高性能车牌识别训练框架！-HyperLPR

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

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。

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。

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

选择刚才配置的python3.6的开发环境，然后等待idea编译即可

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！