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車牌寬度須佔畫面1/N的意義是甚麼?我告訴你!
2019/03/09 11:29
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我已經多次在車牌辨識系統的廣告、規格或使用說明中看到類似的敘述,我自己就是車牌辨識核心的設計者,但是一開始我真的看不懂為何有這種說法?我們做影像辨識時面對的資料不是數位影像中的畫素(pixel)嗎?如果影像中被辨識目標的畫素太少,即使放大來看也是馬賽克,看不清楚是甚麼形狀,也就不確定是甚麼字了!

所以能否辨識的標準應該是要被辨識的字元有多少畫素大小才對啊?怎麼會是車牌佔據影像的寬度比例呢?大家都知道的,現在每張影像的實際畫素都差很多啊!小的幾十萬畫素,大的可以到千萬畫素以上,不管大小都是八分之一畫面才能辨識,不是很奇怪嗎?那還要拍那麼高的畫素幹嘛?

同樣的問題我都是跟客戶說:不管你用多大的影像解析度拍攝,只要車牌的字元高度大於20畫素都一定OK!少於12畫素就確定無法辨識,12-20畫素之間辨識準確率會受影響容易出錯。這才是負責任的影像辨識專家應該說的話嘛!跟客戶說車牌佔畫面寬度比是很奇怪的說法!

試想:如果我的影像是320X240畫素,1/8的寬度只有40畫素,一個只有40畫素寬度的車牌影像,可以辨識出其中的六或七個車牌字元嗎?如果可以,那就真的太神了!每個字的畫素寬只有大約5個畫素,比數字燈號上顯示用的亮點還少啊!看看下面的數字燈,每個數字要用多少個亮點才能組織出一個容易辨識的數字呢?大約是10個點吧?只有五個燈號亮點寬的數字碼,看得清楚是甚麼字嗎?

相對的,如果我用兩百萬攝影機,寬度就是1920畫素,1/8240畫素,一定要這麼高畫素才能辨識嗎?照我的20畫素標準,車牌寬不到100畫素就能清晰辨識了!他的辨識要求需要這麼高的畫素嗎?現在我可以告訴你:事實是不管你用多少畫素的攝影機,他們的辨識軟體都會重新取樣成固定的畫素大小,以符合他們的辨識核心

為何如此?因為影像辨識的演算法是以畫素為資料單位的,多數辨識核心為了簡化設計,都會以一個固定畫素大小的陣列來做研發基礎。但是在640X480的畫素陣列中找到20畫素高的字元,和在1920X1080大小的陣列中找出20畫素高的目標,兩者需要的演算過程、難度與運算時間都會差異很大的!如果要設計一個能自動適應各種幾萬、幾十萬到幾百萬畫素的影像都能正確辨識的核心,難度就更高了!

但是使用固定陣列大小的車牌辨識核心時,要如何適應畫素高低非常多元的影像來源呢?目前線上常用的攝影機畫素從640X480800X6001280X7201920X1080甚至到3840X2106的都有!如果他們不能阻止客戶使用不同(通常是太高)解析度的攝影機,那最簡單的方式就是:不管你用多高畫素的攝影機,在作車牌辨識之前,都先轉成跟他的辨識核心一樣尺度的影像再辨識

意思是這種系統辨識車牌的能力,跟你用高或低解析的攝影機完全無關!只跟他們的辨識核心設計的畫素尺度有關!所以你斥資買高解析度的攝影機就是白花錢了!因為他們一定會降低解析度以削足適履的!這樣的做法會讓整體辨識的速度更慢!因為要花時間將高解析影像轉成低解析啊!哈哈!你當冤大頭了!你買的攝影機越好,不但不會提升辨識率,還會讓辨識速度更慢!

因為如此,所以他們才不會說直接說辨識門檻尺度是多少畫素?而是畫面中車牌所佔的寬度比例。譬如,如果他們的核心實際上可以辨識100畫素寬度的車牌,1/8畫面就表示他們的辨識核心影像陣列寬是800畫素,即使你用4K攝影機,畫素寬度高達3840,他們還是會將你的畫素稀釋降階到800畫素!先讓影像變模糊四倍左右再拿去辨識?真是蠢到爆了!

知道真相之後你會不會生氣?你的高品質攝影機,甚至高網路串流流量都白費了!整個系統其實都在削足適履,以配合他們較低解析度(老舊)的辨識核心?我看到好幾家大公司都還是這樣在打廣告或提供使用說明的!大家真的要小心看清楚,凡是這種規格的大多是800X600甚至更低解析度的過時車牌辨識核心。

或許有人會說:過時的辨識核心只要辨識率好也沒關係啊?但是請看看下面的照片,看起來就是我們認為很合理的整輛車的照片,其實還沒將車頂照進去呢,但是車牌佔寬就只有1/12了!上述公司的車牌辨識核心,是無法辨識這種看一般人都認為一定可以辨識的照片的!因為車牌「還不夠大」?這是不是有點奇怪?你是買家的話,你能接受嗎?

符合1/8畫面寬度的照片必須拍成如下圖這樣,好像特寫照片一樣才行!

就是為了讓他們的系統能辨識車牌,你被迫只能拍一個車頭的特寫照片!這樣拍法對於百萬畫素的攝影機來說是相當彆扭的!因為我只是想車牌辨識完之後,順便留一張全車的影像存檔都不行!前一張全車影像中的車牌不是已經很清楚了嗎?為啥不能直接辨識?不好意思,你想要全車照片嗎?請另外架設一支攝影機拍照,要用我的車牌辨識核心就必須拍成這個樣子,不管是幾百萬畫素的攝影機,你就是只能拍個車頭這種非常小的視野範圍

你還不夠生氣嗎?他們或許會說,不調成這個大小也可以,但是麻煩開車時讓車牌位在畫面中間一點的位置,要進到可以有效辨識的區域才行,區域還是只有他們的辨識核心那麼大!他們就是剪下影像的中央區塊局部影像去給辨識核心辨識啦!所以才會發生有些停車場,需要前後挪移調整位置,才辨識得到的尷尬情況!這是大家在配合老舊笨拙的辨識核心,而不是廠商將辨識核心升級來適應這個新世界。

很蠢吧?但這就是多數車牌辨識核心產品的現況。那我賣的車牌辨識核心呢?我五年前一開始就是採用1280X720畫素大小的影像作研究的,之後也努力讓影像大小越來越沒限制,現在銷售的版本,從320X240這麼小的影像到兩百萬畫素的影像,我的辨識核心都是完全依照實際解析度進行辨識的!所以兩個車道的全景影像車牌辨識都難不倒我!

老實說,還會限制車牌佔畫面比例大小的辨識核心,在技術方面至少落後我一個世代了!也完全跟不上現在一般的攝影機影像品質,實在不應該繼續販售了!那跟賣過期食品騙人沒兩樣!但是資訊產品並沒有賞味期這種事,他們並沒犯法,大家要自己小心別上當了!也要告訴想買車牌辨識系統的朋友,看到「車牌佔畫面幾分之一」這種字眼就要千萬小心!那些是廠商急於出清庫存的過期舊貨,最好是別買。

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