Comments 24
Мне вот интересно на сколько будет эффективно работать технология при упаковке устройства в защищенный корпус для «уличного» использования?
Планируете проводить подобные тесты? Или пока только «комнатный» вариант будете дорабатывать без отвлечения на другое?
Планируете проводить подобные тесты? Или пока только «комнатный» вариант будете дорабатывать без отвлечения на другое?
А что насчет считывания данных со стрелочных счетчиков?
И я правильно понимаю, у вас на текущий момент только прототип изготовлен?
Тестировали возможность определения циферблата по четырем цифрам 0, 3, 6, 9, расположенным в углах ромба. Определяет и находит возможный центр, стрелку не рисовали. Думаем, что считывание данных со стрелочных счетчиков возможно.
На текущий момент имеется два прототипа. Следующий планируем на 2Мп камере и Orange
На текущий момент имеется два прототипа. Следующий планируем на 2Мп камере и Orange
В статье упоминали о возможности применения считывания номеров машин. Нужно ли Вашему устройству темный коридор для работы или возможна работа на расстоянии при естественном свете? Как ведет себя считыватель при попадания изображения под углом к «глазу»?
Машины же разного размера и номера могут висеть на разной высоте и поэтому целесообразнее разместить камеру под углом навстречу движения машины. Появится угол между плоскостями. Решение есть такой проблемы?
Машины же разного размера и номера могут висеть на разной высоте и поэтому целесообразнее разместить камеру под углом навстречу движения машины. Появится угол между плоскостями. Решение есть такой проблемы?
Конечно возможна работа при дневном свете, просто в статьях приведен прототип, «заточенный» под считывание приборов учета. Сама технология распознавания инвариантна по отношению к форме символа и его размеру и поэтому допускает намного большие углы, чем обычно рекомендуется (30 градусов).
А когда планируется релиз? И… цена устройства уже примерно понятна?
Интересно, но слишком поверхностно описано. Вот пример реализации домашнего счётчика енергии на С++ и на Python.
картинка по ссылке просто шикарна и восхитительна:
Вообще на счет счетчиков с дисков, есть мнение что вычислительно менее затратно, не распозновать цифры, а пытаться посчитать кол-во оборотов диска, забив предварительно начальные значения
Вообще на счет счетчиков с дисков, есть мнение что вычислительно менее затратно, не распозновать цифры, а пытаться посчитать кол-во оборотов диска, забив предварительно начальные значения
Если речь идет о текущей статье, то поверхностность обусловлена целью — обсуждение возможных применений, если о предыдущей, то простота базовой идеи, раскрывает суть метода, а описание же деталей алгоритма не входило в цель публикации. Целью было показать, что метод настолько прост, что его можно реализовать на микроконтроллере и тем самым уйти от деталей сравнения с общепризнанным эталоном — нейронными сетями. Это имеет смысл только при возможности реализации распознавания на микроконтроллере при помощи нейронных сетей (или другим методом). Также специально был выбран вариант рукописных символов с расширенной базой (цифры, латинские и русские буквы, простейшие фигуры).
Из предыдущей статьи я так понял, что в рассматриваемых устройствах используется камера низкого разрешения, что приводит фактически к усреднению изображения самой камерой.
Возник такой вопрос: Применяли ли Вы свой алгоритм распознавания к изображениям, разрешение которых уменьшалось с помощью соответствующих алгоритмов преобразования?
Возник такой вопрос: Применяли ли Вы свой алгоритм распознавания к изображениям, разрешение которых уменьшалось с помощью соответствующих алгоритмов преобразования?
Если речь идет о временном усреднении, то его нет, так как распознавание с одного кадра, если о пространственном — то высота символов получается 30-50 пикселей, что также не говорит об усреднении. Все шумы и проблемы, связанные с этим присутствуют.
Уменьшение разрешения затруднительно, так как речь идет о распознавании из видеопотока на устройстве, у которого не хватает памяти на сохранение более одной-двух строк изображения.
Уменьшение разрешения затруднительно, так как речь идет о распознавании из видеопотока на устройстве, у которого не хватает памяти на сохранение более одной-двух строк изображения.
Я имел в виду применение отдельно алгоритма распознавания от микроконтроллера на полноценном, но мини, компьютере для определения значения текста или знаков на изображении (Raspberry Pi, Banana Pi,...).
Скорость некоторых алгоритмов сильно зависит от объема входных данных и поэтому для них делают предварительную обработку изображения, например, вейвлет-преобразования.
Вы проводили тесты своего алгоритма на скорость распознавания в подобных условиях?
Скорость некоторых алгоритмов сильно зависит от объема входных данных и поэтому для них делают предварительную обработку изображения, например, вейвлет-преобразования.
Вы проводили тесты своего алгоритма на скорость распознавания в подобных условиях?
Esp работает на частоте 80МГц, Raspberry Pi со своими 1,2ГГц это монстр, так как объем входных данных это просто количество пикселей в строке, переход на 2Мп камеру приведет к увеличению данных в 5 раз, при увеличении скорости в 15 раз, т. е. скорость распознавания как минимум не уменьшится.
А Ваш алгоритм позволяет делать распараллеливание вычислений или все должно идти строго последовательно, чтобы не «нарушать» границы распознаваемых символов?
Я это к тому, что можно повысить скорость распознавание (и возможно удешевить, уменьшить размеры) за счет создания специальной схемы для ПЛИС.
Я это к тому, что можно повысить скорость распознавание (и возможно удешевить, уменьшить размеры) за счет создания специальной схемы для ПЛИС.
Последовательный характер вычислений определен характером получаемых попиксельных данных с камеры, т.е. в каждый момент времени физически имеется только один обрабатываемый пиксель, т.е. теоретически можно было бы запустить параллельные процессы на битовом уровне. Но врядли это целесообразно. Что касается специальной схемы, то это предмет дальнейших исследований, это было бы разумно, поместить алгоритм в железо.
И по текущему прототипу не стоит оценивать размеры конечного устройства
Очень оптимистичное надежда распозновать автомобильные номера, после распознования текста в закрытом корпусе с идеальным освещением. Или вы собираетесь другую технологию применять?
Sign up to leave a comment.
Об использовании видеокамер с распознаванием символов на низкопроизводительных вычислительных устройствах