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车牌识别技术的趋势之深度学习篇

车牌识别技术先如今运用很广泛,下面就这个问题简单的分析下其内在的原理。

车牌识别原理中提出了一些特征提取和分类算法,可以理解为浅层学习模型。浅层学习在一定规模的数据集中可以发挥较强的表现力,但随着数据量的增加,这些模型将变得不适合。一般而言,数据量太大,模型不复杂,无法复盖所有数据。因此,深度学习是近年来特别受欢迎的研究课题。

基于大数据的深度学习是车牌识别技术的主要趋势之一。深度学习往往包括更深层次结构。越低层特征越简单,越高层特征越抽象,但越接近表现意图。举个例子,从字到词、句、意,都是层次深化的过程,这就是典型的深层结构。返回到图像分析的范畴,对于一个图像,较低级的特征量为一个像素,即从0255的矩阵。我们正在寻求的是从像素中找出边缘特征并通过像素组合边缘特征与其他组件以最后形成另一类型的目标,虽然无法理解图像中的任何目标。

利用深度学习提取的车牌特征比传统技术表现出面部间的相关性,辅助有效的分类方法,可以显着提高算法识别率。深刻的学习很大程度上依赖于大数据。也有近年来突破这项技术的理由。将更多的样本数据添加到训练模型中意味着算法模型更加通用,更接近现实世界模型。另一方面,深度学习的理论性需要加强,模型需要优化。

车牌识别技术已经深入到我们的生活中去了更多相关技术运用,相信在众多学术界和工业界同事的努力下,会取得更大的突破。