร หรือช่วยเจ้าหน้าที่ตำรวจสกัดจับรถยนต์ที่เกี่ยวข้องกับคดีอารกรรมได้อย่างแม่นยำ

คู่มือการติดตั้งและการเซ็ตค่ามุมกล้อง LPR (Uniview)

การติดตั้งกล้องอ่านป้ายทะเบียน (LPR) ให้ได้ความแม่นยำสูงระดับ 98% ขึ้นไป ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสเปคกล้องเพียงอย่างเดียว แต่ “มุมมองและการจัดวางหน้างาน” คือหัวใจสำคัญที่สุด มีแนวทางปฏิบัติและข้อกำหนดทางเทคนิคที่ต้องคำนึงถึงดังนี้ครับ:

1. ระยะห่างและความสูงในการติดตั้ง (Distance & Height)

• ระยะติดตั้งจากจุดรถหยุด (Distance): ควรติดตั้งกล้องให้ห่างจากจุดที่รถจอดหรือจุดไม้กั้นในระยะประมาณ 4 ถึง 8 เมตร (ขึ้นอยู่กับขนาดเลนส์ เช่น เลนส์ Z28 เหมาะกับระยะใกล้ 3-6 เมตร ส่วนเลนส์ซูมไกลเหมาะกับ 8-15 เมตร)

• ความสูงของตัวกล้อง (Height): ความสูงที่เหมาะสมคือ 1.5 ถึง 2.5 เมตร จากพื้นถนน เพื่อให้มุมก้มของกล้องอยู่ในระดับที่เหมาะสม ไม่ชันหรือเงยจนเกินไป

2. มุมมองและการจัดวาง (Angles)

• มุมก้ม (Vertical Angle): ควรก้มกล้องทำมุมไม่เกิน 30 องศา กับแนวระนาบพื้นดิน เพื่อไม่ให้ภาพป้ายทะเบียนเกิดความเพี้ยน (Skewed) จน OCR อ่านไม่ออก

• มุมเอียงซ้าย-ขวา (Horizontal Angle): ตัวกล้องควรอยู่ตรงกับกึ่งกลางเลนส์ป้ายทะเบียนรถมากที่สุด โดยทำมุมเอียงไม่เกิน 15 องศา (ห้ามติดกล้องเยื้องด้านข้างซ้ายหรือขวาจนฉากเอียงเกินไป)

• แนวโรลของภาพ (Roll Angle): เส้นขอบป้ายทะเบียนในจอภาพต้องขนานกับขอบล่างของจอภาพพอดี (ปรับมุมหมุนกล้องให้เป็น 0 องศา ไม่ให้ป้ายเอียงเอียงซ้ายหรือขวา)

3. การตั้งค่าระบบแสงและความเร็วชัตเตอร์ (Settings)

• ตั้งค่า Shutter Speed: เนื่องจากรถมีความเคลื่อนไหว ต้องตั้งค่าชัตเตอร์ให้เร็วเป็นพิเศษ (แนะนำที่ 1/500 ถึง 1/1000 วินาที ขึ้นอยู่กับความเร็วรถในพื้นที่) เพื่อหยุดภาพไม่ให้เบลอ

• การจัดการแสงเวลากลางคืน (Night Vision):

  • ปิดระบบลดสัญญาณรบกวนบางตัวที่ทำให้ภาพหน่วง

  • เปิดใช้งาน Smart IR หรือปรับค่า WDR/HLC เพื่อกดแสงไฟหน้ารถไม่ให้สว่างจ้าจนกลกลบตัวหนังสือบนป้ายทะเบียน

ขั้นตอนการเชื่อมต่อกับระบบไม้กั้น (Barrier Gate Integration)

หลังติดตั้งกล้องและตั้งค่ามุมมองเรียบร้อยแล้ว การเชื่อมต่อระบบเพื่อให้กล้องสั่งเปิดไม้กั้นอัตโนมัติ มีขั้นตอนหลักดังนี้:

• เชื่อมต่อสายสัญญาณ (Alarm Output / Relay):

  • ต่อสายรีเลย์ (Alarm Out) จากตัวกล้อง LPR หรือจากเครื่องบันทึก NVR เข้ากับช่องเปิดประตู (Trigger/Push Button) ของตู้ควบคุมไม้กั้นอัตโนมัติ

• ตั้งค่าในซอฟต์แวร์กล้องหรือ NVR:

  • สร้างฐานข้อมูลป้ายทะเบียน (Allow List / White List): บันทึกเลขทะเบียนรถของลูกบ้านหรือพนักงานลงในระบบ

  • กำหนดเงื่อนไข (Rule Configuration): ตั้งค่าให้เมื่อกล้องอ่านป้ายทะเบียนที่อยู่ใน Allow List ได้ ให้ส่งสัญญาณพัลส์ (Pulse) ไปสั่งรีเลย์เปิดไม้กั้นทันที

  • ตั้งค่าเงื่อนไขรถนอกกลุ่ม (Stranger / Blacklist): สามารถตั้งค่าให้ระบบส่งเสียงเตือน หรือขึ้นข้อความแจ้งเตือนบนหน้าจอเจ้าหน้าที่ รปภ. ได้เช่นกัน

สนใจสอบถามโปรโมชั่นชุดกล้องพร้อมติดตั้ง หรือขอใบเสนอราคา ติดต่อฝ่ายขายของเราได้ทันที

• Line Official: @chaisolution (มี @ ข้างหน้า)
• สายด่วนฝ่ายขาย:088-5851649 (คุณหญิง) | 080-3373324 (คุณแยม)
• 085-0555331 (คุณมุก) | 061-8084109 (คุณมิ้น)
• 061-9172440 (คุณแม็ค) | 093-4918722 (คุณก็อต)

คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับกล้อง LPR และระบบอ่านป้ายทะเบียน UNV

• ถาม: กล้อง LPR ของ UNV สามารถอ่านป้ายทะเบียนไทยที่มีตัวอักษรและตัวเลขสองบรรทัดได้หรือไม่?

  • ตอบ: อ่านได้ครับ ตัวกล้องและอัลกอริทึม AI ของ UNV รองรับการประมวลผลป้ายทะเบียนรถรูปแบบต่างๆ ทั้งป้ายทะเบียนไทยแบบเก่าและแบบใหม่ รวมถึงป้ายลักษณะพิเศษได้อย่างแม่นยำ

• ถาม: หากไฟหน้ารถสาดใส่กล้องแรงๆ ในเวลากลางคืน จะยังมองเห็นป้ายทะเบียนชัดเจนไหม?

  • ตอบ: ชัดเจนครับ เนื่องจากกล้อง LPR ของ UNV มีเทคโนโลยีตัดแสงสะท้อน (Glare Suppression) และชัตเตอร์ความเร็วสูง ที่ช่วยหรี่แสงจ้าจากหลอดไฟหน้ารถ พร้อมดึงรายละเอียดตัวเลขและตัวอักษรให้ปรากฏขึ้นมาได้อย่างคมชัดตลอด 24 ชั่วโมง

• ถาม: จำเป็นต้องใช้เครื่องบันทึก NVR เฉพาะรุ่นของ UNV หรือไม่?

  • ตอบ: แนะนำให้ใช้ร่วมกับ NVR ของ UNV รุ่นที่รองรับฟังก์ชัน AI หรือ Smart Function (เช่น ซีรีส์ที่มีระบบการจดจำใบหน้า/ป้ายทะเบียน) เพื่อให้การดึงฐานข้อมูล Allow List และการตั้งค่าเงื่อนไขทำได้อย่างสมบูรณ์ที่สุด แต่ตัวกล้องเองก็มีความสามารถประมวลผล OCR จบในตัว (Edge Computing) อยู่แล้ว

• ถาม: กล้อง LPR สามารถต่อพ่วงกับไม้กั้นอัตโนมัติ (Barrier Gate) ได้อย่างไร?

  • ตอบ: สามารถเชื่อมต่อผ่านสายสัญญาณรีเลย์ (Alarm Out) จากตัวกล้องหรือเครื่องบันทึก NVR เข้ากับตู้ควบคุมไม้กั้นโดยตรง เมื่อกล้องอ่านป้ายทะเบียนที่อยู่ในกลุ่มอนุญาต (Allow List) ได้ ระบบจะส่งสัญญาณพัลส์ไปสั่งเปิดไม้กั้นให้ยกขึ้นอัตโนมัติทันที

• ถาม: ระยะการติดตั้งที่เหมาะสมระหว่างตัวกล้องกับจุดจอดรถควรอยู่ที่เท่าไหร่?

  • ตอบ: ระยะที่แนะนำคือ 4 ถึง 8 เมตร และมีความสูงของตัวกล้องอยู่ที่ 1.5 ถึง 2.5 เมตร จากพื้นถนน โดยทำมุมก้มไม่เกิน 30 องศา และมุมเอียงซ้าย-ขวาไม่เกิน 15 องศา เพื่อให้ AI จับภาพป้ายทะเบียนได้แม่นยำที่สุด