86 milyon dolarlık bir projeyi 57 kod satırında nasıl kopyaladım?

Mevcut açık kaynak teknolojisi ile yapılan bir deney “yeterince iyi” bir iş yaptık.
Victoria Polisi, Avustralya’nın Geçtiğimiz yıl Victoria'da çalınan 16.000'den fazla araçla - yaklaşık 170 milyon dolarlık bir ücretle - polis teşkilatı, araba hırsızlığını engellemek için çeşitli teknoloji odaklı çözümler deniyor. Bu sisteme BlueNet diyorlar.
Çalıntı araçların hileli satışlarının önlenmesine yardımcı olmak için, araç kayıtlarının durumunu kontrol etmek için VicRoads web tabanlı bir hizmet zaten var. Departman ayrıca, sabit bir plaka tarayıcıya da yatırım yaptı - çalıntı araçları otomatik olarak tanımlamak için geçen trafiği tarayan sabit bir tripod kamera.
Neden diye sorma, ama bir öğleden sonra, bir araç çalındığında veya kayda geçirildiyse sizi otomatik olarak bilgilendirecek bir araç üstü plaka tarayıcı prototip yapma arzum vardı. Bu ayrı bileşenlerin var olduğunu anlayarak, onları birbirine bağlamanın ne kadar zor olduğunu merak ettim.
Fakat Victoria Polisinin geçenlerde benzer bir cihaz denemesi geçirdiğini keşfedip biraz googling yaptıktan sonra, tahmin edilme maliyeti 86.000.000 $ civarında bir yerdeydi. Bir akıllı yorumcu, 86 milyon dolarlık bedelin 220 araca sığdırılacağına, araç başına 390.909 doların çok fazla susadığını belirtti.
Elbette bundan biraz daha iyisini yapabiliriz.

Başarı Kriterleri:
Başlamadan önce, ürün tasarımı için birkaç temel gereksinim belirledim.

Gereksinim # 1: Görüntü işleme yerel olarak gerçekleştirilmelidir
Canlı videoyu merkezi bir işleme deposuna aktarmak, bu sorunu çözmek için en az etkili yaklaşım gibi görünüyordu. Veri trafiği için yüksek faturalandırmanın yanı sıra, ağ gecikmesini zaten oldukça yavaş olabilecek bir sürece dahil ediyorsunuz.

Merkezi bir makine öğrenme algoritması yalnızca zamanla daha doğru hale gelse de, yerel bir cihaz içi uygulamanın “yeterince iyi” olup olmadığını öğrenmek istedim.
Gereksinim # 2: Düşük kaliteli görüntülerle çalışması gerekir
Bir Raspberry Pi kamera veya USB web kamerasına sahip olmadığımdan, dashcam görüntülerini kullanacağım - hazır ve kullanılabilir bir örnek veri kaynağı. Ek bir avantaj olarak, dashcam video, araca monteli kameralardan bekleyebileceğiniz genel görüntü kalitesini temsil eder.
Gereksinim # 3: Açık kaynak teknolojisi kullanılarak inşa edilmesi gerekiyor.
Özel bir yazılıma güvenmek, değişiklik veya geliştirme isteğinde bulunduğunuz her zaman sersemlemeniz anlamına gelir - ve daha sonra yapılan her istek için acı devam edecektir. Açık kaynaklı teknolojiyi kullanmak hiç akıllıca değil.
Çözümü yüksek seviyede, bir dashcam videodan bir görüntü alır, cihaza yerel olarak kurulu bir açık kaynak plaka tanıma sistemi üzerinden pompalar, kayıt kontrol hizmetini sorgular ve sonuçları görüntülemek için döndürür.
Kolluk aracına monte edilen cihaza geri gönderilen veriler, aracın markasını ve modelini (sadece plakaların çalındığını doğrulamak için kullanılan), kayıt durumunu ve çalındığı bildirilen aracın bildirimlerini içerir.

Bu oldukça basit geliyorsa, çünkü gerçekten öyle. Örneğin, görüntü işlemenin tümü openalpr kütüphanesi tarafından gerçekleştirilebilir.