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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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使用深度学习进行自动车牌检测和识别

在现代世界的不同方面,信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没有任何数据,自主信息系统就没有任何意义,因此需要在现实和信息系统之间改革车辆信息。这可以通过人工代理或特殊智能设备实现,这些设备将允许在真实环境中通过车辆牌照识别车辆。在智能设备中,,提到了车辆牌照检测和识别系统。车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌,然后识别车牌,即从图像中提取文本,所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块,车牌分割和字符识别。车牌检测和读取是一种智能系统,由于其在以下几个领域的潜在应用,因此具有相当大的潜力:

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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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领券