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HyperLPR

高性能跨平台车牌识别框架

HyperLPR3是一个高性能车牌识别框架,支持Python、Windows、Mac、Linux和树莓派等平台。其识别速度快,准确率高,适用于多种场景。项目提供详细的安装、测试指南和多种API接口,方便开发者快速集成和使用。

deep-license-plate-recognition - 基于深度学习的多功能车牌识别系统
ALPRAPIGithub图像处理开源项目机器学习车牌识别
deep-license-plate-recognition是一个基于深度神经网络的自动车牌识别系统。该项目可在复杂环境下准确识别车牌,支持90多个国家,能识别车辆类型、品牌、型号和颜色。系统提供REST API接口,兼容多种编程语言和操作系统平台。适用于停车场管理、道路监控等场景,并提供免费试用。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术,ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言,功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本,无需专用硬件或网络连接,适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序,帮助开发者迅速上手。
persian-license-plate-recognition - 波斯车牌快速精准识别
GithubPersian License Plate RecognitionYOLOv5图像识别实时处理开源项目深度学习
利用先进的深度学习模型和友好界面,实现高精度的波斯车牌识别。适用于交通监控和自动车辆识别,支持实时视频流处理与管理。
End-to-end-for-chinese-plate-recognition - 中文车牌识别与矫正的解决方案
CNNEnd-to-end-for-chinese-plate-recognitionGithubTensorFlowU-Net开源项目车牌识别
项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn),使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割,cv2进行边缘检测和车牌区域矫正,再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明,系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色,甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80,以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。
OpenALPR - 自动车牌识别和车辆特征分析平台
AI工具OpenALPRRekor人工智能车牌识别车辆识别
OpenALPR是一款自动车牌识别和车辆分析平台,可实时识别车牌号码、车辆品牌、型号和颜色等信息。平台提供Scout和CarCheck两款主要产品,适用于执法、停车管理、物业安防和软件开发等领域。其特点包括快速部署、高精度识别和支持多国车牌,为用户提供有价值的车辆数据分析,助力提升业务效率和社区安全。
yolov5n-license-plate - 基于YOLOv5的轻量级车牌检测模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目机器视觉模型目标检测车牌识别
基于YOLOv5架构开发的轻量级车牌检测模型,通过pip快速安装部署。模型支持自定义参数配置,包括置信度阈值和IoU阈值调节,并集成了数据增强功能。提供完整的模型加载、推理和微调接口,可用于实际车牌检测场景,在验证集上展现出较高的检测精度。
yolov5m-license-plate - 车牌检测的YOLOv5模型支持Pytorch适用于多种视觉任务
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目模型深度学习目标检测车牌识别
YOLOv5m-license-plate项目提供基于YOLOv5技术的车牌检测模型,利用Pytorch进行对象检测,适用于多种计算机视觉任务。开发者可运用简单的Python代码实现精准车牌识别,并支持通过自定义数据集进行微调以提升效果。在keremberke数据集上的精度高达0.988,适合快速、可靠的车牌检测应用。访问项目主页获取更多信息和下载。
license_plate_recognizer - 精准识别车牌文字的OCR模型,适合自动化监控应用
GithubHuggingfaceLicense Plate RecognitionOCRTransformer模型字符错误率开源项目模型自动监控
此模型基于微软的trocr-base-handwritten,专门开发用于从车牌图像中提取文本,特别适用于OCR车牌识别任务,字符错误率为0.0036,适合各类车辆自动化监控系统。利用TrOCR模型并在PawanKrGunjan/license_plates数据集上微调,能高效将图像转换为文本。在低光或者低分辨率下,性能可能下降,且可能会受到不同地区车牌设计差异的影响。
yolos-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力
GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别
YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测,使用5200张图片进行训练,并在380张图片上验证,实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台,并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练,具备卓越的识别性能。
speed-camera - 基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统
GithubOpenCVPythonSpeed Camera开源项目树莓派物体运动追踪
speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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