車牌辨識系統軟體 相關
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License Plate Recognition. 前端車牌辨識. 因為採用的是高端【前端辨識】攝影機，內建車牌分析演算法，無論晴天雨天，皆可 24 小時運作，日夜間均能進行車牌辨識作業，正確率皆達 99% (車牌汙損不在此列)。 所謂【前端辨識】係指於停車場架構一支「 車牌辨識專用攝影機 」，將擷取影像的單元與辨識機制，整合在同一個高效能晶片中，當車輛進入停車場時，透過鏡頭自動辨識車牌，即時拍照攝影。 車主不用再打開車窗刷停車卡或是按鈕取停車幣，立即對車牌拍照，快速辨識車牌號碼之後，自動開啟電動柵欄機桿。 加裝HDC-eTag+車牌辨識 ， 停車場管理更便利更高效. 車牌歪斜 15 度以內皆可辨識成功，車牌辨識並完成資料庫比對時間 <=1 秒。
逸中軟體雲端車牌辨識網頁. 使用次數：029637. 請選擇包含車牌之JPG影像圖檔後按下 上傳 按鍵，即可自動辨識。 影像大小建議為1280X720，但不限於此。 車牌字元高度限於15至160畫素，預設僅辨識單一車牌。 此車牌辨識核心完全自行研發可客製化，若合理照片無法辨識歡迎洽詢 本公司 ！ 此網頁僅供各界測試本公司車牌辨識核心之效能，請勿作為營業使用。 車牌號碼. Size.
一.停車場自動化管理. 對於停車場使用車牌辨識系統的優點是： 全面自動化減低人力成本、提高競爭力增加獲利。 杜絕管理漏洞和監守自盜；車牌號碼是車輛的唯一身份證，而且有錄影及車輛進出時間的紀錄，該收錢的車一輛都跑不了，管理人員很難鑽漏洞從中牟利。 不用重複購買大量的磁卡，節省了購買磁卡的費用及節能環保。 避免感應磁扣遺失造成客戶的不便。 避免感應磁扣被複製造成業主的損失。 進出口閘門無需搖下車窗感應，讓客戶在使用上更便利。 提供大量停車紀錄數據，管理階層可以依照數據分析，擬定停車場的管理策略及調整。 ( 延伸閱讀：停車場管理系統讓你 一次搞懂) 二.社區及大樓停車進出管制. 車牌辨識系統用於社區及大樓停車場進出管制有以下的優點：
- 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
- Cyberlink
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。 現成模型可以讓您快速啟動 ALPR 專案。 使用 DeepStream SDK 可以輕鬆部署產生的 TLT 最佳化模型。 影片：即時車牌辨識。 在開始建立和部署 TLT 中高準確率的預先訓練模型時，需要以下資源： 來自 NGC 的 TrafficCamNet 或 DashCamNet 模型可以偵測車輛. 車牌偵測（LPD）模型 可以偵測車牌. 車牌辨識（LPR）模型 可以將影像轉換成文字. DeepStream SDK.
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車牌辨識系統的「硬體能力」是什麼?
車牌辨識系統如何發揮最大效用?
為什麼車牌辨識系統無法有效辨識距離過遠的車牌?
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車牌辨識系統可解決不少以上的停車管理困擾。 車牌辨識系統可辨識各式大小型客車、貨車之車牌，已登錄過的車牌可直接開啟鐵捲門或柵欄機放行。 快克利提供最完整的車牌辨識商品。
