从OCR到计算机视觉AI智能识别,车牌识别应用更强大

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视觉AI属于人工智能一个子领域,也被称为“计算机视觉”。主要方向为模式识别、图像处理。其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法,从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能,在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人,以节省人力,并提升效率。顾名思义,计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”,获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。视觉AI 属于机器学习,可以按字面意思来理解,就是机器自己进行学习,有了学习能力就能不断进步,这是机器学习有别于此前基于规则、基于编程的人工智能的重要区别。AI(Artificial Intelligence,人工智能),是计算机科学的一个分支,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

视觉AI 产品一般由基础硬件和计算单元两大板块组成。其中,基础硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件、视觉处理软件等软硬件,负责图像采集和处理等相关工作。而计算单元包基础、技术和应用三个层面,是整个计算机视觉的核心。通常来说,车牌识别相机是通过对图像的识别判断从而完成车辆信息采集的,市面上常见的车牌识别相机大部分采用的是OCR识别和视觉AI智能识别。OCR识别指利用OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字内容,直接转换为文本,再进行读取识别。相机先进行图片拍摄,再将图片字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR关键的因素。衡量OCR识别产品好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度,产品的稳定性,易用性及可行性等等。而基于视觉AI的智能车牌识别相机,指通过芯片算法智能识别图片文字信息,不仅可以识别图片上的文字信息(车牌号),还可以识别图片上的车辆款式、型号、外观、颜色等等,其识别功能更为全面,也更为强大。基于视觉AI的智能车牌识别相机,可以通过素材训练不断提升算法的学习能力,从而提高识别的精准率,而且对于非字符的图像元素识别也有先天优势,通过提取车辆特征进行算法训练,就能精准识别出车辆的型号、款式等等,这种综合识别在实际应用中更为广泛,比如可以帮助车服门店进行精准营销,提高订单转化率,或者安排专属服务,提升车主满意度。除此之外,基于视觉AI的车牌识别相机还可以不断升级算法版本,根据客户需求定制算法功能,比如对车辆颜色的识别等等。尤其是在细分场景应用中,与传统停车场不一样的是,场景环境更为变化多端,功能需求也更为个性化,视觉AI智能车牌识别相机可以更好地解决场景识别难点,保证客户需求准确落地。

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