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人工智能可以幫助識(shí)別門牌號(hào)嗎？

2024年04月24日 17:41 千家網(wǎng) 點(diǎn)擊量：487

　　人工智能(AI)是一項(xiàng)進(jìn)步，使計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠復(fù)制人類的知識(shí)和解決問(wèn)題的能力。如今，人們正在使用人工智能識(shí)別門牌號(hào)碼。人工智能可以單獨(dú)或與其他技術(shù)相結(jié)合來(lái)執(zhí)行任務(wù)，如傳感器、地理定位、機(jī)器人技術(shù)，無(wú)需人類參與。
 
　　人工智能在識(shí)別門牌號(hào)碼方面的作用
 
　　在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，人工智能整合了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。這些學(xué)科結(jié)合了人工智能計(jì)算的變化，以人腦的決策形狀為模型，可以從開(kāi)放數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，并隨著時(shí)間的推移動(dòng)態(tài)地做出更準(zhǔn)確的分類或愿望。
 
　　人工智能的應(yīng)用每時(shí)每刻都在發(fā)展。然而，隨著人工智能工具在貿(mào)易中使用的興起，圍繞人工智能道德和可靠人工智能的討論變得至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)中最有趣的任務(wù)之一是識(shí)別特征場(chǎng)景中的物體。通過(guò)機(jī)器讀寫能力計(jì)算重述視覺(jué)信息的能力具有值得注意的實(shí)際意義，這一點(diǎn)可以從廣泛的操作中看出。
 
　　一個(gè)類似的例子是使用人工智能識(shí)別門牌號(hào)碼：
 
　　Google街景房屋數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集包含超過(guò)60萬(wàn)個(gè)從道路位置打印中提取的標(biāo)記整數(shù)，使其成為最新的圖片識(shí)別數(shù)據(jù)集之一。包括成功地利用人工智能和Google街景識(shí)別門牌號(hào)碼的研究。這些數(shù)據(jù)使Google 能夠?qū)⒌乩砦恢眯畔⑴c真實(shí)地址聯(lián)系起來(lái)，這在房屋或建筑號(hào)碼無(wú)法以易于識(shí)別的模式上升或下降的地方尤其重要。
 
　　假設(shè)人類可以承擔(dān)這項(xiàng)工作，因?yàn)槿藗兛梢砸?8%的精度區(qū)分圖片中的建筑物數(shù)字。但是，要在數(shù)億街景數(shù)據(jù)中找到數(shù)千萬(wàn)個(gè)建筑物編號(hào)，需要大量人員投入大量時(shí)間。Google的分析人員利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)手柄的自動(dòng)化，該網(wǎng)絡(luò)允許在互連處理器上進(jìn)行設(shè)計(jì)確認(rèn)和自主的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。
 
　　分析人員利用免費(fèi)獲取的“街景房屋編號(hào)”信息集對(duì)該框架進(jìn)行了六天的訓(xùn)練，該信息集包含20萬(wàn)個(gè)建筑物編號(hào)。當(dāng)這個(gè)11層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行這些圖片時(shí)，其學(xué)習(xí)了重要的設(shè)計(jì)，將數(shù)字作為一個(gè)整體，而不是一次分析一個(gè)數(shù)字。
 
　　當(dāng)分析人員基于95%的道路視圖數(shù)據(jù)準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，該框架能夠識(shí)別出近1億個(gè)真實(shí)的地址號(hào)碼，其準(zhǔn)確性與人類(98%)相當(dāng)。這一結(jié)果是前所未有的成功。
 
　　為了使這一切變得可能，該研究小組修改了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其期望建筑物編號(hào)不超過(guò)五位數(shù)，而大多數(shù)建筑物的編號(hào)都不超過(guò)五位數(shù)。該系統(tǒng)在經(jīng)過(guò)編輯的圖片中識(shí)別數(shù)字，使數(shù)字占圖片寬度的三分之一或更多。
 
　　在調(diào)查中有效的部分是速度，這是人們最薄弱的區(qū)域。盡管該程序似乎不適用于收集街景圖片中的其他非結(jié)構(gòu)化信息，但有一個(gè)問(wèn)題是標(biāo)志上的電話號(hào)碼或出租車上的ID號(hào)，這些數(shù)字串可能超過(guò)五位數(shù)字，如此，神經(jīng)排列所能完成的范圍就超出了外部。
 
　　很容易看出，這種非結(jié)構(gòu)化信息最終可能會(huì)成為一個(gè)令人擔(dān)憂的問(wèn)題。它似乎允許像Google這樣的企業(yè)，或者基本上任何人，獲得比最近任何時(shí)候更深入的關(guān)系和追隨者。然而，道路監(jiān)控?cái)z像頭為特定場(chǎng)景準(zhǔn)備或放置的時(shí)間仍然是偶然的，它們捕獲的個(gè)人或車輛仍然是相當(dāng)隨意的。人們發(fā)現(xiàn)使用人工智能識(shí)別門牌號(hào)碼很容易。
 
　　人工智能的應(yīng)用
 
　　人工智能有許多獨(dú)特的應(yīng)用，包括:
 
　　自然語(yǔ)言處理(NLP)：自然語(yǔ)言處理允許計(jì)算機(jī)理解并產(chǎn)生人類語(yǔ)言。這種創(chuàng)新被用于各種各樣的應(yīng)用程序，例如機(jī)器解釋、垃圾郵件篩選和假設(shè)分析。它是目前市場(chǎng)上人工智能的熱門應(yīng)用之一。
 
　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)允許計(jì)算機(jī)識(shí)別和解讀視覺(jué)內(nèi)容。這項(xiàng)創(chuàng)新可用于多種應(yīng)用，例如自動(dòng)駕駛汽車、面部識(shí)別和問(wèn)題檢測(cè)。
 
　　機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)允許計(jì)算機(jī)從信息中學(xué)習(xí)并隨著時(shí)間的推移提高其執(zhí)行能力。這項(xiàng)創(chuàng)新被用于各種應(yīng)用，例如預(yù)測(cè)分析、勒索定位和提案系統(tǒng)。
 
　　機(jī)器人技術(shù)：機(jī)器人學(xué)是人工智能的一個(gè)部門，負(fù)責(zé)機(jī)器人的規(guī)劃、開(kāi)發(fā)和操作。機(jī)器人用于各種應(yīng)用，例如制造、醫(yī)療保健和太空調(diào)查。
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