将训练好的YOLOv5车牌检测模型和CRNN车牌字符识别模型集成到同一系统中。 对系统进行整体测试,确保各模块能够顺畅协作,并达到预期的识别效果。 优化系统性能,包括提高识别速度、降低误识率等。 五、应用与展望 本系统可广泛应用于智能交通、停车场管理、车辆监控等领域。未来,随着数据量的增加和算法的不断优化,系统的...
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 845、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 6、收藏人数 8、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(主页有毕业证+学位证)用心做好每一个毕设 qq 27754469,
项目地址:GitHub - WangPengxing/plate_identification: 利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别 1. 写在开始之前 在学习过目标检测和字符识别后想用yolov5、crnn+ctc做一个车牌识别项目,本意是参考大佬们的项目,怎奈钱包不允许。网上有关车牌检测的基本都是引流贴,甚至有的连用到的公共数据集都不放链接,索性我也不找...
CRNN车牌字符识别 CRNN(卷积循环神经网络)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)优点的模型,非常适合处理车牌这种一维序列数据。在车牌字符识别中,CRNN模型首先通过CNN层提取车牌图像的特征,然后通过RNN层对特征进行序列建模,最后通过CTC(连接时序分类)层进行序列解码,输出车牌字符序列。这种方式无需字符分割...
5. 字符识别部分车牌的字符是规则文本形式,不存在弯曲、旋转等变化,比较适合运用crnn+ctc识别方法。只不过由于拍摄角度会存在透视问题,需要在推理时做一下矫正变换。有关crnn+ctc的原理这里不再详述,推荐两篇文章,个人认为讲的很透彻。理论:一文读懂CRNN+CTC文字识别,代码:【OCR技术系列之八】端到端不定长文本...
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 一个有用的号 2366 0 yolov5图形化检测界面我的pyside6 微智启工作室 2943 0 深度学习的车牌识别与管理系统演示与环境配置 思绪亦无限 1.6万 108 毕设基于深度学习的车牌识别管理系统,mysql+pyqt5+yolov7/yolov8/yolov5车牌识别模型 挂科...
从零到一:YOLOv5车牌识别与字符分割实战 引言 车牌识别是计算机视觉领域中的一项重要技术,广泛应用于交通管理、车辆追踪和智能停车系统等领域。YOLOv5作为当前最流行的目标检测模型之一,以其高效、准确的特点,成为车牌识别任务的首选。本文将带领大家从零开始,逐步实现基于YOLOv5的车牌识别,并深入探讨字符分割与识别的技术...
智能驾驶 车牌检测和识别(二)《YOLOv5实现车牌检测(含车牌检测数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 ...
在国际上,交通标志检测与识别技术更加成熟,研究者主要集中在目标检测(如YOLO系列)、文本识别(如CRNN、Transformer-based方法)以及结合多模态数据(如图像和文本)的联合检测与识别。国际研究者通过构建大规模标注数据集(如COCO、DAMB等)和利用预训练模型(如CNN、Transformer等),显著提升了交通标志的检测和识别性能。例如,...
除了YOLO系列,还有其他一些基于深度学习的算法在车牌检测领域也显示出了优异的性能。例如,基于Transformer的模型,利用其强大的全局依赖建模能力,能够更好地处理复杂场景下的车牌检测问题[3]。另外,一些研究通过结合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的方法,来更好地处理车牌中的序列信息,进一步提升了车牌识别的准确率...