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算法对于车牌识别硬件产品的重要性

2020年,车牌识别行业进入饱和状态,市场也渐渐由前几年的通用市场走向细分市场。不管是较早进入的,还是刚刚进入的各大厂商都卯足了劲地抢占市场,从而分一波红利。说到车牌识别,目前是硬件占优,还是算法呢?
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2020年,车牌识别行业进入饱和状态,市场也渐渐由前几年的通用市场走向细分市场。不管是较早进入的,还是刚刚进入的各大厂商都卯足了劲地抢占市场,从而分一波红利。说到车牌识别,目前是硬件占优,还是算法呢?

算法.jpg

车牌识别发展至今,已不是什么新鲜物种,如果说前一两年各大厂家还在主打车牌识别率的话,那么如今各家又在拿什么比拼呢——自然是核心算法。

深睛的车牌识别算法较有优势的一家。不仅有强大的硬件配置,而且自研深度学习算法,无需人工选取特征,能够在算法训练过程中自主学习,识别准确率高,复杂环境适应能力强。深度场景下海量样本图片,结合基于单一样本生成多个训练样本专利技术,有效提高识别精度,以确保算力发挥到极致。

不少厂家主打的车牌识别一体机识别率很高,但现场测试过程中识别效果却差强人意。这无形中也加大了项目商的采购成本,而如果核心算法支撑起这些硬件功能的话,自然能达到更加理想的车牌识别效果。

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