OCR智能图文识别 http://blog.okbase.net/dlf283870550 浅析人脸识别发展历程及其工作原理 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56616.html dlf283870550 2018/4/14 20:44:44 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

      人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

      人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测

      人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

      人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。

      主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

      人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理

      人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取

      人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

      基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别

      人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

运营 丁羚飞 187-0168-6857 Q28-38-70-550

]]>
第三方支付好助手,银行卡识别SDK http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56612.html dlf283870550 2018/4/2 18:50:39     追求客户体验的时代,改善用户体验是每家带有服务性质的公司一直都在做的。现在的电商平台一般都是使用第三方支付,无论是淘宝的支付宝、腾讯的财付通、京东的网银在线等都有同样的问题,绑定时需要输入银行卡号和身份证。但是对于手动输入银行卡号来说确实是很差的体验。所以,一种基于OCR技术推出的银行卡识别SDK则可以帮助第三方支付平台彻底成为便利的代名词。

 

    银行卡识别SDK可以作为一个功能集成在第三方支付平台的系统中,用户可以在增加新卡输入银行卡号时,使用手机摄像头对准银行卡一扫就能识别银行卡号,直接自动输入,对于用户来说是再方便不过了。

    银行卡识别SDK可支持AndroidiOS主流移动操作系统,APP集成银行卡识别SDK后,用户用手机拍照就能自动识别银行卡号,无需手动输入,方便快捷。银行卡识别SDK可支持多种银行卡:国内各个银行的信用卡、储蓄卡,包括平面字体和凹凸字体。银行卡上印刷的各种各样的图案,特别花哨图案对OCR识别影响特别大,通过深度学习引入模型训练大大提升了OCR识别银行卡的识别效果。

 

    银行卡识别SDK速度快,单张识别速度小于1秒;识别率达99%;不仅可以应用在第三方平台,还可以帮助银行、保险、证券等这些需要大量输入银行卡的行业快速准确的登记好用户的银行卡信息,有助于提高用户的服务满意度。

      银行卡识别SDK作为快速准确输入银行卡号的好帮手不仅可以集成在APP端,还有云端识别可供选择,在云端部署银行卡识别SDK后,APP端、电脑端、H5、微信端都可调用,部署简单,开发方便。

运营 丁羚飞 187-0168-6857  Q 283-870-550

]]>
保障人脸识别场景的安全性,人脸活体检测技术必备可少 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56609.html dlf283870550 2018/4/1 13:19:37     人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。

    那么什么是人脸活体检测呢?通俗地讲,就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”,不是照片、视频或其他什么,证明你是个人,你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施,下面就简单介绍一下。

    人脸活体检测主要内容包括:人脸检测、3D检测、活体算法检测、连续性检测等。下面就分别讲解一下。

    1.人脸检测:定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。

    2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

    3.活体算法检测:判断用户是否为正常操作,通过指定用户做随机动作(摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机),防止视频攻击、非正常动作的攻击。

    4.连续性检测:和人脸活体检测同时使用能够更好的防止中途切换人。验证人脸运动轨迹是否正常,如果中途换人会出现异常运动;从安全性角度能够防止跳过人脸活体检测直接替换采集的照片。

    人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:

    1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;

    2. 嘴部张合判别:与眨眼判别类似,要求用户张开、闭合嘴巴一到两次,人脸活体检测系统据此区分照片与真实人脸。

    3. 还有更多比如摇头、点头、抬头等动作指令,以此来辨别照片和真实人脸。

    以上,可以看出,基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。通过动作指令验证前端活体有效,再获取一张操作者本人照片,将这张照片传送至服务器端,由机器进行活体的后验,防止被攻击欺诈,提高安全性。

运营 丁羚飞 187-0168-6857 Q 283-870-550

]]>
人脸身份证对比系统,通过web service或者HTTP接口调用 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56601.html dlf283870550 2018/3/25 21:58:41 人脸身份证对比系统介绍:

      人脸身份证对比系统是一款基于服务器平台的人脸识别、身份证识别服务程序,企业可将该识别服务部署到自有的服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求,通过web service或者HTTP接口调用该识别服务,上传人脸以及身份证图片在服务器端完成识别及对比后,返回身份证OCR识别信息以及人脸识别结果,以标准XML形式提供,整体识别过程均在企业内网完成,保证数据安全性。

人脸身份证对比系统使用流程如下图:

解析私有云人脸识别人证对比系统在金融业中的应用

人脸身份证对比系统使用流程图

人脸身份证对比系统特点:

      1、识别证件种类多、人证查验识别率高:人脸身份证对比系统可识别身份证、护照、驾驶证、港澳通行证等证件,识别率高达95%以上,可进行1:1以及1:N的人证对比。

      2、人证合一查验速度快:人脸身份证对比系统采用智能人证识别模式,1秒即可完成,人证合一查验的应用,帮助减少80%的人员投入。

      3、支持服务器端快速部署:人脸身份证对比系统可通过Web Service接口调用该

识别服务,上传身份证图片及采集后的头像,并返回相识度值,身份证识别结果返回标准XML值。

      4、数据信息安全保密:人脸身份证对比系统在整个识别过程中均在企业内网完成,保证数据的安全性。

解析私有云人脸识别人证对比系统在金融业中的应用

人脸身份证对比系统应用领域:

      网吧:网吧上网者的身份核对与登记,有效实行实名制

      公安:身份证申领、户口登记迁移、人口管理等

      教育:考生身份验证,协助考务人员判定考生身份的真实性

      旅馆:旅店住宿人员身份验证登记等

      电信:电话、手机及各种通信业务开户身份验证等

      银行:开立个人账户、大额取款、信用卡交易、按揭贷款身份验证等

      证券:股票、期货交易身份验证等。

      人脸身份证对比系统从线上到线下,应用在城市公共服务中的标准场景(信息查询、身份验证、安检安防等),所有这些“更智慧”的举措都指向了便民、利民、惠民化改造。

运营 丁羚飞 187-0168-6857  QQ28-38-70-550

]]>
一种基于Android、iOS系统的移动端银行卡识别SDK,互联网金融必备 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56600.html dlf283870550 2018/3/24 19:26:03 移动端银行卡识别应用背景

      2015年是移动互联网爆发的一年,互联网金融,P2P,第三方支付等行业瞬间爆发,APP也如雨后春笋版爆发,这些APP中很多都涉及到个人银行卡账户的绑定,实际测试中手动输入16—19位银行卡号码,速度慢,易出错,用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性,结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求,移动端银行卡识别技术应运而出,各类APP只需集成移动端银行卡识别后,便可自动识别银行卡号。

移动端银行卡识别介绍

      银行卡号识别SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成移动端银行卡识别后,用户采用手机、平板电脑对银行卡进行拍摄识别即可自动识别银行卡号。

银行卡识别示意图

(移动端银行卡识别演示)

      银行卡号识别技术也可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/64位操作系统、Windows 32位/64位操作系统。用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用银行卡识别服务。

移动端银行卡识别功能特点

      1.识别种类多:支持国内各个银行的信用卡、储蓄卡,包括平面字体和凹凸字体;

      2.识别速度快:单张银行卡识别速度小于0.5 秒;

      3.通过调用识别功能Activity,实现APP应用程序接口调用,支持JAVA、Object-C等多种语言开发调用;

      4.可识别普通横版的银行卡,可识别竖卡、异形卡;

      5.识别率高达99.5%,识别率遥遥领先同类产品。

移动端银行卡识别结果演示

移动端银行卡识别主要应用领域

      1.金融保险:移动展业、移动查勘录入银行卡号;

      2.金融P2P:绑定银行卡充值;

      3.记账理财:信用卡、银行卡管理类APP银行卡号录入。

      4.移动支付:绑定银行卡支付;

      5.银行:直销银行、手机银行绑卡。

      网络购物、理财、商旅应用、打车软件和O2O的兴起,让用户的习惯开始慢慢倾斜,移动支付的场景也愈加丰富起来。而这一切都决定着简化银行卡的绑定程序势在必行,因此,移动端银行卡识别技术越来越受重视。

运营 丁羚飞 18701686857 QQ:283870550

]]>
解决实名认证环节存在的风险与漏洞——人脸活体检测技术技术 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56593.html dlf283870550 2018/3/18 17:08:33 人脸活体检测技术背景

    由于现在各行业对客户真实性、安全性和可信度的要求较为严格,怎样在线上证明“你是你”成了各行各业发展线上业务的关键问题。随着深度学习方法的应用,基于Android、iOS人脸识别技术的识别率已经得到质的提升,人脸活体检测技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前人脸活体检测技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。

一种基于Android、iOS平台的人脸活体检测技术

下面简单介绍一下人脸活体检测技术

    目前,人脸活体检测技术主要分为两部分:

    第一部为前端人脸活体检测技术,主要支持android、ios平台,在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作,确保操作的为真实活体人脸。

一种基于Android、iOS平台的人脸活体检测技术

    第二部为后台人脸活体检测技术,该环节通过在人脸识别检测技术环节取得整张人脸图像后,再通过扫描识别身份证,取到身份证头像后,将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别,判断是否为同一张人脸。

    人脸活体检测技术技术可在移动端平台进行运算,提供Android、iOS平台SDK;由于人脸比对算法的运算量非常大,所以需部署在服务器端,目前支持windows、linux等主流平台。

    通过人脸活体检测与人脸识别术技术,非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。

运营  187-0168-6857 Q28-38-70-550

]]>
银行卡拍照识别技术,支持Android、iOS主流移动操作系统 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56584.html dlf283870550 2018/3/13 15:44:16     随着工作生活中的支付场景发生变化,各种购物、理财等移动商业软件层出不穷,越来越多的商品交易需要通过手机移动支付完成。而银行卡拍照识别实现的绑定银行卡时省去繁琐的手动输入工序成为移动互联网金融高速发展不可或缺的一项技术。

(手动输入银行卡号)

    银行卡拍照识别,它是利用OCR技术,将银行卡图片中的信息迅速转换为文本信息。只要互联网金融平台、支付平台等搭载了银行卡拍照识别技术,用户只要对准银行卡进行拍照扫描或者导入银行卡图片,系统就能自动快速的读取银行卡信息。

    银行卡拍照识别SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成银行卡拍照识别SDK后,用户用手机拍照就能自动识别银行卡号,无需手动输入,方便快捷。银行卡拍照识别SDK可支持多种银行卡:国内各个银行的信用卡、储蓄卡,包括平面字体和凹凸字体。银行卡上印刷的各种各样的图案,特别花哨图案对OCR识别影响特别大,通过深度学习引入模型训练大大提升了OCR识别银行卡的识别效果。

(银行卡拍照识别结果)

    银行卡拍照识别SDK速度快,单张识别速度小于1秒;识别率达99%;不仅可以应用在第三方平台,还可以帮助银行、保险、证券等这些需要大量输入银行卡的行业快速准确的登记好用户的银行卡信息,有助于提高用户的服务满意度。

    追求客户体验的时代,改善用户体验是每家带有服务性质的公司一直都在做的,银行卡拍照识别作为快速准确输入银行卡号的好帮手不仅可以集成在APP端,还有服务器端(本地服务器、云端)识别可供选择,部署在云端的银行卡拍照识别技术APP端、电脑端、H5、微信端都可调用,部署简单,开发方便。

运营 丁羚飞 187-0168-6857 QQ:28-38-70-550

]]>
服务器端银行卡识别,通过Web Service接口调用 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56583.html dlf283870550 2018/3/11 21:18:49       大家都用过手机支付吧,我想你肯定用过,那么有一个步骤,是大家都比较关注的细节,就是绑定银行卡,在相应的界面上,输入银行卡卡号,大概是16位至19位这样的数字串,很难记得的,而且容易输入错误,对于那些那些银行卡很多的用户来说,一个一个输入的话,确实是件苦差事。所以一种基于服务器平台的银行卡识别技术出现了。

(手动输入银行卡号很麻烦)

            服务器端银行卡识别就是:该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求,通过Web Service接口调用该识别服务,上传银行卡图像在服务器端完成识别后,返回标准XML识别结果,整个识别过程均在企业内网完成,保证数据的安全性。服务器端银行卡识别相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。那样的话,就不用手工输入了,你只需要简单核对一下,然后开心购物就好了。

      下面就介绍一下服务器端银行卡识别技术特点

      简单——企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),1个小时即可完成安装部署,非常简单;

      高效——识别率高达99.5%,单张识别速度小于1秒,领先业内;

      方便——该识别服务更新维护方便,企业可自行进行更新维护;

      通用——支持APP端、PC 端、H5端、微信端等多种平台调用识别;

      全面——可识别平面字体卡、凸面字体卡,并支持异形卡、竖卡的识别。

(服务器端银行卡识别结果)

        服务器端银行卡识别的优势

      1)识别率高,识别速度快:银行卡识别率高达99.5%,识别速度小于0.5秒;

      2)服务器端银行卡识别支持卡钟多:可识别普通横板银行卡、竖版银行卡和异型卡;

      4)服务器端银行卡识别服务支持多进程识别方式:可以在同一服务器上开启多个识别进程,多个进程同时识别,提升识别效率;

      5)服务器端银行卡识别服务提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式 。

      服务器端银行卡识别技术参数

      支持平台:Windows 32/64(Windows Service 08、12);

      Linux 32/64(Ubuntu、CentOS、RedHat);

      识别速度:单张银行卡识别速度小于0.5秒;

      识别率:99.50%;

      服务器端银行卡识别服务支持自动旋转:支持180°、90°自动旋转识别。

      随着智能终端和移动通信的出现,互联网购物更是潮流;于是移动支付成为了各大平台争相竞争的方向,包括每个细节,于是服务器端银行卡识别成为购物平台等之间竞争的焦点了。

运营 丁羚飞 187-0168-6857 Q:28-38-70-550

]]>
私有云银行卡识别服务,支持APP端、PC 端、H5端、微信端等多种平台调用识别 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56582.html dlf283870550 2018/3/9 16:56:28 私有云银行卡识别的描述

    私有云银行卡识别是一款基于服务器平台的银行卡OCR识别服务程序,企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求,通过Web Service接口调用该识别服务,上传银行卡图像在服务器端完成识别后,返回标准XML识别结果,整个识别过程均在企业内网完成,保证数据的安全性。私有云银行卡识别相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。

基于服务器平台的私有云银行卡识别产品

私有云银行卡识别特点

    简单——企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),1个小时即可完成安装部署,非常简单;

    高效——识别率高达99.5%,单张识别速度小于1秒,领先业内;

    方便——该识别服务更新维护方便,企业可自行进行更新维护;

    通用——支持APP端、PC 端、H5端、微信端等多种平台调用识别;

    全面——可识别平面字体卡、凸面字体卡,并支持异形卡、竖卡的识别。

私有云银行卡识别的优势

    1)识别率高,识别速度快:银行卡识别率高达99.5%,识别速度小于0.5秒;

    2)私有云银行卡识别服务支持卡钟多:可识别普通横板银行卡、竖版银行卡和异型卡;

    4)私有云银行卡识别服务支持多进程识别方式:可以在同一服务器上开启多个识别进程,多个进程同时识别,

提升识别效率;

    5)私有云银行卡识别服务提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式 。

私有云银行卡识别技术参数

    支持平台:Windows 32/64(Windows Service 08、12);

                  Linux 32/64(Ubuntu、CentOS、RedHat);

    识别速度:单张银行卡识别速度小于0.5秒

    识别率:99.50%

    私有云银行卡识别服务支持自动旋转:支持180°、90°自动旋转识别

    绑定银行卡的场景有很多:手机银行绑卡;移动展业,移动查勘录入银行卡号;绑定银行卡充值;绑定银行卡支付;信用卡,银行卡管理类APP银行卡号录入。众多场景需要银行卡信息,从上面的例子不难看出,简洁的方式会更受消费者的青睐。故而私有云银行卡识别也会大力发展起来。

技术支持:18701686857 QQ:283870550

]]>
私有云车牌识别,通过WebService、Rest Service、Http接口调用该识别服务 http://blog.okbase.net/dlf283870550/archive/56581.html dlf283870550 2018/3/9 11:39:29 私有云车牌识别简介

    私有云车牌识别是一款基于服务器平台的车牌OCR识别服务程序,企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求,通过Web Service接口调用该识别服务,上传车牌图像在服务器端完成识别后,返回标准XML识别结果,整个识别过程均在企业内网完成,保证数据的安全性。私有云车牌识别技术相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。

私有云车牌识别特点

    简单——企业可将该私有云车牌识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),1个小时即可完成安装部署,非常简单;

    高效——私有云车牌识别率高达99%,单张识别速度小于1秒;

    方便——私有云车牌识别服务更新维护方便,企业可自行进行更新维护;

    通用——私有云车牌识别支持APP端、PC 端、H5端、微信端等多种平台调用识别;

    全面——可识别蓝牌、黄牌、军牌、警牌等多种车牌。

私有云车牌识别的优势

    1)可识别的车牌种类多:可识别普通蓝牌、黄牌(双层)、军牌(双)、武警牌(双)、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆车牌等各种规格汽车号牌等

    2)抗干扰能力强:可识别污损车牌、阴阳牌、大角度车牌3)支持多进程识别方式:可以在同一服务器上开启多个识别进程,多个进程同时识别,提升识别效率

    3)私有云车牌识别服务提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式 。

私有云车牌识别技术参数

    支持平台:Windows 32/64(Windows Service 08、12);

                  Linux 32/64(Ubuntu、CentOS、RedHat);

    识别速度:单张车牌识别速度小于0.5秒;

    识别率:99.70%;

    支持自动旋转:支持180°、90°自动旋转识别。

    如今,车牌识别在各种行业都有大量应用,如:车险、停车收费、电警、汽车后市场等等,随着行业应用的增多,不同平台都需要用到,私有云车牌识别服务提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式 ,可在APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求,应用范围广泛

运营 丁羚飞 187-0168-6857 QQ28-38-70-550

]]>