澳大利亚警局8600万美金造AI平台抓偷车贼,然而一个程序员57行代码就搞定了

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PS:公共访问维州公路局的API接口是不可用的,只要Tait从官方网络下载数据,来进行车牌识别测试。

如以上两张图所示,图像处理的置信度评分从那我的87%上升到了91%以上。

将直播视频流传给中央处理器,似乎是处理问提图片最差的依据了。可能这除了会产生昂贵的数据流量费,总要加剧网络延迟问提图片。

试想一下,未来有有一种车牌识别系统都还要有所以应用场景。譬如,系统自动扫描绑匪日后 ,自动报警并告知家属绑匪当前的位置和方向,那该有多酷。

为处理被盗汽车被进一步欺诈性销售,维州公路局先是启用了一项网络服务,以检查车辆注册情况,接着又打算投资研发一套汽车牌照扫描仪——基于计算机视觉识别系统、可扫描过往车辆、自动识别被盗汽车的固定三脚架摄像机。

哪些就有很直接的代码优先处理方案(code-first),只要不排除使用本地数据集,来训练车牌识别软件。

原文出处:科技行者

警方的举措引起了前前男友见面见面见面Tait Brown的注意。Tait是一名开发者和设计师,他虽然维州警局的做法太浪费钱,于是突发奇想,准备用开源技术动手做有一有一个 车牌扫描仪模型,可能车辆被盗或未被注册,它就会自动通知车主。

Tait预计,这笔预算其中一帕累托图还包括:对哪几个遗留数据库和软件应用任务管理器的更新,以支持每秒对每辆车进行高频率、低延迟的车牌查询。

在始于了了日后 ,Tait简单列出了车牌扫描仪产品的有一有一个 关键点。

以下是他测试的过程:

听起来是就有很简单。同类,图像处理都都还要交由openalpr库处理。这涉及到识别车牌上的字符:

图:反光和摄像头失真只要影响车牌识别

可能Tait手头不在 Raspberry Pi(树莓派,微型电脑)摄像头或USB网络摄像头,所以他就用现成的Dashcam镜头替代——有一有一个 随时可用的样本数据来源,Dashcam镜头还有有一有一个 好处,它的视频成像效果,与车载摄像头所拍摄的视频质量差很多。

只要,处理方案最终还是会纠正错误,给出正确反馈。

被委托人面,可能每辆车的识别成本在39.1万美元左右,虽然挺贵,尤其是可能BlueNet系统的识别结果无须不得劲准确,只要不在 大规模的IT项目停产或升级相关系统的情况下,根本花不了不在 多钱。

然而最终的处理方案却还后能 在宽广的视野中识别车牌。

这让Tait确信,通过提高采样率都还要提高准确率,只要按最高置信度进行排序。可能,也都还要调整阈值,设置成仅在置信度大于90%的情况下才接受汽车牌照号的验证。

维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。在过去一年里,州内共有1.6万多辆车被盗,涉案费用约1.7亿美元,对此维多利亚警方十分头疼,始于了了尝试技术手段去抓偷车贼。

关于860 0万美元的问提图片

整个处理方案很简单

可能依赖于有一有一个 专有软件打造设备,导致 后续每一次请求都将付费。相比之下,开源技术省钱是毋庸置疑的。

然而整套装置价格高昂,约860 0万美元。有业内评论员分析,要想将有有一种成本共计860 0万美元的系统配置在220辆车上,要花费每辆车支出390909美元。

测试结果让Tait感到惊喜。他此前还担心用开源系统识别车牌的效果会不理想,只要图像识别算法很可能并未针对澳大利亚车牌进行优化。

图:读数不正确,误将M识别为H

简而言之,使用开源技术和现有组件,似乎有可能提供有一有一个 回报率更高、更省钱的处理方案,投资远远低于860 0万美元哦!

图:现有的车牌识别系统

如今特斯拉汽车可能配置了摄像头和传感器,还后能 接收OTA更新,这就要花费目击者。当然,Uber和Lyft司机也都还要配备哪些设备,来增加安全性。

做完了以上试验日后 ,Tait完全想不明白为哪些要花费860 0万美元,也没虽然,经过本地化训练的开源工具比BlueNet系统(第三方技术服务)的准确性低

传输到安装在执法车辆的设备数据包括:汽车出厂型号(非要汽车被盗时才会核实)、注册情况以及车辆被盗时的通知报告。

图:几帧后,M已被正确识别,只要有着更高的置信度评分

但结果出乎意料的准确

尽管,集中式的机器学习算法很有效,可能系统会随着层厚学习的过程而变得更精确,但Tait更想知道,可能在本地设备实现有有一种功能与否就可能“足够好”。

产品设计好了日后 ,就都还要操作了。Tait的处理方案是,从Dashcam视频中获取图像,只要通过有一有一个 本地安装在车牌扫描仪设备上的开源车牌识别系统抓取图像,来查询汽车的注册检查服务,并显示结果。

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不过难以处理的,处理方案有日后 也会出错。