**基于特征提取的階段(1990年代中期-2000年)**:
- 隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,研究者開始探索基于特征提取的車牌識別方法。這些方法通過對車牌圖像進行預(yù)處理,提取出車牌上的特征點,并建立相應(yīng)的特征描述子,再通過模式匹配算法進行車牌號碼的識別和定位。這種方法相比于模板匹配方法具有更高的準確率和魯棒性,但仍然存在一定的局限性,如對于遮擋、光照變化等場景的適應(yīng)性較差。
**基于深度學(xué)習(xí)的階段(2010年至今)**:
- 近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為車牌識別帶來了新的突破。研究者開始嘗試將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入車牌識別領(lǐng)域。這些方法主要采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等深度學(xué)習(xí)模型對車牌圖像進行特征提取和分類,并取得了較好的識別效果。同時,這些方法還可以通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等技術(shù)進行車牌生成、偽造檢測等任務(wù),具有更強的應(yīng)用潛力。
車牌識別設(shè)備安裝
1. 安裝架子和底座:根據(jù)所選安裝位置,安裝架子和底座,確保其穩(wěn)固性。
2. 設(shè)備固定:將車牌識別一體機放置在底座上,并用螺栓將其固定,以確保設(shè)備位置穩(wěn)定不動,避免因車輛震動等因素導(dǎo)致的設(shè)備抖動。
3. 布線:根據(jù)設(shè)備所附的連接圖,正確連接電源線、網(wǎng)線等。
所屬分類:軟件/車牌識別系統(tǒng)
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