





动态识别系统技术原理介绍
技术原理:
通过计算机视觉算法,对所拍摄的动态视频信号进行图像分析,利用目前***的人工智能算法对目标物体进行检测和分析,以检测和提取要分析的特征区域,并利用相关算法进行自动识别。
在***识别中,利用了***元网络和信息合成技术,并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括******、字符切分、字符识别),福州***识别故障维修,可将***的各种特征元素识别成数字信息。
系统通过对各种车型的特征进行学习,以达到对相关特征的智能识别。车型特征包括车辆的品牌标志、品牌名称(文字、型号)、车辆外观特征(如外观尺寸、颜色、车头散热片形状等)等等。
,在开发 LPR 算法之前,要确定算法的目的和要求。LPR 算法的终目的是识别车辆的***号码,所以识别正确率自然是系统设计中应该首要考虑的因素。影响识别正确率的因素有很多,主要的有以下几点:一是***的准确性;二是识别前字符的预处理;三是字符识别的算法。为了提高识别正确率,需要对现有的***字符识别算法进行改进,在后面的章节中会有详细的介绍。
其次,LPR 算法在工作时需要实时处理交通流量信息,所以系统的工作效率——即识别时间也是系统设计时必须要考虑的因素,一般要求在 1s 内能够完成识别,这就要求识别算法的复杂度、运算量不能太大。
除了算法识别正确率和识别时间外,算法软件的操作界面应尽量简单、友好,还要考虑系统的无故障运行时间,系统体积的大小等因素。,福州***识别,算法设计要面向现场、面向终端客户的需求,考虑到 LPR 系统在户外工作,所以要克服外面环境的复杂性及光照条件的变化,设计出一套适应性较强的算法。
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