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el reconocimiento de matrículas es el campo más idóneo para la inteligencia artificial en el transporte urbano.

  • 2019-09-12 10:20:03

La tecnología de identificación de vehículos es uno de los aspectos más importantes de los sistemas de transporte inteligentes. La identificación de vehículos, el preprocesamiento de imágenes, la extracción de características y otras tecnologías se utilizan para identificar los grados de los vehículos. Hoy en día, el reconocimiento de matrículas se usa ampliamente en estaciones de peaje de alta velocidad, estacionamientos, etc., y China La tecnología de reconocimiento de cámara está en la cima del mundo, pero debido al impacto de la tecnología de escaneo en autos ligeros, sucios, daños en la placa de matrícula, etc., la precisión integral del reconocimiento de hardware solo puede mantenerse en alrededor del 95%, lo que también lidera sin sentido de pago, desatendido como un papel.

Primero, el reconocimiento del color de la matrícula.

en el aspecto del reconocimiento del color del vehículo, básicamente supera una serie de problemas como la inestabilidad del color y la sobreexposición provocada por cambios en las condiciones de iluminación y errores del hardware de la cámara, solucionando así el error de reconocimiento provocado por el cambio de color de la imagen.

En segundo lugar, búsqueda de vehículos

en el aspecto de recuperación del vehículo, la imagen del vehículo puede estar sobreexpuesta o subexpuesta en diferentes escenarios, o la escala del vehículo cambia mucho, lo que provoca que las características extraídas por el método tradicional cambien, por lo que la tasa de recuperación es inestable. en el proyecto de reconocimiento facial, el rostro cambia debido a factores como la luz, la postura y la expresión. muchas aplicaciones son escenas fijas y poses fijas. después de usar el algoritmo de aprendizaje profundo, no solo aumenta la tasa de reconocimiento facial de escenas fijas desde 89% al 99%, y hay cierta relajación en la postura y la luz.

En tercer lugar, reconocimiento de matrículas.

en términos de identificación de vehículos, aprendizaje profundo La tecnología de identificación de vehículos amplía la gama de características desde una simple matrícula o logo en todo el cuerpo. El vehículo las luces, la rejilla, las ventanas, etc. son características importantes del vehículo. La introducción de estos características no sólo mejora en gran medida la precisión de la identificación del vehículo, sino que también se adapta a problemas como interferencias y oclusión. Las categorías también son más detalladas, no solo identificando la marca del vehículo, sino también identificando categorías detalladas como sub-marcas, modelos y modelos del vehículo. La recuperación del vehículo designado en los datos de la imagen de video se puede realizar mediante información descriptiva como matrícula, marca, modelo, color, etc., y también se puede realizar mediante características locales como imágenes del vehículo o etiquetas de inspección anual y adornos.

En la actualidad, el sistema de bayoneta de vehículos de muchas ciudades de China amplía la función de identificación de vehículos basándose en el sistema existente, también conocido como sistema de análisis secundario de vehículos, que básicamente puede identificar más de 2.000 tipos de vehículos que se refinan al modelo anual. basado en la expansión de una serie de aplicaciones comerciales prácticas como "falso / mazo análisis". especialmente para "tarjetas falsas", "baraja tarjetas", "no cinturones de seguridad en el coche", "conducir llamadas" y otras actividades ilegales que requieren control manual, Los sistemas de transporte inteligentes no solo hacen más con menos, sino que también reducen en gran medida la inversión manual. aumentar la eficiencia del trabajo.

en comparación con la tecnología tradicional de reconocimiento de matrículas, la tecnología de reconocimiento profundo El algoritmo de detección de matrículas tiene un marco relativamente simple. bajo la condición de un fuerte rendimiento de hardware y suficientes muestras de entrenamiento, puede obtener un mejor efecto de reconocimiento en poco tiempo y una mayor optimización de la red. También se garantiza la naturaleza en tiempo real de la identificación. En la actualidad, muchas tecnologías de reconocimiento de características de objetos empresariales de seguridad son relativamente maduras en investigación científica y uso comercial, y se encuentran básicamente en el nivel avanzado o incluso líder en el mundo.
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