人工智能（AI）是一项进步，利用计算机和机器能够够复制人类类的知识和解决问题的能力。如今，人们正在使用人工智能识别门牌号码。人工智能可以单独或与其他技术相结合来执行任务，如传感器、地理定位、机器人技术，无需人类参与。
在计算机科学中，人工智能整合了机器学习和深度学习。这些学科结合了人工智能计算的变化，以人脑的决策形状为模型，可以从开放数据中“学习”，并随着时间的推移动态地做出更准确的分类或预测。
人工智能的应用每时每刻都在发展。然而，随着人工智能工具在贸易中使用的兴起，围绕人工智能道德和可靠人工智能的讨论变得至关重要。深度学习中最有趣的任务之一是识别特征场景中的物体。通过机器识别能力计算重述视觉信息的能力具有注 意的实际意义，这一点可以从广泛的操作中看出。
一个类似的例子是使用人工智能识别门牌号码：
Google街景房屋数字数据集包含超过760万个从道路位置打印中提取的标记整数，使其成为最新的图像识别数据集之一。包括成功地利用人工智能，在谷歌街景识别门牌号码的研究。这些数据能够将地理位置信息与实际地址联系起来，在房屋或建筑号码无法以易于识别的模式上升或下降的地方起到重要作用。
假设人类可以承担这项工作，因为人们可以承认98%的精度区分图片中的建筑物数字。但是，要在数百街景数据中找到数千万个建筑物编码，需要大量人员投入时间。Google的分析人员利用人工智能和网络来实现手柄的自动化，该网络允许在互连处理器上进行设计确认和自主的实验。
分析人员利用免费获取的“街景房屋编号”信息集对该框架进行了六天的训练，该信息集包含20万个建筑物编号。当这个11层的神经网络运行这些图片时，其学习了重要的设计，将数字作为一个整体，而不是一次分析一个数字。
根据95%的道路视图数据准备神经网络时，该框架能够准确识别出超过1亿个真实的地址号码，其准确性与人类(98%)相当。这一结果是前所未有的成功。
为了使这一切变得可能，该研究小组修改了神经网络，使其期望建筑物编号不超过五位数，而大多数建筑物的编号都不超过五位数。该系统在经过编辑的图片中识别数字，使数字占图片宽度的三分之一或更多。
在调查中最有效的部分是速度，这是人们最薄弱的区域。尽管该程序似乎不适用于收集街景图片中的其他非结构化信息，但有一个问题是标志上的电话号码或出租车上的ID号，这些数字串可能超过五位数字，如此，神经排列所能完成的范围就超出了外部。
很容易看出，这种非结构化信息最终可能会成为一个令人担忧的问题。它似乎允许像Google这样的企业，或者基本上任何人，获得比最近任何时候更深入的关系和追随者。然而，道路监控摄像头为特定场景准备或放置的时间仍然是偶然的，它们捕获的个人或车辆仍然是相当随意的。人们发现使用人工智能识别门牌号码很容易。
人工智能有许多独特的应用，包括:
以上是人工智能可以帮助识别门牌号吗？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
