选择车辆识别系统,应综合考虑多方面因素。这里分享一些小经验,希望对你有所帮助。重视稳定度,随着产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段较需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的度,因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车辆系统在白天有90%以上的度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%度的车辆辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的正确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰。确实实测,几乎每家都宣称拥有高辨识率,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,而将运作不良的责任互相推托,用户在采购车辆辨识系统时,不妨要求实地测试,测试时间很好超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测一天、甚至几个小时,是无法了解的。车辆辨识既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异,因为不同的应用环境,对于辨识率的要求未必相同,而这就必须靠经验累积。车辆辨识系统能否发挥很大效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。
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