Cách tôi nhân rộng một dự án trị giá 86 triệu đô la chỉ với 57 dòng code!

4848

Cảnh sát Victoria là cơ quan thực thi pháp luật chính của Victoria, Úc. Với hơn 16.000 xe bị mất cắp ở Victoria trong năm qua – tổn thất khoảng 170 triệu đô – cơ quan này đang thử nghiệm nhiều giải pháp kỹ thuật nhằm giải quyết nạn trộm xe. Họ gọi open source project – hệ thống này là BlueNet.

Để giúp ngăn chặn việc bán xe ăn cắp, đã có một dịch vụ dựa trên web tên VicRoads để kiểm tra tình trạng đăng ký xe. Bộ cũng đã đầu tư vào một máy quét tấm giấy cố định – một camera cố định quét qua lưu lượng để tự động xác định các xe bị đánh cắp.

Đừng hỏi tôi tại sao, nhưng một buổi chiều tôi đã có mong muốn mẫu thử nghiệm một chiếc máy quét nhãn đĩa xe gắn máy sẽ tự động thông báo cho bạn nếu một chiếc xe đã bị đánh cắp hoặc đã không đăng ký. Hiểu rằng những thành phần cá nhân này tồn tại, tôi tự hỏi làm thế nào để kết hợp chúng với nhau khó khăn đến thế nào.

Có thể bạn muốn xem:

  Top 5 công cụ mã nguồn mở dành cho MySQL administrator
  Những lập trình viên phiên bản X-men: Những code project "dị" nhất trên GitHub

Cảnh sát Victoria vừa mới tung ra bản thử nghiệm về một phần mềm tương tự, và chi phí phát hành ước tính đã ở đâu đó trong khoảng 86.000.000 đô. Một người bình luận đã chỉ ra rằng với 86 triệu đô để trang bị cho 220 chiếc xe thì sẽ tính ra trung bình 390,909 đô mỗi chiếc.

Chắc chắn chúng ta có thể làm tốt hơn một chút.

Hệ thống nhận dạng giấy phép hiện có

Các tiêu chí làm nên thành công

Trước khi bắt đầu, tôi lên kế hoạch về yêu cầu chính cho thiết kế sản phẩm:

#1: Việc xử lý hình ảnh phải được thực hiện local

Streaming video trực tiếp đến nơi xử lí trung tâm dường như là cách tiếp cận hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề này. Bên cạnh tuyệt vời cho lưu lượng truy cập dữ liệu, bạn cũng giới thiệu độ trễ mạng vào một quá trình có thể đã được khá chậm.

Mặc dù một thuật toán về centralized machine learning chỉ có thể có được sự chính xác hơn theo thời gian, chúng ta muốn tìm hiểu nếu một local thực hiện trên thiết bị sẽ là “đủ tốt”.

#2: Phải làm việc với hình ảnh có chất lượng thấp

Bởi vì tôi không có Raspberry Pi hoặc webcam USB nên tôi sẽ sử dụng footage của dashcam – nó có sẵn và là nguồn lý tưởng cho dữ liệu mẫu. Giống như added bonus, dashcam video đại diện cho chất lượng chung của footage mà bạn mong muốn từ các camera gắn trên xe.

#3: Cần được xây dựng dựa trên công nghệ mã nguồn mở 

Dựa trên một phần mềm độc quyền có nghĩa là bạn sẽ get stung mỗi khi bạn yêu cầu thay đổi hoặc tăng cường – và tiếp tục stinging cho mỗi yêu cầu được thực hiện sau đó. Sử dụng công nghệ mã nguồn mở là không cần suy nghĩ.

Relying upon a proprietary software means you’ll get stung every time you request a change or enhancement — and the stinging will continue for every request made thereafter. Using open source technology is a no-brainer.

Video: IoT and AI Thinking Linking Things Age of VUI

Kết luận

Ở level cao, giải pháp của tôi lấy một hình ảnh từ dashcam video, đưa nó qua qua một hệ thống nhận dạng tấm giấy phép mã nguồn mở được cài đặt cục bộ trên thiết bị, truy vấn dịch vụ kiểm tra đăng ký, và sau đó trả về kết quả.

Dữ liệu được trả lại cho thiết bị được cài đặt trong xe thực thi pháp luật bao gồm xe và mô hình (mà nó chỉ sử dụng để xác minh các xe đã bị đánh cắp), tình trạng đăng ký và bất kỳ thông báo nào của chiếc xe được báo cáo bị đánh cắp.

Nghe có vẻ đơn giản, đó là bởi vì nó thực sự là. Ví dụ, xử lý hình ảnh tất cả có thể được xử lý bởi thư viện openalpr.

Tất cả được dùng để nhận diện các ký tự trên license plate:

Đây là những điều của tôi chứng minh khái niệm như sau:

Kết quả

Sự công nhận về giấy phép mã nguồn mở được không được công nhận. Ngoài ra, các thuật toán nhận dạng hình ảnh có thể không được tối ưu hóa cho tấm giấy phép của Úc.

Giải pháp đã có thể nhận diện tấm giấy phép trong một lĩnh vực rộng.

Các chú thích được thêm vào có hiệu lực. Biển số được nhận dạng mặc dù reflection và lens distortion.

Mặc dù, giải pháp này đôi khi gặp vấn đề với các chữ cái trên biển số.

Sai lầm trên biển số, nhầm M thành H

Nhưng … các giải pháp cuối cùng sẽ có được sự chính xác.

Một vài khung hình sau đó, M được xác định chính xác và ở mức độ tin cậy cao hơn

Như bạn thấy trong hai hình ảnh trên, việc xử lý hình ảnh một vài khung hình sau đó đã nhảy lên từ mức độ tự tin là 87% đối với tóc trên 91%.

Với tính chính xác có thể được cải thiện bằng cách tăng tỷ lệ mẫu và sau đó sắp xếp theo thứ hạng độ tin cậy cao nhất. Ngoài ra, một ngưỡng có thể được đặt chỉ chấp nhận sự tự tin lớn hơn 90% trước khi tiếp tục xác nhận số đăng ký.

Đây là các bản sửa lỗi code đầu tiên và không loại trừ việc đào tạo phần mềm nhận dạng license plate với bộ dữ liệu cục bộ.

Còn về 86,000,000 đô

Để công bằng, tôi hoàn toàn không biết có bao nhiêu con số 86 triệu đô – và tôi cũng không thể nói về tính chính xác của công cụ mã nguồn mở của tôi mà không cần đào tạo so với hệ thống BlueNet.

Tôi hy vọng phần của ngân sách đó bao gồm việc thay thế một số cơ sở dữ liệu và các ứng dụng phần mềm để hỗ trợ truy vấn các cấp phép có tần số cao, độ trễ thấp trên mỗi xe.

Mặt khác, chi phí khoảng 391k đô mỗi xe dường như khá tốn kém – đặc biệt nếu BlueNet không chính xác và không có các dự án công nghệ thông tin quy mô lớn để ngừng hoạt động hoặc nâng cấp các hệ thống bị phụ thuộc.

Các ứng dụng tương lai

Mặc dù rất dễ bị cuốn vào bản chất Orwellian của một mạng lưới những người tán thành tấm giấy phép luôn có nhiều ứng dụng tích cực của công nghệ này. Hãy tưởng tượng một hệ thống thụ động quét người cùng đi xe và tự động cảnh báo các nhà chức trách và thành viên gia đình đến vị trí hiện tại của họ.

Xe của Teslas đã được làm đầy bằng camera và cảm biến với khả năng nhận được các bản cập nhật OTA – hãy tưởng tượng biến những chiếc xe này thành một đội quân tốt. Các tài xế của Ubers và Lyft cũng có thể được trang bị các thiết bị này để tăng đáng kể phạm vi bảo hiểm.

Sử dụng công nghệ mã nguồn mở và các component hiện có, có vẻ như có thể cung cấp một giải pháp cung cấp một tỷ lệ lợi nhuận cao hơn nhiều – cho một khoản đầu tư ít hơn 86 triệu đô.

TopDev via Freecodecamp