澳洲研發(fā)汽車牌照自動(dòng)化探測(cè)系統(tǒng)，可在事故發(fā)生前識(shí)別危險(xiǎn)駕駛者

    據(jù)外媒報(bào)道，澳大利亞埃迪斯科文大學(xué)（Edith Cowan University）的Shams Islam博士與馬來(lái)西亞國(guó)立大學(xué)（University of Malaysia）和墨爾本大學(xué)（University of Melbourne）的同事合作，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)化系統(tǒng)，可以探測(cè)汽車牌照。

    研究發(fā)現(xiàn)，與現(xiàn)有的方法相比，新方法具有高度的準(zhǔn)確性以及快速的處理速度，從而為實(shí)時(shí)反饋道路情況提供了機(jī)會(huì)，改變了監(jiān)控交通的方式。

    研究人員表示，這是首次研發(fā)能夠在任何情況下都可成功識(shí)別車牌的技術(shù)，即使在昏暗的光線下或者大雨中，都可以在幾秒鐘內(nèi)處理好結(jié)果。此外，該系統(tǒng)還可以與人臉識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，跟蹤駕駛者是否在開(kāi)車時(shí)打電話、睡覺(jué)或者可疑地四處走動(dòng)，實(shí)時(shí)識(shí)別此類風(fēng)險(xiǎn)就可以讓權(quán)威部門(mén)在事故發(fā)生之前進(jìn)行干預(yù)。

    研究人員利用馬來(lái)西亞高速公路上行駛的汽車，并采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)探測(cè)和識(shí)別車牌號(hào)。Islam博士表示：“先從每一幅圖像上識(shí)別出感興趣區(qū)域，然后從焦點(diǎn)區(qū)域提取特征，再用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以識(shí)別車牌上的字符?！?br/>

    到目前為止，自動(dòng)化探測(cè)通常都使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。但是，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用一直受到限制，因?yàn)槠湟此俣群苈?，要么識(shí)別得不夠精確。因此，研究人員正尋找一種方法以平衡這兩種相互沖突的需求。最終，研究人員研發(fā)出一種基于視覺(jué)的機(jī)器學(xué)習(xí)法，用于認(rèn)證車牌，控制障礙訪問(wèn)。

    （來(lái)源：蓋世汽車）