打造一款傻瓜相机式的产品

2018-03-14 本文已影响0人景芝白亁

亮才箱号识别诞生于2015年，箱号识别的初衷是能够协助微卡进一步实现集卡运输跟踪的自动化，集卡司机不需要通过手工输入集装箱箱号，而是通过手机拍摄一张集装箱背面的照片，微卡自动调用箱号识别服务把照片转换成集装箱号，并与运单自动关联，简化了司机的操作步骤，降低了肉眼识别和手工录入引起错误的概率。

经过两年多的发展，箱号识别已经不在只是微卡的一个服务，我们已经进化为一个独立的产品，作为服务提供者的身份为需要的应用系统提供箱号识别服务。今天也非常荣幸有机会为大家分享一下我们箱号识别的产品观。

徕卡相机照出来的照片固然好看，但是这个相机大部分人学不会或者根本不想学如何使用，什么都不用调的相机才适合大众。

集装箱识别领域也是，如果需要太多都专业设备比如摄像头，补光灯，地感线圈，数字图像采集卡；以及本地部署一套配套的识别软件导致该进入该领域的门槛较高，而且只能在固定的场地实现集装箱的识别。

我们的目标是打造集装箱识别领域最好的傻瓜相机，对手机拍摄的集装箱照片实现快速精确识别。
- 不需要任何专业对设备；
- 不需要部署任何箱号识别软件；
- 通过云服务实现接收一个图片返回一个识别结果；
- 大大降低箱号识别的门槛，实施费用将为零；
- 随时按需拍照识别，无地点要求限制；

把产品做成“傻瓜”都能用的，这就意味着工程师要做很多很多工作，而不是少做事情。越是用户在使用中不动脑筋的产品，开发起来工作量就越大。

我们在做这款产品时，尽量减少给用户的选择，但是不给用户选择是以能够让绝大部分用户满意为基础的，而不是自己拍脑袋做一个，也不管用户能不能很好地使用。

做这款产品是面临的一个巨大困难是手机拍摄的照片基本上没有什么规律可以寻找。
- 集装箱在照片都角度不固定
- 集装箱在在照片里面都占比大小不固定
- 手机拍照也没有专业都补光设备，照片的光照强度差别很大

我们的产品需要对上述照片进行智能的内部处理，在交给OCR（光学字符识别）引擎之前，把这些照片处理到“徕卡相机”的水准。

从最初上线识别率92%，半年后提高到95%，到一年后提高到97%，迄今为止已经可以达到99%的识别率；在云端我们一直在默默而努力地学习和进化。

识别率都不断提高归功于我们AI不断深入的机器学习，随着样本的进一步增加和对机器学习训练集的有效补充，相信不远的将来识别率达到100%不是梦。

亮才箱号识别是一款以移动物联网为入口，基于云服务的箱号识别平台，任何单位个人都可以以极低的成本接入进来，实现自己的增值服务，同时又很好都规避了图像识别这个非常复杂的技术领域，从而更佳专注于自己的业务领域，更好地服务自己的客户。