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新疆懸浮門廠家的車牌識(shí)別的一些問題和我們目前遇到的困難

來源：m.weixindav.com 發(fā)布時(shí)間：2019年07月03日

     新疆懸浮門廠家的車牌識(shí)別的一些問題和我們目前遇到的困難。目前車牌識(shí)別的核心問題和主要困難：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，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強(qiáng)烈光照會(huì)帶來局部反光過強(qiáng)的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區(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。車牌本身種類較多，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)影響到最終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。
     這些都是影響車牌識(shí)別效果的直接因素，那么深度學(xué)習(xí)算法在車牌識(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)的主要問題就是讓計(jì)算機(jī)模擬人類大腦工作，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)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
     所謂有監(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），也稱為樣本標(biāo)簽（label）。常見的有監(jiān)督學(xué)習(xí)形式有：回歸和分類?；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，對(duì)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，訓(xùn)練分類器是優(yōu)化在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上分類的正確率的過程。無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程不需要人工標(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。多數(shù)深度學(xué)習(xí)用到的算法都是屬于無監(jiān)督的。如果您還有任何關(guān)于烏魯木齊破胎器的疑問，就請(qǐng)來我們公司吧，我們將耐心回答您的任何疑問。且如果您在閱讀本文的過程中發(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

上一條：新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，下一條：新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)就目前的環(huán)境來說是非常受到主流歡迎的