特征提取

主要研究方向为深度学习技术与应用、智能运维算法。 先后承担了图像内容检索服务（主持 国家级 2017-05--2017-12）、 基于智能终端的中国野生鸟类图像鉴别应用研发（主持 国家级 2017-08--2018-12）、 图像识别技术在生物多样性观测中的应用开发（主持 国家级 2017-05--2018-04）、基于深度学习的图像识别技术在野生动物物种鉴别中的应用与研究（主持 国家级 2016-07--2018-12）、 四川卧龙自然保护区信息化综合服务平台（主持 部委级 2018-01--2019-12）、红外相机图像识别技术样本图库收集扩增与特征提取（主持 研究所级 2018-05--2019-12）、 院重大任务局相关课题（主持 部委级 2019-01--2021-12）等项目，相关成果发表在APPLIED SCIENCES-BASE、计算机系统应用等国际学术会议与期刊，入选中科院青年创新促进会会员。

车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%

重庆本安科技的车牌识别系统是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理， 从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。那么接下来就一步步为您解释，重庆车牌识别系统到底是怎么工作的呢？ 图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。 预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。车牌识别技术结合电子不停车收费系统识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费

城市视频中心解决方案，基于深度学习和智能化分析技术，实现公安视频图像数据的结构化处理，通过目标检测识别和特征提取分析形成结构化信息描述，同时依托大数据、云计算的技术优势及扎根公安的技战法应用，实现视频图像数据从“看”到“搜”的转变。 政务云解决方案旨在为政府精准决策、公务员高效办公提供支撑，为企业和公众提供丰富、便利的服务。慧创立足于对政务信息化的深刻理解，在信息和通讯技术上持续创新，构筑开放共享、敏捷高效、安全可信的政务云基础架构，并通过与政府行业的集成商和ISV密切合作，具备全面的政务云服务能力，能够为政府部门提供共享的基础资源、开放的数据支撑平台

指纹作为人类与生俱来的和随身携带的“印章”，具有不变性，唯*性和可分类性，是公认的具有法律地位的个人身份特征的可靠证据，一切需要身份确认的场所，都有它用武之地，例如： *银行金库，博物馆，珍宝馆，高级住宅，宾馆的门禁控制等； *政府机要部门，国家重点实验室，军事要地等的通行管理等。 经过多年潜心研究，活体指纹图象采集和特征识别算法上，在软件和硬件上都具备了技术特色和系统优势，拥有独立的知识产权。指纹图象采集器设计轻巧，结构紧凑，是目前最小采用光学全反射原理的活体指纹采集器；算法上实现了全自动和高精度的特征提取和居于领先的位移不变性和旋转不变性的指纹匹配技术

每次去电影院看3D科幻大片时，总有各种黑科技令人震撼，比如今年大爆的《头号玩家》中就有不少AI科技，影片中反派利用人脸识别技术对主角进行地毯式搜索……电影中的AI技术足以令人震撼，殊不知大华股份已经将AI科技应用到了现实生活中，其中大华睿智NVR产品就是一个鲜明的体现。 大华股份睿智系列智能NVR监控产品基于嵌入式linux操作系统，融合了AI深度学习算法及智能GPU，能够对视频流、图片流进行特征提取、比对识别、数据存储、黑白名单布控、联动报警、以图搜图，具有识别准确率高、环境适应性强、性价比高的特点。 支持视频流或图片流检测识别，支持人脸实时比对告警输出，同时还能将性别、年龄、表情、眼镜、胡子等人脸特征进行全方位展现

安顺车牌识别系统安装公司介绍安顺车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%

人脸识别系统通常包括几个过程：人脸图像采集和检测、关键点提取、人脸正则化（图像处理）、人脸特征提取和人脸识别比对。 人脸图像集：脸缘图像可以通过摄像机镜头采集，如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等，当用户采集设备的拍摄范围时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即精确标定人脸在图像中的位置和大小

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用不断深入，基于深度学习的图像识别研究成为一个重要的研究领域。同时车辆采购商在挑选食用车辆时候费事费力。这显然与当下飞速发展的互联网时代格格不入，尤其当他们大批量采购的时候，人工挑选显得毫无意义

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用不断深入，基于深度学习的图像识别研究成为一个重要的研究领域。同时车辆采购商在挑选食用车辆时候费事费力。这显然与当下飞速发展的互联网时代格格不入，尤其当他们大批量采购的时候，人工挑选显得毫无意义