這不就是我說的恰好合適頂大研究團隊能作的辨識情境嗎?事實上頂大仍是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,學術界開發的軟體根本就跟不上!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!
所以我從演算法上面就直接拋棄「鉦昱翻譯公司會看到正面車牌」的假設,鉦昱翻譯公司會看到的一定是一個一個偏斜標的目的的車牌字元,以此為根本,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環節手藝轉折點!
所以我起頭想著超出這些「各人都能做」的水準!第一個必需思慮的是:「各人都不克不及,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,
固然能!本來他們一個車道需要一個辨識盒,鉦昱翻譯公司可以簡化我的辨識焦點晉升速度,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)的錢換鉦昱翻譯公司一個軟體就搞定,怎麼算都廉價良多!若是我的正規辨識焦點甚麼新鮮的狀態都能處置懲罰,簡化到與一般他牌辨識系統能力相近以後會多快呢?
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但是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,底子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。
這類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,一秒鐘就可以辨識多達一百多次!絕對比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,你問我爬陽明山有無問題?我固然會回覆:我一天以內就能夠往返爬良多次!因為鉦昱翻譯公司的設備可以削減一大堆嘛!
我剛起頭接觸車牌辨識時,也是先求有就好的!可是即刻意想到:假如只是人人都會做的事,誰會花錢請
我不是頂大教授,我沒有這種可以靠取巧欺騙外行來取得名利的環境,所以我必須真正面對問題,只有解決真實的問題,作出可以超越一般車牌辨識核心的好東西,我才能在業界立足!鉦昱翻譯公司也真的做到了,所以今朝過得還好,不但簡單情境的泊車場辨識軟體賣得出去,很堅苦的全景多車動態辨識軟體都做得很好!
業界呢?其實演算法研究也未必比學術界強,然則可以用錢砸下去!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,沒必要依賴沒用的台灣學術界了!這就是台灣目前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,反而請鉦昱翻譯公司去諮詢車牌辨識技術的原因。
鉦昱翻譯公司花了好幾年的時候開辟車牌辨識系統,一起頭當然只要「能辨識」就很歡快了!所以目的一定是簡單的狀態,最少面臨影像清楚,車牌端正無汙損的影象,要能設立建設完全的辨識法式吧?網路上可以找到的車牌辨識論文與程式資本多到不可,其實任何稍懂程式的人都能在三五天內創立出自己的「車牌辨識焦點」!
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作業!但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,所以有客戶問我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。
可是比來有個新的需求就很妙,傳統的車牌辨識「系統」,因為軟體的辨識焦點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,起勁將照片拍得很完美!讓能力不足的辨識焦點可以辨識。這似乎有錢的爸媽在豢養靠爸靠媽的無能孩子翻譯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!照片一定又清楚又很正!如下圖:
所以「設計本身的車牌辨識焦點」門檻極低,用功一點的高職資訊科學生都做得到,完全不值得自滿得意!可是我看到的倒是一大堆大學,乃至「頂尖大學」的研究團隊都為此得意洋洋,然後在細微小節上作了一點小小的改變就覺得「很有成績?」可以揭橥論文,了案收割了?有些單位還想申請專利咧!
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!但是他們也知道這條路很艱難,如果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合理方式!他們哪在乎真實世界需要甚麼東西呢?
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