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Détection des coureurs sans casque et extraction du numéro de plaque d'immatriculation

Über Détection des coureurs sans casque et extraction du numéro de plaque d'immatriculation

La détection des personnes ne portant pas de casque et l'extraction des numéros de plaque d'immatriculation à l'aide de l'algorithme de détection d'objets YOLOv2 et de la méthode OCR (reconnaissance optique de caractères) constituent une approche innovante pour améliorer la sécurité et faire respecter le code de la route. Ce résumé donne un aperçu du processus de détection des conducteurs sans casque et d'extraction des numéros de plaque d'immatriculation à l'aide de ces techniques.YOLOv2 (You Only Look Once version 2) est un algorithme avancé de détection d'objets qui divise l'image d'entrée en une grille et prédit des boîtes de délimitation et des probabilités de classe pour chaque cellule de la grille. Cet algorithme a été largement adopté pour les tâches de détection d'objets en temps réel en raison de sa précision et de son efficacité.

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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9786206379850
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 64
  • Veröffentlicht:
  • 25. August 2023
  • Abmessungen:
  • 150x5x220 mm.
  • Gewicht:
  • 113 g.
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Beschreibung von Détection des coureurs sans casque et extraction du numéro de plaque d'immatriculation

La détection des personnes ne portant pas de casque et l'extraction des numéros de plaque d'immatriculation à l'aide de l'algorithme de détection d'objets YOLOv2 et de la méthode OCR (reconnaissance optique de caractères) constituent une approche innovante pour améliorer la sécurité et faire respecter le code de la route. Ce résumé donne un aperçu du processus de détection des conducteurs sans casque et d'extraction des numéros de plaque d'immatriculation à l'aide de ces techniques.YOLOv2 (You Only Look Once version 2) est un algorithme avancé de détection d'objets qui divise l'image d'entrée en une grille et prédit des boîtes de délimitation et des probabilités de classe pour chaque cellule de la grille. Cet algorithme a été largement adopté pour les tâches de détection d'objets en temps réel en raison de sa précision et de son efficacité.

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