License plate recognition
技術簡介
透過車牌辨識大數據分析經營現有企業客戶、會員客戶，並發掘潛在及非會員客戶，提升營運績效，並讓客戶消費體驗及流程自動化，迅速且正確的服務，客戶與消費者之間是同步信息互動，即時回應客戶消費體驗，讓客戶得到滿意的消費經驗。
技術特色
大角度辨識
- 除了以車牌正面影像進行辨識外，工研院AI車辨引擎提供視角75度之大角度影像辨識，不但有效提升車牌辨識率，更提升硬體設置之彈性。
高環境忍受度
- 運用深度神經網絡（Deep Neural Networking, DNN）發展之工研院AI車辨引擎，受環境光影、日夜、晴雨影響極小，可忍受環境變化，不需經常調整或限制場域條件，提升系統建置彈性。
高辨識正確率
- 車牌位置辨識率達99.7％（含）以上，而車號辨識率至少可達99.1％
圖1 智能化車輛辨識系統作業流程
技術規格
工研院AI車牌辨識引擎，運用深度學習（Deep Learning）方式改變傳統車牌辨識作法，大幅提升車牌辨識率及辨識正確率。數年來已運用超過500萬筆來自政府單位、高速公路管理收費單位、路側停車收費廠商…等不同情境、單位所提供之車牌影像資料進行訓練開發，比肩國際商用廠牌之辨識水準。
表1 與國際商用車牌辨識引擎比較
應用範圍
針對各種應用需求，深度學習訓練特定物件或特定場域的AI辨識模型。
圖2 DNN人工智慧影像應用服務
