在medium上乱搞，这很好。Really...原文翻译出处：我是如何用1行代码复制一个8600万美元项目失败的简直就是来惹事的。相关链接：我如何在57行代码中复制一个8600万美元的项目自动车牌识别库Flock是你的虚拟安全卫士我如何在1行代码中复制一个8600万美元的项目失败黑客新闻-我如何在1中复制一个8600万美元的项目失败代码行Chaosentry:IhaveafunnystoryfromFinlandChaosentry:InsideDev(Sep3rd,2017)Chaosentry:SebastianThrun，谷歌自动驾驶汽车之父：相机是没有翻译的最佳驾驶方式上图：【一行代码完成578600万美元项目】57行价值8000万美元的车牌识别代码使用开源工具DIY车牌识别系统温馨提示：以下中文仅为谷歌翻译，请绕道原文。当您试验现有的开源技术只是为了查看结果时，这非常棒。Medium上的一篇文章“我如何用57行代码复制一个价值8600万美元的项目”在过去几天经历了数轮激烈的讨论，描述了澳大利亚维多利亚警察局的自动车牌识别(ALPR)系统的开发.系统是否可以使用开源ALPR系统OpenALPR。这基本上就是无处不在的标题“为什么要花这么多钱？我一个周末用代码就能搞定！”评论。然而，由于OpenALPR是免费和开源的，我们可以测试这种说法的合理性。但是当我们在本地计算机上运行OpenALPR时，我们不得不忽略一些无鬼的东西，直接跳到我们尝试从行车记录仪视频中自动识别车牌。对于我们要测试的视频，我最初选择了“DrivearoundBendigo”，这是一段令人惊叹的27分钟YouTube视频，非常具有代表性，因为它的1080p汽车镜头非常清晰，而且在我们所处的区域围绕系统部署。从youtube下载后，我将它添加到OpenALPR并从命令行运行它。timealpr--clock-n1'DrivearoundBendigo-hrD75ebjCms.mp4'>bendigo.txt...嗯；好的好的，问题来了。我在3.5GHzCorei7计算机配置上花费了3.5多个小时来处理这个27分钟的视频，而且它不是实时的。我猜是几个“优化”中的铅笔，以及一些“每辆巡逻车的额外强大的计算机硬件”。我猜想，如果你想达到最好的帧率，更可靠地读取数据，你必须有一台超级配置的电脑来运行它。反正总算知道结果了！俗话说，加快CPU周期可以让我们更容易、更快地得到我们想要的数据。我们将结果过滤为名为bendigo.txt的文件中的潜在车牌名称；数据集中的每个单词，最多匹配6,137个熟悉的单词（如果我们从中过滤掉一些独特的单词，则大约为1,653个）。好的！不错，差不多这看起来仍然很多。让我们先仔细看看：fgrepconfidencebendigo.txt|剪切-d''-f6|排序-u|混音|headSURANT1IR9DT111DIDIARR0W1I311SGRDD1R91T0DI10DII0001ID1其中有些好像不是我们想要的。嗯，这很好，使用我们之前在开始部署的代码中提出的“非常直接的代码优先修复”，例如在验证注册号之前“只接受大于90%的置信度”。运行fgrep'confidence:9'bendigo.txt|剪切-d''-f6|sort-u以90%的置信度将其切割成车牌号，将它们过滤成唯一的车牌号，然后我们得到什么？0G700HEREM5ERTUG700WKX2D20NREDHM5ERMP356TUG70QX0361HM5ERIUG700R1GHTTUG70UXP0361IR9ITJG700R1LVTUG7Q0XS0361ZZ735KEEPSLV522TZ2735XSP036DH0SAHUTKX212SLV52ZTZZ735XSP036EERGEKX2D2SLV5Z2UG700XSPQ36ERQGHTKXZ12T0G700UG70UYLJ641G700LANE??T0G70UVKX212YLJ64DGR1LLJ641T2Z735WKX212YLJ64IGRILLLV522TDG700好的，所以我们还有一些明显的重复和错误标识，估计在注册验证时会排除这些。但是后来我们把这段27分钟的视频放到VicRoads网站上去更正号码的时候，一共得到了7个自动识别的有效号码。我并不是要在这里虚伪：匹配来自OpenALPR过滤器的“有效”数字是一个棘手的问题。我鼓励任何人尝试并发布他们的方法和结果。但是，即使将数据过滤到合适的匹配项，基本问题是OpenALPR在我向其投放的每个视频中都会丢失大量清晰可辨的驱动器号，而且它一直都在这样做。我喜欢开源的东西！这是一个免费、开源、强大、快速和准确的ALPR系统！这是一个很棒的集成系统，如果有人在这个项目发布后使用他们的开源代码！但是OpenALPR还没有完善这个领域。假设已经有一个开源的完整的解决方案，在上面的每一个问题中，当然可能会有25%的解决方案，而这不仅仅是提高其质量的问题，更多的是一个问题。在算法和识别技术方面，也有可能是硬件问题，哈哈哈哈。这个项目能以低于8600万美元的价格完成吗？也许，OpenALPR可以用作起点吗？也许，它真的会降低成本吗？谁知道呢：这是一个要求复杂且具有挑战性的项目。
