使用行车记录仪通过机器学习实时识别车牌的开源项目

20-09-17 banq

该项目实施了车牌识别系统。假设有一个行车记录仪安装在汽车上,并且我们想实时检测和识别视频流中的所有车牌。我们可以使用嵌入式计算机系统记录视频,然后使用Web服务对视频进行流传输和逐帧推断,使用牌照注解重新组合流,最后在屏幕上显示带注解的流。在我们的案例中,Web服务是一组使用cortex部署的2个Web API。

模型特点 

识别车牌分三个步骤:

  1. 使用YOLOv3模型检测每个车牌的边界框。
  2. 使用预先训练的CRAFT文本检测器,可以高精度地检测每个边界框中每个单词的非常特定的区域。
  3. 认识到使用预训练先前曾检测到框内文字CRNN模型。

该项目是在云中运行ML,使用本地(嵌入式)系统充当这些后端服务的客户端。

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