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中文车牌识别系统

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。 目录结构 以下表格是本工程中所有目录的解释: 目录 解释 src 所有源文件 include 所有头文件 test 测试程序 model 机器学习的模型 resources/text 中文字符映射表 resources chars.hpp 字符识别相关 plate.hpp 车牌识别相关 以下表格是train目录下文件的解释: 文件 解释 ann_train.cpp 训练二值化字符 annCh_train.hpp 训练中文灰度字符

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EasyPR - 开源的智能中文车牌识别系统

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。 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。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持的所有平台。 它能够识别中文。 ◆ 总结 EasyPR 作为一个中文车牌识别系统,目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situation) 下的车牌识别库。 EasyPR 基于openCV,能够识别中文,且识别率较高,可以应用在实践中。 来源: https://www.toutiao.com/article/7084857257946579464/?

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    EasyPR--中文车牌识别系统 开发详解(开源)

    一个开源的中文车牌识别系统, Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR。    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。    他的系统代码基本上完全参照了《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》这本书的代码,而这本书的代码是专门为西班牙车牌所开发的,因此不适合中文的环境 2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同。3.系统的训练模型来自于原书。作者基于这个系统,诞生了开发一个适用于中文的,且适合与协作开发的开源车牌系统的想法,也就是EasyPR。    但是事实上,车牌识别系统业界一直都没有一个成熟的百分百适用的方案。一些90%以上的车牌识别系统都是跟高清摄像机做了集成,由摄像头传入的高分辨率图片进入识别系统,可以达到较高的识别率。

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    一个开源的中文车牌识别系统, Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR。    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。    他的系统代码基本上完全参照了《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》这本书的代码,而这本书的代码是专门为西班牙车牌所开发的,因此不适合中文的环境 2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同。3.系统的训练模型来自于原书。作者基于这个系统,诞生了开发一个适用于中文的,且适合与协作开发的开源车牌系统的想法,也就是EasyPR。    但是事实上,车牌识别系统业界一直都没有一个成熟的百分百适用的方案。一些90%以上的车牌识别系统都是跟高清摄像机做了集成,由摄像头传入的高分辨率图片进入识别系统,可以达到较高的识别率。

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    绝佳的ASR学习方案:这是一套开源的中文语音识别系统

    机器之心编辑 作者:AI柠檬博主 语音识别目前已经广泛应用于各种领域,那么你会想做一个自己的语音识别系统吗? 这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统,读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型,或直接使用预训练模型测试效果。 ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。 本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。 使用流程 如果读者希望直接使用预训练的中文语音识别系统,那么直接下载 Release 的文件并运行就好了: 下载地址:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

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    人员徘徊识别系统

    人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为,当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域(危险区域)附近出现人员来回反复停留时,系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台, 这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。 人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题 人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。

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    车辆轮轴监控识别系统

    车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起,以保证算法识别的准确性。 车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器,车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。 车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛,并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。 车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量,限定货车车辆的载重标准和收费标准,以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。

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    工地安全着装识别系统

    工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型,对现场视频监控画面实时分析,工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别;工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片 工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统,其作用包含:安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验,区域入侵识别。 工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员,有效预防危险事件的发生。 工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析,一旦发现工作人员并没有按照要求着装,工地安全着装识别系统会自动报警。 工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片,作为事后追溯的依据。

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    构建自动车牌识别系统

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    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练,而人脸检测器只需要一张样本图像。这大大减少了模型生成工作。 系统概述 该系统的工作原理是首先通过 USB 输入视频,便于在 PC 上处理它。

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    视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术,该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。智能视频分析技术能够现场...

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