新疆車牌識別系統(tǒng)目前的市場情況

來源：www.xztyy.net 發(fā)布日期： 2018年06月26日

新疆車牌識別系統(tǒng)目前的市場情況、一款新產(chǎn)品的面試，都要經(jīng)過很大人力成本大量的推廣資金以及良好的口碑，才能在市場上立足。所以我們現(xiàn)在推廣的車牌自動識別系統(tǒng)，也需要我們花更多的時間來進行市場的推廣

    新疆車牌識別系統(tǒng)目前的市場情況、一款新產(chǎn)品的面試，都要經(jīng)過很大人力成本大量的推廣資金以及良好的口碑，才能在市場上立足。所以我們現(xiàn)在推廣的車牌自動識別系統(tǒng)，也需要我們花更多的時間來進行市場的推廣。今天我們來說說車牌識別的一些問題和我們目前遇到的困難。
    不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區(qū)域；另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質(zhì)量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到最終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。
    這些都是影響車牌識別效果的直接因素，那么深度學習算法在車牌識別系統(tǒng)中的應用真能得到改進嗎？眾所周知，機器學習的主要問題就是讓計算機模擬人類大腦工作，為此研發(fā)人員構建出人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，算法在提供初始條件后自主從數(shù)據(jù)學習新知識，不斷增強自身的學習和理解能力。深度學習的提出給神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力帶來了飛躍。
深度學習就是利用一些方法去構建一個含有多層隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，網(wǎng)絡的每一層都對應著原始數(shù)據(jù)不同層次的數(shù)學抽象，從而達到用特征向量描述圖像的目的。這里首先要明確兩個概念：有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。
    所謂有監(jiān)督學習，是指給定了訓練樣本數(shù)據(jù)（data）的同時也已知樣本經(jīng)過學習后的目標值，一般這些目標值是由人工標記或給出的真值（Ground Truth），也稱為樣本標簽（label）。常見的有監(jiān)督學習形式有：回歸和分類。回歸就是要對數(shù)據(jù)及其標簽進行擬合；另一種方式是進行分類，對給定標簽的數(shù)據(jù)訓練分類器，訓練分類器是優(yōu)化在訓練數(shù)據(jù)上分類的正確率的過程。無監(jiān)督的學習過程不需要人工標注數(shù)據(jù)的標簽，只需要估計數(shù)據(jù)的分布特性或者將數(shù)據(jù)聚成特定數(shù)目的幾類。多數(shù)深度學習用到的算法都是屬于無監(jiān)督的。
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