阜阳机动车道闸 合肥新高型号齐全

车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯1一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。

如何解决场景中诸多个性的功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在上亿张学习样本数据持续积累、深度学习算法不断进化的基础上，同时结合单个场景大量样本图片，针对性算法训练，完1美解决特定场景识别难点。借助于扎实的领域积累，针对场景环境复杂、客户需求多样等问题，深睛对每个场景都进行了落地场景的设计，为复杂场景赋予个性化功能设计，达成场景独有的特定功能，直击场景痛点，机动车道闸，成功解决场景个性化需求难题。相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长，车牌识别技术落地场景将会不断细分，个性化、定制化产品将会越来越多。

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