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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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    【愚公系列】2023年01月 Dapr分布式应用运行时-交通控制应用程序

    交通控制示例应用程序模拟高速公路交通控制系统。 其用途是检测超速车辆,并向违规司机发送罚款通知。 这些系统实际上存在于现实生活中,下面是它们的工作原理。 一组摄像头(每个车道上方各一个)被放置在高速公路的起点和终点(假设该路段为 10 公里),没有上匝道或下匝道。 当车辆在摄像头下方经过时,摄像头会拍摄车辆照片。 使用光学字符识别 (OCR) 软件,从照片中提取车辆的车牌号。 系统使用每个车辆的入口和出口时间戳来计算该车辆的平均速度。 如果平均速度高于高速公路的最大速度限制,系统会检索司机信息并自动发送罚款通知。

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    一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别技术,本地扫描识别

    随着移动互联网的兴起,移动设备成为日常生活中不可或缺的成员,越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端,在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷:受网络影响较大,特别是现在手机拍摄图像都比较大的,网络传输比较费时;对客户的隐私保护不够;识别速度不够快,包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法,可直接在设备端本地完成识别任务,得到识别结果,无需上传证件图片,有效避免网络传输速度的影响,对用户隐私进行了很好的保护。

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)——机器学习&计算机视觉及模式识别

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据(如图片

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)——机器学习&计算机视觉及模式识别

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数

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    我们都想优雅地老去,但这届AI准备好了吗?

    机器之心报道 作者:张倩 任何生命在任何阶段,都有权利活得「安全」、「体面」。而 AI,正在这一愿景中扮演愈发重要的角色。 衰老意味着什么?尚值壮年的我们或许还没有特别深切的体会。但从一个个老年主题的人物特写中,我们不免读到一个词:无助。 这种无助来自于很多方面,既有对于生理机能衰退的恐惧,也有心理无法融入快速发展的社会所带来的悲戚。 独居的老人害怕摔倒后无人发现,每一步都走得小心翼翼;卧床不起的老人每天都需要别人帮忙清理排泄物,生命的尊严无从谈起;视力不断下降的老人不得不放弃使用智能手机,与互联网甚至整

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    我为什么要写《OpenCV Android 开发实战》这本书

    2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》,这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了,在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来,同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头,因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景,读者在学完之后很难直接上手开始做项目,所以把第二本书定位为工程实战书籍类型,可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架,有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架,Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下,解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发,图像与视频分析处理,文本处理等Androd开发者经常遇到问题,考虑这些真实需求,本着从易到难的原则,列出了提纲,得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持,于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。

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    领券