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2022.12.04 车辆和车牌一起检测看这里车辆系统

yolov8 车牌检测+识别

yolov7 车牌检测+识别

安卓NCNN

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模型用的是公开数据集训练出来的，需要准确率更高的模型，或者商务合作请加

wechat: we0091234 （注明来意）

最全车牌识别算法，支持12种中文车牌类型

环境要求: python >=3.6 pytorch >=1.7

图片测试demo:

直接运行detect_plate.py 或者运行如下命令行：

python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result

测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中

视频测试demo 2.MP4 提取码：41aq

python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --video 2.mp4

视频文件为2.mp4 保存为result.mp4

车牌检测训练

车牌检测训练链接如下：

车牌检测训练

车牌识别训练

车牌识别训练链接如下：

车牌识别训练

支持如下：

• [X] 1.单行蓝牌
• [X] 2.单行黄牌
• [X] 3.新能源车牌
• [X] 4.白色警用车牌
• [X] 5.教练车牌
• [X] 6.武警车牌
• [X] 7.双层黄牌
• [X] 8.双层白牌
• [X] 9.使馆车牌
• [X] 10.港澳粤Z牌
• [X] 11.双层绿牌
• [X] 12.民航车牌

部署

1.安卓NCNN

2.onnx demo 百度网盘： k874

python onnx_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx  --rec_model weights/plate_rec_color.onnx  --image_path imgs --output result_onnx

3.tensorrt 部署见tensorrt_plate

4.openvino demo 版本2022.2

 python openvino_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx --rec_model weights/plate_rec.onnx --image_path imgs --output result_openvino

References

• https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
• https://github.com/Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec

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