摘要:基于YOLOV8模型和CCPD数据集的车牌目标检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训...
摘要:基于YOLOV8模型和CCPD数据集的车牌目标检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集,使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训...
数据集下载地址:https://github.com/detectRecog/CCPDCCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌),CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。在CCPD数据集中,每张图片仅...
数据集下载地址:https://github.com/detectRecog/CCPD CCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌),CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。 在CCPD数据集中,每张图片...
车牌识别技术的效果很大程度上依赖于训练数据集的质量和数量。因此,在开发车牌识别系统时,需要准备大量带有标记的车牌图像数据集。数据集应包含各种环境下的车牌,如不同光照条件、角度、遮挡情况等,以确保模型的泛化能力。 例如,可以使用中科大团队建立的CCPD数据集,该数据集包含了大量带有标记的车牌图像,涵盖了多种复...
1、下载数据集 数据是从CCPD和CRPD数据集中选取并转换的,为yolo格式: label x y w h pt1x pt1y pt2x pt2y pt3x pt3y pt4x pt4y 1. 关键点依次是(左上、右上、右下、左下)。坐标都是经过归一化,x、y是中心点除以图片宽高,w、h是框的宽高除以图片宽高,ptx、pty是关键点坐标除以宽高。车辆标...
2. 准备训练数据集 车牌定位数据集: 公开数据集如CCPD(Chinese City Parking Dataset)可用于车牌定位训练。 数据集应包含各种光照、角度、遮挡条件下的车牌图像。 字符识别数据集: 需要对车牌图像进行裁剪,提取车牌区域,并标注每个字符。 数据增强(如旋转、缩放、模糊等)对提升模型泛化能力至关重要。 3. 搭建模型 ...
CCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌),CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。 在CCPD数据集中,每张图片仅包含一张车牌,车牌的车牌省份主要为皖。CCPD中的每...
基于YOLOv8模型和WiderPerson数据集的行人目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv8目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建
本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD2020，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.99，这是通过PR曲线和mAP@0.5...