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你要辨識一輛車?還是辨識一張照片?
2019/09/05 04:40:59瀏覽1151|回應0|推薦15

聽起來上面兩種需求好像一樣?但實際上很不一樣,我是在最近停車場業者客戶的壓力之下,才想通了其間的差異。車牌辨識在辨識情境與目的不同時,技術要求也會很不一樣!一般人最常接觸到的是停車場出入口的車牌辨識,但還有在路邊手拍、道路監視器抓拍、或車上攝影機拍攝畫面的辨識。你想得到的每一種車牌辨識我都有做,以一個新進此領域的廠商來說,這也算是一種「擴張業務過快」了!

停車場是可以專門設計給車牌辨識方便的環境,比較像是星級飯店,希望你住得舒服,完全沒有怨言把你的工作做好即可。也就是辨識率要趨近百分之百!即使只是一趴的錯誤率都會被客戶抱怨了!但是道路上的車牌影像辨識就是「野外求生」的露營活動了!變數很多,客戶預期的辨識率也不會是99%。也可以比喻成停車場像是體操比賽,要求的是動作完美,道路車牌辨識則是格鬥搏擊競賽,姿勢不重要,能將難纏的對手擊倒比較重要。

路邊停的汽車可能緊貼前車,要從車縫之中大角度側拍!也可能剛好在樹蔭下,車牌半黑半白,或者拍照者懶得蹲下去,拍出的車牌因為近距離高角度明顯變形。這些林林總總的問題,讓我這個學者出身的人,一看到不是立即閃避,而是沉迷其中深入研究!幾年下來這些困難辨識能力成為我的產品特色,但也是我近期停車場產品承受壓力的原因!

正因為我的困難辨識能力強,所以自然而然的停車場內的車子也是一進入攝影機畫面我就想立即開始辨識,斜的、歪的、遠的,只要看得到車牌就開工了!但是這些不理想狀況下的辨識率當然不會是99%或更高,所以就常常被打槍了!

像上面這種影像中的車牌狀況,我的辨識成功率大概有九成以上,但是那可能辨識錯誤的一成,對於停車場管理業者來說就太巨大了!他們要的是百分之百,而不是要我展現特技,車子還沒到定位,遠遠的人都還沒看清楚就辨識到車號了!所以我之前對於客戶反應辨識錯誤時的努力方式都錯了!

之前我會設法取得辨識錯誤的照片,然後研究在那些邊緣狀況時,也盡量能夠辨識正確!這樣確實是在努力提高我的辨識能力,但即使我將九成辨識率提升到98%,對於他們來說還是不夠好!他們要的是將「這輛車」的車號辨識正確,他們不在乎如上影像能否辨識成功?如果車子始終是要開到如下的位置,還停車讓我很好辨識,那我為何要遠遠的就開始炫技做辨識呢?

像上圖這種情況,辨識率當然就可以穩穩達到最高標準99%!所以我恍然大悟,要讓停車場業者滿意,不是讓他們看到我的超變態辨識能力!而是他們已經準備好讓我住五星級大飯店,我只要好好參加商務會議,把我的業務做到最好即可!都住進飯店了,還老想著怎麼自己煮飯洗衣服?是不是太笨了?沒有討好到任何人呢?

所以我取得那些辨識錯誤的案例時,應該要做的重要事情,並不是如何讓它們辨識正確,而是掌握到辨識錯誤的原因,譬如字太小或太偏斜導致我的演算法受到考驗?那就別為難我的程式勉強辨識了,待會距離近一點,角度正一點時再開始辨識,或者錄取標準提高一些,沒達到很高的辨識符合度的案例就不採用,因為攝影機持續拍攝由遠而近,遲早會有很好的辨識結果嘛!簡單說,我可以隨時呼叫Room Service的!

如果是如下圖這種路邊手拍的照片,一輛車就那麼一張影像可供辨識,沒得挑,當然就是擠盡吃奶的力量也要辨識出來了!即使沒把握,就像參加考試吧?猜也要猜一個最可能正確的答案!在這種產品上,我目前的辨識率是罕有對手的!但也因為這些能力與習慣,讓我在停車場辨識產品上搞錯了方向,現在才開始學乖!

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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