使用行车记录仪通过机器学习实时识别车牌的开源项目

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。