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车牌识别 热门

车牌识别算法采用深度学习的方式可对车牌的颜色、车牌信息进行识别分析,把分析的数据信息直接呈现在系统平台上,可查询区域内的车牌、出入时间等历史信息,适用于货车、面包车、轿车等多种车型。
车牌识别

应用场景

  • 园区/小区
    适用于园区、小区等关键区域车辆出入监控,车牌身份统计,进行有效安全管控
  • 停车场
    对加油站/停车场的进离站车辆进行车牌识别和记录统计,停车场闸机自动识别入场,适用于无卡无人停车场管理等
  • 公路卡口
    识别货车、面包车、轿车等多种车型的车牌颜色、车牌号、字符等,便于道路交通管理、可疑或违章车辆识别,助力移动警务提升办案效率

常见问题

  • 算法怎么使用
    算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式,边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子,开箱即用
  • 算法怎么收费
    算法交付方式灵活,可根据实际需求情况和规模进行评估,主要有按路数授权/服务器授权/年包授权
  • 算法对摄像头有什么要求
    正常200万像素即可,支持摄像头利旧使用,RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入,节省改造成本
  • 算法如何定制
    根据实际需求评估,通常单场景需要2000-5000张左右图片样本,定制流程:方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代
  • 算法效果如何
    平均准确率≥90%,采用深度学习技术可持续迭代提升效果,平均每个算法有500+个细分场景,每个场景500-800张/段精准标注数据,从数据源头保障算法质量
  • 是否支持国产化部署
    已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配,兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求
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