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基于SpringBoot+OpenCV的停车场车牌识别管理系统含人工智能识别算法(附源码、论文)

车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。

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移动端车牌识别技术的应用,大大提高路侧停车管理效率

目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。

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使用深度学习进行自动车牌检测和识别

在现代世界的不同方面,信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没有任何数据,自主信息系统就没有任何意义,因此需要在现实和信息系统之间改革车辆信息。这可以通过人工代理或特殊智能设备实现,这些设备将允许在真实环境中通过车辆牌照识别车辆。在智能设备中,,提到了车辆牌照检测和识别系统。车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌,然后识别车牌,即从图像中提取文本,所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块,车牌分割和字符识别。车牌检测和读取是一种智能系统,由于其在以下几个领域的潜在应用,因此具有相当大的潜力:

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三要素支撑“人工智能+安防”:识别技术扛大旗

伴随着我国社会经济发展水平的提升,各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前,很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段,安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业,为此,很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来,在智慧城市系统建设深入的带动下,人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据,三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时,可主要分为三大类,即:视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特

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一款开源的车牌号码识别系统OpenALPR

关于车牌号码的识别,其实研究也很多了。但是对于普通的开发者而言,本身不想去研究这些算法层面的东西,只是想能够直接应用来做我们自己需要的事情。虽然很多网站提供了Api接口,但是毫无疑问这是要money的。之前看到国人发的一片博客介绍他自己写的开源车牌识别系统叫Easypr,我自己也下载下来研究了一下。然而使用的时候发现错误有很多,而且没有正规的接口文档,做的也特别粗糙,显然不太适合直接使用。百度不到我就直接去google,果然还是发现了老外写的一款开源的识别软件--openalpr(Open Automatic License Plate Recognition 开源自动车牌识别),发布在github上。拿过来测试之后发现效果还挺好的,而且文档清楚,虽然不能识别中文,但是对字母和数字的识别准确性还是挺好的。不管怎么说,先记下来以防以后用到。

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图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人

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AI一分钟 | 万达网科裁员95%高达5000余人,被爆下一步将转型AI; 英伟达放话了:研究人员放心用,不更新驱动就没啥事儿

一分钟AI 万达网科裁员95% 后业务将转型AI,朱战备或接班曲德君成为新一任总裁 2020年东京奥运会将首次采用人脸识别系统,将在场馆入口处识别运动员、奥委会官员和记者等身份 意大利机器人公司E-Novia日前完成了自主送货机器人“YAPE”的第一阶段道路测试,电池续航能力为80公里。 日本大学教授开发出可再现日本人骨骼肌肉构造的机器人,它拥有114种关节活动方式,可用于运动康复研究。 小米被爆将在最新一代手机中放弃指纹识别,使用面部识别,但真的就能与苹果的Face ID相媲美吗? 广东中山公安部门将

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机器学习在汽车中的应用:从大众今天扩建慕尼黑AI实验室说起

大众集团日前宣布,将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力,专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称,虽然目前正在削减内部开支,但作为IT计划的一部分,大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响,会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解,大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学,主要研究方向包括机器学习技术,即引导机器人和传感器加强识别能力,以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识,换言之,团队希望提高汽车摄像头的检测能力,减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另

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