Les conditions hivernales mettent les systèmes de lecture automatique des plaques d'immatriculation (LAPI) à rude épreuve. Voici les principaux obstacles auxquels ils sont confrontés : 

• Des plaques d'immatriculation partiellement ou totalement recouvertes de neige : après d'importantes chutes de neige ou lorsqu'un véhicule est resté stationné pendant plusieurs heures, la neige peut masquer les caractères de la plaque, rendant leur lecture difficile, voire impossible. 
• Une visibilité réduite : les chutes de neige, le brouillard ou la faible luminosité hivernale dégradent la qualité des images, ce qui complique la capture et la reconnaissance des plaques.
• Des objectifs de caméra obstrués : l'accumulation de neige, de glace ou de givre sur les lentilles peut altérer les prises de vue et provoquer des images déformées ou inexploitables.
• Des reflets gênants : la neige réfléchit fortement la lumière, notamment en présence du soleil ou des phares des véhicules, ce qui peut générer des éblouissements susceptibles de perturber les performances des caméras.

Ces difficultés représentent un véritable enjeu pour les intégrateurs de solutions de contrôle d'accès, les exploitants de parkings, les campus universitaires ou encore les opérateurs de péage, qui dépendent d'une identification fiable des véhicules. Une plaque non détectée à cause de la neige peut entraîner des erreurs d'accès, des retards de traitement, des pertes de revenus ou des risques pour la sécurité. D'où l'importance de choisir un système de LAPI capable de maintenir des performances élevées, même dans les conditions hivernales les plus exigeantes.

Pour évaluer les performances de la LAPI en conditions réelles, des essais ont été menés en Islande, un pays réputé pour ses conditions météorologiques extrêmes : chutes de neige abondantes, faible luminosité en hiver et vents glacials. ​

Les tests ont porté sur 88 passages de véhicules et ont démontré un taux de performance global de 99 % grâce à une con​figuration à double caméra, permettant de lire simultanément les plaques avant et arrière. 

• 1 seul passage (1 %) n'a pas pu être identifié, les plaques avant et arrière étant toutes deux illisibles.
• 14 passages (15,9 %) présentaient au moins une plaque non lue (à l'avant ou à l'arrière), mais l'autre caméra a permis d'assurer l'identification du véhicule. 

• 4 passages (4,5 %) concernaient des plaques totalement illisibles, car elles étaient masquées, endommagées, recouvertes de givre ou non réfléchissantes. Dans ces situations, aucune solution logicielle ne peut compenser l'absence d'informations visibles. 

Il a été constaté que les configurations de voies larges réduisaient la visibilité des plaques d'immatriculation, en particulier lorsque celles-ci étaient recouvertes de neige. L'élargissement du champ de vision diminuait la précision de la détection, soulignant la nécessité d'un positionnement stratégique des caméras et, lorsque cela est possible, d'un rétrécissement des voies. 

• Vérification de la trajectoire : La cohérence de la lecture des plaques a été validée par le suivi de la trajectoire.
• Entretien de l'appareil photo : Un entretien régulier était essentiel pour garantir la netteté de l'objectif au milieu de la neige et des débris.
• Améliorations de l'éclairage : Les mises à jour du micrologiciel ont atténué les problèmes liés à un éclairage extrême (sous-exposition ou surexposition), garantissant ainsi que l'éclairage adaptatif puisse gérer efficacement la neige réfléchissante et les conditions de faible luminosité.
• Adaptation du mode de circulation : lors du déploiement en Islande, le système est passé du mode de contrôle d’accès au mode de circulation urbaine libre, afin de s’adapter aux schémas de circulation où les véhicules ne s’arrêtent pas aux points d’entrée/sortie. ​

• Optimisation de la taille des plaques : La taille optimale des images de plaques a été obtenue à 120–150 pixels, établissant un équilibre entre la couverture du champ et la fidélité de la reconnaissance.

• Qualité du réseau : La stabilité du transfert de données et la synchronisation en temps réel sont restées un facteur à surveiller dans les environnements distants.

• Limitations environnementales : Certains problèmes de visibilité (par exemple, plaques givrées ou endommagées) ne peuvent pas être entièrement résolus par logiciel, ce qui souligne le rôle de l'infrastructure physique et de la maintenance.

Les systèmes de lecture automatique de plaques d'immatriculation (LAPI) actuels sont conçus pour fonctionner parfaitement même par temps de neige, grâce à des améliorations technologiques intelligentes. L'apprentissage profond et le traitement d'images avancé permettent à ces systèmes de rester opérationnels même en cas de fortes chutes de neige. Voici ce qui fait la différence :

• Deep Learning (apprentissage profond) : ces systèmes peuvent lire des plaques partiellement couvertes, inclinées ou prises en faible visibilité, surmontant ainsi les difficultés liées à la neige.
• Réduction du bruit de l'image : cette opération élimine le bruit dû à la chute de neige, rendant les images plus nettes pour une meilleure lisibilité.
• Amélioration du contraste : L’amélioration du contraste dans des conditions de faible luminosité ou de neige permet de garder les plaques nettes.
• Éclairage infrarouge : L'infrarouge (IR) traverse la neige et le brouillard, offrant des prises de vue nettes de jour comme de nuit.

Ces caractéristiques font des systèmes LAPI modernes un choix judicieux pour les parkings, les autoroutes à péage et les campus, vous assurant des lectures fiables même par mauvais temps hivernal.

Voici quelques conseils simples à l'intention des intégrateurs, des utilisateurs et des institutions pour garantir le bon fonctionnement de votre système L en conditions neigeuses :

• Optez pour des systèmes éprouvés en conditions climatiques extrêmes : choisissez des solutions LAPI ayant fait leurs preuves dans la neige et autres conditions difficiles. Demandez aux fournisseurs des preuves de leur performance hivernale.
• Optez pour du matériel robuste : choisissez des caméras avec un indice de protection élevé (IP66 ou IP67, par exemple) pour résister à la neige, au gel et au froid. L’infrarouge est indispensable en cas de faible luminosité ou de brouillard.
• Positionnez correctement les caméras : placez-les aux entrées/sorties ou sur les voies d’accès pour obtenir des clichés nets des plaques d’immatriculation. Orientez-les de manière à éviter que la neige ne s’accumule sur les objectifs.
• Utilisez deux caméras : dans les endroits où les deux plaques d’immatriculation sont nécessaires, deux caméras offrent une solution de secours. Les systèmes interconnectés, comme celui de Survision, améliorent la précision en sélectionnant la meilleure image.
• Restez en maintenance : Vérifiez régulièrement les lentilles pour enlever la neige ou la glace. Des protections de lentilles chauffantes peuvent empêcher l'accumulation avant qu'elle ne commence, gardant vos caméras parfaitement claires. Survision Guard est un outil qui surveille vos caméras 24/7 pour s'assurer qu'elles fonctionnent toujours de manière optimale. Si quelque chose se produit, nous envoyons des notifications dès que possible pour éliminer les temps d'arrêt inutiles, afin que votre système reste en ligne même dans les pires tempêtes.

Ces étapes garantissent la fiabilité des systèmes LAPI, que vous soyez un intégrateur déployant un projet d'envergure, une université gérant un parking ou un opérateur de péage confronté à un trafic important.

La neige ne doit pas arrêter le LPR dans son élan. Avec l'apprentissage profond, l'éclairage infrarouge et des astuces comme le débruitage d'image, les systèmes LPR modernes sont prêts à relever les défis de l'hiver, maintenant les parkings, les routes à péage et les campus en activité. Dans les endroits nécessitant des plaques avant et arrière, des caméras doubles, en particulier avec une communication liée comme celle de Survision, garantissent que vous ne manquerez pas une lecture.

En choisissant des systèmes testés pour des conditions météorologiques difficiles, en installant intelligemment des caméras et en assurant un entretien régulier, les intégrateurs de stationnement, les utilisateurs de LPR et les universités peuvent anticiper la neige.