Contents ...
udn網路城邦
200萬畫素就不錯了,500萬會不會更好?
2018/05/29 08:45
瀏覽4,051
迴響0
推薦12
引用0

一般人買電腦的習慣是看規格,CPU時脈越高,核心數越多,記憶體越大就越好。但是就像買汽車,如果你不是要去參加賽車或炫富,上千萬超級跑車的優點你多數用不到,或根本不能用!譬如飆車到時速兩百公里以上。因此你多花的錢並沒有實際效益。

聰明的選購必須以你實際使用時會用到的條件來考慮,譬如我賣車牌辨識軟體,內行的就會問:電腦規格要多高才能跑得動?跑得好?答案是:我是用動態辨識的,需要大量計算,CPU等級越高越好!還用到平行運算,核心數也是越多越好。但我的演算法很精簡,使用的記憶體不多,即使是50萬畫素的四車道同時辨識,本程式的瞬間高峰用量也不會超過1G,目前一般的48G記憶體就夠用了!

我最近的研發重點是道路監視器的全景車牌辨識,基本的畫面品質是200萬畫素。雖然要用更高的500萬畫素攝影機來做,成本也不會差太多,但這是一個多方面考慮後的結果。首先為了方便實驗,總要將影像拉到電腦螢幕上,目前最常見的電腦螢幕解析度就是大約200萬畫素,如果用了五百萬畫素攝影機,那種高畫質也很難用一般螢幕呈現。

其次,我的演算法必須來得及在一秒鐘辨識至少十幾次的路口監視器畫面,不然車子在畫面中一閃即逝,我就會漏掉辨識很多車次。以目前我的軟體水準,200萬畫素影像的多車牌辨識約需0.2-0.3秒,加上多執行緒平行運算才可以達到>15Hz的水準,如果畫面提高到500萬畫素,電腦的計算速度又沒有大幅提升的話,每秒辨識次數會變成個位數,那就不實用了!車速一快就通通看不到。

要提升辨識速度,軟硬體都有關係。演算法效率越高速度越快,這一點我已經非常努力,據可見的網路資訊比較,我還沒看到比我計算更快的車牌辨識系統。當然,如果你捨得花錢買價值數十甚至數百萬的超級電腦,即使比我效率差的軟體,也可以跑得比我快!但實務上除非是軍事用途,沒人能這樣花錢的。

我現在合作研發的廠商之一就有用到500萬畫素的攝影機,而且確實得到比200萬畫素品質略好的影像。但是受限於螢幕大小、軟體與電腦的效能,實際上還是只能在200萬畫素影像的基礎上辨識。更何況現階段的網路速度要傳輸500萬畫素的影像也還不太夠,每秒影格數也不到十張,在遠端看串流影像就是有點跳躍式的。合作夥伴尷尬地說:可是客戶覺得500萬會比200萬好,也不在意多花這一點錢,怎麼辦?要老實跟他們說嗎?

我是認為:如果價錢差異不大,用500萬畫素攝影機沒甚麼不好,至於只能用200萬畫素品質辨識的原因,如果客戶問到了,就直說無妨!這不是我們的技術不好或不努力,而是目前的電腦與網路環境就是這樣,如果稍後電腦進步了,網路也變快了,攝影機與軟體都不換,只換電腦就可以充分發揮500萬畫素的效果了!

退一步說,如果你要辨識的情境只是公司、社區或停車場的出入通道,不是複雜的街景多車高速的畫面。那真的100萬畫素攝影機就夠用了!總之,攝影機已經是目前多數車牌辨識系統中最不是問題的部分了!你最應該擔心的絕對是辨識軟體的品質

有誰推薦more
全站分類:心情隨筆 工作職場
自訂分類:教育學習

限會員,要發表迴響,請先登入