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沒有人一開始就很厲害的!
2022/06/29 15:10:38瀏覽956|回應0|推薦5

最近在研究辨識一批特別小的320X240影像中的車牌,也想起我的車牌辨識事業的起點,就是在2013年中開始,以嘉義市的路口監視器拍的這種小影像為目標,建立我的第一個車牌辨識核心!剛剛翻找出那時的資料如上,很顯然的這支攝影機架歪了,我確實也找到並切出了車牌,但都是歪的!可以想見這一批資料辨識出來的車牌應該都是錯誤比正確多的!

這就是我剛開始研究車牌辨識的水準了!我沒有繼承任何前人的辨識軟體,單純就是參考一些碩士論文,捕風捉影的模仿,憑空兜出來的一套辨識流程!對於影像辨識,當時我知道的就只是RGB三原色、灰階、二值化與目標切割等等最基本的,課本上有說的基礎程序。

因為有這種「原始」的經驗,所以我知道為何大多數的車牌辨識會說傾斜10°以上就無法辨識了!我以前也是一樣的!就是用Sobel Filter掃描影像上高對比的點,特徵典集中成類似一個矩形的區塊石,就是車牌位置了!但是如果車牌是傾斜的,就會找不到車牌,或是勉強切成上面那種資料顯示的歪歪的車牌了!要從中辨識出正確字元當然就很困難了!

從上面資料檔案的日期看,那是2013年的1225日的資料,我從那年的七八月開始接觸那個專案,他們並沒要我開發辨識核心,單純只是要我做個以路口既有的監視器做車牌辨識的可行性評估報告而已!但是我手癢了,憑空做出辨識核心,理想狀況下辨識率就有八成多了,距離驗收標準的九成只有一步之遙了!

所以他們馬上追加預算,真的就在半年內完成了221個站的車牌辨識觀測系統!連後端辨識引擎資料搜尋網頁都做出來了!這也是我正式改行的一個重要動力,經過那個專案計畫,我知道我絕對可以在業界當個傑出的軟體工程師、PM或研發主管都行的!

當時真的還沒想到會以車牌辨識的成就走那麼遠?很多技術都是邊走邊瞧,逐步累積的!我的優點是我真的很敢大破大立,到了業界上班的第一件事就是把自己好像已經可以用的車牌辨識核心打掉重做!包括不再用特徵點的矩形分布找車牌了!也直接使用高畫素影像,當時就是1280X720為研究標的!

很快的我的辨識核心就不再受限於傾斜度,隨便都可以辨識傾斜二三十度的車牌,特色就建立了!現在已經可以漆藝辨識傾斜到50度的車牌了!當然緊接著動輒上百萬畫素的影像搞亂了傳統的車牌辨識市場,我則是率先適應百萬畫素的原廠。也確認了我的公司以車牌辨識產品為主要項目的發展方向!以現在的辨識核心辨識如上的資料當然是piece of cake了!

這已經是一個長達近10年的創業故事了!我想告訴大家的是:不要以為我得到了甚麼九陰真經?或九陽神功秘笈?所以忽然影像辨識就很厲害了!我甚至沒上過影像處理或辨識的任何課程!看看第一張圖就知道,我也是逢山開路遇水搭橋摸索著過來的!跟業界其他人最大的差異是:我真的還是很有當教授搞學術的研究精神,就是很敢嘗試新招!

當然敢於嘗試也必須有理智,我所以能在這些年持續進步走那麼遠,跟我小心避開了機器學習與CNN等等的地雷技術很有關係!如果我太相信那些技術,所需耗費的研發成本與時間就會很可怕!如果靠它們研發產品,我是一定無法撐到現在的!它們都是很花錢,預期效果卻很難掌握的技術,必須審慎使用!最重要的是:作影像辨識根本不用它們也可以的

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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