车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
随着汽车的需求暴增，车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中，以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息，如此，会增加人为的误差，降低了工作效率，后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用，车辆管理体验感得到了提升，如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法，通过前端就能进行解帧识别车牌，无需有有一个图片传输返回结果的过程，直接就可以把车牌识别出来，这是高新技术的又一个台阶。
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。
随着移动行业的爆发式发展，手机配置不断提高，基于手机平台的信息采集、图像处理、数据传输等方面的研究也成为了热点，这使得基于手机平台上的车牌识别成为可能。传统的车牌识别系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活，特别是对于交通管理部门来说，对违章车辆车牌的自动登记非常不便，因此基于移动端车牌识别出现了。
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，且容易产生失误甚至作弊等问题。另外，汽车称量现场环境恶劣，严重影响工作人员身心健康，其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
随着机动车辆的大幅度增加，在带动国民经济发展的同时，也给中国道路交通带来了众多的烦恼，机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一；停车难，停车场管理需要更加智能高效的管理方式。而车牌号码作为车辆唯一身份证，它的特殊性与重要性成为智能交通系统不可或缺的重要组成部分。那如何快速录入这些车牌号码呢？
随着时代的发展，生活质量的提高，汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多，势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作，当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵，给人们停车带来不便，浪费大量的停车时间；停车场票箱内卡容量有限，需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片，而对于车主来说，由于卡片的保存不当，丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失，整个停车记录就无法核对，给停车场管理带来一些麻烦。
随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便，这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端，顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生，然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰，因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
众所周知，当今车牌信息采集环节中，过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心，如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下，汽车是很多人出行必备的交通工具，路面上行驶的车辆越来越多，不断方便人们出行，但与此同时，车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞。目前大部分车牌识别基于CS系统，传统的监控无法做到对车牌的识别。我公司EasyCVR产品已经将车牌识别的算法集成到软件中，实现对各类视频源进行实时视频分析，并将识别的车牌信息记录。
人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序，而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌，深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中，工作人员遇到违规的车辆，都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码，虽然后来增加了移动设备，但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢？
车牌识别OCR技术作为一种智能化的识别系统，在现代城市的交通管理和安全领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨车牌识别 OCR 接口在智能停车、安防监控以及数据统计方面的实际应用。通过深入研究这些应用场景，我们可以了解这一技术如何提高交通效率、增强安全措施，并为城市规划和交通管理提供有价值的数据。
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。
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过？抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知从何下手？——PP-Vehicle来告诉你答案。
目前，我国警务通、停车场手持收费机等移动终端的使用比较普及，如果在这些终端上能够集成车牌识别功能，替代原来的手工记录，然后再人工录入电脑的步骤，让车牌的识别、记录工作变得快捷、便利、准确，会给业务人员带来很大的便利。现在出现一款基于Android、iOS平台的手机拍照车牌识别SDK，可方便的植入到警务通、手持收费机、掌上电脑、手机等手持终端上。
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分，它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，为交通管理提供重要的数据支持。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过？抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知如何下手？
一个开源的中文车牌识别系统， Git地址为：https://github.com/liuruoze/EasyPR。 我给它取的名字为EasyPR，也就是Easy to do Plate Recognition的意思。我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力，包括C++技术、计算机图形学、机器学习等。我把这个项目开源的主要目的是：1.它基于开源的代码诞生，理应回归开源；2.我希望有人能够一起协助强化这套系统，包括代码、训练数据等，能够让这套系统的准确性更高，鲁棒性更强等等。 相比于
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面，主要体现在：车牌倾斜，图像噪声，还有车牌模糊。
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》，给出了一整套完整的车牌识别系统设计，着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用，其性能优于目前主流的商业系统，代码已经开源，非常值得参考。 作者信息：
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：
前段时间，用PyQt5写了两篇文章，关于Python自制一款炫酷音乐播放器、自定义桌面动画挂件。有粉丝问我，为什么要用PyQt5？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？
在数字化时代，随着大众对出行要求的提升，汽车数量也成与日俱增，为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案，特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
车辆结构化视频AI检测技术，可通过AI识别对视频图像中划定区域内的出现的车辆进行检测、抓拍和识别，系统通过视频采集设备获取车辆特征信息，经过预处理之后，接入AI识别算法并与车辆底库进行对比，快速识别车辆身份和属性。TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在车辆的智能监管上，也具备十分灵活的AI识别能力及布控能力。
本教程来自NVIDIA 官网blog, 原文链接： https://developer.nvidia.com/blog/creating-a-real-time-license-plate-dete
随着车辆的不断增加，车多位少，停车供需的矛盾日益激化，新能源汽车保有量的持续增长，对停车设施提出了新的市场需求。城市停车面临着找车位难的问题。一方面表现在无泊位资源，另一方面有车位但是车主无法有效获取空位信息，导致车位资源应用效率低下。
下面要介绍的论文始发于ICCV2019，题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」，axriv地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
使用对象检测网络MobileNet SSD V2版本实现车辆与车牌检测，对得到车辆与车牌ROI对象，分别送到后续的车辆属性识别网络与车牌识别网络中，实现对车辆属性(颜色与车辆类型)识别输出与车牌识别输出。图示如下：
随着智慧城市、自动驾驶的快速落地，车辆的检测和识别应用场景非常广泛，如车牌识别、车流统计、车辆属性识别等。
这是NVIDIA在2021年初公布的一个开源项目，用NVIDA Jetson设备上的DeepStream视频分析套件实现“车牌识别”的功能，这是个实用性非常高的应用，能应用在各类小区门禁管理、停车场管理、道路违章等使用场景。
见过蹭吃、蹭喝、蹭车、蹭WiFi的 那你见过高速蹭ETC的吗？ 来，开 眼 界 了！ 据媒体报道 江苏曾有一名男子在一年内两地短程通勤时 “蹭”过ETC191次、逃避缴纳高速过路费5000多元 最终~~~ 被吊销驾驶证、拉入黑名单并判处有期徒刑八个月 跟车逃费成为日常，结果真的很悲剧 这些年，ETC出行得到了大力普及 给广大车主朋友提供了快捷的通关便利 而背后正是得益于车牌识别技术（LPR）的成熟应用 及当下移动金融应用场景线上线下领域的加速拓展 以腾讯云AI汽车相关OCR识别技术为例 基于行业
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
众所周知，TSINGSEE青犀视频解决方案中，EasyNVR主要针对前端设备有固定IP、协议支持RTSP的场景，这种方式一般服务与设备在同一网络下，即：设备在内网，EasyNVR也必须部署在内网中，通过配置设备的RTSP地址拉取设备的直播流进行转化分发。
车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照，其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。
本接口支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别，返回地域编号和车牌号码与车牌颜色信息。
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
随着移动端车牌识别技术的日趋完善，渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中，检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端，对登船的每一辆车车牌进行扫描识别，自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票，不仅大大的提升了登船效率，也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
今天我们就从技术的角度，来剖析一下如何技术上实现“开四停四”的判定执法。
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