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發(fā)布時(shí)間:2021-8-9 | 瀏覽次數(shù):4425次
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以達(dá)到哪些功能

    從目前的應(yīng)用情況來(lái)看,只要增加新的數(shù)據(jù),有足夠的時(shí)間和計(jì)算資源,隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)水平的提高,識(shí)別率也會(huì)相應(yīng)提高,優(yōu)于傳統(tǒng)方法。此外,人工智能在車(chē)輛顏色、車(chē)輛廠商標(biāo)識(shí)識(shí)別、無(wú)照車(chē)輛檢測(cè)、非機(jī)動(dòng)車(chē)檢測(cè)與分類(lèi)、前后判斷、車(chē)輛檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)技術(shù)方面也比較成熟。
首先,車(chē)牌顏色識(shí)別
在車(chē)輛顏色識(shí)別方面,基本上克服了光照條件變化和攝像頭硬件錯(cuò)誤導(dǎo)致的顏色不穩(wěn)定和過(guò)度曝光等一系列問(wèn)題,從而解決了圖像顏色變化導(dǎo)致的識(shí)別錯(cuò)誤問(wèn)題。卡口車(chē)顏色識(shí)別率從80%提高到85%,電動(dòng)警車(chē)主色識(shí)別率從75%提高到80%以上。
二、汽車(chē)制造商標(biāo)識(shí)識(shí)別
在汽車(chē)制造商標(biāo)志識(shí)別中,利用傳統(tǒng)特征如HOG、LBP、SIFT和SURF,通過(guò)SVM機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練多級(jí)分類(lèi)器來(lái)識(shí)別容易誤判的制造商標(biāo)志。采用大數(shù)據(jù)加深度學(xué)習(xí)技術(shù)后,過(guò)度曝光或人為去除車(chē)標(biāo)造成的局部特征會(huì)消失,識(shí)別率可從89%提高到93%以上。
第三,車(chē)輛檢索
在車(chē)輛檢索方面,車(chē)輛的圖像可能在不同場(chǎng)景下曝光過(guò)度或曝光不足,或者車(chē)輛的尺寸變化較大,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法提取的特征發(fā)生變化,因此檢索率不穩(wěn)定。深度學(xué)習(xí)可以獲得更穩(wěn)定的特征,更準(zhǔn)確地搜索相似目標(biāo),Top5的搜索率在95%以上。在人臉識(shí)別項(xiàng)目中,人臉由于光線(xiàn)、姿勢(shì)、表情等因素而發(fā)生變化。目前很多應(yīng)用都是固定場(chǎng)景,固定姿勢(shì)。采用深度學(xué)習(xí)算法后,不僅固定場(chǎng)景的人臉識(shí)別率從89%提高到99%,而且姿勢(shì)和光線(xiàn)也有一定程度的放松。
第四,車(chē)牌識(shí)別
在車(chē)輛識(shí)別方面,基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)輛識(shí)別技術(shù)將特征范圍從簡(jiǎn)單的車(chē)牌或標(biāo)志擴(kuò)展到整個(gè)車(chē)身。車(chē)輛的燈、格柵和窗戶(hù)是車(chē)輛的重要特征。這些特征的引入不僅大大提高了車(chē)輛識(shí)別的準(zhǔn)確性,而且對(duì)干擾、遮擋等問(wèn)題的適應(yīng)性更強(qiáng),識(shí)別的類(lèi)別更加詳細(xì)。它不僅可以識(shí)別車(chē)輛的品牌,還可以識(shí)別車(chē)輛的子品牌、型號(hào)、型號(hào)等詳細(xì)類(lèi)別。除了車(chē)牌、品牌、型號(hào)、顏色等描述信息外。視頻圖像數(shù)據(jù)中指定車(chē)輛的檢索也可以通過(guò)車(chē)輛圖片或年檢標(biāo)志、飾品等局部特征進(jìn)行。
與傳統(tǒng)的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)相比,基于深度學(xué)習(xí)的新車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)框架相對(duì)簡(jiǎn)單,硬件性能強(qiáng),訓(xùn)練樣本充足,可以在短時(shí)間內(nèi)取得更好的識(shí)別效果,網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步優(yōu)化也保證了識(shí)別的實(shí)時(shí)性。
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