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啊，OK, 朋友们好啊。今天给大家介绍一下我用PST5开发的。车牌识别系统。这是现在是一张截图。给大家先看，简单说一下这些功能。嗯。启动以后软件进入主界面，主界面左侧是系统的相关指标变化，包括CPU和内存的变化。折线图。然后。根据当前画面实时的识别结果。对车牌颜色的分布使用饼图做了展示。还有置信度。执行度是颜色执行度，还有识别的执行度。中间。比较大的区域就是我们识别的实时画面。辖就是实时的识别结果。包括详细的数据。啊，以及车牌的图像。车牌的颜色，还有车牌号码。右侧是识别能力的一个计算啊，主要是用R高度和。
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呃，识别的检测执行度，做了一个热力图。辖是车牌分布情况。就是车牌的。首次符的分布条形图。他整理了。首字符的数量。然后右下角这个位置就是实时的识别日志。给大家启动看一下。我们这边是用。一些图片做了一个幻灯片的放映，我们先演示一下这个效果。等待一下画面。好的。啊，我们的系统支持车牌，还有车牌的颜色的识别。识别的车牌类型包括啊黑色。
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白色、蓝色、绿色、黄色。啊，不止是单层的车牌，还有双层的车牌也是可以识别到的。识别还是比较准确的。这里准备了20张不同类型的图片。嗯，用作演示，大家可以看一下效果。这是大使馆的车。就是黑盘。然后还有民航的绿色车牌。品牌。还有双层的黄牌。这边是丙图，是可以交互的。条形图也能鼠标放上去，也能展示具体的数量。
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然后右侧是一个热力图。嗯，我们现在的置信度还是比较高的，所以对现在的识别结果还是比较满意的。这边是。车牌省份的。The moon.可以看到1月的就是广东的上班比较多。下方实时日志已经不刷新了，因为这些车牌已经识别了一轮了。这个表格里是。包括是能展示图片的，如果条目比较多的话，会在右侧增加展示滚动条，可以滑动。好了，图片幻灯片就到这儿了，演示就到这儿了，然后换成视频。我们这边有一个一分多钟的视频，给大家看一下效果。嗯。已经开始识别了。这都是实时识别的效果。我们一会儿。找到一个关键点，给大家暂停一下，看看效果。
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识别的是否准确。啊，比如这个啊。还是比较准确的。大家。暂停一下，这个确实看不清楚，但是这个。I.再再再给大家看一下吧，主要是视频有点糊。视频的质量。直接决定识别的准确度。这是一个定点。拍摄的一个视频，是我在B站上下载的一个视频。啊，这张给大家看一下。啊，还是比较准确的哈。这里面视频里面的车牌多半都是山东的车牌，就是录的。
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然后如果我们。呃，我们系统是支持ROI操作的，是可以画感兴趣区域的，比如我画一个多边形。嗯。就到了这个多边形里面才能才会被检测到。然后我们清楚一下。嗯。我们停止一下识别吧。啊，就到了这个界面了。然后我们刚才识别到的数据是能导出的，导出的形式有CSV，还有Excel，还有纯文本，我们导出一个Excel给大家看一看。默认选择桌面，我们就保存到桌面。然后我们打开给大家看一下。啊。
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这就是刚才那一轮识别的所有的数据，一共。211条。只有具体的车牌号。还有车牌的颜色。这个是车牌的图片的base 64的图片数据。本次这个。详细识别结果的展示是支持排序的，这里如果有多条数据的话，是可以点击表头进行排序的，但是我这只有一条。然后图片是用贝斯64做的展示。整体这是一个浏览器的组件。我觉得浏览器的表格还是比较方便的，而且比较灵活。
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好的，嗯，项目就演示到这儿。然后简单给大家看一下项目结构吧。嗯，我们这边是。主要代码在SRC目录下，然后。Com是一些配置。然后NG就是主要的识别引擎。Resource就是资源。主要是一些图片。这里是一些县城。包括自定义的总线。信号总线。然后工具类。工具方法。主要的组件。这是主窗口。主窗口逻辑调动都在都在这儿，一共200来行。虽然这儿只有200来行，但是我们主要的开发点都在这些代码上。嗯，还有核心的识别的引擎。
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好了，今天就到这儿了，说的有点多了。嗯，谢谢大家。大家再见。
我来说两句