计算机视觉 马尔_基于视觉AI的智能车牌识别相机，识别更精准功能更强大
原标题：基于视觉AI的智能车牌识别相机，识别更精准功能更强大
通常来说，车牌识别相机是通过对图像的识别判断从而完成车辆信息采集的，市面上常见的车牌识别相机大部分采用的是OCR识别和视觉AI智能识别。
OCR识别指利用OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)技术，将图片、照片上的文字内容，直接转换为文本，再进行读取识别。相机先进行图片拍摄，再将图片字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR关键的因素。衡量OCR识别产品好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度，产品的稳定性，易用性及可行性等等。
而基于视觉AI的智能车牌识别相机，指通过芯片算法智能识别图片文字信息，不仅可以识别图片上的文字信息(车牌号)，还可以识别图片上的车辆款式、型号、外观、颜色等等，其识别功能更为全面，也更为强大。
顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。
AI(Artificial Intelligence，人工智能)，是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
那么，视觉AI属于人工智能一个子领域，也被称为“计算机视觉”。主要方向为模式识别、图像处理。其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法，从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力，并提升效率。
视觉AI 产品一般由基础硬件和计算单元两大板块组成。其中，基础硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件、视觉处理软件等软硬件，负责图像采集和处理等相关工作。而计算单元包基础、含技术和应用三个层面，是整个计算机视觉的核心。
基础层提供计算力，主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。其中芯片具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型；技术层解决具体类别问题，主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术；应用层则是解决实践问题，是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案，其核心是商业化，主要有安防、泛金融、手机、零售、自动驾驶、医疗影像、工业制造、广告营销八大应用场景，并对应各自领域的厂商。
所以视觉AI 属于机器学习，可以按字面意思来理解，就是机器自己进行学习，有了学习能力就能不断进步，这是机器学习有别于此前基于规则、基于编程的人工智能的重要区别。
基于视觉AI的智能车牌识别相机，可以通过素材训练不断提升算法的学习能力，从而提高识别的精准率，而且对于非字符的图像元素识别也有先天优势，通过提取车辆特征进行算法训练，就能精准识别出车辆的型号、款式等等，这种综合识别在实际应用中更为广泛，比如可以帮助车服门店进行精准营销，提高订单转化率，或者安排专属服务，提升车主满意度。
除此之外，基于视觉AI的车牌识别相机还可以不断升级算法版本，根据客户需求定制算法功能，比如对车辆颜色的识别等等。尤其是在细分场景应用中，与传统停车场不一样的是，场景环境更为变化多端，功能需求也更为个性化，视觉AI智能车牌识别相机可以更好地解决场景识别难点，保证客户需求准确落地。返回搜狐，查看更多
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