Sistema ALPR

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 italiana va letta in condizioni reali. Notte con fari abbaglianti, pioggia, targhe sporche di fango, angolazioni laterali, veicoli che passano veloce. I modelli generici non reggono queste condizioni.

La Soluzione

Ho sviluppato un sistema custom che funziona con normali telecamere IP da €200-300. Il cuore è YOLO11, addestrato su ~10.000 foto di targhe italiane 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'OCR ha un layer di correzione automatica basato sui pattern delle targhe italiane: due lettere, tre cifre, due lettere. Quando il sistema legge una O che dovrebbe essere uno 0, o una B che sembra un 8, il pattern del formato targa guida la correzione. Questo porta la precisione al 98.5% anche su immagini degradate.

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

Parcheggi con sbarre automatiche, condomini con accesso residenti, zone a traffico limitato, magazzini che tracciano i furgoni in entrata e uscita. Il sistema porta automazione completa a contesti che prima non potevano permettersela, a un decimo del costo dei sistemi commerciali.