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殺雞不必用牛刀,我的影像辨識技術應該不是這麼用的!
2019/04/10 05:50:22瀏覽1117|回應0|推薦7

400 店取消 24 小時營業!7-11 無人商店的失敗,反而是超商的轉型契機?

所謂的無人商店其實就是想用影像辨識做到店員的工作!店內密布非常多的攝影機,攝影機背後藏著非常多的影像辨識軟體,攝影機嘗試看到所有店員應該看到的畫面角度,影像辨識軟體則要「看著這些影像」做出跟真人店員一樣的判斷處理!

理論上來說,店內的陳設是可以固定或跟軟體有連結關係的,以影像辨識的角度來說,成功辨識貨物被取走或陳列是可以預期成功的!比我在馬路上作車牌辨識的複雜背景與不確定的環境容易多了!這也是一開始包括影像辨識專家在內,都會以為無人商店有機會成功的原因!

但是我一開始就斷定非失敗不可!因為影像辨識在控制環境下達到精準雖然不難,但是對於有惡意的竊賊強盜來說,要騙過這種智慧程度的軟體實在太容易了!就像2019年的駭客要駭進1990年的網路系統,或是像大人搶小孩手中的棒棒糖一樣容易!我相信如果無人商店敢大量正式營運,應該不必多久就會出現專偷這種商店的犯罪集團,要堅持用軟體防堵他們,就是人工智慧要直接升級一個世代!這當然是不可能的!

會忽然談到這個問題是因為昨天一位讀者來電,他表示他曾參與過一些無人商店的計畫,他們也認知到現階段還不可行!但是簡化到「無人櫃」的程度則是比較可行的!就是客人自己取物或放回的動作由攝影機與軟體監看,離開時系統就自動知道他「拿」了甚麼商品?直接顯示金額付賬了!

他提到我的影像辨識技術在變形目標的幾何校正能力方面很好,如果是一整面大櫃子,攝影機想要一網打盡,就會有邊緣置物格的貨品影像變形的問題,如果這種影像辨識軟體交給我設計應該會很棒吧?

我真的很不會做生意,很快的就否定了他的想法!因為那種影像中目標、距離與角度都是固定的!太多預設的環境邊界條件,讓軟體不必先看到影像,就知道位於畫面右上方某區塊的貨物會如何變形!直接找到該位置的目標(貨物影像)直接做事先計算好的變形校正即可!

這種難度的影像辨識即使你找笨笨的機器學習派的公司也做得出來!一旦做好就會比我假設環境根本不確定的那些演算法更加準確還快速,好像我是善於實戰的格鬥家,不管對手是誰?出甚麼招數?我還是能隨機應變打贏他!那種固定環境的辨識則是已經設計好的套路對打,打得很漂亮,因為他們都知道對方下一招會打哪裡?

他也說似乎他想用牛刀去殺雞了!哈哈!但是我說真正的問題不是用不用牛刀殺雞,雖然我們知道也會成功,我也會賺到研發費,但是真正的無形傷害是建置系統的成本!如果用較簡易夠用的演算法辨識貨架上的商品,你可以用很便宜的微電腦就做好這件事,堅持要用我辨識車牌的演算法或許就必須用好一點的電腦跑軟體,那個成本差距可就大了!

所以我很清楚我自己的市場定位,我們的強項是在環境條件較複雜,邊界條件較少時,依舊可以找到目標辨識成功!像辨識固定形式貨架商品的這種事情,如果客戶要,我們行程排得出來,還是會做!只是很誠懇告訴大家,這種難度的工作找那種很會做機器學習的公司就可以了!現在市場上很多的!

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
引用網址:https://classic-blog.udn.com/article/trackback.jsp?uid=yccsonar&aid=125413963