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车牌识别精度为何一定要100%

2017-8-21 15:43| 发布者: 61ic| 查看: 1074| 评论: 0|原作者: 61ic|来自: 61ic

摘要: 人工智能研究的目的就是要替代人工,减小人的劳动强度。这是每个人工智能研究人员必须牢记的。
人工智能研究的目的就是要替代人工,减小人的劳动强度。这是每个人工智能研究人员必须牢记的。


现在车牌识别研究有个怪现象,就是,车牌识别的结果还需要人工来复视,即重新看一遍。我还是想用验钞机的例子来说明问题。现在我好像想起来了,刚开始的时候,人们还是不相信验钞机,每次到银行取款,都能看到验钞机数后,还需要人工再数一次。后来,不知从什么时候起,银行的验钞机就完全替代了人工。现在,你可能再也看不到银行员工数钱的样子了。以前那可是每个银行员工相互用来竞赛的一门技术。这里大家可能会有一个问题,就是验钞机真的就不会错吗?也不是的,不是报纸上也常看到,有特等聪明的人印制了可以骗过验钞机的假钞。不过,这不用你担心,银行只需做两件事:一、准备一笔坏账,用于发生这种事情时赔付;二、让技术人员随时待命,一旦发生这样的事就立即升级验钞机程序。

为什么我们的车牌识别还一定要人工来复视呢?因为,我们的车牌识别精度只有90%左右,有的事实上要低一些,就算80%好了。就好比,验钞机数出的钞票有10张或者20张是不敢保证的。这样,你就当然不敢相信验钞机了,就只有自己重新数过。所以,只要我们的车牌识别程序的精度在90%以下,可能都需要人工复视。

那么,车牌识别精度提高到了98%(这好像是公安部车牌识别工程招标的起码要求),还需不需要人工复视呢?假如一个十字路口一天闯红灯的图像有10,000张,按98%的识别精度,这样会有200张图像可能差错。显然一个城市不止一个十字路口,也就是说每天理论上会至少有200人来找你吵架。换个说法,汽车年审时交警告诉你有闯红灯的记录,你一定要要求把图像调出来,说不定根本就不是你。这里,我想有必要啰嗦几句,不是你的概率有多大呢?这就取决于对应车牌识别算法的质量了。如果对应的车牌识别算法把D或Q都看成0,把T看成1,把8看成H,把5看成S(或把S看成5),把Z看成2(或把2看成Z)等等,那就大了。你完全可以相信说你闯红灯根本就是错的。其实,还是用验钞机的例子来说,如果精度只有98%,验钞机也是不可用的。

车牌识别必须像验钞机那样,不能识别的就放弃,必须保证经过程序识别的车牌100%正确。尽管,这样放弃识别的车牌可能会增多,但是,如果能节省人工,这也是值的。

回到本文开始所说,人工智能的目的是为了节省人工。现有10,000张图片,我们假设一个人一天能识别1,000张图片,这样,不论识别精度是80%或90%,都需要10个人来复视,就是说识别精度从80%提高到90%是没有实质意义的。我们再假设在保证识别精度100%的情况下,放弃识别的车牌是50%,这样就只需要5个人来查看。

根据笔者直接基于彩色图像的车牌识别精度100%方法,放弃识别的车牌其实非常少,不放弃率可能在90以上。还是在上面假设的情况下就只需要1个人来查看了。这样,车牌识别的意义就出来了,节省人工的目的就达到了。

最后,对于识别精度98%就想不用人工复视的“取巧”,奉劝千万不要这样做,这样省掉人工会在以后投入更大量的人工来平息人们的愤怒。真不知道公安部为何把车牌识别工程招标的精度标准定为98%。

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