Chinese_license_plate_detection_recognition

Qué hay de nuevo

2022.12.04 Verifique el vehículo y la matrícula para ver el sistema de vehículos aquí

Detección de placas de yolov8 + identificación

Detección de matrícula Yolov7 + identificación

Android NCNN

conectar

El modelo está capacitado desde el conjunto de datos públicos y requiere un modelo con mayor precisión, o agregue V para la cooperación comercial.

Puede hacer la graduación de los estudiantes y los cursos, etc.

WeChat: WE0091234 (tenga en cuenta el propósito de la visita)

El algoritmo de reconocimiento de matrícula más completo admite 12 tipos de matrículas chinas

Requisitos del medio ambiente: Python> = 3.6 Pytorch> = 1.7

Demostración de prueba de imagen:

Ejecute detect_plate.py directamente o ejecute la siguiente línea de comando:

 python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result

Pruebe la carpeta IMGS, guarde el resultado y luego ingrese la carpeta de resultados

Demo de prueba de video 2.MP4 Código de extracción: 41AQ

 python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --video 2.mp4

El archivo de video es 2.mp4 y guárdelo como resultado.mp4

Entrenamiento de inspección de placas

El enlace de entrenamiento de detección de matrícula es el siguiente:

Entrenamiento de inspección de placas

Capacitación de reconocimiento de matrícula

El enlace de capacitación de reconocimiento de matrícula es el siguiente:

Capacitación de reconocimiento de matrícula

Apoya de la siguiente manera:

• 1. Tarjeta azul de una sola línea
• 2. Tarjeta amarilla individual
• 3. Nueva placa de energía
• 4. Placa de la policía blanca
• 5. Placa de entrenador
• 6. Placa de policía armada
• 7. Tarjeta amarilla de doble capa
• 8. Tarjeta blanca de doble capa
• 9. Placa de embajada
• 10. Brand de Hong Kong, Macao y Guangdong Z
• 11. Tarjeta verde de doble capa
• 12. Placa de aviación civil

desplegar

1. Android NCNN

2. ONNX Demo Baidu Network Disk: K874

 python onnx_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx  --rec_model weights/plate_rec_color.onnx  --image_path imgs --output result_onnx

3. Ver tensorrt_plate para la implementación de Tensorrt

4. Openvino Demo versión 2022.2

 python openvino_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx --rec_model weights/plate_rec.onnx --image_path imgs --output result_openvino

Referencias

• https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
• https://github.com/sierkinhane/crnn_chinese_characters_rec

Más

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