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HyperLPR 高性能開源中文車牌識別框架 v1.0

HyperLPR車牌識別框架

  • 源碼大?。?span>80MB
  • 源碼語言：簡體中文
  • 源碼類型：國產(chǎn)軟件
  • 源碼授權(quán)：開源軟件
  • 源碼類別：C#源碼
  • 應(yīng)用平臺：C++
  • 更新時間：2021-07-31
  • 網(wǎng)友評分：
360通過 騰訊通過 金山通過

詳情介紹

 HyperLPR 高性能開源中文車牌識別框架是一個開源的、基于深度學(xué)習(xí)高性能中文車牌識別庫，由北京智云視圖科技有限公司開發(fā)，支持PHP、C/C++、Python語言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平臺。

車牌識別是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應(yīng)用。在機器學(xué)習(xí)算法的驅(qū)動下，可以做到對車輛車牌信息進行檢測和識別，應(yīng)用范圍包括卡口攝像機，停車場等。

HyperLPR特性：

速度快 720p，單核 Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015)平均識別時間低于100ms

基于端到端的車牌識別無需進行字符分割

識別率高，卡口場景準(zhǔn)確率在95%-97%左右

輕量，總代碼量不超1k行

TODO：

支持多種車牌以及雙層

支持大角度車牌

輕量級識別模型

模型資源說明：

cascade.xml 檢測模型 - 目前效果最好的cascade檢測模型

cascade_lbp.xml 召回率效果較好，但其錯檢太多

char_chi_sim.h5 Keras模型-可識別34類數(shù)字和大寫英文字 使用14W樣本訓(xùn)練

char_rec.h5 Keras模型-可識別34類數(shù)字和大寫英文字 使用7W樣本訓(xùn)練

ocr_plate_all_w_rnn_2.h5 基于CNN的序列模型

ocr_plate_all_gru.h5 基于GRU的序列模型從OCR模型修改，效果目前最好但速度較慢，需要20ms。

plate_type.h5 用于車牌顏色判斷的模型

model12.h5 左右邊界回歸模型

注意事項：

Win工程中若需要使用靜態(tài)庫，需單獨編譯

本項目的C++實現(xiàn)和Python實現(xiàn)無任何關(guān)聯(lián)，都為單獨實現(xiàn)

在編譯C++工程的時候必須要使用OpenCV 3.3以上版本 (DNN 庫)，否則無法編譯

安卓工程編譯ndk盡量采用14b版本

Python 依賴：

Keras (>2.0.0)

Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x)

Numpy (>1.10)

Scipy (0.19.1)

OpenCV(>3.0)

Scikit-image (0.13.0)

PIL

CPP 依賴：

Opencv 3.4 以上版本

Linux/Mac 編譯：

僅需要的依賴OpenCV 3.4 (需要DNN框架)

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