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-->...
在使用pytorch进行车牌识别的实践中，我从零开始，选择了yolov5和crnn+ctc这两个网络技术。项目背景是希望通过车牌检测和识别实现车辆监控功能，但由于资源限制，我决定直接从原始数据集入手，而非依赖网络上广泛存在的引流贴。项目目标分为两部分：首先，车辆和车牌的独立检测；其次，将检测结果与crnn+ctc...
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,索性我也不找了,直接找原始数据集,从头开始搞。本文是一篇实战过程记录,仅记录我在车牌识别项目中的工作,不会牵涉过多理论...
三、CRNN车牌字符识别 3.1 数据准备 截取车牌区域的图片。 对车牌图片进行灰度化、二值化、字符分割等预处理。 准备字符级别的标注数据。 3.2 模型训练 构建CRNN模型:包括CNN特征提取层、RNN序列处理层和CTC(连接时序分类)解码层。 训练设置:设置合适的学习率、批量大小、迭代次数等。 训练过程:输入预处理后的车牌...
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,大大简化了识别流程,提高了识别效率和准确率。 系统整合与应用 将训练好的YOLOv5s车牌检测模型和CRNN车牌字符识别模型集成到同一系统中,...
其中卷积层用于图像提取特征,循环层用于预测从卷积层获取的特征序列的标签(真实值)分布,具体来说使用双向rnn(blstm)对特征序列进行预测,对序列中的每个特征向量进行学习,最后输出预测标签(真实值)分布。最后通过转录层使用ctc,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
基于YOLOv5,OpenCV及CRNN文本识别技术,构建一个特定场景的路由图像识别系统.首先,使用YOLOv5算法对整个图像进行路由文本图像目标检测,框出路由文本图像;其次,利用OpenCV自研算法对图片进行轮廓计算等预处理,将路由图像切分为行文本图像;最后,基于CRNN+CTC算法识别图像行文本字符.关键...
【pytorch】从零开始,利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别2023-08-28 收起 YOLOv5是Glenn Jocher等人研发,它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型,其参数量依次上升,当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本,在v7版本中还添加了语义...
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。 yolov5对python和pytorch版本是有要求的,python>=3.8,pytorch>=1.6。yolov5共有5种类型n\s\l\m\x,参数量依次递增,对训练设备的要求也是递增。本文以yolov5_6s为切入点,探究yolov5如何在实战种运用。
7.CRNN简介 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术:CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了CNN+RNN的网络结构,CRNN OCR在对齐时采取的方式是CTC算法,而本文引用该博客...