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車牌識別技術的趨勢之深度學習篇

車牌識別技術先如今運用很廣泛,下麵就這個問題簡單的分析下其內在的原理。

車牌識別原理中提出了一些特征提取和分類算法,可以理解為淺層學習模型。淺層學習在一定規模的數據集中可以發揮較強的表現力,但隨著數據量的增加,這些模型將變得不適合。一般而言,數據量太大,模型不複雜,無法複蓋所有數據。因此,深度學習是近年來特別受歡迎的研究課題。

基於大數據的深度學習是車牌識別技術的主要趨勢之一。深度學習往往包括更深層次結構。越低層特征越簡單,越高層特征越抽象,但越接近表現意圖。舉個例子,從字到詞、句、意,都是層次深化的過程,這就是典型的深層結構。返回到圖像分析的範疇,對於一個圖像,較低級的特征量為一個像素,即從0255的矩陣。草莓app黄下载正在尋求的是從像素中找出邊緣特征並通過像素組合邊緣特征與其他組件以最後形成另一類型的目標,雖然無法理解圖像中的任何目標。

利用深度學習提取的車牌特征比傳統技術表現出麵部間的相關性,輔助有效的分類方法,可以顯著提高算法識別率。深刻的學習很大程度上依賴於大數據。也有近年來突破這項技術的理由。將更多的樣本數據添加到訓練模型中意味著算法模型更加通用,更接近現實世界模型。另一方麵,深度學習的理論性需要加強,模型需要優化。

車牌識別技術已經深入到草莓app黄下载的生活中去了更多相關技術運用,相信在眾多學術界和工業界同事的努力下,會取得更大的突破。