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
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
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。
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。
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!
对于对于识别车牌的重要一步是对车牌字符的提取。本节将在《基于FPGA车牌位置的定位》的基础上完成车牌上每个字符的提取与定位,为车牌的识别扫清障碍。
随着汽车的需求暴增,车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中,以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息,如此,会增加人为的误差,降低了工作效率,后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用,车辆管理体验感得到了提升,如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法,通过前端就能进行解帧识别车牌,无需有有一个图片传输返回结果的过程,直接就可以把车牌识别出来,这是高新技术的又一个台阶。
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。
目前,我国警务通、停车场手持收费机等移动终端的使用比较普及,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,替代原来的手工记录,然后再人工录入电脑的步骤,让车牌的识别、记录工作变得快捷、便利、准确,会给业务人员带来很大的便利。现在出现一款基于Android、iOS平台的手机拍照车牌识别SDK,可方便的植入到警务通、手持收费机、掌上电脑、手机等手持终端上。
随着社会的发展,城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
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。
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
随着移动端车牌识别技术的日趋完善,渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中,检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端,对登船的每一辆车车牌进行扫描识别,自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票,不仅大大的提升了登船效率,也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
随着移动行业的爆发式发展,手机配置不断提高,基于手机平台的信息采集、图像处理、数据传输等方面的研究也成为了热点,这使得基于手机平台上的车牌识别成为可能。传统的车牌识别系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活,特别是对于交通管理部门来说,对违章车辆车牌的自动登记非常不便,因此基于移动端车牌识别出现了。
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。
众所周知,当今车牌信息采集环节中,过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心,如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下,汽车是很多人出行必备的交通工具,路面上行驶的车辆越来越多,不断方便人们出行,但与此同时,车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序,而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌,深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中,工作人员遇到违规的车辆,都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码,虽然后来增加了移动设备,但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢?
Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,其底层功能算法特点、运算性能以及编程需求等方面都具有显著的优势。然而,由于其功能强大,同时也需要一定的软件功底和图像处理理论。因此,如何快速掌握Halcon的应用技巧,成为Halcon应用者们关注的问题。
在学习本章之前,推荐先学习系列专栏文章:LabVIEW目标对象分类识别(理论篇—5)
现在社会的发展迅速,人工智能也是现今最火热的趋势之一。很多智能化理念都会一一去实现,只是时间和策划的问题。 今天什么最多,其实有一个绝对是车。所以未来的智能交通一定是无可否定的技术,于是乎,今天简单
如果给你一张图片,你会怎么找出图片中的车牌呢?是用传统的方法依靠特征筛选找到车牌?还是用新款的RTX2080Ti煤气灶来炼丹呢?
通过之前的4期计算机视觉简单介绍,刚刚像入门的你应该知晓最基础的知识了,而且明确自己要学的内容,今天我们先以一个简单的小Demo来带大家进入真正的计算机视觉领域,我们开始吧!
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。
随着机动车辆的大幅度增加,在带动国民经济发展的同时,也给中国道路交通带来了众多的烦恼,机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一;停车难,停车场管理需要更加智能高效的管理方式。而车牌号码作为车辆唯一身份证,它的特殊性与重要性成为智能交通系统不可或缺的重要组成部分。那如何快速录入这些车牌号码呢?
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。
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
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。
随着时代的发展,生活质量的提高,汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多,势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作,当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵,给人们停车带来不便,浪费大量的停车时间;停车场票箱内卡容量有限,需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片,而对于车主来说,由于卡片的保存不当,丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失,整个停车记录就无法核对,给停车场管理带来一些麻烦。
众所周知,TSINGSEE青犀视频解决方案中,EasyNVR主要针对前端设备有固定IP、协议支持RTSP的场景,这种方式一般服务与设备在同一网络下,即:设备在内网,EasyNVR也必须部署在内网中,通过配置设备的RTSP地址拉取设备的直播流进行转化分发。
码字太难了,这些问题保存在我的word文档中,但是CSDN有特殊的模板格式,结果还是一行行粘贴过来的 大家看着这份文章上,多给点关注收藏呀~~~~~~
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。
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:
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:
随着车辆的不断增加,车多位少,停车供需的矛盾日益激化,新能源汽车保有量的持续增长,对停车设施提出了新的市场需求。城市停车面临着找车位难的问题。一方面表现在无泊位资源,另一方面有车位但是车主无法有效获取空位信息,导致车位资源应用效率低下。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别,是如何做到的,Java又是如何识别图像的?
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。
本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真,为下板的成功打下基础。
车牌识别的应用场景有很多,比如在停车场。通过车牌识别登记入库和出库的车辆的情况,并计算该车停留时间,然后折算费用。还可以在公路上识别来往的车辆,方便交警的检查等等。接下来我们就是使用PaddlePaddle来做一个车牌识别,我们直接通过段端到端识别,不用分割即可完成识别。在阅读这篇文章时,你应该先阅读上一篇验证码端到端的识别,在上一篇的很多细节,在本篇中不会很说得很细。
哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
本节在《基于FPGA特征颜色目标的提取》和《基于FPGA车牌位置的定位》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码的下板实现。
我们用的很多软件,都有一个用户名和密码,用户的很多数据都是被存在该软件服务器里面的。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,它的任务是识别出图像中有什么物体,并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类:基于模型的或者基于上下文识别的方法,二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准,Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准:健壮性(robustness)、正确性(correctness)、效率(efficiency)和范围(scope)。
前段时间,用PyQt5写了两篇文章,关于Python自制一款炫酷音乐播放器、自定义桌面动画挂件。有粉丝问我,为什么要用PyQt5?之前没接触过PyQt5,能不能多分享一些这方面的开发案例?
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
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