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用大數據檢視我的車牌辨識系統
2017/01/10 16:36:57瀏覽863|回應0|推薦8

最近幾天做的事情很有趣,合作廠商提供了非常大量的停車場出入口現場拍攝的車牌影像,一天就有好幾千張!其中不少照片的拍攝品質不是很理想,就是會稍微失焦,太亮太暗,角度偏斜,或車牌髒污磨損等等。我之前還沒有一次拿到這麼多甚麼狀況都有的巨量資料,正好可以用來測試我的演算法對各種狀況的處理能力。

老實說,要「做出一個車牌辨識系統」其實不難,以現有的方法論組裝,我一周就可以做出一個新的流程,還保證一定可以用!但是要做出一個「聰明」的辨識系統,可以辨識很多不是那麼清晰正常的車牌影像就很難了!還要執行的很快咧!所以各大學裡研究車牌辨識的團隊這麼多,卻多半走不出校門。

好的車牌辨識系統裡面絕對不會只有一個直來直往的主流程,通常會複雜到很像一個城市的街道。規劃好的城市街道通路多但謹然有序,規劃不好的就會像違章建築群或貧民窟了!我的程式發展三年了,其實已經打掉重建好幾次了!貧民窟的階段我也經過的,現在不時發現新的例外時,也會蓋出一些小違章建築因應處理的,但是當違章建築多了太亂時就要重新給他「都更」一下了!這種都更通常不會有人抗爭的。

只是要改程式時會有點疑慮,我的方法會不會順了姑情失嫂意?新改的程式是可以解決眼前的狀況了!但是會不會以前原本可以辨識的資料卻因為新的「法規」上路反而變得窒礙難行辨識失敗呢?就像政府的法律,當然是考慮最多數人的利益與方便,但是如何知道真正全面的「民意」呢?

我確實需要做很全面的實驗,所以當合作廠商丟給我巨量資料時,我不會因為其中很多的辨識失敗而感到挫折,而是感到安心!因為有了足夠的資料,以後我每次新的程式更動全面性的效果如何?就可以很快知道了!我沒說我的辨識程式跟人眼一樣厲害或更厲害,但是有足夠資料慢慢研究總是會越來越進步的!

很好玩,做這些事情時,我很像同時是一個學校的老師兼校長,既要輔導個案又要顧及全校整體發展,有時候還真的必須放棄一些個案以顧全大局!知道我的程式每天都在進步,而且確定是整體辨識能力的提升,感覺很好的!

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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