***识别系统主要解决的问题。高速公路收费系统高速公路收费系统已经基本实现自动化，当车辆在高速公路收费入口站时，系统进行***识别，保存***信息，当车辆在高速公路收费出口站时，系统再次进行***识别，与进入车辆的***信息进行比对，只有进站和出站的***一致方可让车辆通行，自动收费系统可以有效地提高车辆的通行效率，并且可以有效地检测出逃费车辆。

***识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：***图像经过边缘检测之后，***上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非***边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对***图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的***范围，二值化处理后***图像的像素值为0或者255.

如何解决场景中诸多个性化功能点，是当前***识别技术需要突破的桎梏。场景***识别相机无疑为***识别技术打开了新的窗口，重构***识别技术的落地应用新生态。在上亿张学习样本数据持续积累、深度学习算法不断进化的基础上，同时结合单个场景大量样本图片，针对性算法训练，解决特定场景识别难点。借助于扎实的领域积累，针对场景环境复杂、客户需求多样等问题，深睛对每个场景都进行了落地场景的设计，为复杂场景赋予个性化功能设计，达成场景独有的特定功能，直击场景痛点，成功解决场景个性化需求难题。相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长，***识别技术落地场景将会不断细分，个性化、定制化产品将会越来越多。