ขั้นที่ 2 — Image Capture (จับภาพ)

กล้อง LPR ไม่ใช่กล้องทั่วไป มันมีคุณสมบัติพิเศษที่จำเป็น:

• Shutter Speed สูง — หยุดภาพรถที่วิ่งอยู่ให้คมชัด ไม่เบลอ แม้ความเร็ว 80–120 กม./ชม.
• IR Illuminator (แสง Infrared) — ฉายแสง IR ออกพร้อมกับถ่ายภาพ ทำให้อ่านป้ายได้แม้กลางคืนสนิทหรือแสงหน้ารถจ้า
• WDR (Wide Dynamic Range) — รับมือแสงแดดจ้าหน้ากล้อง โดยไม่ทำให้ป้ายทะเบียนมืดจนอ่านไม่ออก

H3: ขั้นที่ 3 — Preprocessing & Plate Localization (หาป้ายในภาพ)

หลังจับภาพได้ ซอฟต์แวร์จะ:

1. แปลงภาพเป็น grayscale เพื่อลดข้อมูลที่ไม่จำเป็น
2. ใช้ Edge Detection หา "กรอบสี่เหลี่ยม" ของป้ายทะเบียนในภาพ
3. Crop + Perspective Correction — ตัดป้ายออกมาและปรับมุมให้ตรง แม้กล้องจะติดมุมเอียง

ขั้นที่ 4 — OCR (Optical Character Recognition)

หัวใจของระบบ LPR อยู่ที่ขั้นนี้

OCR ในงาน LPR ทันสมัยใช้ Deep Learning (CNN/LSTM) แทน OCR แบบ rule-based แบบเก่า ทำให้:

• อ่านป้ายที่สกปรก บางส่วนถูกบัง หรือมีรอยขีดข่วนได้ดีขึ้น
• รองรับป้ายหลายรูปแบบ — ป้ายขาว ป้ายเหลือง ป้ายรัฐ ป้ายทูต ฯลฯ
• ความแม่นยำของระบบ LPR คุณภาพดีอยู่ที่ 97–99.5% ในสภาพแวดล้อมปกติ

ขั้นที่ 5 — Database Matching & Action (เทียบฐานข้อมูลและลงมือ)

เมื่ออ่านป้ายได้แล้ว ระบบจะส่งผลไปเทียบกับฐานข้อมูลทันที:

• Whitelist → รถที่อนุญาต → ไม้กั้นเปิด + บันทึก Log
• Blacklist → รถต้องห้าม → แจ้งเตือน + ล็อกระบบ + ส่ง SMS/Email เจ้าหน้าที่
• Unknown → รถที่ไม่อยู่ในระบบ → ติดต่อ intercom หรือต้องลงทะเบียน