×
Dilinizi seçin
Blog

Plaka tanıma, kentsel alanlarda yapay zeka için en ideal alandır Ulaşım.

  • 2019-09-12 10:20:03

araç tanımlama teknolojisi, akıllı ulaşım sistemlerinin en önemli yönlerinden biridir. araç tanımlama, görüntü ön işleme, özellik çıkarma ve diğer teknolojiler aracın tanımlanması için sınıfları Bugün, plaka tanıma, yüksek hızlı geçiş gişelerinde, otoparklarda vb. Ve Çin'de kamera tanıma teknolojisi dünyanın zirvesindedir, ancak tarama teknolojisinin hafif, kirli araçlar, plaka hasarı vb. üzerindeki etkisi nedeniyle, donanım tanımanın kapsamlı doğruluğu, yalnızca% 95 civarında kalabilir ve bu da yol açar hiçbir ödeme duygusu yok, kağıt gibi gözetimsiz.

İlk olarak, plaka rengi tanıma

araç renk tanıma açısından, temelde aydınlatma koşullarındaki değişikliklerden ve kamera donanım hatalarından kaynaklanan renk dengesizliği ve aşırı pozlama gibi bir dizi sorunun üstesinden gelir ve böylece görüntü renginin neden olduğu tanıma hatasını çözer değişim.

İkincisi, araç arama

Araç geri alma açısından, aracın resmi farklı sahnelerde aşırı pozlanmış veya az pozlanmış olabilir veya aracın ölçeği büyük ölçüde değişebilir, bu da geleneksel yöntemle çıkarılan özelliklerin değişmesine neden olur, bu nedenle geri alma hızı dengesizdir. yüz tanıma projesinde ışık, duruş ve ifade gibi faktörlere bağlı olarak yüz değişir. birçok uygulama sabit sahneler ve sabit pozlardır. derin öğrenme algoritmasını kullandıktan sonra, sabit sahnelerin sadece yüz tanıma oranı artırılmaz % 89 % 99'a yükselir ve duruş ve ışıkta biraz gevşeme olur.

Üçüncüsü, plaka tanıma

araç tanımlama açısından, derin öğrenmeye dayalı araç tanımlama teknolojisi özellik yelpazesini genişletir tüm vücut için basit bir plaka veya logo Aracın ışıklar, ızgara, pencere vb. aracın önemli özellikleridir. Bunların özellikler sadece araç tanımlamasının doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda parazit ve tıkanma gibi sorunlara da uyum sağlar. Kategoriler aynı zamanda daha ayrıntılıdır, yalnızca aracın markasını değil, aynı zamanda aracın alt markaları, modelleri ve modelleri gibi ayrıntılı kategorileri de Video görüntü verilerinde belirtilen aracın geri çağrılması plaka, marka, model, renk vb. Açıklama bilgileri ile yapılabileceği gibi araç resimleri veya yıllık muayene etiketleri gibi yerel özellikler ile de gerçekleştirilebilir. süs eşyaları.

şu anda, Çin'in birçok şehrinde bulunan araç süngü sistemi, temelde ondan daha fazlasını tanımlayabilen araç ikincil analiz sistemi olarak da bilinen mevcut sisteme dayalı olarak araç tanımlama işlevini genişletmektedir. Yıllık modele göre geliştirilmiş 2.000 araç türü. "sahte / deste analiz" gibi bir dizi pratik iş uygulamasının genişletilmesine dayanmaktadır. özellikle "sahte kartlar", "deste kartlar", "hayır arabada emniyet kemerleri", "sürüş çağrılar" ve manuel tarama gerektiren diğer yasadışı faaliyetler bunlar akıllı ulaşım sistemleri sadece daha azıyla daha fazlasını yapmakla kalmaz, aynı zamanda manüel yatırımı da büyük ölçüde azaltır. çalışmayı verimliliği artırın.

geleneksel plaka tanıma teknolojisi ile karşılaştırıldığında, derin öğrenme tabanlı plaka algılama algoritması nispeten basit bir çerçeveye sahiptir. Güçlü donanım performansı ve yeterli eğitim örnekleri koşullarında, kısa sürede daha iyi bir tanıma etkisi elde edebilir ve ağın daha fazla optimizasyonu sağlayabilir. Tanımlamanın gerçek zamanlı doğası da garantilidir. şu anda, birçok güvenlik kurumsal nesne özelliği tanıma teknolojisi bilimsel araştırma ve ticari kullanımda nispeten olgunlaşmıştır ve temelde dünyada ileri veya hatta lider düzeydedir.
bize abone olun en son haberleri takip edin

İçin Ürünlerimiz veya fiyat listemizle ilgili sorularınız için lütfen bize bırakın ve 24 saat içinde sizinle iletişime geçeceğiz.

Telif hakkı © 2024 Xiamen Leelen Technology Co.,Ltd.. Tüm hakları Saklıdır.

IPv6 ağı desteklenir

üst

mesaj bırakın

mesaj bırakın

    Eğer Ürünlerimizle ilgileniyorsanız ve daha fazla ayrıntı öğrenmek istiyorsanız, lütfen buraya bir mesaj bırakın, mümkün olan en kısa sürede size cevap vereceğiz.

  • #
  • #
  • #
  • #