思路一:找一个带有车辆、车牌标注的数据集,使用yolov5训练-->使用crnn+ctc网络训练车牌识别-->推理时将检测与识别组合在一起,以达到预期的功能。 可行性:没有找到合适的数据集,因此只能换一个思路了。 思路二:将车辆检测、车牌检测的训练分开,分别收集数据集,使用yolov5训练-->使用crnn+ctc网络训练车牌识别--...
这是项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列之《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》;项目将搭建一个智能的支持多车牌的车牌检测和识别系统;整套项目主要包含两大算法: (1)车牌检测:项目使用YOLOv5进行车牌检测,轻量化后的模型可以部署到Android平台或者开发板上,在多线程或者GPU下,可以达到实时车...
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crnn 车牌识别训练 文章目录 0 简介 1 课题介绍 1.1 系统简介 1.2 系统要求 1.3 系统架构 2 实现方式 2.1 车牌检测技术 2.2 车牌识别技术 2.3 SVM识别字符 2.4 最终效果 3 系统使用说明 实验环境 输入 输出 系统结果演示 4 对应论文 5 最后 0 简介...
考虑车牌识别中字符数量较少,而且长度也固定,且为标准的印刷字体,所以无需使用过于复杂的模型。我们选择DBNet检测算法和CRNN识别模型作,PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone,分别是MobileNetV3、ResNet_vd系列,本实验两个模型均使用MobileNetV3作为其主干网络(Backbone)。
1. 实验算法(Yolov5+CRNN) 相比于之前的YOLO模型,YOLO v5整体的大结构没有改变。其在之前YOLO模型上进行了增强和改进。 对于CRNN文字识别模型,CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题...
定义cortex.yaml文件,这是我们API的配置文件。每个API都会处理一种任务。我们分配的yolov3 API用于检测给定帧上车牌的边界框,crnn API用于使用CRAFTtext检测器和CRNN预测车牌号。 定义每个API的预测变量。基本上,在cortex中定义一个特定类别的预测方法以接收有效负载(所有servypart已由平台处理),使用有效负载预测结果,...
首先，一个请求到我的 yolov3API，然后，如果有任何车牌检测到，另一个请求会带着一批裁剪的车牌发到我的 crnn API。预测的车牌号码将以文本格式返回；将每个检测到的牌照（带不带识别后的文本都可以）推到另一个队列，最终将其广播到浏览器页面。同时，还将车牌号码预测推到另一个队列，以便稍后将其以 csv ...
定义cortex.yaml文件,这是我们API的配置文件。每个API都会处理一种任务。我们分配的yolov3 API用于检测给定帧上车牌的边界框,crnn API用于使用CRAFTtext检测器和CRNN预测车牌号。 定义每个API的预测变量。基本上,在cortex中定义一个特定类别的预测方法以接收有效负载(所有servypart已由平台处理),使用有效负载预测结果,...