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车牌识别助力智慧物流
物流园区通过车牌识别技术实现车辆自动化登记和调度。货车进入园区时,系统自动识别车牌并关联货运订单,指引其前往对应装卸区。全程无需人工干预,大幅缩短等待时间。此外,识别数据可与交通管理部门共享,监控超载或违规车辆。部分企业还尝试将车牌信息与区块链结合,确保运输链的可追溯性。随着无人驾驶卡车的发展,车牌识别可能进一步与车载系统集成,实现全流程自动化物流管理。
一种具有视频车辆检测功能的车牌识别系统,首先采集视频信号中一帧(场)的图像并进行数字化处理,得到相应的数字图像;然后对其进行分析,确定其中是否有车辆;如果有车辆经过,进行下一步车牌识别;否则,继续采集视频信号进行处理。对于视频车辆检测,系统需要有很高的处理速度,采用优秀的算法,实现图像采集和处理不丢帧。如果处理速度慢,就会丢帧,使系统无法正确检测移动的车辆。同时,很难识别处理能够在有利于识别的位置开始,从而影响系统的识别率。因此,将视频车辆检测与车牌自动识别结合起来,在技术上有一定的难度。
商家公开售卖“定制车牌”声称可以通过小区、商场等门禁系统
昨天(20日)晚上,记者在多个网络购物平台以及二手交易平台搜索发现,售卖假车牌的商家仍有不少。以某电商平台为例,搜索“车牌”“门禁识别”等关键词,就会出现提供所谓定制车牌服务的商家。
这些商家的产品介绍页面上,大多都有蓝底车牌的图像,并且明确标注着“门禁识别可用”“内容可定制”“不抬杆可退”等关键词,在该平台上,定制车牌的价格大多在10元左右,有的店铺销量已经达到数千。
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如果遇到车牌识别问题,可以尝试清理车牌、调整设备位置、改善光线条件等方法解决。如果问题依然存在,建议联系相关管理部门或技术人员进行检修和处理。车牌识别不了可能有以下几个原因: 1. 光线问题,如果拍摄时光线过暗或过亮,可能导致车牌上的字符无法被摄像头清晰捕捉。 2. 车牌角度问题,如果车牌倾斜或者翻转,也可能导致识别失败。 3. 车牌污渍或磨损,如果车牌上有污渍或字母数字磨损严重,也会影响识别效果。
2 CNN 应用案例以 TensorFlow 车牌识别为例,CNN 在车牌识别中发挥着重要作用。在车牌识别的几个步骤中,首先从图片上找到车牌的区域,然后截取车牌区域,从这个车牌区域中分割出一个一个的字符图片并保存,字符图片挨个识别,得出的车牌详细信息。在这个过程中,CNN 通过特征提取、主要特征提取、主要特征汇总和分类汇总等步骤,对车牌图像进行处理。例如在特征提取阶段,设置不同的权重和偏置,进行卷积操作和函数处理,去除无效特征。在主要特征提取阶段,进行池化操作,提取均值或大值。在全连接层,将图片数据转为一维,通过权重和偏置的计算,再删除部分神经元,在输出分类阶段,计算出车牌属于各个分类的概率,从而实现车牌的识别。