据外媒报道，澳大利亚埃迪斯科文大学（Edith Cowan University）的Shams Islam博士与马来西亚国立大学（University of Malaysia）和墨尔本大学（University of Melbourne）的同事合作，设计了一种自动化系统，可以探测汽车牌照。
研究发现，与现有的方法相比，新方法具有高度的准确性以及快速的处理速度，从而为实时反馈道路情况提供了机会，改变了监控交通的方式。
研究人员表示，这是首次研发能够在任何情况下都可成功识别车牌的技术，即使在昏暗的光线下或者大雨中，都可以在几秒钟内处理好结果。此外，该系统还可以与人脸识别技术相结合，跟踪驾驶者是否在开车时打电话、睡觉或者可疑地四处走动，实时识别此类风险就可以让权威部门在事故发生之前进行干预。
研究人员利用马来西亚高速公路上行驶的汽车，并采用了人工神经网络技术来探测和识别车牌号。Islam博士表示：“先从每一幅图像上识别出感兴趣区域，然后从焦点区域提取特征，再用于训练人工神经网络，以识别车牌上的字符。”
到目前为止，自动化探测通常都使用计算机视觉技术。但是，传统的计算机视觉系统的应用一直受到限制，因为其要么速度很慢，要么识别得不够精确。因此，研究人员正寻找一种方法以平衡这两种相互冲突的需求。最终，研究人员研发出一种基于视觉的机器学习法，用于认证车牌，控制障碍访问。
（来源：盖世汽车）
