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              發(fā)布時間:2021-01-05 21:22  

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                  在行業(yè)中突破,怎么做到的呢?“依靠車牌識別一體機在市場廣泛布局的優(yōu)勢,獲取了大量不同場景下光照,成像等條件,利用3D模型,生成了大量接近真實的多樣車牌樣本,同時利用深度學習具有大容量,廣泛適應性的特點,結(jié)合其在嵌入式設備長期積累下的代碼強化優(yōu)勢,開發(fā)出了基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡并行的車牌類型深度識別模型,一個神經(jīng)網(wǎng)絡不同場景下自動區(qū)分車牌類型,并指導另一個神經(jīng)網(wǎng)絡對車牌號的進行識別,同時減少模型參數(shù)數(shù)量10倍以上,提高識別速度2倍以上。經(jīng)歷數(shù)以萬計的采集演練,以確保識別結(jié)果的趨于精準性,終達到綜合識別率99.6%”。有點深奧,不理解沒關(guān)系,產(chǎn)品都是以效果說話。






              車牌識別系統(tǒng) 車輛檢測跟蹤模塊

                 車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析,判斷其中車輛的位置,對圖像中的車輛進行跟蹤,并在車輛位置時刻,記錄該車輛的特寫圖片,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別結(jié)果,可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。