出入口深度学习算法系统一般用于停车场出入口，采用车辆检测跟踪算法，实现车辆捕获，并提供车牌号码和特征数据，不断提升人们的出行体验，下面来了解下出入口深度学习算法的应用优势，需要的朋友可以参考！

1、深度学习算法免配置，利用车辆跟踪、智能检测等技术，配合计算机精细化的运算，几何图形，几何比例特殊的处理方式，对大量过车目标进行自主学习，从而提高车辆特征、车牌的识别准确率，达到精细化识别。

2、深度学习算法可解决大角度车牌识别问题，搭载车牌识别智能分析算法，通过高清摄像头的图像采集，实现车牌、250种车标、8种车型、3000种车品牌，11种车身颜色识别。支持大角度车牌的准确识别。

3、大幅降低跟车漏检，融合车辆跟踪检测算法，形成跟车检测机制，可以智能跟踪画面中的车辆。

车辆行进过程中，只要车牌出现在画面中，无论在抓拍位置时车牌是否可见，算法仍可给出车牌结果，有效解决跟车下车牌遮挡问题，提高系统车牌识别率，可实现车队模式的应用。

4、通过智能检测算法，通过对无牌车的车辆特征参数检测，匹配车辆特征参数信息，实现对无牌车的识别。

5、图像处理算法也具备优势，抓拍机图像处理算法融合bayer域锐化算法、边缘保护算法、灰度范围支持可调算法、动态范围增强算法、局部对比度增强算法和自动顺逆光算法，不仅可以大幅提升图像低照度和通透性，还可根据顺逆光程度自动调节曝光，保证图像效果，保证夜间车牌识别率。

6、高清视频图像画质，采用高清镜头和高质量的CMOS感光器件，从根源提高了视频图像的质量，为算法识别提供保障。

7、高效视频分析技术可对视频内容进行自动提取分析，将大量无用的视频信息进行过滤，节省网络资源以及存储资源。

以上是出入口深度学习算法优势介绍，该系统可成熟应用于各种出入口场景，需要的可联系在线客服咨询，更多智能算法的介绍，请继续关注UG环球视讯科技。