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移动端车牌识别技术的应用,大大提高路侧停车管理效率

目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。

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三要素支撑“人工智能+安防”:识别技术扛大旗

伴随着我国社会经济发展水平的提升,各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前,很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段,安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业,为此,很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来,在智慧城市系统建设深入的带动下,人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据,三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时,可主要分为三大类,即:视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特

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基于SpringBoot+OpenCV的停车场车牌识别管理系统含人工智能识别算法(附源码、论文)

车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。

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关于车牌识别过程中的工作流程框架分析

车辆检测跟踪模块   车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。  车牌定位模块   车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精

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一款开源的车牌号码识别系统OpenALPR

关于车牌号码的识别,其实研究也很多了。但是对于普通的开发者而言,本身不想去研究这些算法层面的东西,只是想能够直接应用来做我们自己需要的事情。虽然很多网站提供了Api接口,但是毫无疑问这是要money的。之前看到国人发的一片博客介绍他自己写的开源车牌识别系统叫Easypr,我自己也下载下来研究了一下。然而使用的时候发现错误有很多,而且没有正规的接口文档,做的也特别粗糙,显然不太适合直接使用。百度不到我就直接去google,果然还是发现了老外写的一款开源的识别软件--openalpr(Open Automatic License Plate Recognition 开源自动车牌识别),发布在github上。拿过来测试之后发现效果还挺好的,而且文档清楚,虽然不能识别中文,但是对字母和数字的识别准确性还是挺好的。不管怎么说,先记下来以防以后用到。

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