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太多好構想都卡在辨識率不夠
2018/04/27 11:02
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逮搶匪利器! 警車牌辨識系統鎖定車號

這種新聞或廣告已經不少了!事實上各縣市警局也很努力建置了不少類似目的的系統,但真的可以做到輸入車牌就讓某一輛車無所遁形嗎?其實差得遠了!在街道上來來往往仍然逍遙法外的欠稅車與贓車多不勝數!更不要說能「即時」的追捕逃逸中的嫌犯了!即使有真實案例也是例外,不是常態。

這些構想真的都沒問題!周邊的大數據分析與網路工程也都可以做得很好,真正的問題是:我們至今還沒建立起真正可以同步收集「大部分」街上過往車輛資訊的車牌辨識系統!即使某些定點確實可以辨識到「某車道」上經過的車牌,但是看看上面的畫面,距離全面收集整條馬路上經過的車輛,還差得很遠!

當資料的密集度與數量根本不夠時,就像隨機臨檢抓酒駕,漏掉的一定比抓到的多!這只有嚇阻作用,要讓犯罪者知道車子有問題時,絕對不敢開上路,還需要努力!近兩三年車牌辨識的應用與討論大幅增加,原因主要是影像品質大幅提高,隨便買到的監視器都是兩百萬甚至五百萬畫素,千萬畫素的攝影機都不貴了!所以在路邊架個攝影機「一網打盡」,看遍有所車牌的基本條件已經存在了!

但是我覺得這些討論、新聞或廣告都一直避談真正我們還無法實現這些構想的關鍵原因,就是軟體的車牌辨識能力根本還跟不上!我在這個議題上努力了兩年,算是已經有了基礎,可以用較高的速度辨識上百萬畫素的全景畫面中的所有車牌。但是因為大家還是常常低估軟體的重要性,好像買攝影機比找好的辨識軟體更重要?我這個賣軟體的,還是常常被邊緣化,這真是大錯特錯!

目前的環境是:好又便宜的攝影機已經不難買到,任何攝影機的架設工程,任何網路資料庫、查詢網頁或APP的建置,都已經是可以充分掌握的技術。要實現這些完美的構想,真正最弱的一環是辨識軟體的能力!影像較小時,車牌辨識軟體的辨識能力要求也低,進入百萬畫素時代,辨識軟體就必須能辨識更多角度、更變形、更模糊、甚至忽大忽小的車牌!以前的車牌辨識用影像,很像是大頭照,現在則是團體照,而且每個人在照片中的表情姿勢還千奇百怪!

所以車牌辨識軟體在這些所謂全民公敵式的應用目的下,已經不是能否「辨識」到某一張車牌的問題而已,而是當車陣像魚群一樣經過路口時,我們可以盡量「撈到」多少張車牌的問題!必須提醒大家:這種性質的軟體是與停車場門口一輛車一輛車辨識的車牌辨識軟體,是完全不同的!

目前台灣多數銷售車牌辨識系統的廠商,不是還沒有這種全景動態辨識的軟體,就是跟我一樣:有!但是還有很多研發進步的空間!所以絕對不要聽信所謂「車牌辨識已經是一個很成熟的技術」這種鬼話!要買這類軟體時,請務必審慎評估,絕對不要輕信廣告!以為買車辨系統像買汽車一樣,每個牌子性能都相差不多,真的會差很多很多的!

我相信在不久的將來,任何有問題的車,在都會區一上路就會立即被警車攔下來。但這一定要等車牌辨識軟體進化到更高的樓層之後,才會逐步實現。我想大聲疾呼的是:如果任何單位想建立這種全面性的車牌辨識應用系統,請絕對不要忽視那個執行辨識的軟體

如同我的夥伴廠商說的:車牌辨識軟體是整個軟硬體系統的「靈魂」!千萬不要輕信廠商的話術,白花很多錢建立好所有的周邊工程,卻因為辨識核心軟體能力不夠,而讓整個工程變成蚊子館!好看但完全不實用。

目前台北市警局就正在審慎評估這種道路車牌辨識系統,他們真的不相信任何廠商的話!就是要看各廠商辨識軟體的實測表現,我喜歡!即使PK辨識率輸了,錢賺不到都高興!至少不會浪費我繳納的稅金嘛!

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