高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

2024-06-09 11:34:14 0点赞 1收藏 0评论

车牌识别是使用OCR来识别车牌的一种应用方式,车牌识别在国内经历了十年乃至二十年的发展,在文通,火眼臻睛等一些公司的努力下,中文车牌识别技术基本趋于成熟,基本在能强光,夜晚,光照不均匀,多姿态等恶劣情况下进行稳定的识别,其商业应用也相对比较广泛,从停车场到交通卡口,公司门禁都有涉及。车牌相比人脸,这个坑,效果好的项目至少在开源界并不是很多,EasyPR在这方面做出了做出了很大的贡献,一些成熟的车牌识别公司都有并不开源,甚至没有免费的SDK提供。

今天分享的这个开源项目正是基于深度学习技术,开发的一个高性能车牌识别框架 - HyperLPR。

HyperLPR简介

HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的框架,HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌,新能源车牌,使馆车牌,教练车牌,武警车牌等。

该项目旨在提供一种高性能、高准确度的解决方案,用于自动识别车辆车牌号码,广泛适用于交通监控、智能停车场、无人车等领域。

使用的目标检测器是基于OpenCV的Haar级联分类器。其速度也达到了不错的效果,对于移动端的大车牌基本可以实时定位。

使用了大概4700张正样本车牌车12000张负样本进行了分类器训练。

HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP、C/C++、Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台

HyperLPR特点

高准确性:经过广泛的训练和测试,HyperLPR 在多种场景下表现出高识别率。

实时性:优化的模型能够在实时环境下快速处理图像,满足实时应用的需求。

适应性强:针对不同光线、角度和车牌类型,有良好的鲁棒性。

跨平台:支持多种操作系统和硬件环境,包括Windows、Linux和嵌入式设备。

开放源码:代码完全开源,允许用户自由定制和改进,促进社区合作。

可识别和待支持的车牌的类型

高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

应用场景

交通监控:在城市交通管理中,HyperLPR 可用于快速识别违章车辆,提高执法效率。

智慧停车:自动识别进出车辆的车牌,实现无接触式支付和快速通行。

无人驾驶:作为自动驾驶系统的一部分,帮助车辆识别周围的车辆信息,提升安全性。

汽车服务:例如车辆追踪、车辆保险等业务,可以实时获取车辆信息,提供更精准的服务。

高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

HyperLPR安装

1、下载源代码

git clone --depth=1 https://github.com/zeusees/HyperLPR.git

git clone https://github.com/zeusees/HyperLPR.git

打开Git CMD,输入上面的指令,将仓库克隆到本地,–depth=1不克隆历史,只取最新的一个版本,对我们使用者来说可以节省大量的时间,因为历史版本对我们没有什么意义。

2、导入IDEA中

2.1首先确保自己的IDEA安装了python插件,如没有安装参照下图进行安装,下载安装完,会要求重启idea,关闭idea,并重启。

高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

2.2导入项目之后需要配置sdk

先添加一个python环境,建议使用anaconda的虚拟环境

高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

选择刚才配置的python3.6的开发环境,然后等待idea编译即可

高性能车牌识别训练框架!-HyperLPR

最后

通过以上分析,我们看到了 HyperLPR 在车牌识别领域的优秀表现。无论是开发者寻求技术参考,还是企业寻找实际应用解决方案,这个项目都值得深入研究和使用。如果你想尝试构建自己的车牌识别系统,或者对深度学习应用有兴趣,那么 HyperLPR 绝对是一个不可多得的资源。现在就加入社区,开始你的车牌识别之旅吧!

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