伴随着智慧加油站概念的提出，石油业市场竞争越来越激烈，如何在AI商业时代里获得更多流量，赢得优势?得益于车牌识别技术的发展，无感支付成功落地智慧加油站场景，大大提升了客户体验和加油效率。智慧加油站场景不仅对车牌识别技术要求很高，对相机硬件也有严格标准，常见的通用
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扫地机器人技术正从“盲目清扫”向“智能识别”进化。INDEMIND推出立体视觉污染识别方案，能精准识别固态、液态、粉末及混合四类污渍，检出率超95%。该技术结合智能决策引擎，实现自主调整清洁参数，避免二次污染。同时提供单目、双目及三目模块矩阵，支持快速适配升级，推动行业迈向精准化智能清洁新阶段。
小艺输入法获华为高管余承东高度称赞，支持语音、翻译、拍摄、文本等多种输入方式，识别准确安全。与热门IP联名推出多款高颜值皮肤，提升个性化体验。支持25种方言识别和实时翻译功能，方便跨语言沟通。数据安全严格防护，确保用户隐私。输入高效便捷，兼具实用与趣味性。
AI日报栏目汇总近期AI领域重要进展：腾讯元宝接入DeepSeek V3.1提升智能助手能力；即梦AI推出多帧功能简化视频制作；可灵AI首尾帧功能升级效果提升235%；钉钉与通义实验室联合发布Fun-ASR语音识别大模型；腾讯CodeBuddy IDE国内版公测；Vercel发布AI Gateway简化模型调用；Anthropic整合Claude Code强化企业开发；阿里发布Mobile-Agent-v3突破GUI自动化；Qoder平台革新编程模式；清华团队GUAVA框架实现0.1秒3D化身生成；谷歌搜索新增AI Agent功能；VAST推出Tripo 3.0推动3D内容创作。
近日，一位来自安徽的小伙因长相酷似末代皇帝溥仪而意外爆红网络。据悉，其照片在经过AI人脸识别后，竟被系统判定为溥仪本人，这一戏剧性结果迅速引发网友关注，相关视频获赞百万并登上热搜榜单。 这位网名为“小溥仪”的小伙透露，早在十几岁时，就有历史老师指出他的容貌与溥仪高度相似，但当时他并未将此放在心上，甚至一度因这一特殊长相而感到困扰。然�
Vivienne Westwood"土星"项链因满钻和珍珠设计走红网络，但随之出现大量高仿品。得物App通过专业鉴别体系帮助消费者识别真伪：1）资深鉴别师从绳结、土星标志等细节辨别，正品绳结紧密为多股线，仿品松散；2）科研实验室借助3D超景深显微镜放大101倍观察，正品十字顶部平直、金属珠自然融合，仿品呈弧形且做工生硬；3）依托超10万件正品样本库（含近500件Vivienne Westwood单品）建立鉴别标准。平台采用"先鉴别，后发货"模式，确保消费者购买到正品。
“火眼臻睛-瞾系列车牌识别一体机”采用 400 万像素特制化异构双镜头设计，构建双目立体视觉，挖掘场景深度信息并对车辆进行3D建模。“瞾”重新定义车牌识别一体机：100%车辆视频触发、完全杜绝误识别、车牌防伪、超大FOV（Field of View -视场角）监控，零调试下停车场车道全覆盖。从而为无人化值守奠定了关键基础。”火眼臻睛-瞾系列车牌识别一体机”1、 400 万像素双目立体视觉基于视差原理利用双镜头从不同的位置获取被测物体?
在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、高效化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。如何解决复杂场景下的个性化功能需求，是未来车牌识别技术发展的趋势。因此，场景专用车牌识别相机受到越来越多的关注。专注于车牌识别技术深度场景应用的视觉ＡＩ品牌——深睛，应
据媒体报道， 2021 年第一季度全球新能源汽车销量已经达到了112. 8 万辆。其中，特斯拉Model3 为 126716 辆位居榜首，多家知名品牌榜上有名，由此可见新能源车市场竞争愈加激烈。无论是传统汽车制造厂商还是新兴互联网公司，都想在新能源车上分一杯羹，最重要的原因是“AI+汽车”这一科技概念逐渐清晰，新能源车已成为近几年来的造车新趋势。这不仅仅是汽车行业的革新，也是科学技术的革新。此前，工信部部长表示:发展新能源汽车是
小伙伴们，终于到了实战部分了！今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了，目前也属于比较成熟的应用，大多数老牌厂家能做到准确率99%+。传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别，然而深度学习发展起来以后，我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别。任何模型的训练都离不开数据，在车牌识别中，除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是?
上节我们讲了第一部分，如何用生成简易的车牌，这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌。 数据读取 在上一节生成车牌时，我们可以分别生成训练数据和测试数据，方法如下（完整代码在这里）：1 # 将生成的车牌图片写入文件夹，对应的label写入label.txt2 def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size):3 if (not os.path.exists(outputPath)):4 os.mkdir(outputPath)5 outfile = open(label.txt,w)6 for i
