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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V

可代做学生毕设,以及课设大作业等

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:

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

Image

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

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qq群:769809695(三群新开) 871797331(已满) 837982567(二群已满) 询问

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