車牌識別系統算法的工程

但是車牌識別系統,你確定你的用戶有顯卡嗎? 在您自己的公司或實驗室中,您可能不相信擁有數百個it團隊的公司不會擁有圖形卡。 硬件條件基本上可以滿足; 但是對用戶來說,一切都可能不同。 您需要在客戶的計算機/服務器上運行它。 有很多項目。 在許多環境中,沒有GPU,或者如果您進行工程設計,GPU可能是一種奢侈。 對於計算機視覺項目,如果客戶需要在獨特的硬件 (如智能製造領域的缺陷檢測設備) 上攜帶模型,提前與用戶確認硬件配置非常重要。

客戶是否知道GPU是什麼絕對是合作難度的分水嶺。 知道和知道什麼是GPU會更容易; 如果您對GPU一無所知或僅使用Intel GPU,則著陸難度會成倍增加。 一個簡單的標準: 與客戶溝通時。 請務必提前與用戶溝通。 顯卡很難找,你有數據嗎? 內部討論的第一個問題一定是項目是否有數據? 所有項目。 技術人員複製論文時,通常會有現成的數據集。 清理數據。 一旦項目啟動,獲取數據集和數據集預處理是最耗時的環節。 在接手了許多項目,討論了所有的業務細節後,技術人員發現客戶沒有數據,或者數據不夠。 有了數據... 你能理解嗎? 對於大多數計算機視覺項目,最後一個問題隨之而來,我真的無法理解車牌識別系統的客戶數據。 例如,醫學圖像和數據標籤是醫生需要多年培訓才能做好的事情。 沒有任何醫學背景的測序儀很難在短時間內了解這些數據。 年初,我為一家工廠做了缺陷識別,弄清楚了使用什麼網絡和布局模式。 結果,我看不懂圖片,也無法標記。

看起來一切都壞了,但是工廠的質量檢查員一眼就能區分正常和缺陷。 這個行業的知識非常重要。 非醫務人員很難看到哪些心血管造影有助於診斷。 理解彼此的期望? 它給人的印象是 「人工智能是萬能的”。 用戶和技術人員之間的信息不對稱導致對項目的期望不同。 面對從未接觸過人工智能的用戶,由於近年來媒體對人工智能行業的誇大報道。

確保用戶理解以下幾點: 但是不能保證這種準確性。 在任何情況下都與訓練數據相去甚遠,1。 僅保證測試集的準確性。 可以複製; 2. 機器學習項目無法達到100% 的準確性; 這不像您可以通過購買Microsoft離線下載來使用它。 3. 培訓需要時間。 工程最煩人的是為客戶做很多演示。 你需要為任何需求做一個演示,這些演示是浪費時間,但是我們不能不做。 因此,為了節省每個計算機視覺項目的時間,我終於。 我們已經使tegucv成為可視化的計算機視覺和神經網絡工具。 目前支持圖像識別、視頻分類、人臉比對和車牌識別,tegucv支持window的純本地操作。 車牌識別系統還包括自動參數選擇,HTTP服務器等功能。 十分鐘後開始訓練計算機視覺模型。 很多簡單的工作可以直接用tegucv實現。 方便開發人員快速實現該技術,並且可以剝離許多簡單的工作。