隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展以及高速公路車輛爆炸式增長,傳統(tǒng)的單機(jī)嵌入式車牌號識別系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足海量車牌號快速識別與處理需求,而且基于單機(jī)嵌入式的車牌號識別系統(tǒng)無法對汽車品牌型號等進(jìn)行識別。本文通過介紹基于人工智能深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù),并利用于車牌識別系統(tǒng),再與傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行對比,分析了基于人工智能的圖像識別在高速公路車牌及車型識別系統(tǒng)中運(yùn)用的可行性,同時對具體的方案進(jìn)行了探討。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 車牌號識別系統(tǒng)的分析
    1.1 車牌識別系統(tǒng)現(xiàn)狀
    1.2 傳統(tǒng)車牌識別系統(tǒng)技術(shù)
    1.3 存在的問題
2 人工智能的圖像識別技術(shù)
    2.1 人工智能
    2.2 圖像識別技術(shù)
    2.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
    2.4 神經(jīng)元與感知機(jī)
    2.5 激活函數(shù)
    2.6 損失函數(shù)、成本函數(shù)與梯度下降
3 基于人工智能技術(shù)的車牌識別實(shí)現(xiàn)
4 結(jié)語



本文編號：4022737