圖像識別是人工智能中最重要的難點之一。人體識別圖像是識別圖像的主要特征。人類的“圖像識別算法”是“超級并行的”。就像量子算法一樣，每個搜索都是2的n個點的子集。然而，它比量子算法更靈活。它不一定有“分

圖像識別是人工智能中最重要的難點之一。人體識別圖像是識別圖像的主要特征。人類的“圖像識別算法”是“超級并行的”。就像量子算法一樣，每個搜索都是2的n個點的子集。然而，它比量子算法更靈活。它不一定有“分析”的形式?？赡苁恰半u啄米”型，甚至是“靈感直覺”型。

目前，人類人工智能的圖像識別算法，可以說是解析式的，甚至遺傳算法、進化算法、模擬退火算法，什么多策略綜合，加上什么模糊算法，甚至想構(gòu)造什么純隨機策略參數(shù)來提高搜索效率。盡管如此，圖像識別的效率仍然沒有重大突破。這只是硬件規(guī)模的紅利和效率。這與所謂人工智能的突破是“平行”的：如果圖像識別的效率有了根本性的突破，人工智能將離人腦更近一大步

！目前，人類在圖像識別技術(shù)上，可能會有重大進步！但不是商人雇傭的專家！他們被金錢蒙蔽了雙眼。他們沒有想象力和創(chuàng)造力

圖像識別的本質(zhì)是什么？

車牌自動識別技術(shù)是一種利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動識別車牌號和顏色的模式識別技術(shù)。通過圖像采集和處理，可以完成車牌自動識別功能。從圖像中自動提取車牌圖像，對字符進行自動分割，實現(xiàn)對字符的識別。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)控車輛是否進入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、車牌識別處理器（如計算機）等，核心部分包括車牌定位算法，車牌字符分割算法和光學字符識別算法。

車牌識別作為交通監(jiān)控的核心技術(shù)，應(yīng)用于多個子系統(tǒng)，如闖紅燈監(jiān)控系統(tǒng)、超速監(jiān)控系統(tǒng)、逆行監(jiān)控系統(tǒng)、禁行監(jiān)控系統(tǒng)、公交專用道監(jiān)控系統(tǒng)、非機動車道監(jiān)控系統(tǒng)等，雙黃線監(jiān)控系統(tǒng)、緊急停車帶監(jiān)控系統(tǒng)、移動車輛檢測系統(tǒng)等。

實現(xiàn)車牌識別：外圍觸發(fā)模式是指利用線圈、紅外線或其他探測器來檢測車輛通過信號。車牌識別系統(tǒng)接收到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，并進行后續(xù)處理。

視頻觸發(fā)是指車牌識別系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標序列圖像分析處理技術(shù)，實時檢測車輛在車道內(nèi)的運動，捕捉車輛通過時的車輛圖像，識別車牌，并進行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)模式不需要線圈、紅外等硬件車載探測器。