车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式,需要较长的等待时间,且容易产生失误甚至作弊等问题。另外,汽车称量现场环境恶劣,严重影响工作人员身心健康,其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
在数字化时代,随着大众对出行要求的提升,汽车数量也成与日俱增,为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案,特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
车辆结构化视频AI检测技术,可通过AI识别对视频图像中划定区域内的出现的车辆进行检测、抓拍和识别,系统通过视频采集设备获取车辆特征信息,经过预处理之后,接入AI识别算法并与车辆底库进行对比,快速识别车辆身份和属性。TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在车辆的智能监管上,也具备十分灵活的AI识别能力及布控能力。
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》,给出了一整套完整的车牌识别系统设计,着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用,其性能优于目前主流的商业系统,代码已经开源,非常值得参考。 作者信息:
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面,主要体现在:车牌倾斜,图像噪声,还有车牌模糊。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过?抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知从何下手?——PP-Vehicle来告诉你答案。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过?抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知如何下手?
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
gitee开源地址 “https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java
有小伙伴后台和小白说,能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目,因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目,会陆陆续续的分享给大家,文末有源码地址。
交通领域的应用智能化不断往纵深发展,其中最为成熟的车牌识别早已融入人们的日常生活之中,在高速公路电子收费系统、停车场等场景中随处可见。一些企业在具体业务中倾向采用开源方案降低研发成本,但现有公开的方案中少有完成端到端的车牌应用范例。
嘿嘿,胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧,具体 100000 只差 4000 个了,分分钟~
gitee开源地址 https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解
liuruoze/EasyPR:https://gitee.com/easypr/EasyPR
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开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照,其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。
使用对象检测网络MobileNet SSD V2版本实现车辆与车牌检测,对得到车辆与车牌ROI对象,分别送到后续的车辆属性识别网络与车牌识别网络中,实现对车辆属性(颜色与车辆类型)识别输出与车牌识别输出。图示如下:
在现代世界的不同方面,信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没有任何数据,自主信息系统就没有任何意义,因此需要在现实和信息系统之间改革车辆信息。这可以通过人工代理或特殊智能设备实现,这些设备将允许在真实环境中通过车辆牌照识别车辆。在智能设备中,,提到了车辆牌照检测和识别系统。车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌,然后识别车牌,即从图像中提取文本,所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块,车牌分割和字符识别。车牌检测和读取是一种智能系统,由于其在以下几个领域的潜在应用,因此具有相当大的潜力:
一个开源的中文车牌识别系统, Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR。 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思。我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术、计算机图形学、机器学习等。我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源;2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码、训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等。 相比于
之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别,本篇博文为各位分享Spring Boot+Maven实现车牌训练、识别系统。
本教程来自NVIDIA 官网blog, 原文链接: https://developer.nvidia.com/blog/creating-a-real-time-license-plate-dete
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分,它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录,为交通管理提供重要的数据支持。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外,还有以下其他平
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 目前支持蓝色标准车牌,黄色标准车牌,小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 实际的小型新能源车牌示例 生成的蓝色底牌车牌示例 生成的小型新能源车牌示例 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素,其中定义: 车牌号中,不同车牌位的取值范围; 不
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配,从而对车牌进行识别。
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
现在,汽车的踪影无处不在,公路上疾驰,大街边临停,小区中停靠,车库里停泊。管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题。精明的人们把目光放在车牌上,因为车牌是汽车的“身份证”。所以车牌识别成为了焦点,而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章,主要讨论使用openCV实现车牌检测。
由于 ANPR 系统需要相对先进的摄像头、计算能力和软件,很少有人会猜测该技术是由英国警察科学发展处在 40 多年前开发的。
在智慧交通系统中,快捷准确度的车牌检测必不可少。MTCNN是一个非常著名的实时检测模型,主要用于人脸检测,对其进行修改后可用于车牌检测。
最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
这个项目是良月柒在逛社区时发现的,刚看到它,思绪直接被拉回了几年前,当初有同学的毕设就是停车场管理系统,关键的功能——车牌识别,连硬件都整上了,一整套流程跑下来,pretty......
本文提出了一种端到端的深度神经网络,用于车牌检测和识别。该网络使用VGG-16卷积层进行特征提取,并使用RPN网络来提取车牌候选区域。在识别阶段,使用BRNNs和CTC损失来对序列特征进行标注。在PKU数据集上的性能评估表明,该方法在车牌检测和识别方面具有优越的性能。
随着城市车辆保有量呈现高速增长趋势,交通拥堵、违章行为也日益泛滥。因为车辆未停放在指定区域导致的车位浪费、占用/堵塞交通要道、车辆剐蹭等问题层出不穷。通过人工进行违法停车的监控,不仅让监控人员工作负荷越来越大,而且存在发现不及时、监管效率低和人工成本高等各种问题。
EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。
随着智慧城市、自动驾驶的快速落地,车辆的检测和识别应用场景非常广泛,如车牌识别、车流统计、车辆属性识别等。
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术,该技术不依赖其他任何第三方库,能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
伴随着我国社会经济发展水平的提升,各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前,很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段,安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业,为此,很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来,在智慧城市系统建设深入的带动下,人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据,三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时,可主要分为三大类,即:视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法,使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势,技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业,巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发,代替传统的人工作业人,机器人替代人公作业,更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍!
下面要介绍的论文始发于ICCV2019,题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」,axriv地址:https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
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