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車牌識(shí)別系統(tǒng)新技術(shù)概述
隨著智能交通的快速發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)作為其核心組成部分，技術(shù)不斷更新迭代。以下是一些車牌識(shí)別系統(tǒng)的新技術(shù)介紹。
基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別技術(shù)
深度學(xué)習(xí)在車牌識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用廣泛且效果顯著。例如，采用 YOLO（You Only Look Once）目標(biāo)檢測(cè)算法與 PaddleOCR 文字識(shí)別引擎相結(jié)合的方式。YOLO 能夠快速定位圖像中的車牌位置，即使在復(fù)雜背景、傾斜角度或遠(yuǎn)距離場(chǎng)景下，也能框出車牌區(qū)域，單圖檢測(cè)耗時(shí)僅需數(shù)十毫秒，支持實(shí)時(shí)視頻流處理。PaddleOCR 則是中文車牌引擎，深度優(yōu)化了漢字、字母、數(shù)字混合識(shí)別，支持多種標(biāo)準(zhǔn)格式，包括新能源車牌，字符識(shí)別置信度超 95%，對(duì)污漬、磨損車牌有特抗干擾能力，道閘門禁通道，停車管理系統(tǒng) 。
多模態(tài)融合技術(shù)
新一代智能路牙機(jī)采用了深度學(xué)習(xí)與多模態(tài)融合技術(shù)。面對(duì)全球車牌格式復(fù)雜、語(yǔ)言多樣等難題，通過(guò)超 200 種車牌模板庫(kù)與動(dòng)態(tài)適配算法，實(shí)現(xiàn) “一車一策” 解析。同時(shí)，支持中文、英文、阿拉伯文等 30 余種字符集，內(nèi)置自研 OCR 引擎，對(duì)模糊、傾斜、污損車牌仍保持 99.5% 的識(shí)別率。此外，該技術(shù)還結(jié)合紅外補(bǔ)光與 AI 去眩光技術(shù)，在夜間、逆光等場(chǎng)景下，車場(chǎng)改造升級(jí)，識(shí)別準(zhǔn)確率提升 40%。
云端協(xié)同技術(shù)
智能路牙機(jī)利用云端協(xié)同進(jìn)化技術(shù)，設(shè)備采集的匿名化數(shù)據(jù)經(jīng)加密后上傳至云端，持續(xù)訓(xùn)練模型，迭代周期縮短至 7 天。針對(duì)新的國(guó)家或地區(qū)，可通過(guò) OTA 遠(yuǎn)程更新車牌識(shí)別模塊，無(wú)需人工現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)，使系統(tǒng)能夠不斷適應(yīng)新的車牌類型和識(shí)別需求。上門安裝費(fèi)用
圖像采集與預(yù)處理技術(shù)優(yōu)化
在圖像采集方面，高清、低光攝像頭的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。例如，使用 1080p 或更高分辨率的攝像頭可以提供更清晰的車牌圖像，低光攝像頭搭配紅外燈等輔助光源，能更好地處理低光照條件下的圖像采集任務(wù)。在圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，采用直方圖均衡化、高通濾波、自適應(yīng)直方圖均衡化等圖像增強(qiáng)技術(shù)，以及中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等去噪算法，還有 Otsu 方法等進(jìn)行圖像二值化處理，提高車牌區(qū)域的視覺(jué)質(zhì)量，為后續(xù)的車牌定位、字符分割以及識(shí)別提供更好的基礎(chǔ)。
