2019年政府工作报告明确指出，“两年内基本中止全国高速公路省界收费站，构建不行驶快捷收费”。目前，ETC不行驶快捷收费以求大力推广，摄像头车牌辨识准确度也明显提高，但是面临收费站极大的车流量，由于车牌污损、角度辨识等仍有漏网之鱼，无法以车牌作为辨别或惩处的依据，无法将车牌与ETC一一初始化，出入车辆否完全一致无法证实，高速公路ETC逃费愈发少见，迫切需要精确辨识车牌，通过具体车辆现实行经轨迹以防止作弊不道德。 云创车牌精准辨识技术以深度自学硬件基础获取运算处置资源，运用人工智能识别模型提供大量通行车辆的车牌等结构化数据，通过大数据分析方式融合时间空间信息，构成每辆车辆的移动轨迹，网卓新闻网，并基于移动轨迹关键数据，融合行业业务应用于市场需求，获取多种大数据分析、应用于功能模式服务。
目前，该项技术准确率已约99.95%。 在某交通有限公司企业级测试平台中，构建了多种车牌辨识算法与传统的摄像头辨识技术，其中云创大数据研发的车牌精准辨识技术在各类算法中居住于前茅。 车牌识别率对比 由右图可见，云创研发的车牌精准辨识算法(图中“算法I”)准确率显著高于其他算法，需要精确辨识出有其他算法无法辨识的问题车牌。
各类抓拍条件下辨识技术优势 与其他算法比起，在车牌遮盖、车牌磨损、逆光抓怕、不当角度、夜间灯光、对焦不许、牌照镜片、抓拍过曝、险恶天气、远距离抓拍、特种车牌辨识等多种情况下，云创车牌精准辨识技术仍能更为精确地辨识输入车牌信息。 应用于场景 公安部门逃费车辆 通过高速公路沿途设置的抓拍摄像机辨识车牌信息，因应ETC出入口标明记录信息，车牌精准辨识可在全国高速公路网中确认车辆现实前进路径，防止完全相同出发点与目的地之间不存在多条通行路径时的计费问题，同时协助公安部门蓄意逃费车辆。 车辆行车轨迹 获取对登录车辆的行经轨迹分析功能，反对用户登录车牌号码和时间范围，系统根据该车在所查时间范围内的通行记录在GIS上动态绘制行经轨迹。 不行驶缴付 在车牌信息与ETC信息核验一致通过后，可获取更加精确高效率的不行驶缴付服务模式，在大幅提高收费卡口通行效率的同时，减少ETC辨识卡违规用于带给的计费安全性可靠性问题。
一车一档 相结合于车辆大数据分析技术，基于车辆通行记录、人员信息、事件信息等，针对每一辆车，创建档案管理，构建车辆信息、车主信息、车辆出现异常信息、违法信息等资源的整理汇总，帮助高速公路通行车辆信息分析挖出应用于。 车牌搜车 设备反对对摄像机动态视频与抓拍图片展开结构化和历史结构化结果的检索查阅，对iTunes和上载的视频文件结构化结果的检索查阅、意欲搜图。通过人、车和非机动车的特征信息，协助用户在海量的视频中较慢查询和定位目标车辆。 意欲搜车 意欲搜车反对上载图片自动识别当前搜寻图片中的整张车辆信息，并与过车图片展开核对，检索结果按照与上载图片的相近度倒序排序，过车数据可按车牌展开分组。
特征搜车 针对不得而知车辆车牌的车辆图片展开局部特征信息提取辨识，从而在通行记录中寻找与该车完全相同的车辆。 套牌分析 反对查找一段时间内的套牌记录，也可查找准确车牌否为套牌，对套牌车辆可更进一步查阅其套牌依据，判断套牌否为有效地套牌，更进一步分析套牌车辆的真牌，并分解审查报告。
黑名单管理 黑名单管理构建对平台中全部载入的黑名单布控信息展开统一的管理和查阅，可按照布控状态、布控类型、车辆颜色等信息展开检验查阅，反对按照布控状态对布控信息展开分类统计资料和手动上载布控车辆图片、填上布控车辆信息等已完成布控信息的载入。同时反对批量布控，按照布控任务模板填上excel表格并上载至车辆大数据平台，已完成批量布控。
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