乔治·奥威尔或许已经预见到了监控国家的出现，但令人惊讶的是，如此多的机构将《1984》视为一本实用手册，而非警世故事。[本·乔丹]决定仔细研究这些侵入我们公共空间的令人毛骨悚然的摄像头，并探讨如何规避它们。
[Jordan] 首先概述了机器学习“AI”如何应用于自动车牌识别系统 (ALPR) 摄像头，以及其在美国的应用历史。简单来说，当你驾车经过这些摄像头时，一个“图像分割模型或类似模型”会检测车牌，然后对车牌内容进行光学字符识别 (OCR)。它还会将所有保险杠贴纸与汽车品牌和型号进行分类，以便准确地猜测出你的车，即使 OCR 无法 100% 准确地识别出车牌序列。
视频真正有趣的地方在于[乔丹]开始拆卸、构建和设计这些系统的对抗措施。我们拆解了一款摩托罗拉车载ALPR系统，它更擅长封闭式硬件而非识别车牌。[乔丹]使用树莓派5、Halo AI开发板和YOLO识别软件，构建了一个“比市面上任何执法系统都精准得多的计算机视觉系统”，售价250美元。
[Jordan] 发明了一种透明贴纸，可以让 ALPR 无法读取车牌信息，但人类观察者仍然能够清晰地看到。有趣的是，根据图案的不同，系统可能会将其读取为错误的字母数字序列，甚至完全检测不到车牌。事实证明，对于计算机来说，过滤掉世界上所有的矩形框来找到车牌信息是一项非常棘手的任务。如果你想了解一下，可以在他的 Github 上找到代码。
你可能听说过用红外LED来迷惑安防摄像头，但纱线呢？如果你想让人工智能图像处理技术发挥更多艺术用途，那么这款只拍裸照的相机，或者这款根据地理数据生成照片的相机怎么样？
原文： https://hackaday.com/2025/09/18/a-deep-dive-on-creepy-cameras/