邊緣計算與智能視覺應用 課件 4.6 車牌識別技術_第1頁
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邊緣計算與智能視覺應用4.6車牌識別技術講課人：XXX時間：20XX年12月30日延時符AboutUs目錄定義與概述01主流算法02挑戰與發展03定義與概述01車牌識別技術是一種通過計算機視覺和模式識別技術來自動識別和提取車輛上的車牌信息的技術。定義與概述定義與概述圖像采集工作流程預處理車牌定位字符分割字符識別定義與概述手動識別階段半自動識別階段物聯網與云計算階段多模態識別技術階段010203040506人工智能與機器學習階段全自動識別階段主流算法02主流算法MobileNetFasterR-CNN卷積神經網絡（CNN）卷積神經網絡（CNN）NN是一種專門用于處理圖像數據的神經網絡，其基本結構由卷積層、池化層和全連接層組成。CNN在車牌識別中具有高精度、魯棒性強、適應性強和可定制性等優點，但同時也存在訓練數據要求高、計算資源消耗大、對特殊字符樣式識別困難和過擬合風險等缺點。MobileNetMobileNet的主要設計思想是使用深度可分離卷積層來替代傳統的卷積層。深度可分離卷積層由深度卷積層和逐點卷積層組成。深度卷積層只考慮每個通道內的空間關系，而逐點卷積層則只考慮每個位置的通道關系。FasterR-CNNFasterR-CNN網絡有兩部分組成，第一部分是區域建議網絡（RegionProposalNetwork,RPN），該網絡是一個全卷積神經網絡，用來生成候選區域；第二部分是FastR-CNN檢測網絡，將第一部分RPN(區域建議網絡)生成的候選區域送入FastR-CNN檢測網絡，對候選區域進行分類和邊界回歸。兩個網絡連接起來，成為一個統一的網絡。挑戰與發展03挑戰與發展挑戰發展車牌識別系統在不同光照條件下的準確性存在顯著差異。劣的天氣條件，如雨雪、大霧、沙塵暴等，會嚴重影響攝像機的圖像采集質量，導致車牌圖像模糊或失真，從而影響識別的準確性。車牌識別系統涉及大量的個人信息，如車主的姓名、住址等。如果這些信息被濫用或泄露，將對個人隱私造成嚴重威脅。未來，車牌識別技術有望在更多領域發揮

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