ocr أو نموذج لقراءة لوحات السيارات متعددة اللغات.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم بالفعل توجد هناك عدة نماذج وخوارزميات OCR دقيقة وجيدة لإكتشاف لوحات السيارات التي تتضمن حروفا سواء عربية أو غربية ولكن بالطبع من الممكن أن تواجه بعض النماذج صعوبات في الأداء حسب جودة الصور واختلاف الخطوط واتجاه اللوحة وغيرها .

أولا يمكنك إسنخدام نموذج تعلم عميق للتعرف على الحروف العربية (إذا أردت إكتشاف اللوحات العربيى) على لوحات السيارات وذلك ليأخذ في الاعتبار خصائص لوحات السيارات مثل الأبعاد الخطوط والألوان مما يرفع دقة التعرف بشكل ملحوظ.

ويمكنك أيضا إستخدام نماذج مثل YOLOv4 و YOLOv5 وYOLOv7 لخطوة الكشف عن اللوحة لتحديد موقع اللوحات قبل تطبيق OCR على الحروف .

وبعد ذلك يمكنك إستخدام مكتبة EasyOCR وTesseract OCR.

والأفضل أن تقوم بتدريب النموذج بنفسك من خلال إستخدام مجموعات بيانات  خاصة باللوحات التي تريد العمل عليها فمثلا للوحات المصرية توجد  مجموعة بيانات "EALPR" يمكنك إستخدامها لتدريب النموذج على هذا الموضوع.

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته،

نعم توجد نماذج وخوارزميات OCR دقيقة وفعّالة لقراءة لوحات السيارات لكنها قد تواجه صعوبات حسب جودة الصور واختلاف الخطوط واتجاه اللوحة لذا فالمنهجية الأفضل تعتمد على مرحلتين:

أولا استخدام نماذج كشف الأجسام مثل  YOLOv5 أو YOLOv7 لتحديد موقع اللوحة بدقة ثم تطبيق نماذج OCR المتخصصة مثل EasyOCR الذي يدعم أكثر من 80 لغة بما فيها العربية أو Tesseract الذي يدعم أكثر من 100 لغة.

هناك أيضا Mistral OCR الذي يتميز بدقة عالية في التعامل مع التشكيل العربي والصور منخفضة الجودة.

أما بالنسبة للبيانات فالمفتاح الأساسي لتحسين الأداء هو تدريب النموذج على مجموعات بيانات خاصة باللوحات المستهدفة لأن النماذج الجاهزة غالبا ما تكون مدربة على بيانات لاتينية مما يقلل دقتها مع اللوحات العربية لذا ينصح أيضا بتدريب نموذج تعلم عميق مخصص يأخذ بعين الاعتبار خصائص اللوحات المحلية من أبعاد وخطوط وألوان، مع الحرص على جودة الصور لأن الإضاءة الضعيفة والغبار من أبرز أسباب فشل القراءة.

اللغة العربية بها صعوبات لأي نموذج، بسبب  الأشكال المركبة أي ربط الحروف، النقاط والتشكيل التي تغير المعنى بجانب جودة الصور من الكاميرات الأمنية والإضاءة وزوايا الرؤية.

لذا في حال جودة الصورة منخفضة فيجب تنفيذ Preprocessing على الصور من خلال تصحيح الإضاءة، تكبير الصورة 2-3x، تحسين التباين وإزالة الضوضاء، ولو الزوايا مائلة قم بتطبيق تصحيح perspective.

أيضًا لو النموذج لم يتدرب على لوحات فيجب عمل Fine-tuning  له على لوحات،  ولو ظهرت مشكلة مزج اللغات عربي وإنجليزي، ستحتاج إلى استخدام نموذج متعدد اللغات multi-lingual models.

ويتوفر نموذج PaddleOCR (Baidu) ويدعم العربية بأداء جيد، وللمشاريع المتقدمة ستحتاج إلى YOLOv8 كنموذج Recognition Layer بحاتب PaddleOCR (Baidu).

واعتمد على مجموعة البيانات السعودية التالية لعمل  Fine-tuning:

• https://www.kaggle.com/datasets/riotulab/saudi-license-plate-characters

وتستطيع توليد لوحات بشكل اصطناعي أي Synthetic Data Generation، فبناء dataset مخصصة بجودة عالية سيحسن الدقة بنسبة 40 إلى 60% على الأقل.

ولتحسينها أكثر قم بعمل Post-processing لتصحيح أخطاء الـ OCR.