多样车牌识别进一步优化的背后 ——用女排精神做产品

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多样车牌识别进一步优化的背后 ——用女排精神做产品

“I don’t want to win unless I know I’ve done my best.。”

——《Without Limits》

在电影《永无止境》中,长跑天才史蒂夫·普瑞方丹凭借自身优异条件和严格刻苦的训练,从高校学生变成全国田径冠军,甚至参加取得了奥运会第四名的成绩。但是他并不满意这个结果,将其视为人生的失败,一度灰心丧气,想要结束自己的田径生涯。但最终还是在女友等人的鼓励下,重振雄心,不断突破极限。
电影主人公史蒂夫一直将第一作为自己的追求,获得在别人看来或许还不错的成就,却也并不满足,反而责怪自己并未竭尽全力去获得最好,去挑战长跑领域的极限。这样永不服输,追求最好的自己的精神让人非常钦佩。
和电影主人公史蒂夫一样,臻识科技曾经遭遇瓶颈,但也同样努力去突破极限,成就更有价值的自己,成就行业领先。
臻识科技旗下产品—火眼臻睛车牌识别一体机所处的车牌识别系统市场,作为智能停车场系统的一个重要组成部分,竞争极其激烈,产品层次不齐。提升产品对多样车牌的识别率成为竞争的关键,如何超越业内水平(95%-97%),成为行业领先是臻识一直思考的问题。即使当别人仍在观望冰山一角时,臻识已经探索到冰山之下,绝地盛景。
车牌识别系统按照识别的步骤主要分为三大模块,即车牌定位、字符分割及字符识别.车牌识别的任一模块都影响着最终的字符识别精度。而我国汽车牌照格式不统一,悬挂位置和车牌磨损程度未明确规定,底色和字符颜色的多样组合,天气、光照、复杂背景的干扰,图形畸变都将增大车牌的识别难度。

臻识科技依靠车牌识别一体机在市场广泛布局的优势,获取了大量不同场景下光照,成像等条件,利用3D模型,生成了大量接近真实的多样车牌样本,同时利用深度学习具有大容量,广泛适应性的特点,结合其在嵌入式设备长期积累下的代码强化优势,开发出了基于双神经网络并行的车牌类型深度识别模型,一个神经网络不同场景下自动区分车牌类型,并指导另一个神经网络对车牌号的进行识别,同时降低模型参数数量10倍以上,提升识别速度2倍以上。经历数以万计的采集,以确保识别结果的趋于精准性,达到综合识别率99.6%。
清清淡淡一句“多样车牌识别难点的突破”,背后所隐藏的艰辛和野心难以言道,模拟,优化,实现,每一步都并不简单。就像女排12年磨砺,只为亮剑的那一瞬华光。臻识人不后悔,创意实现的每一步,都需要精雕细琢,所付出的努力都是值得的。
“如果我不做到极限,就不会想要赢”。没有人不想赢,不想当这风起云涌时代的弄潮儿,但只有到达一定的高度才能坦坦荡荡的说声,我想赢,我想让这个世界有所改变。We are rebuilding the world。

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