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云I人工智能I行业 聚焦人工智能 创造共享价值 @智芯原动 春意盎然的四月到来之际，又有崭新的好消息啦！ 智芯原动海外车牌算法家族再添新成员：巴西南锥体！车牌识别率高达95%！ 看到这里，胖友们一定在蒙圈儿~巴西南锥体什么鬼？它有哪些特点？跟巴西传统车牌一样吗？为了帮助大家释疑，小智特意准备了小教案，请各位童鞋搬好小板凳、拿出小本本，我们马上开讲！  小智老师  首先，为大家科普下“南锥体”概念。 南锥体，通常泛指南美洲位于南回归线以南的地区，因其在地图上呈现倒悬尖锥形状而得名。一般情况下，南锥体包括阿根廷、智利和乌拉圭三国，有时也会包括巴拉圭和巴西的南里奥格兰德州、圣卡塔琳娜州、巴拉那州、圣保罗州等... 巴西南锥体，有“巴西”二字领队，自然直指巴西地区了。截至目前，这是全球唯一、也是首家对外发布使用南锥体车牌的国家，并已在亚马孙州、巴伊亚州等在内的10余州相继采用。目前，该车牌仅适用于新车或车牌被盗、损坏重新办理更换的车辆，如下图。 小白用户    小智老师
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黑色代表乘用车； 红色代表商用车； 蓝色代表公务车； 绿色代表测试车； 银色代表收藏车； 金色代表外交车； ... 小白用户 小智老师 小菜一碟 小白用户 Wow...小智老师求科普！ 小智老师
1、车牌定位：车辆驶入，CNN会从输入或采集到的车辆原始图像中确定车牌区域；
2、字符分割：车牌区域确定后，CNN会将确定的车牌区域分割成独立字符块；
3、字符识别：对分割的字符块进行检测识别，并输出字符内容。
小智老师 说到这里，大家都明白了吗？ 小白用户 小智老师 说的不错。CNN是一种多层神经网络，因其层级和结构的特殊性，在图像处理方面有着非常显著优势。 在布局上，CNN更接近于实际的生物神经网络，层级间的权值共享有效降低了网络的结构和复杂性；同时多维度输入向量图像可以直接输入网络这一点，也有效避免了特征提取和模式分类中数据重建的复杂度，在识别上速度更快！准确率更高！鲁棒性（稳定性）更强！换言之，把CNN置入相机内，等于为相机加装了类人脑思维，车牌识别自然不在话下！ CNN卷积神经网络特性： (1)输入图像和网络的拓扑结构能很好吻合； (2)特征提取和模式分类同时进行； (3)权值共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。 耳听为虚，眼见为实！下面咱们一起来看下现场的识别效果吧。 （以下为项目现场车辆识别的实景图）
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