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車牌辨識軟體要準、要快、還要穩定
2018/08/09 05:35
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車牌辨識軟體的首要目標,當然是要盡量準確!就是除了清晰好辨識的車牌一定要能正確辨識之外,「不好辨識」的邊緣狀況也要能盡量辨識。真實世界總是不會完美的!即使車牌本身很完美,安排攝影者的專業程度或受限於環境,拍攝得不完美,我們的軟體也要盡量努力辨識出來!這就是我認為的「人工智慧」研究了!我的競爭對手並不是號稱辨識率多高的同類廠商,而是你我的眼睛

準確性達標了,接下來就是要努力提升速度!車牌辨識通常是即時系統,停車場辨識好車牌就應該立即開閘門,辨識時間超過兩秒就GG了!昨天才被某客戶抱怨我的車牌辨識軟體「反應太慢?」其實只是我的軟體統計判斷門檻設高了!要辨識很多次才發出確認通知,事實上單張影像辨識不過50毫秒左右,要快可以快到好像立即反應,參數調整一下就好了。

以目前的電腦水準,像停車場這種低速近距離的辨識環境,辨識速度一定夠快!但我還是繼續努力提升辨識速度,這樣就可以用一個軟體在一台電腦上提供多個車道的辨識服務!我的標準產品是四車道的動態辨識,每一車道每秒可以辨識到20次以上!那就是每秒辨識80多次,夠快了吧?當然這種速度不只是演算法要好,還必須有多核心電腦的平行運算加持。

速度快的另一種用途就是在馬路上的車牌辨識,路上跑的車子當然是不會停下來或減速讓你辨識的!而且馬路比較寬,拍攝的視野比較大,還可能有多輛車同時在畫面中,在叢林中抓狂奔的兔子當然比在雞籠裡抓一隻雞難上很多!這時考驗的重點又回到演算法的研究了!簡單畫面的辨識幾十毫秒,複雜畫面的辨識也不能成倍數增長,不然就跟不上車行的速度了!

我狂飆車牌辨識速度的研發算是成功的!所以四車道軟體賣得不錯,甚至已經在研發六車道版本了!馬路上的多車全景辨識方面,我的速度也是非常驚人的!以往車載辨識系統看路邊車輛的他牌軟體,速度到三十公里就甚麼都看不到了!我可以做到時速五十公里時都還辨識率高於八成,路口監視器多車道辨識的系統辨識率更達到九成!同步在台北街頭PK的其他廠商只能望塵莫及了!

但是達到這些里程碑之後我開始有一些隱憂,就是這麼高速的持續運轉並不是一般電腦與作業系統預設的狀況!如果CPU總是跑到90%以上,還長時間在戶外酷熱的環境,會不會很容易當機啊?我大量高速處理這麼多影像,圖像記憶體轉移非常頻繁快速,事實證明程式跑久了,就是會有偶爾隨機發生的記憶體錯誤。這些都是可能讓我的程式執行異常、卡住、甚至當掉的不定時炸彈!

以我目前的經驗,電腦硬體都做得很好了!我自己沒碰過電腦過熱當機之類的狀況,或許我的客戶有過,但應該極少發生。不過為了降低電力消耗(環保)與延長硬體壽命,我還是做了一個動態偵測的軟體機制,就是畫面如果趨於靜止時,實際辨識頻率會大幅下降,等於讓電腦在沒客人時就輪休放假。

多數不穩定的因子其實都是來自作業系統,第一種是多執行緒的錯誤,將每個辨識工作獨立為一個背景執行緒,偶爾就是會因為作業系統調配切換資源的失敗,或者我的程式中真有些很隱晦的BUG,讓辨識過程無法完成。如果你不理它,它就會永遠占住一個記憶體位置不結案,最終當然是記憶體不足囉!所以隨時檢視這些執行緒,逾時的就必須用主程式強制關閉,這是第一個必要的管理機制。

其次最常發生的意外就是圖像拷貝與移轉時發生的錯誤,這一部分也是跟我寫的辨識演算法無關的,更尷尬的是通常與電腦硬體有點關係!一樣的作業系統,一樣的程式,在我的電腦幾乎不會發生的Bitmap錯誤,到了客戶的電腦卻時常發生?這樣被客訴蠻難處理的!程式改了也不確定有效,電腦不一樣嘛!

我無法讓這些意外絕對不發生,就像我們沒辦法保證人不會感冒一樣!重點是如果意外發生了,我的程式該如何處理?讓使用者不必手動開關程式或電腦?這些問題確實困擾了我很久,實在不知道怎麼辦時,就只能請客戶降低辨識頻率或車道數,不然就是換好一點的電腦。但最佳的方向應該是軟體永遠可以自己從錯誤中復原,即使因此降低一些效能也是可以接受的,但必須人為介入處理就不好了!

還好,現在我已較能掌握影像錯誤時的有效處理機制,就是必須使用到較低階的記憶體處理程式,更精確的清理發生錯誤的記憶體,希望以後我的軟體可以達到:又快、又準、又穩定的境界!

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