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la reconnaissance des plaques d'immatriculation est le domaine le plus idéal pour l'intelligence artificielle en milieu urbain Transport.

  • 2019-09-12 10:20:03

la technologie d'identification des véhicules est l'un des aspects les plus importants des systèmes de transport intelligents. l'identification des véhicules, le prétraitement des images, l'extraction des caractéristiques et d'autres technologies sont utilisées pour identifier les catégories de véhicules. Aujourd'hui, la reconnaissance des plaques d'immatriculation est largement utilisée dans les stations de péage à grande vitesse, les parkings, etc., et la technologie de reconnaissance par caméra est au sommet du monde, mais en raison de l'impact de la technologie de numérisation sur la lumière, les voitures sales, les dommages de la plaque d'immatriculation, etc., la précision complète de la reconnaissance matérielle ne peut rester qu'à environ 95%, ce qui conduit également à aucun sens de paiement, sans surveillance comme un papier.

Tout d'abord, la reconnaissance des couleurs de la plaque d'immatriculation

dans l'aspect de la reconnaissance des couleurs des véhicules, il surmonte essentiellement une série de problèmes tels que l'instabilité des couleurs et la surexposition causées par des changements dans les conditions d'éclairage et des erreurs matérielles de la caméra, résolvant ainsi l'erreur de reconnaissance causée par le changement de couleur de l'image.

Deuxièmement, la recherche de véhicules

dans l'aspect de la récupération du véhicule, l'image du véhicule peut être surexposée ou sous-exposée dans différentes scènes, ou l'échelle du véhicule change considérablement, ce qui fait changer les caractéristiques extraites par la méthode traditionnelle, de sorte que le taux de récupération est instable. dans le projet de reconnaissance faciale, le visage change en raison de facteurs tels que la lumière, la posture et l'expression. de nombreuses applications sont des scènes fixes et des poses fixes. après avoir utilisé l'algorithme d'apprentissage en profondeur, non seulement le taux de reconnaissance faciale des scènes fixes est augmenté de 89% à 99%, et il y a une certaine relaxation dans la posture et la lumière.

Troisièmement, la reconnaissance des plaques d'immatriculation

en termes d'identification des véhicules, basée sur l'apprentissage la technologie d'identification des véhicules étend la gamme des fonctionnalités de une simple plaque d'immatriculation ou un logo sur l'ensemble du corps. Le véhicule les lumières, la calandre, la fenêtre, etc. sont toutes des caractéristiques importantes du véhicule. L'introduction de ces non seulement améliore considérablement la précision de l'identification du véhicule, mais s'adapte également aux problèmes tels que les interférences et l'occlusion. Les catégories sont également plus détaillées, non seulement pour identifier la marque du véhicule, mais également pour identifier des catégories détaillées telles que les sous-marques, les modèles et les modèles du véhicule. La récupération du véhicule désigné dans les données d'image vidéo peut être effectuée au moyen d'informations de description telles que la plaque d'immatriculation, la marque, le modèle, la couleur, etc., et peut également être effectuée par des caractéristiques locales telles que des images de véhicule ou des étiquettes d'inspection annuelle et ornements.

à l'heure actuelle, le système de baïonnette de véhicule dans de nombreuses villes de Chine étend la fonction d'identification du véhicule basée sur le système existant, également connu sous le nom de système d'analyse secondaire du véhicule, qui peut essentiellement identifier plus de 2 000 types de véhicules affinés au modèle annuel. basé sur l'expansion d'un certain nombre d'applications commerciales pratiques telles que "fake / deck analysis". spécialement pour "fausses cartes", "jeu cartes", "pas de ceintures de sécurité dans la voiture", "conduite appels" et autres activités illégales qui nécessitent un dépistage manuel, les systèmes de transport intelligents font non seulement plus avec moins, mais réduisent également considérablement les investissements manuels. augmenter le travail efficacité.

par rapport à la technologie traditionnelle de reconnaissance des plaques d'immatriculation, le L'algorithme de détection de plaque d'immatriculation a un cadre relativement simple. sous la condition de performances matérielles élevées et d'échantillons d'apprentissage suffisants, il peut obtenir un meilleur effet de reconnaissance en peu de temps et une optimisation du réseau La nature en temps réel de l'identification est également garantie. à l'heure actuelle, de nombreuses technologies de reconnaissance de caractéristiques d'objet d'entreprise de sécurité sont relativement matures dans la recherche scientifique et l'utilisation commerciale, et sont fondamentalement dans le niveau avancé ou même leader dans le monde.
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