基于深度学习yolov5+lpr3+deepsort的交通识别检测系统python源码+模型+数据+说明.zip下载

weixin_39820835 2024-04-28 17:00:45
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1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于深度学习LPR算法高性能国内中文车牌识别C和C++源码(可部署到嵌入式移动端)+使用说明.zip 一键安装 `python -m pip install hyperlpr` 支持python3,支持Windows Mac Linux 树莓派等。 720p cpu real-time (st on MBP r15 2.2GHz haswell). # 快速上手 ```python #导入包 from hyperlpr import * #导入OpenCV库 import cv2 #读入图片 image = cv2.imread("demo.jpg") #识别结果 print(HyperLPR_plate_recognition(image)) 特性 - 速度快 720p,单核 Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015)平均识别时间低于100ms - 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 - 识别率高,卡口场景准确率在95%-97%左右 - 轻量,总代码量不超1k行 模型资源说明 - cascade.xml 检测模型 - 目前效果最好的cascade检测模型 - cascade_lbp.xml 召回率效果较好,但其错检太多 - char_chi_sim.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用14W样本训练 - char_rec.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用7W样本训练 - ocr_plate_all_w_rnn_2.h5 基于CNN的序列模型 - ocr_plate_all_gru.h5 基于GRU的序列模型从OCR模型修改,效果目前最好但速度较慢,需要20ms。 - plate_type.h5 用于车牌颜色判断的模型 - model12.h5 左右边界回归模型 注意事项: - Win工程中若需要使用静态库,需单独编译 - 本项目的C++实现和Python实现无任何关联,都为单独实现 - 在编译C++工程的时候必须要使用OpenCV 3.3以上版本 (DNN 库),否则无法编译 - 安卓工程编译ndk尽量采用14b版本 Python 依赖 - 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 依赖 - Opencv 3.4 以上版本 Linux/Mac 编译

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