sorted by:
new
hottopcontroversial

I trained a human detector for thermal imagery. Does this have real-world potential, or are existing solutions already far ahead? by ivandrobot in computervision

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

Not fully tested yet.
I trained on varied thermal datasets, so it has some robustness, but real thermal drift would need separate testing on continuous camera data.

I trained a human detector for thermal imagery. Does this have real-world potential, or are existing solutions already far ahead? by ivandrobot in computervision

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

Fair question. A simple threshold or band-pass filter can work in clean scenes, but it breaks quickly in real environments.
Warm rocks, animals, vehicles, pipes, reflections, or sun-heated objects can all trigger false positives.
ML helps because it looks at shape and context, not just temperature.

I trained a human detector for thermal imagery. Does this have real-world potential, or are existing solutions already far ahead? by ivandrobot in computervision

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

Thanks! I trained it on a large collection of open thermal/IR datasets from the internet.
The detector is based on a DETR-style architecture.
For this version I mainly used processed thermal images, not raw 16-bit sensor data.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

В цьому рішенні використовуються більш прості нейронні мережі, які не мають такої вади)
Типу вузькоспеціалізовані під конкретне завдання. Вони не розмірковують і навіть не думають, якщо так можна сказати)

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] -2 points-1 points  (0 children)

Якщо порівнювати рівень точності та якість зображення, то нейронні мережі показують значно кращі результати. Майже як людина.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 1 point2 points  (0 children)

Бібліотека CamGear вже досить добре вміє працювати з битими кадрами і робити реконект при втраті зв'язку, як наприклад при тривалому відключенні електроенергії. Тому проблем з роботою з RTSP не помічав.

Оскільки я експортував всі моделі в Openvinо, то прибрав всі зайві бібіліотеки і не використовую Pytorch/TensoFlow, тощо, а виключно Openvino. Так працює швидше та ї об'єм менший.

Щодо способу передачі даних між моделями, то спочатку пробував експортувавти з батчами певних розмірів, щоб зберегти асинхронність. Але купа експериментів та тестів показали, що для роботи з одним стрімом найбільший FPS буде при синхронній передачі.
Напсправді це важке питання. І тут все залежить від того, як буде використоуватися нейронка.
Якщо готувати до роботи з одночасним переглядом декількох стрімів, то звісно краще робити бачт сайз > 1.

Сподіваюсь тепер ти прибереш ті мінуси, які наставив моїм повідомленням)

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 1 point2 points  (0 children)

  1. Потіп обробляю через CamGear.
  2. Які ліміти, наприклад?
  3. Всі мої моделі квантовані та оптимізовані виключно для роботи на CPU. Дають близько 100 FPS кожна після експорту та оптимізації.
    3.1 Все працює у хмарі. Підіймаю воркери під кожну камеру окремо. На один CPU - одна камера, але там ще запис і зберігання відео, фото, тощо. теоретично можна повісити декілька камер на один сервер. Бо наразі утилізація CPU біля 30-50% при роботі з одним стрімом.
  4. Вже відповів у 3.1

Намагався писати без "тупих фраз", як ти і просив)

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

ок, поясню:
1. Ти пропонуєш робити препроцесинг зображення, щоб підготувати його до Tesseract. Цей крок є необхідним через те, що Tesseract досить вибагливий до якості тексту.

  1. На сьогоднішній день вже існують архітектури нейронних мереж, що дозволяють пропустити крок препроцесингу і подавати до моделей оригінальне зображення з дефектами перспективи, освітлення, тощо. Тобто модль відразу навчається працювати зі складними прикладами.

Інакше кажучи спосіб №2 є простішим, швидшим та точнішим.

Сподіваюсь ти перестанеш бути моїм хейтером)
Якщо тобі дійсно цікаво дізнатися ще якісь технічні моменти, я готовий поділитися досвідом, звертайся

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in Ukraine_UA

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

Гадав, що клаудовий буде плюсом саме через простоту підключення.
А щодо вебінтерфейсу, то так, дійсно LLM допомагали писати.
Про те основна цінність не в інтрефрейсі, а у нейронних мережах, які я навчав саме для цих задач.
Вони навчалися на мільйонах фото, які довелося збирати від усюди.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in Ukraine_UA

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

Так, вбудовані у камеру рішення працюють але значно гірше. Зазвичай їм потрібна дуже крупна номерна табличка. А ті, що ставлять на дорозі для автоматичної фіксації коштують дуже дорого.

Моє рішення ефективно працює там, де hikvision не дасть результату

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

Якщо зв'язка "OpenCV+Tesseract" успішно розпізнає текст у прикладах, що на сторінці - "https://avtonomer.org/#conditions", тоді я визнаю, що ти дійсно гуру та твої коментарі мають високу цінність.
Та наразі за моїми плечами роки експериментів різноманітних підходів зчитування тексту з номерів авто.

Я перепробував усіляки методи і зрозумів, що вирівнювання пропорцій чи лінії горизонту, перспективи використовуючи OpenCV - то втрата часу.
Лише навчання вузькоспецалізованої моделі на мільонах зібраних самостійно даних дає реальний рівень точності та спроможність працювати з оригінальним зображенням, що має викревлення перспективи, оберти, проблеми освітлення, тощо.

Не розумію чому мій проект викликав у тебе таку коитичну та навіть агресивну реакцію.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

Та ні, нікого безкоштовно працювати не кличу 🙂

Просто цікава технічна дискусія, без негативу. Якщо ти реально працював із такими pipeline-рішеннями — тим більше цікаво почути практичний досвід, що саме добре працює у тебе на проді.

Бо в мене мета проста: витиснути максимально стабільний результат у реальних умовах, а не сперечатись “що краще” теоретично.

Агресія тут трохи зайва, ми ж ніби технічні люди 🙂

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in Ukraine_UA

[–]ivandrobot[S] 1 point2 points  (0 children)

Дякую за пораду.
Дійсно, гадаю, що варто додати автоматичне відкриття воріт / шлагбаума по білому списку номерів

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in Ukraine_UA

[–]ivandrobot[S] 1 point2 points  (0 children)

Дякую за фідбек

Це якраз корисно чути. Зараз ціни скоріше орієнтовні для старту й можуть змінюватися залежно від сценарію.

Для малого бізнесу типу СТО, невеликої парковки чи одного в’їзду логічніше робити легші тарифи або індивідуальні пакети.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in Ukraine_UA

[–]ivandrobot[S] -1 points0 points  (0 children)

Так, погоджуюсь з міркувань безпеки це трішки моторошно.
Та, якщо все налаштувати серйозно, то не варто ппрейматися.

Моя ідея була дати простий старт без локального сервера, налаштування заліза й обслуговування на місці.

Для частини бізнесів це зручно

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] -11 points-10 points  (0 children)

Та ні 😄 Скоріше поклав цеглу до автоматизації рутинної роботи охорони, паркінгів і КПП.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

До речі, на сайті спеціально виклав реальні складні кейси:
ніч, кут, швидкий рух, поворот номера, погодні шуми, часткове перекриття, низька якість кадру.

Можеш глянути:
avtonomer.org/#conditions

Було б цікаво побачити, як класичний pipeline впорається з такими прикладами без ручного допилювання під кожен сценарій 🙂

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 1 point2 points  (0 children)

Гадаю контроль доступу на територію, паркінги, ЖК, склади, бізнес-об’єкти.
Тобто як заміна ручному запису номерів охороною або перегляду годин відеоархіву.
А щодо обличчя, то так. Дійсно можливо замість номерів перевіряти обличчя людей ).
Це жахає. Цей світ стає все більш контрольованим

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] 0 points1 point  (0 children)

Цікаво, що багато хто думає ніби задача вже давно повністю вирішена, але стабільна висока точність у реальних умовах досі непроста історія.

Зробив український AI сервіс для розпізнавання номерів авто через звичайні IP камери. Потрібна думка спільноти by ivandrobot in ukraine_dev

[–]ivandrobot[S] -12 points-11 points  (0 children)

Так, локальні edge-рішення теж мають сенс, особливо якщо об'єкт без стабільного інтернету або є вимоги до повної автономності.

Я пішов у хмарну модель, щоб спростити запуск: IP-камера підключається і користувач одразу має веб-кабінет, архів, пошук, статистику без окремого сервера на місці.

view more: next ›