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Die Kennzeichenerkennung ist das idealste Feld für künstliche Intelligenz im städtischen Verkehr

  • 2019-09-12 10:20:03

Die Fahrzeugidentifikationstechnologie ist einer der wichtigsten Aspekte intelligenter Verkehrssysteme Fahrzeugidentifikation, Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und andere Technologien werden verwendet, um Fahrzeugqualitäten zu identifizieren Heutzutage wird die Kennzeichenerkennung häufig in Hochgeschwindigkeits-Mautstationen, Parkplätzen usw. und in China verwendet Die Kameraerkennungstechnologie ist weltweit führend, aber aufgrund der Auswirkungen der Scan-Technologie auf Licht, schmutzige Autos, Beschädigung von Nummernschildern usw. kann die umfassende Genauigkeit der Hardwareerkennung nur bei etwa 95% bleiben, was ebenfalls führt zu keinem Zahlungsgefühl, unbeaufsichtigt als Papier.

Zunächst die Kennzeichenfarberkennung

Unter dem Aspekt der Fahrzeugfarbenerkennung werden im Wesentlichen eine Reihe von Problemen wie Farbinstabilität und Überbelichtung überwunden, die durch Änderungen der Beleuchtungsbedingungen und Kamerahardwarefehler verursacht werden, wodurch der Erkennungsfehler behoben wird, der durch die Änderung der Bildfarbe verursacht wird

Zweitens Fahrzeugsuche

In Bezug auf den Fahrzeugabruf kann das Bild des Fahrzeugs in verschiedenen Szenen über- oder unterbelichtet sein, oder der Maßstab des Fahrzeugs ändert sich stark, was dazu führt, dass sich die durch das herkömmliche Verfahren extrahierten Eigenschaften ändern, so dass die Abrufrate instabil ist. Im Gesichtserkennungsprojekt ändert sich das Gesicht aufgrund von Faktoren wie Licht, Haltung und Ausdruck Viele Anwendungen sind feste Szenen und feste Posen Nach Verwendung des Deep-Learning-Algorithmus wird nicht nur die Gesichtserkennungsrate fester Szenen erhöht von 89% zu 99%, und es gibt eine gewisse Entspannung in Haltung und Licht.

Drittens Kennzeichenerkennung

in Bezug auf die Fahrzeugidentifikation tief lernbasiert Die Fahrzeugidentifikationstechnologie erweitert den Funktionsumfang von ein einfaches Nummernschild oder Logo für den gesamten Körper Das Fahrzeug Licht, Kühlergrill, Fenster usw. sind wichtige Merkmale des Fahrzeugs Die Einführung dieser Merkmale verbessern nicht nur die Genauigkeit der Fahrzeugidentifikation erheblich, sondern passen sich auch Problemen wie Interferenz und Okklusion an Die Kategorien sind auch detaillierter und identifizieren nicht nur die Marke des Fahrzeugs, sondern auch detaillierte Kategorien wie Untermarken, Modelle und Modelle des Fahrzeugs Das Abrufen des bezeichneten Fahrzeugs in den Videobilddaten kann mittels Beschreibungsinformationen wie Kennzeichen, Marke, Modell, Farbe usw. erfolgen und kann auch durch lokale Merkmale wie Fahrzeugbilder oder jährliche Inspektionsetiketten und durchgeführt werden Ornamente

Gegenwärtig erweitert das Fahrzeugbajonettsystem in vielen Städten Chinas die Fahrzeugidentifikationsfunktion auf der Grundlage des bestehenden Systems, das auch als sekundäres Fahrzeuganalysesystem bezeichnet wird und grundsätzlich mehr als identifizieren kann 2.000 Fahrzeugtypen, die nach dem Jahresmodell verfeinert wurden basierend auf der Erweiterung einer Reihe praktischer Geschäftsanwendungen wie "fake / deck analysis". speziell für "gefälschte Karten", "Deck Karten", "keine Sicherheitsgurte im Auto", "Fahren Anrufe" und andere illegale Aktivitäten, die eine manuelle Überprüfung erfordern, diese Intelligente Transportsysteme machen nicht nur mehr mit weniger, sondern reduzieren auch die manuellen Investitionen erheblich Steigerung der Arbeitseffizienz

im vergleich zur traditionellen kennzeichenerkennungstechnologie ist die deep learning-based Der Kennzeichenerkennungsalgorithmus hat ein relativ einfaches Framework Unter der Bedingung einer starken Hardwareleistung und ausreichender Trainingsmuster kann in kurzer Zeit ein besserer Erkennungseffekt und eine weitere Optimierung des Netzwerks erzielt werden Der Echtzeitcharakter der Identifizierung ist ebenfalls garantiert Gegenwärtig sind viele Technologien zur Erkennung von Sicherheitsobjektmerkmalen in der wissenschaftlichen Forschung und im kommerziellen Einsatz relativ ausgereift und befinden sich im Grunde genommen auf dem fortgeschrittenen oder sogar führenden Niveau der Welt
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