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发布时间:2021-8-9 | 浏览次数:253次
车牌识别系统可以达到哪些功能

    从目前的应用情况来看,只要增加新的数据,有足够的时间和计算资源,随着深度学习网络水平的提高,识别率也会相应提高,优于传统方法。此外,人工智能在车辆颜色、车辆厂商标识识别、无照车辆检测、非机动车检测与分类、前后判断、车辆检索、人脸识别等相关技术方面也比较成熟。
首先,车牌颜色识别
在车辆颜色识别方面,基本上克服了光照条件变化和摄像头硬件错误导致的颜色不稳定和过度曝光等一系列问题,从而解决了图像颜色变化导致的识别错误问题。卡口车颜色识别率从80%提高到85%,电动警车主色识别率从75%提高到80%以上。
二、汽车制造商标识识别
在汽车制造商标志识别中,利用传统特征如HOG、LBP、SIFT和SURF,通过SVM机器学习技术训练多级分类器来识别容易误判的制造商标志。采用大数据加深度学习技术后,过度曝光或人为去除车标造成的局部特征会消失,识别率可从89%提高到93%以上。
第三,车辆检索
在车辆检索方面,车辆的图像可能在不同场景下曝光过度或曝光不足,或者车辆的尺寸变化较大,导致传统方法提取的特征发生变化,因此检索率不稳定。深度学习可以获得更稳定的特征,更准确地搜索相似目标,Top5的搜索率在95%以上。在人脸识别项目中,人脸由于光线、姿势、表情等因素而发生变化。目前很多应用都是固定场景,固定姿势。采用深度学习算法后,不仅固定场景的人脸识别率从89%提高到99%,而且姿势和光线也有一定程度的放松。
第四,车牌识别
在车辆识别方面,基于深度学习的车辆识别技术将特征范围从简单的车牌或标志扩展到整个车身。车辆的灯、格栅和窗户是车辆的重要特征。这些特征的引入不仅大大提高了车辆识别的准确性,而且对干扰、遮挡等问题的适应性更强,识别的类别更加详细。它不仅可以识别车辆的品牌,还可以识别车辆的子品牌、型号、型号等详细类别。除了车牌、品牌、型号、颜色等描述信息外。视频图像数据中指定车辆的检索也可以通过车辆图片或年检标志、饰品等局部特征进行。
与传统的车牌识别技术相比,基于深度学习的新车牌识别系统技术框架相对简单,硬件性能强,训练样本充足,可以在短时间内取得更好的识别效果,网络的进一步优化也保证了识别的实时性。
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