技术的发展使许多有用设备的创新成为可能，以减轻人类的工作量。 自动车牌识别，作为一种这样的技术，正在世界范围内变得普遍。
它是一种高效的技术，有助于跟踪交通违规、管理停车情况并有益于其他多项与用户相关的活动。 ANPR 系统高度可靠，采用人工智能等尖端技术设计，使其极其精确和实用。
因此，在这篇博客中，我们将介绍车牌识别系统的一些关键方面，以增强您对该系统的理解。 让我们开始吧！
什么是 ANPR？
ANPR 或自动车牌识别是一种计算机视觉技术，它可以利用专门的软件自动读取车辆上的车牌，而无需人工干预。 ANPR 使用实时摄像机镜头来捕捉和精确识别任何车牌号码。
ANPR 技术对运输行业产生了巨大影响，因为车牌识别可以用于多种用途，例如：
- 交通宏观建模
- OD 调查（始发地-目的地）
- 收费
- 平均旅行时间调查
- 速度测量
- 高级车辆分类
自动车牌识别也通常以给定的名称而闻名：
- LPR（车牌识别）
- 自动车辆识别 (AVI)
- 车牌识别 (CPR)
- 车牌阅读器 (CPR)
- 自动车牌识别 (ANPR)
- 汽车光学字符识别 (OCR)
ANPR 是如何工作的？
ANPR 的工作非常简单。 ANPR 使用光学字符识别软件来检测车辆牌照。 设备中的摄像头捕捉车牌的图像，并由软件进一步处理。
在图像处理过程中，软件会识别字符并验证它们的顺序，从而将车牌图像转换为文本。 该系统在夜间使用红外光检测车辆编号并拍摄图像。
ANPR 系统通常包括：
- 数字图像采集单元。
- 一个处理单元。
- 红外线照明。
- 几种视频分析算法。
ANPR 的主要优势是什么？
ANPR 提供了许多现实世界的好处，使其成为当今非常流行的技术。 一些值得注意的优点是：
- 手动任务的自动化
- 有效的空间管理
- 更好的治理
- 改善客户体验
- 更快地执行流程
除了好处之外，这里有一些关于车牌识别技术的用例：
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停车管理
由于 ANPR 提供了一个集成的解决方案来识别单个车辆并进行有效的停车管理，因此无需再浪费时间管理您的停车罚单并冒着因罚单支付不准确而受到处罚的风险。
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交通违规
执法部门拥有最大的 ANPR 系统用例。 这些用于对违反交通法规的车辆进行车牌识别。
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收费站付款
ANPR系统自动检测您的车辆数量并自动向您收取通行费，使收费站的支付工作变得轻松。
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旅程时间分析
ANPR 的一个有用应用是旅程时间分析，它记录并显示您从源头移动到目的地时的旅程时间。
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零售园区保安
ANPR 技术可以解决并有效解决未经授权的停车问题，该问题通常会导致不必要的麻烦和争吵。
如何训练 AI 模型以准确训练 ANRP 模型？
训练 AI 模型绝非易事。 它需要大量的时间、精力和正确决策的实施才能使其完美运行。 AI 训练从数据开始。 在训练 AI 时，您使用机器的动机是收集数据、解释数据、从中学习，并将其正确应用到流程中。 模型首先需要在数据集上进行训练。
数据集包含模型学习阅读和检查的大量信息。 此外，它根据提供的数据做出决策。 这套系统要完美设计，需要几位工程师的辛勤工作和智慧。
人工智能的好处在于，一旦你对人工智能模型进行编程以学习并将其智能正确应用到流程中，它就可以很容易地进一步训练其他模型。 使用几行代码并利用预先训练的模型，您可以构建可以部署在多个位置的训练有素的 ANRP 模型。
Shahip 如何帮助获取车牌数据集？
对用于训练 ML 模型的汽车数据集的需求正在急剧增加。 这就是为什么 Shaip 经验丰富的工程师和 IT 专家团队使用先进的图像/视频注释工具来简化整个过程的原因。
通过利用先进的注释工具，团队可以使车辆图像标记精确且适用于所有用例。 图像和视频中捕获的事物被逐帧分类为对象。
此外，多种技术用于准确检测自动车牌。 其中一些技术包括：
- 激光雷达
- 边界框
- 多边形注释
- 语义分割
- 对象跟踪
总之，Shaip 是领先的 AI 培训服务提供商之一，用于培训 ANPR 模型，以具有成本效益的价格提供无差错功能。
总结
自动车牌识别是一项伟大的技术，它可以消除人工并用可提供快速有效结果的先进系统取而代之。 此外，该技术的用例数量众多，这证明了其激增的需求是合理的。 因此，如果您也需要此类技术或想要训练您的 ANRP 模型， 联系我们来自 Shaip 的 AI 专家。
