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午夜的遊覽車也能辨識,讓我覺得很滿足!
2023/03/19 04:13:47瀏覽1132|回應0|推薦12

前文有討論過,因為紅光聚焦較受到忽視,產生成像的偏差變得較為模糊,夜間的道路環境照明也一定遠遠不如白天,所以產生的影像品質大概就是這樣的!如果我是賣「車牌辨識系統」的人,就會談到如何打光調焦距等等讓影像更好的事情。但老實跟大家說:我只是做「辨識軟體」的廠商,我管不了,也不想將硬體相關研發採購與調整納入我的業務。

所以我會很努力地以現有的影像品質為標的,專心研究讓辨識率更高?也就是使軟體的「辨識力」更好!我相信如果提供影像的廠商,可以做到讓影像品質更好,他們也會跟我一樣拼命的!如果做不到,應該就是買不到硬體,或硬體太貴買不起,或施工成本太高做不到了!我們就各司其職努力吧!

很高興近日在模糊邊緣車牌影像的辨識能力上頗有進展,如上的案例是剛剛凌晨時分取得的遊覽車影像!即使是紅色為主體的模糊狀況,我目前的新版辨識核心還是可以順利辨識成功!這讓我覺得非常快樂滿足!

除了「」辨識成功之外,最驕傲的是:我不必為了辨識較困難的影像,而被迫使用特殊設備或耗費太高的運算成本(時間)。就是在我原本的軟體基礎上,90萬畫素的影像在131毫秒,也就是0.131秒的時間內就在完全通俗(一般規格)的電腦與作業系統上做到了!

這是純演算法上的「AI」勝利!附上乾淨的原始影像歡迎有興趣的研發人士也能拿來試試看自己的演算法!我不是使用甚麼機器學習的!所以面對較模糊的目標我不需要大量資料來「學習」或統計,我只會專注分析我的舊有方法是在哪一個步驟受挫?導致無法完成正確的辨識流程與結果?找到病因的話,就想出個處方對症下藥。

所以我只會分析不出病因,或知道病因還想不出解法,永遠不需要花錢收集大量類似的資料,或是用掉天文數字的電腦時間來「訓練」我的辨識核心的!每次聽到有人這麼做影像辨識時,我都會感到非常的愚蠢與不解?耗費大量時間金錢去找到仍然很「不確定」的機率統計解法與答案?太不合理了!

即使「機器」答對了,我心裡都不踏實的!因為我無法跟客戶解釋為何對?與為何錯?那要如何推銷我的產品?證明我是使用可靠可信賴的技術?又如何做售後服務,針對實際錯誤案例做精準的修改與軟體升級呢?都要用騙人唬爛的方式欺騙客戶?只是跳針式的一直說我是使用「AI」的嗎?我是個老師,我永遠做不到如此無恥的!下面就是我的辨識過程圖,每一個步驟都是我可以清楚講課的故事!請參考:

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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