机动性中的机器学习：用计算机视觉改变道路操作

移动行业正通过利用许多不同的机器学习应用程序迅速改变和改进流程，这些应用程序正在极大地改变移动系统和基础设施。在我们举行的虚拟会议上，我们看到了几个例子智能移动在那里，我们学习了机器学习如何应用于交通基础设施和物流。

智能车牌识别

今天，我们很高兴与大家分享由安格拉蒙坦切斯和丹尼尔·加洛兹由全球基础设施特许经营管理领导者Globalvia Group担任Openvia Mobility的两位创新经理。本视频展示了一个真实世界的例子，说明机器学习和计算机视觉如何改变道路运营和移动行业。现在，您可以观看完整的视频录制，并了解有关此用例及其业务影响的更多信息。

这一创新的机器学习解决方案通过实时利用道路活动的图像数据和表格数据，提供高精度和高置信度的车牌识别预测，从而使运输和收费道路特许经营公司受益，这些公司希望通过过程自动化降低运营成本，同时提高效率驾驶体验。

经营高速公路的特许经营公司一直在寻找自动化流程的方法，以控制成本和保持利润。然而，仅依赖光学字符识别（OCR）技术的传统系统会导致更高的不匹配率，从而导致收入损失和客户满意度问题。幸运的是，这可以通过在OCR之上利用最先进的机器学习和计算机视觉技术轻松改变。智能车牌识别解决方案能够以极高的准确性和一致性自动读取各种车牌，使您的员工能够专注于更高的业务目标，而无需担心重复性任务。商业利益包括：

• 立即检测过往车辆（毫秒）
• 最小化不匹配
• 减少人为干预成本
• 节省操作员时间，使他们能够专注于更高价值的任务

如果您无法参加现场会议，您仍然可以通过网络研讨会录制此演示文稿和其他发布在网站上的演示文稿beplay2网页登陆BigML Youtube频道. 我们还邀请您查看随附的演示文稿，可在beplay2网页登陆BigML幻灯片页面.

您是否考虑了预测性交通用例？如果这个例子启发了你，并且你认为你应该认真地开始在你的组织中应用机器学习，而不仅仅是实验，那么是时候联系BigML团队beplay2网页登陆这可以带来其深厚的主题专业知识，加快您的成就。

请继续关注未来关于真实机器学习应用程序的网络研讨会！