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全面解析基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)

  車牌識別是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要組成部分,已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,像智能交通監(jiān)管中的車牌識別、智能貨運(yùn)配送中的車牌識別等等,旨在為各種相關(guān)服務(wù)提供支持和幫助,以提升便捷度。本文將從理論上和應(yīng)用實(shí)踐出發(fā),比較全面的介紹基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)。

  一、基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)

  1、概述

  基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)是一種基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),可以通過它識別出特定圖像中的特定目標(biāo)。例如,借助此技術(shù)可以識別出一張照片中的車牌信息,也可以從圖像庫中檢索出對應(yīng)的車牌圖像,從而為后續(xù)操作做好準(zhǔn)備。

  2、實(shí)現(xiàn)原理

  基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù),是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)特有的層級結(jié)構(gòu)提取特征,從而把車牌圖像轉(zhuǎn)換到包含車牌信息的特征空間內(nèi)。在圖像應(yīng)用領(lǐng)域,CNN一般由三種層構(gòu)成:卷積層、激活函數(shù)層和池化(Pooling)層。

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  卷積層的主要功能是提取圖像的特征,因此是基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)的關(guān)鍵,而且它擁有更強(qiáng)的魅力,因?yàn)樗木矸e核具有共享參數(shù)的特性,從而使空間結(jié)構(gòu)具備良好的共性,并且可以有效降低計(jì)算量。

  激活函數(shù)層的功能是把特征抽取出來的特征圖,經(jīng)過非線性處理,在激活函數(shù)中計(jì)算出車牌圖像的精確邊緣信息,以及特征中是否包含有車牌或其他相關(guān)的信息,從而實(shí)現(xiàn)有效的車牌檢測和識別。

  池化層的作用是把特征抽取出來以后,重新組織這些圖像特征,以減少計(jì)算量,又可以保證一定的特征信息,并且具備良好的穩(wěn)定性和魯棒性,可以有效提高車牌識別的準(zhǔn)確率。

  三、基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別應(yīng)用

  1、智能交通

  在目前智能交通監(jiān)管中,基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)以實(shí)時(shí)的手段識別車牌號,可以根據(jù)這個(gè)特定的車牌號向相關(guān)部門反映上傳不良行為的駕駛行為,以及實(shí)施違規(guī)罰款,并有助于駕駛安全。

  2、智能貨運(yùn)配送

  基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)可以在智能貨運(yùn)配送領(lǐng)域有很多應(yīng)用,例如在路邊的停車位上運(yùn)用車牌識別技術(shù),可以實(shí)時(shí)記錄停車的車牌號,并通過授權(quán)系統(tǒng)自動扣費(fèi),從而提高配送效率,同時(shí)也可以防止一些不法違章的情況發(fā)生。

  3、安防監(jiān)控

  基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)也可用于智能安防監(jiān)控,早在20世紀(jì)90年代,就有志愿者在柏林墻建立開發(fā)一種叫做CARIS的車牌識別系統(tǒng),它可以用來識別不同的汽車,當(dāng)有被攔截的車輛出現(xiàn)時(shí),可以及時(shí)發(fā)出警報(bào),從而防止未經(jīng)授權(quán)的車輛通行。

  四、結(jié)論

  基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)是當(dāng)今人工智能技術(shù)發(fā)展的一大進(jìn)步,它利用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)技術(shù)提取特征,可以實(shí)現(xiàn)圖像識別,應(yīng)用在智能交通、智能貨運(yùn)配送、安防監(jiān)控等領(lǐng)域,可以有效提高實(shí)用性和便捷性。


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