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。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术，该技术不依赖其他任何第三方库，能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
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。
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。
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
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。
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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。
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。
Tiait Brown 用57行代码和开源工具 DIY 了一个车牌自动识别系统，完全实现了澳大利亚政府花8600万美元投资的项目效果。 过去一年，维多利亚州共有超过1.6万辆车被盗，费用约为1.7亿
【新智元导读】作者Tiait Brown 用57行代码和开源工具 DIY 了一个车牌自动识别系统，基本实现了澳大利亚政府投资8600万美元想要的效果。 （文/Tiait Brown）维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。过去一年，维多利亚州共有超过1.6万辆车被盗，费用约为1.7亿美元，警方正在试验各种技术驱动的解决方案来打击汽车盗窃。 为了防止盗用车辆的欺诈性销售，管理部门VicRoads启用了一项基于网络的服务来检查车辆注册状况。VicRoads还投资购买了一个固定牌照扫描仪——一个固定的三
选自Medium 作者：Tait Brown 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 Tait Brown 利用 Openalpr 库和 VicRoads API 等通过 57 行 javascript 代码实现了澳洲车牌识别并检测是否被盗。 维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。去年在维多利亚州有超过 16000 车辆被偷，造成的经济损失约 1.7 亿美元，警察局正积极尝试多种技术方案攻克这一问题。 为了阻止被偷车辆的非法交易，已经有了一项名叫 VicRoads 的网络服务检查被偷车辆的登记状态
现在社会的发展迅速，人工智能也是现今最火热的趋势之一。很多智能化理念都会一一去实现，只是时间和策划的问题。 今天什么最多，其实有一个绝对是车。所以未来的智能交通一定是无可否定的技术，于是乎，今天简单
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
通过之前的4期计算机视觉简单介绍，刚刚像入门的你应该知晓最基础的知识了，而且明确自己要学的内容，今天我们先以一个简单的小Demo来带大家进入真正的计算机视觉领域，我们开始吧！
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。
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？
之前写的一个，小程序扫描二维码，正则校验：https://www.jianshu.com/p/61217e42a143，现在又遇到了一个小程序验证车牌号（含新能源车牌）的需求，其实思想是类似的，一并写了。
【新智元导读】北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征，而非扫描车牌号来精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。研究人员称该项技术也能用于人脸识别和行人检测，能为侦破盗窃车辆等案件提供帮助。 论文：https://arxiv.org/pdf/1708.02386.pdf 据《参考消息》8月30日引西媒报道，北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。该系统不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或
现在，汽车的踪影无处不在，公路上疾驰，大街边临停，小区中停靠，车库里停泊。管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题。精明的人们把目光放在车牌上，因为车牌是汽车的“身份证”。所以车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚的主要执法机构。去年，发生在维多利亚的盗车数量达到了 1.6 万辆，价值 1700 万美元，因为发生了这些，我们的警察开始忙于测试各式各样的技术和解决方案，尝试去打击那些偷车贼。 为了防止那些欺诈性质的，即售卖被盗窃车辆，一家叫做 VicRoads ，提供了基于 web 的服务，可以检查车辆的注册情况，该部门也投资了车辆牌照的扫描仪，一个固定的三脚架摄像头，用于扫描过往的车流，以自动识别被盗车辆。 请不要问我发生过什么，有那么一天下午，我突发奇想，我自己何不做一个车载的车牌扫
随着数据数字化的推广普及，很多客户在业务上会有一些新的突破与尝试。为帮助客户更高效的打造专业化解决方案，腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕，助力各行各业的数字化、智能化转型。
随着数据数字化的推广普及，很多客户在业务上会有一些新的突破与尝试。为帮助客户更高效的打造专业化解决方案，腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕，助力各行各业的数字化、智能化转型。 腾讯云对象存储 COS 作为云上数据存储的大本营，基于数据万象的多媒体数据处理能力，打造了云上一站式的数据处理平台。 10月，数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优图实验室推出了一些新的功能，针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的图片，以更高效、更便捷的方式进行智能化处理。 1 图片质量评估 图片在当今已经是传播最广泛的一种信息载
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
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
为助力更多组织实现远程协作和随时随地进行办公，泛微数字化运营平台借力移动建模和低代码构建平台，为各行各业的组织搭建了随需而变的各类移动应用，7x24小时随时随地接收信息、处理事务，不见面少接触。
据《华尔街日报》2016年3月30日报道，中国的研究人员开发出了一款可以自动扫描行人面部并在犯罪数据库中进行匹配的警车。这款警车由电子科技大学的研究团队开发，现已上路测试。有关部门计划在2016年9月份的杭州二十国集团峰会期间对其进行实境测试。根据报告，车顶上的360度摄像头可以在车辆以75英里/小时行驶的情况下扫描60米外的人脸。此外，系统还可以判断行人年龄、种族和性别，还可识别车牌号。 尽管成就突出，但这不是全球第一辆可扫描面部的警车。2015年秋季，阿联酋内政部在迪拜一场大型技术活动上宣布其也在开展类
本文探讨了使用深度学习技术进行文本摘要的方法和系统。文章首先介绍了基于序列到序列（seq2seq）的文本摘要模型，然后详细阐述了使用该模型进行摘要的步骤。最后，文章探讨了该方法的优缺点以及可能的改进方向。
有了前面的《动手》，基本上可以进行开发了。本篇我们来试试XCode的基本功功力如何，测试在单表一千万业务数据的环境下查询的速度，添删改等没什么可测试的。其实应该说是XCode开发模式的功力，XCode组件仅仅是处理分页而已，而XCode开发模式为高性能开发提供了更多的建议。 测试环境：双核CPU，4G内存，win7+SQL2008+vs2010 数据表字段包括：自增ID、车牌、时间。使用SQL准备一千万测试数据，花了将近一个小时。 测试用例：ID的升序降序，时间的升序降序，每一种情
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成
马勒MAHLE以其精湛的工艺和广泛的应用领域，在欧美制造业素有盛名，是众多国际汽车与发动机零部件制造商中的佼佼者，为汽车与发动机行业提供高质量的零部件产品。
气得我接到消息的当场就把ETC的磁卡拔了，这磁卡该灵的时候不灵，之前好几次把我卡在了高速ETC收费口，被工作人员以及其他车辆当做智障非常尴尬。偏偏不该灵的时候又无比灵敏，只用0.01秒就完成了从老岳父账户里扣款。
简单车牌检测 main： clc; clear; close all; I=imread('1.png'); figure(1),imshow(I);title('原图'); I1=rgb2gray(I); figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图'); I2=edge(I1,'canny',[0.2,0.55]); figure(3),imshow
OCR全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，最早在1929年被德国科学家Tausheck提出，定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR，狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展，人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本，开始将目标转移到现实世界场景中的文本，这被称为场景文本识别（Scene Text Recognition，STR）。
随着数字时代的到来，图像和视频数据的获取与传播变得异常容易。然而，这也带来了隐私泄露的风险，尤其是在公共场合或通过社交媒体分享的图像和视频。隐私保护技术的发展，旨在确保个人隐私在数字世界中的安全。本文将探讨图像与视频隐私保护技术的发展历程，包括关键技术、应用实例以及未来的发展方向。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
某公司拟开发一个物流车辆管理系统，该系统可支持各车辆实时位置监控、车辆历史轨迹管理、违规违章记录管理、车辆固定资产管理、随车备品及配件更换记录管理、车辆寿命管理等功能需求。其非功能性需求如下：
（答疑中的图）关于这里的执行者，是员工，还是时间，有个停车场的车牌识别抬杆碰到类似问题 ，这里说员工不贡献领域逻辑，不完全对，系统执行员是时间可能不对，从现象看，好像人没做什么，如果员工刷的是门禁卡，执行者是人，这个大家应该认知一致，但人走过去，如果门禁没开，提示要近一点，人戴了眼镜，系统提示要取下眼镜，这里需要人的配合，在人脑里是有封装领域逻辑的，把人脸当作一个"卡"， 员工提交了卡，系统作出了响应，是不是执行者是员工更合理，停车场的案例，把司机作为执行者。
APISpace 短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。 通知短信：当您需要快速通知用户时，通知短信是最快捷有效的方式。短信通知支持三大运营商以及虚拟运营商，我们提供电信级运维保障、独享专用通道。 OpenAI-ChatGPT：ChatGPT 能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。ChatGPT 可以用于处理多种类型的对话，包括对话机器人、问答系统和客服机器人等。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情
MySQL是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前端长度，那么索引就会包含整个字符串。
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。
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
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 实际的小型新能源车牌示例 生成的蓝色底牌车牌示例 生成的小型新能源车牌示例 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
充电桩车牌识别应用场景，车牌识别相机采用吊装的方式安装到每个充电桩车位上，精准的识别停在该车位上的车牌号码。
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