Phantom-X / yolov7-LPRNet_pytorchLinks
yolov7+LPRnet车牌识别
☆14Updated 2 years ago
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- 基于yolov3的LPRnet车牌识别。以yolov3作为检测器、LPRnet作为识别模型,实现了实时车牌车牌识别模型。本项目直接使用LPRnet原始的网络作为车牌识别模型。☆17Updated 2 years ago
- 基于pytorch深度学习框架,在树莓派平台,使用开源模型YOLOv5、LPRNet、STNet三个深度学习模型实现车牌检测与车牌识别。本文详细介绍包括深度学习环境配置和树莓派配置,非常适合新手入门!☆23Updated 2 years ago
- 基于YOLOv7-plate和CRNN的车牌号检测识别项目,使用PyQt构建了UI界面。☆49Updated 2 years ago
- 基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型,附 YOLOv7 训练自己的数据集超详细教程🚀和LPRNet网络具体搭建过程🚀☆54Updated 2 years ago
- 本课题利用 CCPD 数据及自生成的高清车牌数据,基于加入注意力机制以及轻型卷积改良的 YOLO 目标检测算法检测车牌,同时利用自定义的 ResNet+Transformer 网络构成字符识别算法用于识别检测出的车牌内容信息。所设计的模型提升了平均精度(mAP)值,降低了计…☆84Updated 6 months ago
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- 利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别☆30Updated 2 years ago
- yolov4和LPRNet机动车数量检测和车牌识别☆13Updated 4 years ago
- 基于深度学习的车牌识别GUI项目☆36Updated 3 years ago
- 基于YoloV5的火灾检测系统:将深度学习算法应用于火灾识别与检测领域,致力于研发准确高效的火灾识别与检测方法,实现图像中火灾区域的定位,为火灾检测技术走向实际应用提供理论和技术支持。☆88Updated 2 years ago
- 基于Yolo&CNN的车牌识别可视化项目☆15Updated 3 years ago
- 车牌识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和字符识别算法等。一个完整 的车牌识别系统应包括车辆检测、…☆31Updated 10 months ago
- 毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统☆167Updated 2 years ago
- 基于车牌识别的车辆进出管理系统☆70Updated 2 years ago
- 基于yolov5+pyqt的甲骨文图形化检测工具☆36Updated last year
- 基于深度学习的驾驶者行为监测预警系统,中南大学信息院与交通院合作实现,项目进行中☆27Updated 7 years ago
- 基于python和cv2、pytorch实现的车牌定位、字符分割、字符识别项目☆29Updated 4 years ago
- 基于yolo-v5实现的火焰图像(视频)识别☆67Updated 3 years ago
- 汽车识别(包括车牌、车型、车品牌、属性、及驾驶员违规行为识别检测)☆137Updated 4 years ago
- yolov8 车牌检测 车牌识别 中文车牌识别 检测 支持12种中文车牌 支持双层车牌☆421Updated 9 months ago
- 使用Unet / YOLOv5进行车牌定位,CNN进行车牌识别(定长 )(基于CCPD数据集)☆21Updated 3 years ago
- yolov5 - deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数☆43Updated 4 years ago
- 本项目为基于深度学习的手写汉语拼音识别,采用Pytorch框架,整体采用主流深度学习文字识别算法CRNN+CTC方法,项目流程主要分为数据集采集及标注,算法构建、模型训练、预测与评估等。☆39Updated last year
- 🛣️基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测☆44Updated last year
- 基于python opencv人脸识别的员工考勤系统☆56Updated 3 years ago
- 基于yolov5+CRNN的中文车牌识别系统☆19Updated last year
- 基于深度学习的车牌识别系统☆26Updated 2 years ago
- 基于 YOLOv8 和 LPRNet 的车牌识别系统☆16Updated last year
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- 一款基于深度学习,提供数据标注、模型训练、模型部署、基于已有模型自动标注等功能的计算机视觉一体化平台。 操作简单,无需深度学习理论即可实现AI落地。处理分类、目标检测、目标跟踪等计算机视觉任务。 应用场景:交通执法(车辆违停、行人乱穿马路等)、工业检测(缺陷检测、物体分拣等…☆146Updated 5 years ago