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新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)目前的市場(chǎng)情況

來(lái)源：jzzcdl.com 發(fā)布時(shí)間：2018年06月26日
    新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)目前的市場(chǎng)情況、一款新產(chǎn)品的面試，都要經(jīng)過(guò)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(chǎng)上立足。所以我們現(xiàn)在推廣的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，也需要我們花更多的時(shí)間來(lái)進(jìn)行市場(chǎng)的推廣。今天我們來(lái)說(shuō)說(shuō)車牌識(shí)別的一些問(wèn)題和我們目前遇到的困難。
    不同光照條件對(duì)識(shí)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(qiáng)烈光照會(huì)帶來(lái)局部反光過(guò)強(qiáng)的問(wèn)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(yáng)光顏色的變化也會(huì)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(diǎn)的距離不同、拍攝角度不同都會(huì)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(shí)別效果的直接因素，那么深度學(xué)習(xí)算法在車牌識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用真能得到改進(jìn)嗎？眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)的主要問(wèn)題就是讓計(jì)算機(jī)模擬人類大腦工作，為此研發(fā)人員構(gòu)建出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，算法在提供初始條件后自主從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)新知識(shí)，不斷增強(qiáng)自身的學(xué)習(xí)和理解能力。深度學(xué)習(xí)的提出給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力帶來(lái)了飛躍。
深度學(xué)習(xí)就是利用一些方法去構(gòu)建一個(gè)含有多層隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的每一層都對(duì)應(yīng)著原始數(shù)據(jù)不同層次的數(shù)學(xué)抽象，從而達(dá)到用特征向量描述圖像的目的。這里首先要明確兩個(gè)概念：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
    所謂有監(jiān)督學(xué)習(xí)，是指給定了訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)（data）的同時(shí)也已知樣本經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后的目標(biāo)值，一般這些目標(biāo)值是由人工標(biāo)記或給出的真值（Ground Truth），也稱為樣本標(biāo)簽（label）。常見的有監(jiān)督學(xué)習(xí)形式有：回歸和分類。回歸就是要對(duì)數(shù)據(jù)及其標(biāo)簽進(jìn)行擬合；另一種方式是進(jìn)行分類，對(duì)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，訓(xùn)練分類器是優(yōu)化在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上分類的正確率的過(guò)程。無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程不需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，只需要估計(jì)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(xué)習(xí)用到的算法都是屬于無(wú)監(jiān)督的。
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