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,...
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。 一、网络模型 1、车牌...
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(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 775、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
检测结果如下: 编辑 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PaddleOCR工具实现了车牌识别任务,首先使用PaddleOCR的检测算法DBNet...
技术应用:通过研究基于深度学习的车牌检测系统,可以提供一种高效、准确、实时的车牌识别解决方案,为交通管理和安全领域提供有力支持。该系统可应用于自动收费、追踪失踪车辆、交通违章识别等各种场景,提高交通管理的智能化水平。 学术价值:本论文基于先进的深度学习技术,对车牌检测系统进行了深入研究和实验验证,可为相关领...
《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一 一、引言 随着智能交通系统的快速发展,车牌检测识别技术在智能交通管理中发挥着重要作用。传统车牌识别技术多基于手动特征提取与规则匹配的方式,而近年来深度学习技术的发展为车牌检测识别系统提供了新的可能。本文将对基于深度学习的车牌检测识别系统进行深入研究和探讨。 二、...
车牌检测识别系统主要基于计算机视觉和深度学习技术,通过对图像或视频进行处理和分析,实现车牌的准确检测和识别。该系统主要包括车牌检测、车牌定位、字符分割和字符识别等几个步骤。 1.车牌检测:通过图像处理技术,从大量图像中筛选出包含车牌的图像。 2.车牌定位:在检测到的图像中,通过颜色、形状、纹理等特征,定位出车...
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)# ...
5. 联合推理与结果展示:将检测模型和识别模型进行联合推理,得到最终的车牌识别结果。我们提供了联合推理的命令示例,并展示了识别结果。 三、总结与展望 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...