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車牌辨識系統是一種利用光學字元辨識 (OCR)在圖像上獲取車輛位置，進而讀取車輛牌照數據的技術；是車牌辨識的基本運作方式。 在車牌辨識的實際應用上面必須是自動化的才有商業價值，所以在市場上一般稱為自動車牌辨識，而自動車牌辨識英文上的稱法有兩種：ANPR (Automatic Number Plate Recognition)或ALPR (Automatic License Plate Recognition)。 車牌辨識的起源. 車牌辨識是在1976年英國警察科學發展處所發明，在1979年EMI電子公司才開始投入原型系統使用，早期測試系統部署在英國的公路和達特福德隧道上，直到1981年通過辨識方式找到失竊的汽車，進行了首次竊盜逮捕。
或依設定部分範圍內搜尋車牌，進行車牌辨識。 可辨識國內車種、新舊車牌、不同格式之車牌號碼，包含：機車、小客車、計程車、小貨車、大客車、大貨車、聯結車等特殊車牌。 eTag＋車牌辨識停管理系統. 車牌辨識系統還可與宏頂專利的「 停車場管理系統 」整合，再透過即時顯示字幕機，顯示即時車牌、即時訊息及剩餘車位，例如：異常卡號……等訊息。 也能與本公司的 車道管理系統 、 門禁管理系統 及 監控管理系統 整合安裝，全面而有效地提高監控及管制，確實做到N車N位、1位多車、eTag 自動建檔。 訪客預約以及臨停收費等功能，以及有效預防跟車（另外選購宏頂防跟車模組 ）。 前往選購＞ 車牌辨識專用攝影機.
針對靜止或快速移動的車輛進行自動車牌辨識（automatic license plate recognition，ALPR），是智慧城市常見的智慧影像分析應用之一。 部分常見的使用案例，包括停車輔助系統、自動化收費站、在港口以及醫療物資運輸倉庫中登記與識別運輸和物流車輛。 可以即時執行上述應用是讓這些市場充分發揮潛力的關鍵。 傳統技術是仰賴專用攝影機和處理硬體，不僅需要高昂的部署成本，且難以維護。 ALPR 的工作流程涉及使用物件偵測深度學習模型，偵測畫格中的車輛，以及使用車牌偵測模型定位車牌，最後辨識車牌上的字元。 使用深度學習網路進行光學字元辨識（optical character recognition，OCR）為常用技術，可以辨識任何語言的字元。
以先進的數位圖像處理技術、人工智慧深度學習 (AI Deeping Learning)和物聯網 (IoT)等技術為基礎，車牌識別 (LPR) 系統可辨識出車牌號碼或其他的車輛特徵，進行分析，從而完成識別過程，例如 : 道路監控系統、交通號誌燈管制、高速公路速限管制 、ETC收費系統 ...
- Ai 影像辨識的興起
- Ai 車牌辨識解決傳統車牌辨識之四大難題
- 車牌辨識引擎最佳首選─訊連科技 Lpr─Ai 車牌辨識 SDK
- Ai 臉部辨識整合智慧車牌辨識將成未來趨勢
電腦視覺（Computer Vision）近來蓬勃發展，被認為是AI發展最快的領域之一，能讓電腦擁有視覺能力的技術，藉由攝影機來模擬人類的雙眼，並透過 AI 演算法來進行辨識，從製造業、零售到醫療、金融等產業，協助企業辨識物件與產品監測等都有許多應用。 電腦視覺技術亦可協助智慧城市（Smart City）發展，像是幫助政府搜集街道的影像，讓執政者們實施更適當的城市相關政策，透過電腦視覺技術獲取城市交通即時熱點資訊，緩解交通壅塞，進而改善行人與乘客的安全。 屬於電腦視覺範疇的人臉辨識技術，已成為全球智慧城市採用的熱門科技之一，人臉辨識如何助於智慧城市建立並提升城市生活品質以及公共安全呢？ 舉例來說：在人口密集的大都市，可以透過人臉辨識技術來偵測違反交通規則的行為，過去需要真人警察來取締的違法行...
傳統車牌辨識採用之影像視覺辨識技術，係透過攝影機擷取整個車牌號碼，分析並做圖形比對後，回傳辨識結果，然而因車牌上物件歸納過於發散，導致無法快速且準確辨識，於 2D 平面上較難進行車牌特徵分析。此外，傳統的車牌辨識系統僅能對單一車牌進行辨識，如需同時對多種車牌進行偵測，則容易造成辨識率下降的問題。 AI 車牌辨識則是透過機器深度學習技術，透過巨量且多元的資料訓練，讓電腦被教育該如何辨識特定物件特徵，包含扭曲的數字、拍攝角度不佳的車牌、車輛轉彎時傾斜的車牌等，使其可迅速過濾雜訊，精準辨認車牌上的內容，協助穩定治安。 以下將針對傳統車牌辨識所面臨的五大難題，闡述為何智慧車牌辨識將成為未來趨勢。
訊連科技提供 LPR─AI 車牌辨識 SDK 引擎，可針對不同的智慧停車場與科技執法場景，整合於多種攝影機與作業系統。 此外，企業還可搭配FaceMe® Security 解決方案，將AI 臉部辨識技術整合於企業現行之門禁安控系統，於車輛進出時，同步進行司機身分查驗，避免盜用鑰匙事件發生。 警政系統亦可透過整合 AI 人臉辨識與車牌辨識技術，透過行動或隨身攝影裝置，協助巡邏員警確認民眾身分，有效應用於失蹤或迷路人口協尋及黑名單比對等場景。此外，還可以將 AI 車牌辨識整合於警用行車紀錄器，透過快速掃描比對行車紀錄器之影片，進行車牌辨識，以尋找失竊或犯罪車輛。 當然，AI 人臉辨識系統在準確率的表現上，也將影響辨識應用能否在關鍵時刻發揮作用，而根據最新公布於美國國家標準暨技術研究院（NIST）...
隨著影像辨識演算法不斷地更新，智慧車牌辨識技術將逐步取代傳統車牌辨識。AI 車牌辨識優點包含多角度、多車道辨識、與後端資料整合性高、辨識時間快速且辨識精準度更高，皆可有效協助判斷交通違規行為或司機身分查驗。 此外，為了企業安控考量，整合人臉辨識技術與智慧車牌辨識將成未來趨勢。針對企業私人停車場、社區停車場，以及高度管制區，皆可透過人車查驗與身分比對，有效管理人員進出。公部門於進行科技執法時，亦能透過即時的車輛與司機人臉比對，有效取締犯罪行為。 如欲瞭解更多關於臉部辨識與車牌辨識資訊，請前往FaceMe®官方網站
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車牌辨識系統是一種智慧影像分析的基本應用，利用攝影機擷取車牌的影像後，將影像進行分析與演算，達到車牌辨識的應用。 車牌辨識的優點可以將停車場全面自動化，減低人力成本；使用軟體來辨識進出車輛，車牌不易遭人冒用，同時免除遙控器、感應磁扣遺失與轉借外人之困擾；進出不須按遙控器、不用搖下車窗，遠距離車牌辨識，行進之間即可開閘門，省去停車等待之時間。 軟體同時具備一位多車、車輛違停、即時影像控管，結合用戶的白名單、黑名單管理，即時事件偵測、即時示警，簡單管理好上手。 我司車牌系統優勢： 單一電腦可同時處理多車道之即時辨識作業。 (依照CPU運算效能決定車辨數量) 採無線圈影像直接串流方式辨識，辨識車輛時速可達60公里/小時以上.
自動車牌辨識 （英語： Automatic number-plate recognition ，縮寫為 ANPR ），是一種利用 光學字符識別 元件來讀取影像中的 車輛號牌 資訊，用以建立汽車定位資訊的技術。 可使用既存的 閉路電視 或 攝影機 ，或是特別為這個用途而設計的攝影機，來讀取車牌。 現今世界各國的 交通警察 ，大多都已採取這項技術，來確定車輛是不是有合法執照，以及在犯罪案件發生時，追蹤有關車輛的去向。 在 停車場 和 收費道路 也可用於控管車輛進出及費用計算。 註釋 [ 編輯] 分類 ： . 監視. 計算機視覺應用. 人工智慧應用. 認證方法. 電子公路收費. 執法設備. 道路交通管理. 光學字符識別.
