车牌识别
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深睛车牌识别助力桩企解决油车占位难题 提升单桩使用率
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
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探访安博会：将场景化概念落地，深睛车牌识别助力行业升级
探访2019深圳安博会2019年10月28日～31日,深圳安博会在深圳会展中心盛大举行。今年的主题为“大安防、大数据、大产业”,虽然安防的主属性没有改变,但已不是唯一的主角和亮点。对此,诸多专业人士发表了真知灼见。宇视总裁张鹏国就提出,随着5G+AI的高速发展,未来安防智能化是大势。他认为,“由于安防的端场景天然工程化、碎片化和装备化,软件无法定义端设备,也许‘场景定义摄像机’更准确些。”他演讲时也曾提出这样的观点:刚性需求?
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深睛车牌识别云平台，远程管理让运维更高效
随着汽车相关市场竞争越来越激烈，企业纷纷寻求业务模式升级转型——比如通过大范围安装智能车牌识别一体机来采集数据，建立数据库，结合互联网运营，为客户提供智能运营产品，从而实现业务覆盖，增强竞争力。在大数据时代，要通过互联网运营盈利，高效稳定的数据源是一切的基础:第一，合作门店越多，智能车牌识别一体机铺设范围越广，业务发展越有利。第二，要从同行中脱颖而出，必须保证车牌识别一体机运营稳定性，以提升客户体?
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助力地磅场景实现无人值守，深睛推出地磅专用车牌识别一体机
近年来，为响应国家提出工业智能化、自动化、信息化的号召，许多生产型企业引入地磅称重管理系统，助力“智慧工厂”。但是地磅称重存在许多管理难题:磅房远离管理部门，不便管理;司磅人员缺乏有力监控，难以保证数据真实性……车牌识别技术为这些难题提供了解决方案——通过车牌识别，将车牌号码、车辆信息与称重信息绑定，减少人工参与，有效保证称重数据准确性，提高通行效率。对所有需要地磅计量行业来说，车牌识别一体机为实现
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深睛充电桩专用车牌识别一体机 破解新能源充电桩占位难题
2018 年我国新能源车年产销量已突破一百万，新能源产业正在以惊人的速度发展，一方面是各大企业势在必得，迅速抢占市场份额;另一方面却是基础设施建设落后，导致产业发展遭遇瓶颈。根据国家能源局公布数据显示，截至 2018 年底国内充电基础设施已达 76 万个，尽管设施数量巨大，公共充电桩的利用率却不足15%。虽然大型充电站不断增加，但是燃油车占位、新能源车短充长停、坏桩等一系列问题导致充电桩使用效率低、车主充电难、运营?
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深睛防爆车牌识别一体机 带来无感支付智慧加油新体验
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，常见的通用车牌识别相机很难解决场景痛点，效果往往不尽人意。对通用车牌识别相机来说，有许多设备问题在加油站场景是难以解决的，比如:加油站出入口识别距离远，
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揭秘！深睛车牌识别如何解决场景痛点
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
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用PaddlePaddle进行车牌识别（二）
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
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用PaddlePaddle进行车牌识别（一）
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?
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“火眼臻睛 - R系列车牌识别一体机”卓尔不群，性价之王
“火眼臻睛 - R系列车牌识别一体机”（以下简称R）行业最高性价比之作。 “火眼臻睛 - R系列车牌识别一体机” “火眼臻睛”的理念：低成本绝不等于牺牲品质，降低性能，我们反而会提升品质，提高性能。“火眼臻睛 - R系列车牌识别一体机”如何实现？领先的技术应用，全新的芯片平台，高价的元器件配置，为您呈现最优性价比！“火眼臻睛 – R系列车牌识别一体机”性价之王搭载算法3.0，更高识别率R搭载“火眼臻睛-算法3.0”（以下简
