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看到車牌不難,永遠都不看錯就很難!
2018/07/11 15:43:52瀏覽1173|回應0|推薦14

在道路情境下辨識車牌的標案會有個獨特的名詞,從複雜的背景中「看到」車牌叫做「擷取率」,辨識正確叫做「正確率」!一般停車場情境就沒有擷取率這種概念,因為都是停車特寫鏡頭,背景也很單純,要找到車牌或判斷有沒有車牌應該沒有問題,反之,在複雜或車輛高速行進的道路情境中,能「抓到」就算一件功勞了!

所以我的車牌辨識產品大概就分成這兩大類,停車場以努力不要誤報為優先,都是連續辨識很大量,可能七八張甚至更多次同號確認後才報告出來。但是道路版的邏輯就是寧可錯殺也不能放過!所以看到「有像」車牌的車號就會盡量報出來,所以誤報率當然是比較高的!譬如一輛車遠遠看像是AB-1234,近看原來是A8-1234等等。

最近受到考驗的是連續兩個案子的情境都介於兩者之間,一個是工廠大門出入口,一個是加油站。如果篩選嚴格了,某些沒停就開過去的車子會因辨識資料不足難以定案,就好像我的軟體沒辨識到?如果放寬限制呢?誤報情況就會不時出現,一車兩號狀況多了,客戶就有微詞了!怎麼辦呢?

嚴格說合理的研發方向是配合動態影像偵測,就是不只辨識畫面中的車牌,同時也一步步的追蹤整輛車的位置。等車子即將離開視野,或整個停下來時才下結論,根據此車一出現到終點的所有資料進行統計,那誤報率就會極低了!這是我會做,還沒真正做好的功能,要辨識極準、極快、還要做動態偵測?不是不行,但電腦速度可能跟不上,這是權衡取捨的問題。

既然目前的案子有需要了,我明天就會試著開始整合影像動態偵測的功能到我的軟體裡面。但是資源有限,或許這樣玩之後,原本四車道的車牌辨識軟體就變成只能跑兩車道也不一定?客戶們也不要高興得太早!今天在遠端看了一整天工程車進出,畫面還卡卡的,看到眼睛脫窗,該休息了!明天再戰。

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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