智能車牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。廣州智能車牌識(shí)別一體機(jī)工程

經(jīng)過多年的研究表明，車輛識(shí)別與智能化的硬件設(shè)備相互配合才是智慧交通未來研究和發(fā)展的方向。而車輛識(shí)別的主旨是車牌號(hào)碼的識(shí)別，因?yàn)檐嚺铺?hào)碼是車輛的“身份證”，它的重要性促使它成為車輛交通管理中不可或缺的重要組成部分，車牌識(shí)別主要是由車輛檢測(cè)-圖像采集-車牌定位-字符分割-字符識(shí)別-結(jié)果輸出等過程構(gòu)成。
TSINGSEE青犀視頻團(tuán)隊(duì)研發(fā)的車牌識(shí)別系統(tǒng)主要通過光抑制屏蔽、電子快門調(diào)節(jié)、寬動(dòng)態(tài)功能等來實(shí)現(xiàn)抓拍車牌，主要應(yīng)用在智慧交通中的檢測(cè)報(bào)警、超速違章處罰、車輛出入管理、自動(dòng)放行、高速公路收費(fèi)管理、車牌號(hào)碼自動(dòng)登記等場(chǎng)景中，接下來我們分別來詳細(xì)概述一下車牌識(shí)別在這些場(chǎng)景中的應(yīng)用。

未來隨著城市化進(jìn)程的加劇，智能化交通管理將是當(dāng)下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識(shí)別也將得到進(jìn)一步優(yōu)化和進(jìn)步。返回搜狐，查看更多
隨著移動(dòng)行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機(jī)配置不斷提高，基于手機(jī)平臺(tái)的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c(diǎn)，這使得基于手機(jī)平臺(tái)上的車牌識(shí)別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識(shí)別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺(tái)、圖像采集不靈活，特別是對(duì)于交通管理部門來說，對(duì)違章車輛車牌的自動(dòng)登記非常不便，因此基于移動(dòng)端車牌識(shí)別出現(xiàn)了。