persian-license-plate-recognition

波斯车牌快速精准识别

Persian License Plate Recognition YOLOv5 深度学习实时处理图像识别 Github 开源项目

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。

文档

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

HyperLPR - 高性能跨平台车牌识别框架

GithubHyperLPR3开源项目快速部署跨平台车牌识别高性能

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。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术

YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。

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