在当前比较流行的物流研究中,基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统(LMIS,Logistics Management Information System)的存在基础,因为,物流过程比其他任何环节更接近于现实的"物",物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集,数据量都要大。
车牌识别系统实现车牌识别的准确率较高。
1. 使用深度学习算法,如深度卷积神经网络(CNN)、深度受限玻尔兹曼机(DBM)等,提高车牌识别准确率;
2. 针对车牌图像质量受到外部环境因素影响,可引入图像增强技术,如对比度增强、锐化、亮度增强等,提升车牌识别准确率;
3. 采用改进的自适应阈值分割算法,实现车牌的准确识别;
4. 利用车牌识别中的光学字符识别技术,通过深度学习算法实现的车牌号识别;
5. 引入边缘检测算法,有效提升车牌文字的识别准确率。
车牌识别系统基于深度学习的车牌识别系统,可以用于车辆的出入场记录,通过对车辆的车牌号进行识别,可以实现快速准确的记录车辆出入场的功能。