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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
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- 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
- 基于深度学习的车牌识别系统☆26Updated 2 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
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- 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
- 基于Yolov5_DeepSort的物体计数器，可以统计车流或人流量等☆251Updated last year
- 车辆多维特征识别系统，车色，车品牌，车标，车型☆108Updated 5 years ago
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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
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