近日，合肥カジノスカイ 出金条件金融控股（集团）有限公司（以下简称カジノスカイ 出金条件控股）旗下“合肥城市泊车投资管理公司—中国科学技术大学苏州研究院产学研合作基地”研究团队（以下简称研究团队），凭借《A robust and efficient method for license plate recognition》（《基于深度学习的倾斜车牌识别方法研究》）这一最新研究成果，在国际上填补了机动车车牌识别多项技术空白。该研究成果于2018年4月10日被第24届国际模式识别大会（International Conference on Pattern Recognition）收录。

カジノスカイ 出金条件技术对于城市道路交通管理至关重要，在道路监控、停车场道闸及高速公路收费站出入口等场景应用十分广泛。特别是在城市泊车管理中，因泊位管理人员所拍摄车牌照片往往有光照不均匀、拍摄角度不固定和清晰度低等特点，传统光学字符识别技术精准度低于80%，且在车牌倾斜时存在识别“盲点”，大大影响了泊车管理效率和收费订单准确性。

据研究团队执行主任黄欢介绍，目前国际上カジノスカイ 出金条件的应用场景大多集中于道路监控的カジノスカイ 出金条件，对于城市泊车管理中倾斜カジノスカイ 出金条件的研究极其缺乏。为此，经过数月技术攻关，基于深度学习与图像处理技术，利用合肥城市泊车的大数据进行训练，研究团队攻克了倾斜车牌（倾斜20度以上）识别的技术难点，カジノスカイ 出金条件模型达到了95%的识别准确度和每秒60多张的识别速度。

在研究成果中，关于道路监控视频实时カジノスカイ 出金条件模型的研究，有望实现在人眼都无法认出车牌的情况下，精准识别高速行驶车辆的车牌信息。“此外，目前国际普遍カジノスカイ 出金条件技术仅限于路面停放的车辆，一旦车牌的方向变化，则难以准确识别。在此次的研发中，研究团队通过自主创新设计出的全新神经网络模型，在世界首次实现了对于倾斜角度较大车牌的准确识别。”黄欢介绍说。

作为国际模式识别领域的旗舰学术会议，国际模式识别大会是研讨模式识别和机器学习，计算机视觉，语音，图像等领域最新进展和应用的国际性权威学术论坛，本届大会也是其创办40多年来首次在我国内地召开。此次科研成果被大会收录，标志着カジノスカイ 出金条件控股科研成果正式迈入世界级学术殿堂。

据悉，下一步，研究团队将加快科研成果转化，将优质成熟的カジノスカイ 出金条件前沿产品在云服务、停车管理、智能交通等领域推广，以国际顶尖科研技术为合肥“智慧城市”建设、提升城市管理水平做出更大的贡献。（保安集团 黄欢 集团办公室 汪炜）