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      行業知識

      車牌識別是人工智能在城市交通應用中最理想的領域

      文字:[大][中][小] 手機頁面二維碼 2019/9/6    

      車牌識別技術是目前智能交通中重要的環節之一,通過車牌提取,圖像預處理,特征提取等一系列技術,從而正確識別車牌號。但是由于硬件以及其他因素影響,導致車牌識別的正確識別率只能達到95%左右,這也讓無人值守,無感支付遇到了極大的阻力。

      在傳統的圖像識別處理中,很多圖像特征都是人為設定的,這就不免在實際應用中讓各種車類的特征提取遇到些許不便。但是相信通過未來人工智能技術和深度學習技術的發展,車牌的正確識別率會有較大的提升。

      此外,人工智能在車輛顏色,車輛廠家識別,車輛檢索上都有較好的應用。

      一:車牌顏色識別

      在車牌顏色識別上,較大程度上克服了由于光照條件下的變化,相機硬件誤差所帶來的不穩定因素,讓最終的顏色識別率達到了85%。

      二:車輛廠家標志識別

      在車輛廠家標志識別上,用傳統的檢測特征技術很容易出現誤判,但采用大數據技術分析后,人為去掉車標特征的不利情況將隨之消失,正確識別率將提升到93%以上。


      三:車輛檢索

      在車輛檢索上,車輛的圖片在不同場景中會出現曝光不足的問題,但是通過深度學習可以讓特征更加方便的進行提取,結果更為精確。

      四:車牌識別

      基于單純的進行車牌識別基礎上,車輛的車燈,車窗,格柵也是車輛的重要特征,對車輛的這些特征也能進行進一步的引入識別,可以提升車輛識別的準確率,對抗干擾和遮擋問題的適應性也會更強。

      目前我國很多城市的車輛卡口系統都在原有的基礎系統上增加了車輛識別功能,利用深度學習技術,在車牌樣本足夠多的基礎上,可以在短時間內大幅度提升車牌識別的準確性。

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