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三千六百萬畫素的街景照片可以辨識到這麼多車牌
2020/10/29 12:08:53瀏覽732|回應0|推薦5

剛開始進行的案子是要辨識街景中所有的車牌,如果這是一張一兩百萬畫素的普通照片,可能只有最左邊最近距離的車牌看得清楚,中間那輛車就已經很艱難了,更遠的車牌想都別想,更不必說停在馬路對面的車了!

但如果影像畫素提高呢?譬如上面的原圖其實是7360 X 4912,大約三千六百萬畫素,應該比你的手機畫素高很多吧?這樣就有可能辨識出如上的很多車牌了,像上圖右上方如果以實際像素展示會是這樣,其實還蠻清楚的,不難辨識。

這個專案的主要困難點是影像太大,如果以單一影像方式硬做全圖運算,即使程式不會當掉,辨識時間也會太久,所以要用程式做切割,算是分成很多小圖,使用多執行緒平行運算,每個小圖都辨識完之後再將資訊整合。還必須考慮切圖時可能會將車牌切斷,所以每張圖的邊界都要有重複交疊的緩衝區域,如果這些重複區辨識到同一張車牌,還必須加以整合。

事實上,我三年前就做過類似的案子,當時的標的影像「只有」一千兩百萬畫素,現在只是一般手機的水準了!新客戶當然無法只買我的舊產品去用,我必須做新的研發才行!回想2013年替嘉義市做車牌辨識系統時,我辨識的影像才320 X 240才七萬多畫素!不到十年,「一般」影像的畫素定義各位看看大了幾百倍?

畫素變高,對於聰明的人腦視覺當然是件好事,肇事逃逸的車牌不再難以辨識了!搶銀行的搶匪不再認不出來了!但是以志在替代人類視覺的影像辨識來說,那可是一次「大滅絕」式的災難!大概七年以前的所有影像辨識相關產品都必須打掉重做,我其實就是趁著那個大滅絕的事件,等恐龍死得差不多時,從地底冒出來的小老鼠!

但是同時一起冒出來的不只是我,還有更多影像辨識相關的技術,如機器學習或深度學習之類的,提醒大家的事情是不要對於新技術有不合理的太高期待,總是需要時間慢慢熟成的!話說太滿又沒有實績展示的廠商多半是隨便說說的,別輕易上當了!

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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