百科生活 投稿
关于【openal是什么软件】:openal是什么软件有必要安装吗（听说OpenAL要挑战全世界），今天小编给您分享一下，如果对您有所帮助别忘了关注本站哦。
- 内容导航：
- 1、openal是什么软件有必要安装吗（听说OpenAL要挑战全世界）
- 2、「57行代码搞定8600万美元项目」用开源工具DIY车牌识别系统
1、openal是什么软件有必要安装吗（听说OpenAL要挑战全世界）
[ 紅豆blog ] 昨天下午，茶队又又又发布了一波主力阵容调节，Mushi“家中急事”，骷髅头爹换为了VG的青训队员，大Q取得成功“熬死”了芬队，教练员则由Mikasa“战神七”出任
如果有和我一样第一眼把二号位当做chuan胖的举一下手……
新口感发售的茶借着此次必威亚洲地区公开赛以赛代打，让不久建立的团队磨合期一下，結果
尽管是磨合期主导，可是这2场赛事的主要表现還是和观众们的期待有一定的进出的……
除开用枚举法分辨工作人员水准之外，许多 网民也在从源头上找茶队打出不来考试成绩的缘故
伴随着茶队近期情况的维持，开朗和激励的评价也越来越低了，这名弟兄的ID融合他的评价确实令人心痛…
并且如今网民们也观念来到另一个难题，除开大B神必须激励，官方微博娘更必须激励……
好赖这支iG前几天不久在我鸡哥的身上取得了一个小分，大家不必给茶队这么大工作压力嘛……并且B神直播间里也表露了，另一支“海洋队”也在筹划之中，现阶段方案是以五号位赛拉为关键……过两天便会官方宣布，希望一下赛教师的新队吧
并不是，以5号位赛拉为关键这话说的……《排面》。
尽管茶队的充分发挥并不是非常理想化，可是另一边的NB.Y 2-1把Tigers送进了败者组，而且会在今天上午4点和iG一较高下，而败者组的茶队Tigers两刺客信条叛变在下午7点开展BO3的赛事，失败的人将淘汰。
因此就在前三名赛出以后，这一赛事要四天以后才会再次，吐个槽……
WSOE#6：奇才上单还比不上个山丘之王？
由TS“冠名赞助”，bulba、rtz等讲解的北美地区渔塘乱斗……WSOE早已开始了TS和J.Strom的决赛。意识到观众们群体的关键目地是凑热闹和听讲解吹逼以后，决赛从BO7改为了BO5，截止写稿，彼此都还没刚开始BP……
J.Storm杀进决赛在很多人的预料之中，乃至可以说很多人都猜来到最终一定是J,Storm和Infamous抢总决赛配额。此次赛事唯一一个小出现意外便是Infamous第一轮就被ggngg打进败者组来到……
2场赛事一场被ggngg的TB围着打，第二场赛事又被成形的杜美莎一波捅穿，好在最终败者组相逢的情况下Infamous取代了ggngg，挽留了南美洲种子队的自尊。
有关已经开展的决赛，坚信很多人都了解傻豆跑去替补队员zhizhizhi了，因此此次TS的主要表现也较为非常值得希望。
总决赛前的表演赛是rtz和苏跳跳的solo BO3，原本光那么说觉得rtz毫无疑问要被抓着捶，結果主办单位与众不同，分配了一场屠户一场斧王，rtz乐滋滋的花了不上十分钟就2-0了跳跳，取得成功提高了队伍影响力。
那麼那么问题来了，这一第二盘的斧王solo确实有话题吗，觉得仅次骷髅王solo 啊……
好久没见过TS现身啦，有标准的朋友们能够立即去Twitch手机看直播。
一个能打的也没有：OpenAI挑戰全世界游戏玩家
在昨日2-0碾轧OG，换句话说OG被自身的演得碾轧以后，OpenAI早已零封了Lithium、SG、A队、OG四支岗位职业队了
捶腻了职业玩家的她们决策更进一步：摆个争霸赛，是弟兄就来砍我！
计算一下，便是昨天早上7点钟对外开放了申请注册/预定，经验宝宝们会在7月12日早上9点到近日中午3点以前相继送死
赛事分成正儿八经5v5，凑不足人与OpenAI混编5v5，及其找不着人与自身一起的无依无靠无人过问孜然一身迫不得已和4个OpenAI一起打得的5v5
但是到现在服务器列表還是沒有我国，就非常惨……
此外，申请注册页面上还有一个吸引人留意的物品
听说是会纪录获得胜利的团队及其获得胜利花销的時间，可是看这个表达形式仿佛没打胜还会继续被挂出去公开处刑……
2、「57行代码搞定8600万美元项目」用开源工具DIY车牌识别系统
新智元编译
（文/Tiait Brown）维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。过去一年，维多利亚州共有超过1.6万辆车被盗，费用约为1.7亿美元，警方正在试验各种技术驱动的解决方案来打击汽车盗窃。
为了防止盗用车辆的欺诈性销售，管理部门VicRoads启用了一项基于网络的服务来检查车辆注册状况。VicRoads还投资购买了一个固定牌照扫描仪——一个固定的三脚架摄像机，可以扫描过往车辆，自动识别被盗车辆。
不要问我为什么，但有天下午，我突然想要制作一个车载车牌扫描仪，如果有车辆被盗或被未注册，这个扫描仪将自动通知你。我知道有一些单独的组件存在，于是想知道将它们组装在一起会有多难。
但是，谷歌搜索一番后我发现，维多利亚警察局已经就投资类似装置进行了问询，估计的费用在8600万美元左右。 一位精明的评论员指出，这个系统要配置在220辆车上，由于成本总共8600万美元，相当于每辆车支出390,909美元。
当然，我们能比这做得更好。
现有的车牌识别系统（白车+摄像头）
成功方案
在开始之前，我简要介绍了产品设计的几个关键要求。
1. 图像处理必须在本地处理 将直播视频流传给中央处理器似乎是解决这个问题最没有效率的方法。除了数据流量带来的巨额帐单，还会产生网络延迟问题，何况速度可能原本就不高。虽然集中式的机器学习算法随着时间的推移会变得更加准确，但我想知道使用本地的设备实现会不会“就够了”。
2. 必须能够处理低质量的图像 因为我没有Raspberry Pi摄像头或USB网络摄像头，所以我使用 dashcam 镜头——随时可用，而且是个理想的样本数据源。此外，dashcam视频也代表了从车载摄像头能够获得的视频的整体质量水平。
3. 需要使用开源技术搭建 不可能使用有专利的技术，否则每次都会收费。使用开源技术是没的说的选择。
解决方案
从一个高的层面看，我的解决方案从一个 dashcam 视频中获取图像，通过一个安装在本地设备上的开源车牌识别系统，请求注册检查服务，然后返回结果，进行显示。
返回到安装在执法车辆上的设备的数据，包括车辆制造商和型号（只有被盗时才会进行验证）、登记状态和车辆报告被盗时的通知。
如果你觉得听起来很简单，那是因为这确实很简单。例如，图像处理都可以由openalpr库处理。涉及到识别车牌上的字符，你需要做的真的就是这样了：
openalpr.IdentifyLicense(imagePath, function (error, output) { // handle result });
一个小小的警告
VicRoads API 公开访问不可用，因此我这款原型的牌照检测需要从网上扒下来再做。虽然一般人都不太认可这个行为，但我这只是一个概念的证明，我也没攻击任何人的服务器。
以下是我的概念验证：
看不清？没关系，可以再来一次（因为真的不长）：
// Open form and submit enquire for `rego` function getInfo(rego) { horseman .userAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:27.0) Gecko/20100101 Firefox/27.0') .open(url) .type('#registration-number-ctrl input[type=text]', rego) .click('.btn-holder input') .waitForSelector('.ctrl-holder.ctrl-readonly') .html .then(function(body) { console.log(processInfo(body, rego)); return horseman.close; }); } // Scrape the results for key info function processInfo(html, rego) { var $ = cheerio.load(html); var vehicle = $('label.label').filter(function { return $(this).text.trim === 'Vehicle:'; }).next.text.trim; var stolen = $('label.label').filter(function { return $(this).text.trim === 'Stolen status:'; }).next.text.trim; var registration = $('label.label').filter(function { return $(this).text.trim === 'Registration status & expiry date:'; }).next.text.trim; return { rego, vehicle, stolen, registration }; }
结果
我必须说结果是个惊喜。
我预计开源车牌识别相当垃圾。此外，图像识别算法可能没有针对澳大利亚牌照进行优化。
结果，我的解决方案能够在各种视野中识别车牌。
当然，个别字符识别起来还是有问题。
但是……算法最后还是成功了。
正如你在上述两幅图像中看到的那样，几秒钟后的图像处理从87％的置信度评分上升到超过91％。
我相信准确性可以通过提高采样率来提高，然后按最高置信度排序。或者，可以调整阈值，在置信度超过90%的情况下才接受验证注册号。
这些都是很直接的 code-first 修复，并且不排除使用本地数据集训练车牌识别软件。
一个 8600万美元的问题
公平起见，我完全不知道8600万美元这个数字都包含了些什么，也不知道本地化训练的开源工具的准确性跟 pilot BlueNet 系统相比会有什么结果。
我预计这一预算里包括更新几个遗留数据库和软件应用程序，支持每秒对多辆车进行高速、低延迟的车牌查询。
另一方面，每辆车的识别成本在 39.1万美元左右看上去真的挺贵——特别是如果BlueNet的识别结果不是特别准确，而且没有大规模的IT项目停产或升级相关系统。
未来应用
虽然在想法上很容易陷入乔治奥威尔式的“总是看着你”，但这种技术还时有很多积极的应用。试想，一个被动识别摩托车的系统，在扫描到绑匪后自动通报当局和家属绑匪目前的位置和方向。
特斯拉斯车辆已经有摄像头和传感器，能够接收OTA更新——想象一下把这些车都变成虚拟的绑匪监测器（samaritans）会怎样。Uber 和 Lyft 司机也可以配备这些设备，大大增加覆盖面积。
总之，使用开源技术和现有组件，做出一个回报率更高的解决方案是有可能的——而投资远远低于8600万美元。
编译来源：https://medium.freecodecamp.org/how-i-replicated-an-86-million-project-in-57-lines-of-code-277031330ee9
本文关键词：openinstall是什么软件，openal无法安装，openAL是什么软件，openal怎么安装，openal干什么用的。这就是关于《openal是什么软件，openal是什么软件有必要安装吗（用开源工具DIY车牌识别系统）》的所有内容，希望对您能有所帮助！
- 最近发表