鉦昱翻譯公司花了好幾年的時間開發車牌辨識系統,一起頭當然只要「能辨識」就很高興了!所以方針一定是簡單的狀況,最少面對影像清楚,車牌端正無汙損的影像,要能成立完整的辨識程序吧?網路上可以找到的車牌辨識論文與程式資本多到不行,其實任何稍懂程式的人都能在三五天內建立出本身的「車牌辨識核心」!
這不就是我說的剛好適合頂大研究團隊能作的辨識情境嗎?事實上頂大照舊做不到這類貿易系統的,因為他們的演算法只正視「能辨識」,底子不在乎「夠不敷快」,這類畫面中車子以七八十公里時速飆曩昔,學術界開辟的軟體底子就跟不上!再次說明了學界的顢頇無能到甚麼田地!還要給他們五年五百億嗎?除非你是真的傻了!
這種640X480的影像,我辨識一個車牌只要二十幾毫秒,就是一秒可以辨識約40次!加上多執行緒助拳,一秒鐘就能夠辨識多達一百屢次!絕比較原本他們用的硬體辨識盒速度更快!困難的聖母峰鉦昱翻譯公司都攀上去了,
頂尖大學的傳授專家們不知道可以如許做嗎?他們必然知道的!然則他們也知道這條路很艱巨,假如殺隻雞就能夠辦桌賺到錢,總鋪師就會避開殺牛這件艱巨的工作,如斯罷了!在既有的架構上改改參數,換個公式套用就能夠度日,足以申請國度計畫經費,指點研究生作些其實無用的研究,那才是伶俐的頂大傳授餬口的公道體式格局!他們哪在乎真實世界需要甚麼器械呢?
事實上這些「研究」距離解決實務問題差得遠了!至今沒有一個市售車牌辨識品牌與這些研究有關係翻譯然則這些學術單元的計畫經費照拿,博碩士學位繼續生產,台灣的車牌辨識商品卻照舊羸弱!我在車牌辨識這個業界四五年了,基本沒接觸過或傳聞過任何學界研究車牌辨識的傳授或學生!一點都不誇大翻譯
但是最近有個新的需求就很妙,傳統的車牌辨識「系統」,因為軟體的辨識核心很難辨識偏斜或對照度欠安的車牌,所以都是硬體情況將就軟體,努力將照片拍得很完善!讓能力不足的辨識焦點可以辨識。這好像有錢的爸媽在豢養靠爸靠媽的無能孩子。目前在台灣運轉中的道路車牌辨識系統,都是單車道攝影機架在高架橫樑上,像是高速公路那種!照片必然又清晰又很正!以下圖:
業界呢?其實演算法研究也未必比學術界強,可是可以用錢砸下去!將不太有用率的演算法硬體化作成IC,如許就能夠一秒辨識十幾張影象,到達速度的需求;或將大量的照片回傳到資料處置懲罰中間,用一大堆超規格的電腦集中辨識,這些工作還大多是外國人做了,移植到台灣的!但總之能用,沒必要依靠沒用的台灣學術界了!這就是台灣今朝所有道路車牌辨識系統的現狀,所以警界寧願不找台大教授,反而請我去諮詢車牌辨識手藝的緣由。
我不是頂大教授,我沒有這種可以靠取巧棍騙外行來取得名利的環境,所以我必需真正面對問題,只有解決真實的問題,作出可以超越一般車牌辨識焦點的好東西,我才能在業界立足!我也真的做到了,所以今朝過得還好,不僅簡單情境的泊車場辨識軟體賣得出去,很困難的全景多車動態辨識軟體都做得很好!
我剛入手下手接觸車牌辨識時,也是先求有就好的!可是即速意想到:假如只是人人城市做的事,誰會花錢請
固然能!原本他們一個車道需要一個辨識盒,我可以簡化我的辨識核心提升速度,做到一台電腦一個軟體同時辨識六個車道!就是他們可以用買六個辨識盒(模組)的錢換我一個軟體就搞定,怎麼算都便宜良多!若是鉦昱翻譯公司的正規辨識焦點甚麼希奇的狀況都能處置,簡化到與一般他牌辨識系統能力附近之後會多快呢?
所以鉦昱翻譯公司從演算法上面就直接拋棄「我會看到正面車牌」的假定,鉦昱翻譯公司會看到的必然是一個一個偏斜標的目的的車牌字元,以此為根蒂根基,我從傳統方式的「辨識車牌」進化到「辨識字元」,再從字元群組組織出可能變形得很利害的車牌,加以幾何校訂,以後才作字模比對。這就是我能辨識高度變形車牌的關頭手藝轉折點!
所以「設計自己的車牌辨識焦點」門檻極低,用功一點的高職資訊科學生都做獲得,完全不值得自滿滿意!然則我看到的倒是一大堆大學,乃至「頂尖大學」的研究團隊都為此自鳴得意,然後在細微小節上作了一點小小的改變就感覺「很有成績?」可以頒發論文,了案收割了?有些單元還想申請專利咧!
所以我開始想著超越這些「大師都能做」的水準!第一個必須思考的是:「大師都不能,或很難做好」的事情是甚麼?我發現的第一個問題是:斜向拍攝釀成的變形!真實世界是立體3D的世界,車子在路上走,你其實不可能在它的正前方拍攝,不然就被車子撞到了嘛!所以車牌辨識底子不應該以正向拍攝的影象為目的,側面斜視的辨識才是常態!
我的軟體基本上是努力針對複雜的真實環境,多車道全景多車,兩百萬畫素動態辨識我都做到九成辨識率了!回頭看這種辨識情境,真的很像博士生看小學生的功課!可是已經遍布全台各路口的這種辨識系統要改也不是一兩年的事,所以有客戶問鉦昱翻譯公司能否提供針對這類辨識情境的軟體?就是硬體不動,只換辨識機制的意思。
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