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繼續挑戰更快更準的車牌辨識極限
2021/01/13 16:39
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2021/1/13

2021/1/6

天天埋頭努力研究車牌辨識,就像學生讀書都會有小考,我也來個週考,這個禮拜辨識率繼續有提升,意思是演算法持續進步智慧化,可以辨識出更多原本模糊難辨識的影像,這不容易的,每一個程序的新增調整都必須整體評估,整體辨識率只能進不能退!

但是最大的突破是速度!因為我使用了較多層次的二值化門檻策略,所以原始設計的版本時間上一定是會比以前長的,如何節省時間的方法就是加上很多監視機制,讓可以快速通關的案例可以不必一一走完所有程序。事實上八九成的影像都是很好辨識的,我的那麼多演算法藥方並不是每個案例都必須吃完,只有生病住院的才需要額外的治療。

就像現在的疫情一樣,只有確診的病患才需要隔離醫治照護,如果我可以很有效的監測篩選病人,就不會浪費醫療資源,一般人的生活不太受打擾,病人又可以得到最好的醫療服務。概念就是這樣,所以處理好了之後,辨識時間不會因為可用的辨識流程加了兩三倍,時間就會多兩三倍,最多是增加十趴八趴而已!

但是我做得更好!不只新程序獲得優化,還優化到舊程序去了!看看上面的數據,現在的高精準模式比以往的精準模式更快了!每張測試影像都是640X480約三十萬畫素的街景車牌,最精準「慢速」的辨識時間只需要141毫秒,高速模式部分更推進到驚人的66毫秒!面對有相當辨識難度的這一組影像資料都可以達到83.523%辨識率,意思是拿到一般停車場用的話,辨識率一定是逼近百分百,大概是99%加上兩位小數點吧?

不要以為我的快速模式就很遜哦!下面這種難度還是可以輕易辨識成功的!看看前面的成績單,辨識率就是跟之前的精準模式是完全一樣的!辨識速度卻從149降到66毫秒!這不叫突破,甚麼才能叫突破啊!簡直是破盤爆表了!不必考慮了,想要買台灣最好的車牌辨識軟體,找逸中軟體就對了!

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