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新疆懸浮門(mén)廠(chǎng)家的車(chē)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07月29日
新疆懸浮門(mén)廠(chǎng)家的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)目前的市場(chǎng)情況、 烏魯木齊破胎器都要經(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(chē)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(chē)牌識(shí)別的一些問(wèn)題和我們目前遇到的困難。目前車(chē)牌識(shí)別的核心問(wèn)題和主要困難:
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(chē)牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺(jué)上是不一樣的,晴天車(chē)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(chē)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(chē)牌本身種類(lèi)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(chē)牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀(guān)。
這些都是影響車(chē)牌識(shí)別效果的直接因素,那么深度學(xué)習(xí)算法在車(chē)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(lèi)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)。
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(chēng)為樣本標(biāo)簽(label)。常見(jiàn)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)形式有:回歸和分類(lèi)?;貧w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(lèi),對(duì)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)器,訓(xùn)練分類(lèi)器是優(yōu)化在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上分類(lèi)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(lèi)。多數(shù)深度學(xué)習(xí)用到的算法都是屬于無(wú)監(jiān)督的。如果您還有任何關(guān)于新疆懸浮門(mén)廠(chǎng)家的疑問(wèn),就請(qǐng)來(lái)我們公司吧,我們將耐心回答您的任何疑問(wèn)。且如果您在閱讀本文的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)任何需要修改的地方時(shí),請(qǐng)您及時(shí)提出指證!更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)點(diǎn)擊了解更多信息
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(chē)牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺(jué)上是不一樣的,晴天車(chē)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(chē)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(chē)牌本身種類(lèi)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(chē)牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀(guān)。
這些都是影響車(chē)牌識(shí)別效果的直接因素,那么深度學(xué)習(xí)算法在車(chē)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(lèi)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)。
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(chēng)為樣本標(biāo)簽(label)。常見(jiàn)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)形式有:回歸和分類(lèi)?;貧w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(lèi),對(duì)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)器,訓(xùn)練分類(lèi)器是優(yōu)化在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上分類(lèi)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(lèi)。多數(shù)深度學(xué)習(xí)用到的算法都是屬于無(wú)監(jiān)督的。如果您還有任何關(guān)于新疆懸浮門(mén)廠(chǎng)家的疑問(wèn),就請(qǐng)來(lái)我們公司吧,我們將耐心回答您的任何疑問(wèn)。且如果您在閱讀本文的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)任何需要修改的地方時(shí),請(qǐng)您及時(shí)提出指證!更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)點(diǎn)擊了解更多信息
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車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的工作流程烏魯木齊破胎器匯總到
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