بینایی ماشین در حوزه تشخیص پلاک

گسترش سریع وسایل نقلیه در جاده ها نیازمند راه حل های نوآورانه برای مدیریت ترافیککارآمد, اجرای قانون و امنیت است. سیستم های تشخیص پلاک (LPR) به عنوان ابزارضروری در دستیابی به این اهداف ظاهر شده اند. این مقاله تحقیقاتی به بررسی کاربردتکنیک های یادگیری ماشین در پیشرفت فناوری تشخیص پلاک خودرو (LPR) می پردازد. هدفاصلی این مطالعه توسعه و ارزیابی یک سیستم LPR قوی است که می تواند به طور دقیقپلاک های خودرو را از تصاویر و جریان های ویدیویی گرفته شده در سناریوهای مختلف دنیایواقعی شناسایی و تشخیص دهد. با استفاده از یک مجموعه داده جامع شامل طیف وسیعی ازسبک های پلاک خودرو, فونت ها و شرایط نوری, ما از پیشرفته ترین الگوریتم های یادگیریماشین, از جمله شبکه های عصبی عمیق, شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه هایعصبی مکرر (RNN) استفاده می کنیم), برای ساخت یک مدل LPR با کارایی بالا. یافته هایما اثربخشی یادگیری ماشینی را در تشخیص پلاک خودرو نشان می دهد و به نرخ های دقتقابل توجهی حتی در محیط های چالش برانگیز دست می یابد. ما به جزئیات فنی معماری مدل,پیش پردازش داده ها و روش های آموزشی می پردازیم تا درک جامعی از رویکرد خود ارائهدهیم. علاوه بر این, این تحقیق به بررسی مفاهیم عملی فناوری LPR در مدیریت ترافیک,اجرای قانون و امنیت می پردازد.

کلیدواژه ها:

، LPR ، RNN ، CNN ، مدیریت چکیده