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在行業(yè)中突破,怎么做到的呢?“依靠車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)在市場(chǎng)廣泛布局的優(yōu)勢(shì),獲取了大量不同場(chǎng)景下光照,成像等條件,利用3D模型,生成了大量接近真實(shí)的多樣車(chē)牌樣本,同時(shí)利用深度學(xué)習(xí)具有大容量,廣泛適應(yīng)性的特點(diǎn),結(jié)合其在嵌入式設(shè)備長(zhǎng)期積累下的代碼強(qiáng)化優(yōu)勢(shì),開(kāi)發(fā)出了基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行的車(chē)牌類(lèi)型深度識(shí)別模型,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同場(chǎng)景下自動(dòng)區(qū)分車(chē)牌類(lèi)型,并指導(dǎo)另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)牌號(hào)的進(jìn)行識(shí)別,同時(shí)減少模型參數(shù)數(shù)量10倍以上,提高識(shí)別速度2倍以上。經(jīng)歷數(shù)以萬(wàn)計(jì)的采集演練,以確保識(shí)別結(jié)果的趨于精準(zhǔn)性,終達(dá)到綜合識(shí)別率99.6%”。有點(diǎn)深?yuàn)W,不理解沒(méi)關(guān)系,產(chǎn)品都是以效果說(shuō)話(huà)。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng) 車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊
車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析,判斷其中車(chē)輛的位置,對(duì)圖像中的車(chē)輛進(jìn)行跟蹤,并在車(chē)輛位置時(shí)刻,記錄該車(chē)輛的特寫(xiě)圖片,由于加入了跟蹤模塊,系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾,使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果,可以檢測(cè)無(wú)牌車(chē)輛并輸出結(jié)果。