#车牌识别

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。

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。

AI Bot Eye是一款基于人工智能的CCTV监控和自动车牌识别系统，可与现有CCTV设备集成。系统提供实时入侵检测、速度监控、人脸识别等功能，支持WhatsApp警报。作为英特尔金牌合作伙伴，AI Bot Eye提供定制化安防解决方案，有效提升物业安全性能。

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。

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。

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。

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。