人工智慧可以幫助識別門牌號碼嗎？

人工智慧（AI）是一項進步，利用電腦和機器能夠夠複製人類類別的知識和解決問題的能力。如今，人們正在使用人工智慧識別門牌號碼。人工智慧可以單獨或與其他技術結合來執行任務，如感測器、地理定位、機器人技術，無需人類參與。

人工智慧在識別門牌號碼方面的作用

在電腦科學中，人工智慧整合了機器學習和深度學習。這些學科結合了人工智慧運算的變化，以人腦的決策形狀為模型，可以從開放資料中“學習”，並隨著時間的推移動態地做出更準確的分類或預測。

人工智慧的應用每時每刻都在發展。然而，隨著人工智慧工具在貿易中使用的興起，圍繞人工智慧道德和可靠人工智慧的討論變得至關重要。深度學習中最有趣的任務之一是識別特徵場景中的物件。透過機器辨識能力計算重述視覺訊息的能力具有註 意的實際意義，這一點可以從廣泛的操作中看出。

一個類似的例子是使用人工智慧識別門牌號碼：

Google街景房屋數位資料集包含超過760萬個從道路位置列印中提取的標記整數，使其成為最新的影像辨識資料集之一。包括成功地利用人工智慧，在谷歌街景識別門牌號碼的研究。這些數據能夠將地理位置資訊與實際地址聯繫起來，在房屋或建築號碼無法以易於識別的模式上升或下降的地方起到重要作用。

假設人類可以承擔這項工作，因為人們可以承認98%的精度區分圖片中的建築物數字。但是，要在數百街景資料中找到數千萬個建築物編碼，需要大量人員投入時間。 Google的分析人員利用人工智慧和網路來實現手柄的自動化，該網路允許在互連處理器上進行設計確認和自主的實驗。

分析人員利用免費取得的「街景房屋編號」資訊集對該框架進行了六天的訓練，該資訊集包含20萬個建築物編號。當這個11層的神經網路運行這些圖片時，其學習了重要的設計，將數字作為一個整體，而不是一次分析一個數字。

根據95%的道路視圖資料準備神經網路時，該框架能夠準確識別超過1億個真實的地址號碼，其準確性與人類(98%)相當。這結果是前所未有的成功。

為了使這一切變得可能，該研究小組修改了神經網絡，使其期望建築物編號不超過五位數，而大多數建築物的編號都不超過五位數。該系統在經過編輯的圖片中識別數字，使數字佔圖片寬度的三分之一或更多。

在調查中最有效的部分是速度，這是人們最薄弱的區域。儘管該程序似乎不適用於收集街景圖片中的其他非結構化信息，但有一個問題是標誌上的電話號碼或出租車上的ID號，這些數字串可能超過五位數字，如此，神經排列所能完成的範圍就超出了外部。

很容易看出，這種非結構化資訊最終可能會成為一個令人擔憂的問題。它似乎允許像Google這樣的企業，或基本上任何人，獲得比最近任何時候更深入的關係和追隨者。然而，道路監控攝影機為特定場景準備或放置的時間仍然是偶然的，它們捕獲的個人或車輛仍然是相當隨意的。人們發現使用人工智慧識別門牌號碼很容易。

人工智慧的應用

人工智慧有許多獨特的應用，包括:

• #自然語言處理(NLP)：自然語言處理允許電腦理解並產生人類語言。這種創新被用於各種各樣的應用程序，例如機器解釋、垃圾郵件篩選和假設分析。它是目前市場上人工智慧的熱門應用之一。
• 電腦視覺：電腦視覺允許電腦辨識和解讀視覺內容。這項創新可用於多種應用，例如自動駕駛汽車、臉部辨識和問題檢測。
• 機器學習：機器學習(ML)允許電腦從資訊中學習並隨著時間的推移提高其執行能力。這項創新被用於各種應用，例如預測分析、勒索定位和提案系統。
• 機器人技術：機器人學是人工智慧的一個部門，負責機器人的規劃、開發和操作。機器人用於各種應用，例如製造、醫療保健和太空調查。

以上是人工智慧可以幫助識別門牌號碼嗎？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！