車牌角度 檢舉的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 車牌角度 檢舉

另外網站[問題] 有人檢舉成功過車牌改變角度嗎?也說明：[問題] 有人檢舉成功過車牌改變角度嗎? 看板, car. 作者, gogokidd. 時間, 2019年11月01日.

國立臺灣海洋大學 電機工程學系 呂紹偉所指導 呂沛儒的 基於動態影像之路邊及定點違規停車偵測系統 （2019），提出車牌角度 檢舉關鍵因素是什麼，來自於違規停車、逆向停車、紅線停車、動態影像車牌辨識。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 謝君偉所指導 王恩祥的 基於深度學習之機車車牌辨識系統 （2017），提出因為有 人工類神經網路、快速區域卷積神經網路、深度學習、機器學習的重點而找出了 車牌角度 檢舉的解答。

最後網站用行車紀錄器檢舉交通違規合法嗎？台灣司法人權進步協會告訴你則補充：從上面的規定，我們可以知道，用行車紀錄器所錄到的車牌號碼當作證據來檢舉交通違規，並沒有違反個資法，只要資料完整，公路主管或警察機關就會受理。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了車牌角度 檢舉，大家也想知道這些：

基於動態影像之路邊及定點違規停車偵測系統

為了解決車牌角度 檢舉的問題，作者呂沛儒 這樣論述：

在現今的台灣因汽車數量增多，停車場或是車格不足而多有違規停車之舉，經常造成交通堵塞或是危害到其他用路人之生命安全，本論文承接實驗室先前的研究成果並加以改進及延伸，以模擬巡邏車所拍攝之道路動態影像進行如紅線停車、逆向停車以及路邊無車牌車輛的偵測，並新增禁止停車和區段限時停車偵測及監控的功能，以幫助遏止某些常見且嚴重影響巷道車輛進出或超時占用卸貨區或上下客區的違停行為。以實際影片測試的結果顯示，路邊違規停車部分有72%的平均辨識率，其中沒有成功辨識的車牌有些是因為車牌汙損造成字體無法與背景分割而識別失敗，有些則是因為車牌的傾斜角度過大而無法完整辨認車牌而失敗。在定點限時停車的偵測上則約有70.4

%的辨識率。

基於深度學習之機車車牌辨識系統

為了解決車牌角度 檢舉的問題，作者王恩祥 這樣論述：

監視系統近年來非常受到大眾們使用，例如：道路交通流量、意外事故、違規事件、機車改裝噪音，在這大範圍的環境之中，絕大部分都是透過警察肉眼取締，或是監視上百支監視器影像及民眾檢舉，卻沒辦法有效率提升違規取締，未來影像辨識，可透過機器學習反覆訓練和預測，系統使用深度學習模組，不斷強化影像辨識準確率，能正確地辨識定義機車車牌。因此本論文利用人工神經網路特性(Artificial Neural Network, ANN)，和更快速區域卷積神經網路(Faster Region-based Convolutional Neural Networks, Faster-RCNN)，經由許多繁雜的神經元傳遞和接

收資訊，可以分析圖片中機車的車牌、文字與數字等類別。蒐集道路架設攝影機影像，相當於會有不同角度機車車牌，使用深度學習影像辨識系統，經由實驗結果顯示準確率達到89%。

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