人工智能(AI)是一項進步，使計算機和機器能夠復制人類的知識和解決問題的能力。如今，人們正在使用人工智能識別門牌號碼。人工智能可以單獨或與其他技術相結合來執行任務，如傳感器、地理定位、機器人技術，無需人類參與。

人工智能在識別門牌號碼方面的作用

在計算機科學中，人工智能整合了機器學習和深度學習。這些學科結合了人工智能計算的變化，以人腦的決策形狀為模型，可以從開放數據中“學習”，并隨著時間的推移動態地做出更準確的分類或愿望。

人工智能的應用每時每刻都在發展。然而，隨著人工智能工具在貿易中使用的興起，圍繞人工智能道德和可靠人工智能的討論變得至關重要。深度學習中最有趣的任務之一是識別特征場景中的物體。通過機器讀寫能力計算重述視覺信息的能力具有值得注意的實際意義，這一點可以從廣泛的操作中看出。

一個類似的例子是使用人工智能識別門牌號碼：

Google街景房屋數字數據集包含超過60萬個從道路位置打印中提取的標記整數，使其成為最新的圖片識別數據集之一。包括成功地利用人工智能和Google街景識別門牌號碼的研究。這些數據使Google 能夠將地理位置信息與真實地址聯系起來，這在房屋或建筑號碼無法以易于識別的模式上升或下降的地方尤其重要。

假設人類可以承擔這項工作，因為人們可以以98%的精度區分圖片中的建筑物數字。但是，要在數億街景數據中找到數千萬個建筑物編號，需要大量人員投入大量時間。Google的分析人員利用人工神經網絡來實現手柄的自動化，該網絡允許在互連處理器上進行設計確認和自主的體驗式學習。

分析人員利用免費獲取的“街景房屋編號”信息集對該框架進行了六天的訓練，該信息集包含20萬個建筑物編號。當這個11層的神經網絡運行這些圖片時，其學習了重要的設計，將數字作為一個整體，而不是一次分析一個數字。

當分析人員基于95%的道路視圖數據準備神經網絡時，該框架能夠識別出近1億個真實的地址號碼，其準確性與人類(98%)相當。這一結果是前所未有的成功。

為了使這一切變得可能，該研究小組修改了神經網絡，使其期望建筑物編號不超過五位數，而大多數建筑物的編號都不超過五位數。該系統在經過編輯的圖片中識別數字，使數字占圖片寬度的三分之一或更多。

在調查中最有效的部分是速度，這是人們最薄弱的區域。盡管該程序似乎不適用于收集街景圖片中的其他非結構化信息，但有一個問題是標志上的電話號碼或出租車上的ID號，這些數字串可能超過五位數字，如此，神經排列所能完成的范圍就超出了外部。

很容易看出，這種非結構化信息最終可能會成為一個令人擔憂的問題。它似乎允許像Google這樣的企業，或者基本上任何人，獲得比最近任何時候更深入的關系和追隨者。然而，道路監控攝像頭為特定場景準備或放置的時間仍然是偶然的，它們捕獲的個人或車輛仍然是相當隨意的。人們發現使用人工智能識別門牌號碼很容易。

人工智能的應用

人工智能有許多獨特的應用，包括:

• 自然語言處理(NLP)：自然語言處理允許計算機理解并產生人類語言。這種創新被用于各種各樣的應用程序，例如機器解釋、垃圾郵件篩選和假設分析。它是目前市場上人工智能的熱門應用之一。
• 計算機視覺：計算機視覺允許計算機識別和解讀視覺內容。這項創新可用于多種應用，例如自動駕駛汽車、面部識別和問題檢測。
• 機器學習：機器學習(ML)允許計算機從信息中學習并隨著時間的推移提高其執行能力。這項創新被用于各種應用，例如預測分析、勒索定位和提案系統。
• 機器人技術：機器人學是人工智能的一個部門，負責機器人的規劃、開發和操作。機器人用于各種應用，例如制造、醫療保健和太空調查。