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發布時間：2021-08-05 21:01
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車牌識別器不同于傳統目標識別需要依賴研發人員花費大量時間和精力設計特征，深度學習的方法通過前向和后向傳播優化深度神經網絡參數，自主學習到合適的圖像描述子。深度神經網絡結構很多，其中卷積神經網絡適用于做區分性問題，因此能夠應用在目標檢測和識別等計算機視覺問題中，車牌識別就是其中很好的應用，那么前文中提到的各種識別問題就不難解決了。不但針對車牌，深度學習算法對于車型識別也能起到關鍵性作用。據悉停車場車牌識別行業的引領者火眼臻睛正在研發基于深度學習的智能相機，一經推出又將掀起停車場出入口控制領域的重大變革。
車牌識別硬識別和軟識別的區別與對比
1分析識別模式
硬識別系統：采用視頻流分析識別，對監控范圍內的視頻流進行全天候實時分析;
軟識別系統：圖片分析識別，對到達規定范圍內的車輛進行拍照，再對照片進行分析;當車輛位置不佳時，識別易出錯。
2觸發識別方式
硬識別系統：地感和視頻觸發可選，不需增加檢測設備，無需破壞地面或增加工程，24小時采集圖像。
軟識別系統：地感、紅外等外設車輛檢測設備觸發;需要一定的工程量。
3智能算法模型硬識別系統：采用智能模糊點陣識別算法，準確率更高，識別率大于99.70%。很少需要人工干預。
軟識別系統：OCR/字型拓撲結構識別算法，會頻繁出現誤識別情況，準確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號牌。
人臉識別閘機的優點
人臉識別閘機也有眾多優點:
1、人臉識別閘機的非強制性:用戶不用被強制專門配合人臉采集設，
3、人臉識別閘機非接觸性:用戶不需要和設備直接接觸,系統幾乎可以在用戶不主動配合的狀態下就能獲取人臉圖像,方便快捷;
4、人臉識別閘機并發性:在實際應用場景下可以進行多個人臉的分，
