FR 3002667 A1 20140829 FR 1300431 A 20130226 La reconnaissance de plaques minéralogiques ou plaque d'immatriculation (PI) consiste à traiter automatiquement une image de la plaque pour en extraire les lettres et les chiffres qui la composent et fournir la suite de caractères ASCII correspondante (ou tout codage équivalent). Le système utilisé est donc généralement constitué d'un imageur, généralement un appareil photographique ou une caméra et d'un organe de traitement. Cet organe de traitement est numérique et généralement constitué d'un organe de calcul associé à un logiciel. De nombreux logiciels sont disponibles utilisant des algorithmes de corrélation, des réseaux neuronaux ou autres. De nombreuses publications et brevets existent dans le domaine et l'innovation que l'on propose ne concernent pas directement ces méthodes de décodage de PI. Le nombre de caractères et la typologie des caractères composant la plaque varient d'un pays à l'autre mais la PI comporte couramment 7 caractères. A titre d'exemple, le format des nouvelles PI françaises est le suivant : LL CCC LL avec L représentant une lettre de l'alphabet (I,0 et U exclus) et C un chiffre. Le décodage de la PI permet ainsi d'obtenir un identifiant unique pour chaque véhicule qui permet ensuite de nombreuses opérations sur ces véhicules telles que le suivi géolocalisé ou l'identification. Toutes ces applications utilisent une base de données comportant des données associées à une PI résultant d'une identification automatique précédente ou d'une écriture par un opérateur lors du renseignement préliminaire de la base. Une problématique du décodage des PI est que les images utilisées peuvent présenter de nombreuses altérations dues aux conditions de prise de vues telles que la position relative de l'imageur et du véhicule, de l'imageur lui-même, des conditions d'éclairage, .... Les PI peuvent elles-mêmes présenter des dégradations conduisant à des représentation partielles de leurs caractères et ainsi d'un décodage non totalement exacte. Les PI décodées peuvent donc présenter de 0 à N erreurs avec N le nombre de caractères composant la PI. Ces erreurs sont un élément majeur de limitation des usages associées au décodage des PI et nous allons donner à titre d'exemple non limitatif, un usage typique. Dans le cadre de la gestion de parkings, il est intéressant d'effectuer à l'entrée et la sortie du lieu de stationnement le décodage de la PI du véhicule. Une base de donnée permet le stockage des PI 30 associées à l'heure d'entrée du véhicule ainsi qu'à l'identifiant du ticket de parking remis à l'usager. En sortie du parking, on peut ainsi valider la cohérence entre le ticket et le véhicule ainsi qu'entre la durée de stationnement obtenue par la lecture du ticket et la comparaison dans la base de données des heures d'arrivée et de départ. Ce fonctionnement nécessite en première approximation que le décodage de la PI soit identique lors de l'arrivée et du départ. Dans le cas d'une erreur de lecture à -2- l'entrée ou à la sortie, l'association simple d'égalité des PI lues conduit à un dysfonctionnement du système. Dans l'exemple présenté, il est nécessaire de prévoir un fonctionnement alternatif du système dans le cas de la non reconnaissance qui peut être une intervention humaine de contrôle, une utilisation exclusive du ticket ou autre. Cet exemple montre qu'une notion fondamentale dans la qualité de service rendu est la statistique d'association positive. Au delà d'un certain seuil, l'usage est viable et en deça de ce seuil, l'usage n'apporte pas de réel avantage fonctionnel. Ce seuil dépend des usages et des acteurs mais il est typiquement compris entre 50% et 100%, et préférentiellement supérieur à 98%. Il est à noter que dans le cas de recherche d'association entre PI décodées, l'égalité est obtenue pour un décodage exact des plaques à l'entrée et à la sortie et que le taux d'association est donc égal au carré des probabilités de décodage des PI sans erreur. La méthode que l'on propose permet d'améliorer de manière très sensible le pourcentage d'association et permet ainsi de franchir le seuil conduisant à valider l'usage. Cette méthode permet donc des recherches d'association dans une base de données comportant au moins un champ issu d'un décodage d'une PI ou une association dans une base de données où un champ au moins à associer est issu d'un décodage d'une PI. L'exemple précédent mettait en oeuvre une base de données ou le champ PI était préalablement décodé puis écrit mais il existe de nombreux usages ou les PI sont connues au préalable puis enregistrées. A titre d'illustration non limitative, on peut citer des listes d'abonnés dans un parking, des listes de véhicules recherchés, des listes de véhicules immatriculés par pays... La méthode d'association que l'on propose est effectuée par calcul de distance entre la PI recherchée et les PI enregistrées. En première approximation, il suffit évidemment de faire un calcul d'égalité entre les champs et d'associer les éléments qui présentent ainsi une distance nulle. La distance utilisée dans ce cas peut être simplement proportionnelle au nombre de caractères non identiques. Si la PI n'est pas trouvée dans la base de données, on pourra par exemple faire une recherche des plaques possédant une distance de 1 par rapport à la plaque recherchée, soit une PI ne différent que d'un caractère avec la PI recherchée. Il est tout à fait possible que ce critère ne fournisse aucune PI ou plusieurs PI. Il convient de considérer la distribution statistique des PI et l'échantillonnage présent dans la base de donnée pour avoir les probabilités d'association des PI selon leur distance. Cette méthode simple peut parfois suffire mais il est souvent nécessaire de l'améliorer pour obtenir une qualité de service suffisante. Si l'on regarde les erreurs qui interviennent lors des recherche d'association de PI, la probabilité d'occurence n'est pas égale pour tous les caractères et il existe en particulier des groupes de -3- caractères possédant une probabilité plus élevée d'interconfusion. A titre d'exemple, on peut citer le groupe 0,Q et 0 ou le groupe B,8. Des lors, il apparaît légitime de considérer que l'erreur entre deux caractères appartenant au même groupe est moins significative que l'erreur entre caractères de groupes différents. La première solution innovante que l'on propose est d'introduire la notion de méta-caractères qui consiste à attribuer à un caractère non pas son code exacte mais un code d'appartenance à son groupe de confusion. Ce code pourra être l'un des caractères du groupe de confusion ou tout autre caractère non utilisé pour la génération des PI. Dans ce cas, l'utilisation de la distance précédente peut être maintenue et la mesure nulle soit l'égalité sera obtenue lorsque tous les caractères ou meta-caractères recherchés seront égaux. Il est possible de généraliser et d'affiner ce principe en considérant une distance obtenue par sommation des distances élémentaires entre caractères mais pouvant dépendre du caractère source et du caractère recherché. La sommation des distances élémentaires peut être une somme arithmétique, une somme quadratique ou tout autre somme mathématique pertinente. Il est également possible de pondérer ces distances élémentaires en considérant la position de ces caractères dans la PI pour minimiser ou maximiser des positions telles qu'extrémités de PI ou autres. En ce qui concerne les distances élémentaires entre caractères, elles doivent prendre en compté les probabilités d'erreur et peuvent par exemple se calculer de manière statistique en comparant des PI décodées par un opérateur et considérées comme exactes avec des PI décodées par un logiciel de décodage. Une autre distance peut par exemple être calculée par comparaison élémentaire de caractères deux à deux par superposition et calcul du nombre de pixels différents sur le nombre de pixels communs. De nombreuses autres distances peuvent être définies mais sont toutes incluses dans la définition de distance utilisée pour l'association de PI présentée dans ce brevet. La recherche d'association des PI proposée consiste donc à calculer les distances entre PI décodées 25 et PI présentes dans la base de données et de considérer le ou les meilleurs résultats obtenus. Selon les usages envisagés, on pourra choisir un seuil permettant de sélectionner la ou les PI possédant une distance inférieure au seuil. Une autre métrique fondamentale dans la lecture de PI est l'indice de confiance dans l'opération de décodage. Cet indice de confiance est monotonement variant avec la probabilité de décodage exact 30 de la PI. Pour illustrer, sans être exhaustif, les différents éléments généralement pris en compte, on peut utiliser un indice de qualité d'image incluant le bruit de l'image, son contraste, un indice de qualité de corrélation de chaque caractère avec un ou plusieurs modèles, un indice de taille de la PI, .... Cet indice est généralement dépendant des techniques utilisées pour le décodage de la PI et varie selon les algorithmes utilisés. Il peut être alors combiné ou injecté dans le calcul de la -4- distance. Pour l'intégrer au calcul de distance, on peut augmenter la distance lorsque l'indice de confiance est élevé et la réduire lorsque l'indice de confiance est faible. Pour un usage conjoint, on pourra faire un compromis entre l'indice de confiance et la distance obtenue pour la sélection des PI associées. En particulier, on pourra rejeter les associations avec des indices de confiance trop faibles ou adopter un traitement particulier pour ces PI. Une problématique qui apparaît souvent dans les usages que peut fournir le décodage des PI est la notion d'anonymat et de protection des données personnelles. En fonction des pays et des usages, il est souvent imposé des règles sur la durée de conservation des informations et/ou la non possibilité d'association de la PI avec un propriétaire de véhicule. Il est connu de tronquer la PI pour conserver une probabilité forte lors de la corrélation de PI stockées tout en supprimant la possibilité d'association unique entre la PI et une personne physique ou morale. Cette solution est couramment employée pour l'usage de contrôle de vitesse par lecture successive d'une même plaque entre deux points géographiques déterminés. La solution que l'on propose permet par un autre aspect de concilier les deux notions de distance entre PI et de garantie de protection des données personnelles. Pour cela, on propose un cryptage irréversible qui permet de conserver la distance entre PI. Cette opération permet de stocker dans une base de données des PI extraites puis cryptées et d'effectuer des opération de recherche de PI avec toute la souplesse apportée par la notion de distance. Sans cette conservation de distance, il est à noter que la seule opération de de recherche possible l'est entre deux plaques complètement identiques. Une autre innovation d'usage apportée par le système faisant l'objet de ce brevet est la possibilité de définition de zones de chalandise. Une zone de chalandise est une zone géographique représentant la zone géographique d'où provient la majorité des clients d'un magasin. La zone de chalandise permet essentiellement de quantifier le chiffre d'affaire potentiel d'un commerce situé à un emplacement donné et fournit des informations pour optimiser sa communication Afin de réaliser une zone de chalandise, il est nécessaire de connaître les adresses des clients de ce point de vente. La démarche classique consiste à demander le code postal des clients passant en caisse ou à utiliser des dispositifs de fidélisation avec renseignements associés. La méthode que nous proposons permet de réaliser ces opérations de manière automatique et sans coopération des consommateurs. Elle consiste à acquérir des PI et utiliser une base de données permettant de fournir à partir de la PI décodée des renseignements précédemment collectés . On pourra par exemple utiliser le fichier des cartes grises permettant de connaître l'adresse du propriétaire du véhicule. Cette opération permettra donc d'établir l'origine géographique d'automobilistes passant à un point donné ou préférentiellement stationnant dans un lieu donné. Il -5- est à noter qu'il suffit que l'information géographique soit pertinente et l'association de la PI pourra être effectuée avec l'adresse exacte du propriétaire, des zones géographiques homogènes de type iris, des communes ou tout autre maillage. Pour protéger les données personnelles, on pourra utiliser le cryptage avec conservation de distance 5 et donc travailler avec une base de données associant une adresse géographique à un champ de type index crypté. Ce cryptage pourra être irréversible afin que les seules opérations possibles soient les opérations d'association avec PI décodées puis cryptées. Une autre solution pouvant être utilisée avec un cryptage simple sans conservation de la distance est basé sur l'utilisation de l'indice de confiance. En effet, il suffit de travailler avec un sous- 10 échantillonnage des PI en ne considérant que les PI possédant un indice de confiance supérieur à une valeur donnée et qui garantit que la PI est sans erreur avec une probabilité supérieure à un seuil, typiquement de 0,5 à 0,999, préférentiellement égal à 0,999. De ce fait la recherche de la PI dans la base de donnée crypté se fera par simple extraction avec une distance nulle, c'est à dire égalité du champ de la PI codée. Si le système de décodage est de bonne qualité, l'ensemble des véhicules sera 15 représenté par un échantillonnage significatif, typiquement de 1 à 50% et préférentiellement supérieur à 15%! REVENDICATIONS1) Méthode de recherche d'une plaque d'immatriculation (PI) de véhicule dans une base de données comportant au moins un champ de données de plaques d'immatriculation décodées qui sont issues d'une reconnaisssance automatique d'images de plaques d'immatriculation de véhicules et qui comportent une suite de caractères, caractérisée en ce qu'une distance est calculée entre une suite de caractères correspondant à la plaque d'immatriculation (PI) de véhicule recherchée et les suites de caractères correspondant aux plaques d'immatriculation PI décodées stockées dans la base de données. 2) Méthode selon la revendication 1) caractérisée en ce que la distance est calculée par sommation de distances élémentaires entre caractères; lesquelles distances pouvant dépendre du caractère source et du caractère recherché. 3) Méthode selon la revendication 1) caractérisée en ce que les suites de caractères sont cryptées par un cryptage conservant la distance et en ce que la distance est calculée entre les suites de caractères cryptées. 4) Méthode selon la revendication 1) caractérisée en ce qu'elle n'est effectuée que sur des plaques d'immatriculation PI décodées présentant un indice de confiance dans l'opération de 20 décodage de plaques d'immatriculation, qui est supérieur à un seuil. 5) Méthode selon la revendication 1) caractérisée en ce qu'on utilise une base de données permettant d'obtenir l'origine géographique d'automobilistes passant ou stationnant en un lieu donné, à partir des données de plaques d'immatriculation décodées, afm de déterminer une zone de chalandise.