基于深度学习的车牌识别,其中,车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后,才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。 车牌的侦测网络,采用的是resnet18,网络输出检测边框的仿射变换矩阵,可检测任意形状的四边形。 车牌号序列模型,采用Resnet18+transformer模型,...
基于深度学习(yolov5、crnn)的车牌检测与识别系统毕设答辩演示结果, 视频播放量 720、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 4、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 华工学长讲大数据毕设, 作者简介 985华南理工大学学长值得信赖(主页有毕业证),真诚靠谱,源码,lw,二次开发
1、数据集准备 2、检测模型 3、识别模型 4、模型导出 5、联合推理 三、总结 附录: 一、概述 基于深度学习的车牌识别任务可以拆解为2个步骤:车牌检测-车牌识别。其中车牌检测的目的是确认图片中车牌的位置,根据检测到的车牌位置把图片中的ROI裁剪出来,车牌识别算法用于识别裁剪出的车牌图像中的具体内容。 本文使用Pa...
基于深度学习的车牌识别任务可以拆解为2个步骤:车牌检测-车牌识别。其中车牌检测的目的是确认图片中车牌的位置,根据检测到的车牌位置把图片中的ROI裁剪出来,车牌识别算法用于识别裁剪出的车牌图像中的具体内容。 本文使用PaddleOCR工具实现了车牌识别任务,首先使用PaddleOCR的检测算法DBNet检测出车牌位置,再将车牌位置裁剪送入...
车牌的侦测网络,采用的是resnet18,网络输出检测边框的仿射变换矩阵,可检测任意形状的四边形。 车牌号序列模型,采用Resnet18+transformer模型,直接输出车牌号序列。 数据集上,车牌检测使用CCPD 2019数据集,在训练检测模型的时候,会使用程序生成虚假的车牌,覆盖于数据集图片上,来加强检测的能力。
摘要: 随着交通管理的发展和智能化的需求增加,车牌检测系统在实时监控、交通违规识别等方面起到了重要作用。本论文旨在探讨一种基于深度学习的车牌检测系统,该系统采用了Yolox和LPRNet模型,并通过实验验证了其在车牌检测准确率和实时性方面的性能。 引言 1.1 背景介绍 车牌检测系统是一种广泛应用于交通管理和安全领域的...
基于深度学习的车牌识别,其中,车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后,才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。 车牌的侦测网络,采用的是resnet18,网络输出检测边框的仿射变换矩阵,可检测任意形状的四边形。 车牌号序列模型,采用Resnet18+transformer模型,直接输出车牌号序列。
本文介绍了基于深度学习的车牌识别方法,并使用PaddleOCR工具实现了车牌识别任务。从实验结果来看,该方法能够有效地检测并识别车牌图像。未来,我们可以进一步优化模型结构和训练方法,提高车牌识别的准确性和鲁棒性。 附录: 为了让您更好地体验车牌识别方案的效果,我们提供了在线体验链接。您可以在网页上直接上传图片并查看识...
深度学习已被广泛应用于车牌识别领域,但受限于光照条件对识别精度的影响,在夜间场景下的识别精度不高,且需要外界灯光的辅助.针对该问题,通过在数据预处理阶段引入随机暗化处理的手段,在原数据集的基础上模拟夜间效果,扩大样本数量,使得最终模型具有更好的光照鲁棒性.此外,因网络层数的不断增加,现有算法的识别速度很难...
车牌检测是车牌识别的第一步,其目的是从图像中定位出车牌的位置。常用的方法是基于深度学习的目标检测算法,如SSD、YOLO等。 代码示例: # 导入相关库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载模型net=cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path,model_path)# 读取图像image=cv2.imread(image_path)# ...