車牌辨識程式 相關
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本文說明如何將車牌偵測（license plate detection，LPD）、車牌辨識（license plate recognition，LPR）等能實際部署的 AI 模型與 NVIDIA 轉移學習工具套件（TAO Toolkit）搭配使用。
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。
2023年8月1日 · ocr.py 程式內容如下, 邏輯其實並不複雜, 就是把照片和 bounding box 傳給 EasyOCR, 並附上一些參數 (如合法的字元等等), 然後再使用 cv2 把辨識出來的車牌寫回影像檔.
2024年1月10日 · 一般來說，一套完整的辨認系統通常包含三部分：影像掃描器（Image scanner）、光學字元辨認軟/硬體以及輸出介面（Output interface）。 影像掃描器 光學字元辨識 輸出介面. 以超速照相為例，會先透過影像掃描器，即攝影機或是照相機拍下超速車輛，再並將圖片送往光學字元辨識軟體，也就是我們的車牌辨識系統，得到超速車輛的車牌，最後再把此車牌號碼送往罰單的系統，開出一張超速罰單，此步驟對應到就是流程中的輸出介面。 雖說整套流程包含三個部份，但在這邊我們只將目光放在光學字元辨識系統上。 細分光學字元辨識系統，可在分成兩個步驟：分別是文字檢測與文字識別。 文字檢測： 顧名思義就是找出哪裡有文字以及文字範圍大小，對應到車牌辨識系統中就是找出車牌的位置並框出車牌。 文字辨識：
AI影像辨識的關鍵程序是「理解」車牌的內容. 如何使用 ML ( 機器學習) 、 DL ( 深度學習) 與 CNN ( 類神經網路) 做影像辨識的文章書籍總是語焉不詳，以車牌辨識來說最多也只說一半，就是如上圖一樣找到一些應該是屬於車牌內容的目標，這些事情用傳統的 OCR ...
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AI 車牌辨識系統係透過智慧影像辨識原理，將攝影機擷取到的車牌影像進行分析，進而達到車牌辨識之應用。 依據辨識機制、演算邏輯，以及實際需求，可分別應用於以下不同的場景。 車牌辨識應用於科技執法. 科技執法顧名思義為警政單位透過科技的協助，進行智慧執法。 例如過往警察皆經由手動開單的方式來舉發違規行為，但現在只要透過道路監視攝影機與 AI 智慧車牌辨識系統，便可輕鬆達到全時段或部分時段自動偵測是否有違規行為發生、並協助失竊與犯罪車輛協尋。 此外，依照不同的取締項目（闖紅燈、違規迴轉、未保持路口淨空等），還可針對車牌辨識系統進行特殊設定，有效提升取締效率，擴大科技執法的範圍。 科技執法的能達成遏阻違規事件發生，而在車輛與行人遵守下，降低事故發生機率。
