人工智能确实起源于发达国家，但是在智能科技运用及发展方面，中国的表现却有些“弯道超车”的惊喜，就拿后起之秀的周原科技来说吧，深藏不露，厚积薄发，经由几年的默默付出，人工智能识别改动技能系统方案目前已经天下领先，理论上已将智能识别技能系统方案识别率直接提高80倍以上，专家认为此项技能至少可领先天下20年以上，目前已经申请专利并得到专利局认可。也正因如此，周原科技也受到了不少来自西方的“妒忌”和“针对”，不过相信这些丝毫不能阻挡中国智能科技的飞速发展！
人工智能识别技能的发展
人工智能识别技能的发展经历了三个阶段：笔墨识别、数字图像处理与识别、物体识别。笔墨识别的研究是从 1950年开始的，一样平常是识别字母、数字和符号，从印刷笔墨识别得手写笔墨识别， 运用非常广泛。虽然人工智能在图像识别、语音识别、文本处理、游戏博弈等诸多方面全面赶超人类，取得了打破性进展，但整体来看其还是在婴幼儿期间，远未达到人们所预期的智能水平，也远未到成熟的地步。相信未来，随着时期的进步，技能瓶颈将不断被打破，人工智能的发展将更加多元化，更多的黑科技会使得我们的生活更加智能。
人工智能识别技能运用
车牌识别系统内置软件是影响车牌识别率的紧张成分，人为能够识别出车牌底色和车牌号但是车牌识别软件无法识别，这是图像光芒不敷造成的缘故原由，这就须要车牌识别须要更加精确化和智能化了车牌识别算法纵然在人眼能够清晰辨认的图像上也无法做到100%的识别精确率，影响识别度成分很多，紧张有以下几种情形。
A、景象缘故原由：当车牌识别摄像头在室外利用时，太强光芒会导致车牌反射，识别率会降落，并且夜间因缺少照明须要赞助照明。其次是碰着大雨，大雪等景象，车牌识别率也会比平时略有低落。
B、车速影响：车牌识别的相机会从连续播放图片里选出个中一张作为输出画面，然后在个中选取不同帧数作为识别图片，从而达到视频识别效果 ，当车速过快时，随意马虎掉帧识别不出来。
C、人为遮挡：如果有人故意遮挡车牌号，撒反光粉等都会造成无法识别或者识别缺点的情形。
D、拍摄角度：车牌识别器永劫光利用，由于车辆刮擦或平时洗濯会造成位置偏离，也会影响抓拍识别率。
人工智能识别技能场景
一个停车场能同时停入车辆的数量相对同时在高速公路上跑的车辆数量来说完备不是一个量级，从停车场出场的时候，缺点识别成刚好在场内的另一辆车的概率远低于高速公路场景。
可见，停车场纵然利用可靠性不那么高的车牌识别方案涌现误扣费的概率也会很低，并且涌现缺点过后人工复核的繁芜度也远低于高速公路场景。因此，高速公路对方案可靠性的哀求会远高于停车场，这该当便是高速公路不该用车牌识别方案的核心缘故原由，以是能把识别率做到100%从理论上是不太可能实现，但是人工智能识别改动技能的运用可以在原来根本年夜将识别率提升80倍以上，下面来剖析一下人工智能识别技能为什么这么牛。
人工智能识别技能交底
周原科技人工智能识别技能是车牌识别模型检测车牌区域，笔墨识别、数字图像处理与识别、物体识别,在检测到的车牌区域内识别车牌车辆型号，颜色编码，驾驶人习气，进场韶光等，确认车牌数理论数值；在确认进场车牌类型后检测车牌的字符，定位出每个字符坐标，并分别识别被检测出来的字符，对车牌图像利用标准车牌分类器进行检测剖析，得到进场车牌数据；传入数据比拟中央进行存储，对车牌图像利用改动车牌分类器进行智能剖析检测，得到出场车牌数据；对进场车牌区域进行字符分割与识别，得到进场疑似车牌区域每个字符的置信度；对出场疑似车牌区域中的字符进行分割与识别，得到出场疑似车牌区域每个字符的置信度；剖断进入车牌区域是否为车牌真实数据，车辆型号，颜色编码，驾驶人习气等；剖断出场车牌区域是否为车牌区域，型号，驾驶人等；
确定车牌区域的数值，若车牌区域的数字为0，则输出该车牌与0干系的疑是数值比如：Q或者D，O等数值.若车牌区域的数字为Q，则将各车牌数据库中所有字符的置信度进行比拟剖析，输出置信度车牌后和最高的车牌数值，且在车牌识别过程中，车牌的识别划分为检测车牌数值、识别车牌类型、检测车牌字符和比对剖析车牌数据四个阶段，从而可以有效地提高车牌的识别准确度，理论上可将识别率直接提高80倍以上，实际运用中同样取得相称好的成绩，我相信不久的将来这项技能会更加完善，把理论数据与现实场景结合，将识别率做到更高更准，来知足不同运用处景的需求。