⑴ 有做過java 車牌號識別的嗎
試試下面這個方法：
public class MySignal{
protected boolean hasDataToProcess = false;
public synchronized boolean hasDataToProcess(){
return this.hasDataToProcess;
}
public synchronized void setHasDataToProcess(boolean hasData){
this.hasDataToProcess = hasData;
}
}
⑵ 人工智慧需要學些什麼
廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器d學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。
基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智慧入門的三道屏障。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!
⑶ easyPr java調用怎麼訓練
它基於openCV這個開源庫，這意味著所有它的代碼都可以輕易的獲取。
它能夠識別中文，例如車牌為蘇EUK722的圖片，它可以准確地輸出std:string類型的"蘇EUK722"的結果。
它的識別率較高。目前情況下，字元識別已經可以達到90%以上的精度。
⑷ 車牌識別在java中怎麼去噪
可以借鑒別人的java車牌識別的代碼，雲脈SaaS平台可以下載車牌識別API，其中支持的語言就要Java，接入代碼注冊後就可以下載，你去研究下
⑸ 用java寫的車牌識別，最好是全的，沒有全的就幫忙最後一步字元識別具體實現，Q二二三八五七三七七三
好厲害啊。車牌識別我原來見過，但是是C++的。
⑹ OCR識別技術和車牌識別技術有啥關系
車牌識別技術是OCR識別技術細分的一種，用到的就是OCR演算法去實現車牌的識別錄入，推薦用雲脈ocr車牌識別技術，識別速度快，平均識別時間少於2秒;
識別率高，字元識別率大於98.5%,欄目識別率大於98.89%;
API開發支持Java、C++、C、object pascal及 objective-C等多種語言;