Illustrazione di un'auto vista da dietro dentro un riquadro di rilevamento, con il titolo "ALPR - Lettura Targhe Intelligente".
ML e riconoscimento

Sistema ALPR

Riconoscimento targhe

<100ms
Latenza
<200€
Costo telecamera
IT + estero
Targhe
Edge o server
Architettura

Panoramica

Il Problema

I sistemi commerciali per il riconoscimento targhe costano tra €5.000 e €10.000 per telecamera e sono sistemi chiusi: hardware proprietario, software proprietario, nessuna possibilità di integrazione. Per un parcheggio da 50 posti o un condominio con cancello automatico, il costo è proibitivo. L'alternativa era gestire tutto manualmente o affidarsi a telecamere standard senza automazione.

Il problema tecnico è più sottile di quanto sembra: una targa va letta in condizioni reali. Notte con fari abbaglianti, pioggia, targhe sporche di fango, angolazioni laterali, veicoli che passano veloci. I modelli generici non reggono queste condizioni.

La Soluzione

Ho sviluppato un sistema custom che funziona con normali telecamere IP, anche economiche, sotto i 200 euro. Il cuore è YOLO11, addestrato su foto di targhe italiane ed estere raccolte in ogni condizione di luce, meteo e angolazione. Il modello individua la targa nel frame, la ritaglia e la passa al layer OCR per la conversione in testo.

L'architettura è flessibile: server centrale per elaborare flussi da più telecamere, o edge computing diretto sulla telecamera per latenza sotto i 100ms senza dipendenza dalla rete. Una dashboard web gestisce i log di transito, le liste bianche per gli abbonati, e le statistiche di traffico orario.

Il Risultato

Il sistema è pensato per parcheggi con sbarre automatiche, condomini con accesso residenti, zone a traffico limitato e magazzini che tracciano i furgoni in entrata e uscita. Il costo per telecamera scende da migliaia di euro a poche centinaia.

Funzionalità chiave

  • Riconoscimento di targhe italiane ed estere con YOLO11
  • Telecamere IP economiche (anche sotto i 200 €) invece di sistemi proprietari (5.000-10.000 €)
  • Architettura flessibile: server centrale o edge computing <100ms sulla telecamera
  • Dashboard web con log dei transiti, liste bianche e statistiche orarie

Tecnologie usate

YOLO11OCREdge ComputingReal-time