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車牌識別系統可以達到哪些功能

從目前的應用情況來看，只要增加新的數據，有足夠的時間和計算資源，隨著深度學習網絡水平的提高，識別率也會相應提高，優于傳統方法。此外，人工智能在車輛顏色、車輛廠商標識識別、無照車輛檢測、非機動車檢測與分類、前后判斷、車輛檢索、人臉識別等相關技術方面也比較成熟。
首先，車牌顏色識別
在車輛顏色識別方面，基本上克服了光照條件變化和攝像頭硬件錯誤導致的顏色不穩定和過度曝光等一系列問題，從而解決了圖像顏色變化導致的識別錯誤問題。卡口車顏色識別率從80%提高到85%，電動警車主色識別率從75%提高到80%以上。
二、汽車制造商標識識別
在汽車制造商標志識別中，利用傳統特征如HOG、LBP、SIFT和SURF，通過SVM機器學習技術訓練多級分類器來識別容易誤判的制造商標志。采用大數據加深度學習技術后，過度曝光或人為去除車標造成的局部特征會消失，識別率可從89%提高到93%以上。
第三，車輛檢索
在車輛檢索方面，車輛的圖像可能在不同場景下曝光過度或曝光不足，或者車輛的尺寸變化較大，導致傳統方法提取的特征發生變化，因此檢索率不穩定。深度學習可以獲得更穩定的特征，更準確地搜索相似目標，Top5的搜索率在95%以上。在人臉識別項目中，人臉由于光線、姿勢、表情等因素而發生變化。目前很多應用都是固定場景，固定姿勢。采用深度學習算法后，不僅固定場景的人臉識別率從89%提高到99%，而且姿勢和光線也有一定程度的放松。
第四，車牌識別
在車輛識別方面，基于深度學習的車輛識別技術將特征范圍從簡單的車牌或標志擴展到整個車身。車輛的燈、格柵和窗戶是車輛的重要特征。這些特征的引入不僅大大提高了車輛識別的準確性，而且對干擾、遮擋等問題的適應性更強，識別的類別更加詳細。它不僅可以識別車輛的品牌，還可以識別車輛的子品牌、型號、型號等詳細類別。除了車牌、品牌、型號、顏色等描述信息外。視頻圖像數據中指定車輛的檢索也可以通過車輛圖片或年檢標志、飾品等局部特征進行。
與傳統的車牌識別技術相比，基于深度學習的新車牌識別系統技術框架相對簡單，硬件性能強，訓練樣本充足，可以在短時間內取得更好的識別效果，網絡的進一步優化也保證了識別的實時性。

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