走在汽車革命的路上論文書籍站
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車牌種類的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和磯貓人的 行政法爭點地圖(2版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站有個性！ 大話2002式車牌的六種類型也說明：大話2002式車牌的六種類型 ... 個性化車牌亮相有一個多星期了，車主們的選擇可謂是五花八門。 ... 多么自信的一個車牌──男人中的第一！
這兩本書分別來自深智數位 和讀享數位所出版 。
國立臺北科技大學 電子工程系 王多柏所指導 陳建隆的 基於深度學習的iOS車牌辨識系統 （2020），提出車牌種類關鍵因素是什麼，來自於深度學習、神經網路、影像辨識、iOS、YOLOv3。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 蔡宇軒、謝君偉所指導 孫銘均的 輕量化之即時車牌混流辨識系統設計 （2019），提出因為有 輕量化網路、深度學習、即時車牌辨識系統、混流車牌辨識系統、車牌辨識系統的重點而找出了 車牌種類的解答。
最後網站车牌识别种类大全你了解吗？ - 手机搜狐則補充：车牌识别在智能交通和智慧停车领域已经被普遍运用，也逐渐被人们所熟知，那么车牌识别都能支持哪些车牌种类，小编带大家了解一下：. 1、小型汽车号牌：蓝底白字白框 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決車牌種類 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
車牌種類進入發燒排行的影片
汽車車牌就好象是車的“身份證”一樣，可你知道中國的汽車車牌是怎麼來的嗎？據有關資料記載：清末，一上海房地產巨商周湘雲擁有了第一部汽車，當時工部局發給他了中國第一個車牌號碼001，因為沒有汽車車牌的先例，工部局暫把它歸在馬車項下，每月征收2元銀兩，這應該是中國最早的交汽車強險了吧。現在車越來越多了，我國的車牌種類也增加了。按車片牌的底色分主要有五種類型：藍色、黃色、白色、黑色、綠色。
基於深度學習的iOS車牌辨識系統
為了解決車牌種類 的問題，作者陳建隆 這樣論述：
在 2016 年由 AlphaGo 在五戰的圍棋比賽中以四勝的成績擊敗了職業九段的韓 國棋士後，深度學習所隱藏的潛力和未來性開始受到了人們的關注，接著大量的學者 們投入了相關的研究，構建深度學習的神經網路也因此在短短的幾年內出現了各式各 樣的變化和創新，這些巨大的創新也讓由深度學習為基礎的影像辨識應用有著更快速 更精確的效能。運行深度學習模型需要有一定程度硬體支持，但經由各領域的專家們的努力， 深度學習模型運行在手機上已經不再是個艱難的挑戰，本篇論文以在電腦上訓練一個 深度學習為基礎的車牌辨識系統，並把此系統導入 iOS 手機上，來達到以手機應用程 式快速和方便執行為優點的深度學習車牌辨識系
統。此系統由 YOLOv3 演算法來構建車牌偵測深度學習模型，再把偵測到的車牌圖 片送入另一個由深度神經網路構建的車牌文字辨識模型，在調整模型取得最佳辨識速 度和準確率後，將模型藉由權重轉換的方式，轉換成能在 iPhone 上運行的深度學習 模型，此模型在 iPhone 上也能有著即時偵測和辨識的表現。
行政法爭點地圖(2版)
為了解決車牌種類 的問題，作者磯貓人 這樣論述：
為什麼要買這本？作者告訴你 這本書，是以行政法總論相關的學說與實務的重要爭點或最新發展作編排，以幫助各位考生能快速地將所有的總論重要爭點瀏覽一遍，提高考場上對爭點的敏銳度。
輕量化之即時車牌混流辨識系統設計
為了解決車牌種類 的問題，作者孫銘均 這樣論述：
本論文提供了一種輕量化的即時混流車牌辨識系統，可以同時辨識機車和汽車的車牌文字，而且在嵌入式裝置中能達到即時的偵測速度。大部分鏡頭的輸入影像解析度並不一定是清晰的，傳統的影像處理方法在此情況下不容易找到車牌邊界，導致車牌文字的辨識困難，相反的，本論文利用深度學習技術偵測每輛汽機車的車牌位置及種類，並且辨識車牌文字。本論文另外提出一個車牌缺補字演算法，稱為BUCKET，並對車牌輸出進行後處理修正，將BUCKET產生的答案輸出套用臺灣的車牌規則進行修正。針對不同車牌種類的測試資料，每一種類至少使用200張車牌進行測試，其中摩托車牌的準確率為86%，而在汽車車牌上達到了99.88%的準確率，整體系
統使用外部影像測試並達到了94.83%。