Technologie LPR pour lutter contre la criminalité
En Suisse, en Espagne et en Allemagne, plusieurs milliers de plaques d’immatriculation sont volées chaque année. Le nombre exact varie selon la région et les mesures de la police, mais selon les statistiques, le nombre de plaques d’immatriculation volées se situe entre 100 000 et 200 000 par an rien qu’en Allemagne. Ces vols ont des répercussions importantes et sont souvent liés à d’autres crimes.
Pourquoi les plaques d’immatriculation sont-elles volées
Le vol de plaques d’immatriculation est un problème croissant résultant de diverses motivations criminelles. Une des principales raisons du vol de plaques d’immatriculation est d’éviter les péages et les infractions routières. Les criminels utilisent des plaques d’immatriculation volées pour passer les stations de péage ou commettre des infractions routières sans que les sanctions ne leur retombent dessus. Cela leur permet d’éviter des coûts considérables et d’échapper aux poursuites judiciaires
Une autre raison fréquente du vol de plaques d’immatriculation est le fait de faire le plein sans payer. Les auteurs montent des plaques d’immatriculation volées sur leurs véhicules et font le plein dans les stations-service, puis s’enfuient sans régler la facture. Cela entraîne des pertes financières considérables pour les exploitants de stations-service et complique le suivi des auteurs.
De plus, les plaques d’immatriculation volées sont souvent utilisées dans d’autres délits. Lors de cambriolages ou de délits liés à la drogue, les auteurs peuvent dissimuler leur identité et rester anonymes en utilisant des plaques d’immatriculation volées. Cela complique considérablement les enquêtes policières et permet souvent aux criminels de rester impunis.
Un autre motif pour le vol de plaques d’immatriculation est la vente de véhicules volés. Les criminels utilisent des plaques d’immatriculation volées pour « légaliser » temporairement les véhicules volés. Cela facilite la vente des véhicules, car ils semblent à première vue être des véhicules légalement immatriculés. Les acheteurs sont trompés, et les véhicules volés peuvent ainsi être mis en circulation sans être détectés.
Précision et taux d’erreur des systèmes ANPR
Le taux de reconnaissance des systèmes ANPR modernes est généralement indiqué par les principaux fournisseurs comme étant d’environ 90 % à 95 %. Cependant, des études ont montré que des solutions commercialement disponibles comme Sighthound atteignent un taux de reconnaissance de 86 %, PlateRecognizer 67 % et OpenALPR 77 %. Cette divergence entre les déclarations des fabricants et les résultats des études indépendantes suggère un taux d’erreur réel plus élevé que souvent affirmé.
Un taux d’erreur de 10 % pour les systèmes ANPR signifie qu’une plaque d’immatriculation sur dix est mal reconnue ou non enregistrée. Sur une route principale à Zurich avec 2000 véhicules par jour, 200 véhicules ne sont donc pas correctement enregistrés. Cela pourrait entraîner des infractions routières non détectées, augmentant le risque d’accidents, et nuire à l’efficacité de la lutte contre la criminalité, car des véhicules volés ou recherchés pourraient passer inaperçus. De plus, les forces de police doivent consacrer plus de ressources à la vérification des fausses alertes, ce qui réduit l’efficacité de l’application de la loi. De même, les mesures d’optimisation du flux de trafic pourraient être affectées, entraînant des embouteillages plus fréquents et plus longs. Si l’on extrapole cela à une autoroute comme l’A1 suisse avec environ 150 000 voitures par jour, 10 % est beaucoup.
Vaidio : Reconnaissance avancée des plaques d’immatriculation avec YOLO et ResNet
Avantages d’un taux de reconnaissance élevé de la technologie LPR pour la lutte contre la criminalité
Avec un taux de reconnaissance élevé, la technologie LPR offre de nombreux avantages qui peuvent améliorer considérablement l’efficacité et l’efficience des agences de sécurité et d’application de la loi.
- Sécurité accrue: Les systèmes ANPR avec une haute précision de reconnaissance identifient les véhicules volés ou recherchés plus rapidement et de manière plus fiable. Cela permet aux forces de l’ordre de réagir plus efficacement et d’améliorer la sécurité publique.
- Amélioration de l’efficacité: Avec des systèmes ANPR plus précis, les forces de police et les services de sécurité utilisent leurs ressources de manière plus efficace. Moins de fausses alertes et de mauvaises reconnaissances signifient que moins de temps et d’efforts sont consacrés à des enquêtes inutiles
- Meilleure surveillance du trafic: Des systèmes plus précis surveillent et appliquent les règles de circulation de manière plus efficace, ce qui conduit à des routes plus sûres. Cela aide à réduire les accidents de la route et à faire respecter les limitations de vitesse et d’autres règles de circulation.
- Réduction de la criminalité: L’identification rapide et la poursuite des véhicules suspects contribuent à réduire le taux de criminalité global. Les forces de l’ordre peuvent réagir plus rapidement aux activités criminelles et poursuivre les suspects.
- Processus automatisés: Une plus grande précision permet une meilleure automatisation des processus tels que la perception des péages, la gestion du stationnement et le contrôle d’accès. Cela conduit à une gestion plus efficace et réduit la nécessité d’interventions manuelles.
Dans l’ensemble, il apparaît que les systèmes ANPR avancés comme ceux de Vaidio, avec leur taux de reconnaissance élevé de 99,9 %, peuvent offrir des avantages considérables pour la sécurité publique et l’efficacité. En utilisant des techniques modernes d’apprentissage profond et des algorithmes spécialisés comme YOLOv5 et ResNet, le taux d’erreur est minimisé, ce qui améliore encore la fiabilité et l’efficacité de ces systèmes.
Sources
- Astra; Office fédéral des routes
- Un modèle de détection et de reconnaissance de plaques d’immatriculation en temps réel dans des scénarios non contraints
- Automatische Kennzeichenerkennung in Echtzeit-Verkehrsvideos, die in einer unkontrollierten Umgebung von einer mobilen Kamera aufgenommen wurden
- Un système de reconnaissance de véhicules et de plaques d’immatriculation basé sur l’apprentissage profond à plusieurs étapes avec inférence en temps réel à la périphérie
- NVIDIA
- Blog de mobilité Gutschild
- autority.de
Anne-Katrin Michelmann
Date 01.09.2024