CCPD数据集作为本次探讨的核心,包含了CCPD2019与CCPD2020两个版本。前者聚焦于蓝牌数据,数量庞大,约34万张;而后者则侧重于新能源绿牌数据,约1万张。这些数据集覆盖了多种复杂环境,如倾斜、模糊、雨雪天气等,为车牌识别技术的研发提供了丰富的场景资源。 在数据标注方面,CCPD数据集详尽地标注了车牌的四个角点、水平...
1.数据集缺点,因为算力有限,我使用的只是CCPD2019中的base部分蓝牌和CCPD2020中的全部绿牌,对于一些复杂场景,如:远距离、模糊、复杂场景雪天雨天大雾、 光线较暗/亮等等,这些其实CCPD2019中都有的,后面如果资源充足的话可以考虑重启这个项目,再优化下数据集; 2.数据集缺点,无法识别双层车牌 3.模型方面,可不可以加...
LPRNet(License Plate Recognition via Deep Neural Networks)是基于深层神经网络的车牌识别。LPRNet 由轻量级的卷积神经网络组成,因此它可以采用端到端的方法来进行训练。LPRNet 是第一个没有采用 RNN 的实时车牌识别系统。因此,即便是在具有较高挑战性的中文车牌识别上,LPRNet 算法也可以为 LPR 创建嵌入式部署的解决方...
车牌识别技术在智能交通系统中起着重要的作用。本文将介绍如何利用 PyTorch 框架结合中国城市车辆牌照数据集(CCPD)进行车牌识别,并自定义数据集进行训练。 数据集准备 首先,你需要下载 CCPD 数据集。该数据集包括大量的车牌图像和对应的标签。你可以通过访问 [CCPD 官方网站]( 下载数据。 将数据集组织成如下结构: /d...
将ccpd数据集截取车牌区域,只训练字符识别阶段,100K图像训练。 设置自己的车牌字典,使用ch_ppocr_server_v1.1_rec_train/best_accuracy为预训练权重,训练过程中评估效果较好 (Test iter: 38000, acc:0.996700, best_acc:0.997700, best_epoch:14, best_batch_id:20000, eval_sample_num:10000)。
CCPD车牌数据集能不能用opencv 基于opencv的车牌识别,如题,我们这一篇博文的目的是为了将车牌提取出来的预处理,我将之总结为车牌特征提取。(1)首先我们来看车牌部分与其他部分的区别,及车牌的特征,整体的车牌定位及提取方案即时基于此(基于灰度图像中考虑):a.车牌
尽管CSDN博客提供了详细的项目源码解读和CCPD数据集使用指南，但目前的数据集尚存在局限，例如只涵盖了部分特定条件下的车牌。为了提升模型性能，需要优化数据集，覆盖更多复杂场景，同时考虑提高图像分辨率和矫正算法，以适应更广泛的识别需求。总的来说，深度学习车牌识别项目潜力巨大，但仍有改进空间，随着...
高精度：LPRNet能够在实时场景中准确识别车牌，即使面对形状变化，也能保持稳定表现。跨平台部署：由于网络轻便，LPRNet能够在嵌入式设备等不同平台上流畅运行。实战验证：LPRNet在实际交通监控中表现出色，能有效应对透视变换、镜头畸变等复杂环境，保证了成像质量。技术细节：LPRNet利用宽卷积捕捉字符上下文，避免...
车牌识别 2年前 CCPD_trans_YOLOdataset.py 车牌识别 2年前 README.md readme 2年前 calculate_dataset.py 车牌识别 2年前 draw_box_utils.py 车牌识别 2年前 export_onnx.py 车牌识别 2年前 load_onnx_test.py 车牌识别 2年前 models.py
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