2021/1/13

2021/1/6

天天埋頭努力研究車牌辨識，就像學生讀書都會有小考，我也來個週考，這個禮拜辨識率繼續有提升，意思是演算法持續進步智慧化，可以辨識出更多原本模糊難辨識的影像，這不容易的，每一個程序的新增調整都必須整體評估，整體辨識率只能進不能退！

但是最大的突破是速度！因為我使用了較多層次的二值化門檻策略，所以原始設計的版本時間上一定是會比以前長的，如何節省時間的方法就是加上很多監視機制，讓可以快速通關的案例可以不必一一走完所有程序。事實上八九成的影像都是很好辨識的，我的那麼多演算法藥方並不是每個案例都必須吃完，只有生病住院的才需要額外的治療。

就像現在的疫情一樣，只有確診的病患才需要隔離醫治照護，如果我可以很有效的監測篩選病人，就不會浪費醫療資源，一般人的生活不太受打擾，病人又可以得到最好的醫療服務。概念就是這樣，所以處理好了之後，辨識時間不會因為可用的辨識流程加了兩三倍，時間就會多兩三倍，最多是增加十趴八趴而已！

但是我做得更好！不只新程序獲得優化，還優化到舊程序去了！看看上面的數據，現在的高精準模式比以往的精準模式更快了！每張測試影像都是640X480約三十萬畫素的街景車牌，最精準「慢速」的辨識時間只需要141毫秒，高速模式部分更推進到驚人的66毫秒！面對有相當辨識難度的這一組影像資料都可以達到83.523%辨識率，意思是拿到一般停車場用的話，辨識率一定是逼近百分百，大概是99%加上兩位小數點吧？

不要以為我的快速模式就很遜哦！下面這種難度還是可以輕易辨識成功的！看看前面的成績單，辨識率就是跟之前的精準模式是完全一樣的！辨識速度卻從149降到66毫秒！這不叫突破，甚麼才能叫突破啊！簡直是破盤爆表了！不必考慮了，想要買台灣最好的車牌辨識軟體，找逸中軟體就對了！