鄉下老師
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列印日期:2021/12/04
車牌辨識的能力與速度是很複雜的議題!
2021/09/14 04:08:30

我常常強調我的車牌辨識可以做到「道路全景多車辨識」,這是一個真正挑戰AI層級車牌辨識的能力,意思是我的軟體有接近人眼在馬路上看車牌的複雜分析能力,這和一般停車場極度控制簡化車牌辨識環境之後的辨識難度是差距極大的!所以很多辨識能力與速度的比較會讓我很無言!




如上的兩個案例,所謂park模式就是停車場模式,假設一切狀況都是簡單理想,軟體完全不必「想太多」!所以辨識時間只需要26毫秒!但是Road模式就是可以拿到道路環境使用,不僅是多車牌都可以辨識,各種奇怪的角度也都會盡量辨識的!想的事情多了,辨識時間自然會長一點。


但是大家可曾想到?要真的使用到道路環境的軟體,不僅辨識能力要遠高於停車場的簡單模式,連辨識速度也必須更快才行!停車場的車子都是慢進慢出,頂多時速20公里吧?但馬路上時速四五十公里是正常的!所以要敢賣一個道路上使用的車牌辨識軟體,技術層級至少高出停車場軟體大約十倍!除了辨識演算法要很強,多執行緒平行運算的技術也是一定要的!


十倍的差距實在太大了!有沒有折衷方案,讓這些低技術的廠商也能混進道路情境的車牌辨識呢?有的!就是單車道的高速辨識了!這個難度大約是停車場辨識的三到五倍,就是一支攝影機拍一個車道,預設每張影像只會有一個車牌,像下面這種影像!



這應該也算是一種作弊吧?這種畫面的辨識難度跟停車場是一樣的,只是偵測車輛出現的機制必須靈敏快速一點。真正的AI辨識能力應該像下圖這樣,跟一般人眼的自然辨識車牌能力一樣才對嘛!請注意到:此處所說的AI與ML或DL或CNN是無關的!ML、DL與CNN目前還做不到我做的這些事情,Not even close!



但這就是所有車牌辨識的尖端研發廠商的難言之隱,也是最殘酷少有廠商敢於面對的狀況→「道路全景多車辨識」了!我做到了,我相信世界上應該也有其他尖端廠商做到了,但絕對是極少數!在台灣市場上應該只有我的產品正在銷售之中!


我的這種軟體目前標準速度是每秒辨識20個以上的畫面,每個畫面都是全景多車辨識,辨識能力與速度都遠遠超過競爭對手,所以這三年來的媒體新聞中報導的車載車牌辨識系統,才會百分之百都是我的產品!以銷售量來說,我只是台灣本地車牌辨識的小廠商,但說到技術層級呢?我說自己第二,誰敢說第一呢?我太臭屁嗎?你拿你的技術來打我啊?