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基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目资料包（含源码、数据集及文档）.zip

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简介：
本资料包提供基于Yolov7和CRNN技术实现的车牌检测与中文字符识别解决方案，包含详尽源代码、训练数据集以及项目文档。 基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目源码及数据集包含完整项目说明，适用于正在完成毕业设计的同学以及需要进行深度学习、计算机视觉图像识别或模式识别方向实战的学习者。该项目同样适合课程设计和期末大作业使用。内容包括：完整的项目源代码、训练好的模型文件以及详细的项目操作指南等资料，可以直接用于毕设提交，并且可以作为学习参考的范例。对于基础较好的同学来说，在此基础上进行适当的修改与拓展后，还可以用来训练其他类型的模型。

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  • 基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目资料包（含源码、数据集及文档）.zip
    优质
    本资料包提供基于Yolov7和CRNN技术实现的车牌检测与中文字符识别解决方案，包含详尽源代码、训练数据集以及项目文档。 基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目源码及数据集包含完整项目说明，适用于正在完成毕业设计的同学以及需要进行深度学习、计算机视觉图像识别或模式识别方向实战的学习者。该项目同样适合课程设计和期末大作业使用。内容包括：完整的项目源代码、训练好的模型文件以及详细的项目操作指南等资料，可以直接用于毕设提交，并且可以作为学习参考的范例。对于基础较好的同学来说，在此基础上进行适当的修改与拓展后，还可以用来训练其他类型的模型。
     
  • 基于YOLOv7-plate与CRNN的车牌号检测识别项目.zip
    优质
    本项目采用YOLOv7-plate模型进行高效精准的车牌定位，并结合CRNN技术实现复杂环境下车牌字符的准确识别，适用于多种应用场景。 基于YOLOv7-plate和CRNN的车牌号检测识别项目包含了利用YOLOv7-plate进行高效准确的车牌位置检测以及使用CRNN模型完成复杂环境下车牌字符序列的精确识别，旨在提供一套完整的解决方案来应对不同的应用场景需求。
     
  • C# WinForm YOLOv7+CRNN 车牌颜色与文字识别源码
    优质
    本项目提供一个基于C# WinForms的车牌识别系统源代码，集成YOLOv7和CRNN模型，实现对车辆牌照的文字及颜色精准识别。 【测试环境】 VS2019,netframework4.7.2 【博客地址】上的相关文章链接已移除。 【视频演示】Bilibili的相关视频链接已移除。
     
  • 车牌检测与识别_YOLOv5_中文车牌检测
    优质
    本项目采用YOLOv5框架实现高效的中文车牌检测与识别，适用于多种复杂场景下的车辆管理及智能交通系统应用。 yolov5_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 中文 许可证 车牌 检测 识别 yolov5_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 Chinese_license_plate_detection_recognition.zip 别 检测 支持12种中文车牌 支持双层车牌 Chinese_license_plate_detection_recognition
     
  • 基于Yolov5的车牌检测与识别代码及项目说明（支持12种中文车牌和双层车牌识别).zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5的车牌检测与识别系统源码及详细文档，适用于包括新能源在内的12种标准中文车牌以及特殊设计的双层车牌。 基于yolov5的车牌检测识别源码+项目说明（支持12种中文车牌及双层车牌识别）.zip 环境要求: - Python >=3.6 - Pytorch >=1.7 图片测试示例： 运行命令：`python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result` 将测试文件放入imgs文件夹，结果保存在result文件夹中。 视频测试示例: 使用2.mp4作为输入视频 运行命令：`python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec.pth --video 2.mp4` 输出视频为 result.mp4 支持的车牌类型包括： 1. 单行蓝牌 2. 单行黄牌 3. 新能源车牌 4. 白色警用车牌 5. 教练车牌 6. 武警车牌 7. 双层黄牌 8. 双层武警等
     
  • MATLAB中的车牌检测与识别文档及代码
    优质
    本资源提供了一套详尽的MATLAB程序和教程，专注于车牌的自动检测与字符识别技术。包含从图像预处理到特征提取、模式匹配等各个环节的具体实现，适用于计算机视觉领域的学习与研究。 本段落介绍了一种基于MATLAB与SVM的高效车牌识别算法。该方法在排除噪声干扰的基础上显著提升了识别精度，并涵盖了图像预处理、车牌检测、定位及字符分割和识别等多个环节。其中，在字符识别阶段结合了模板匹配技术和支持向量机（SVM）技术，以期为更多开发者提供有价值的参考程序代码。 尽管此方案具有较高的准确性与实用性，但其仍存在一些局限性：例如在面对超大尺寸图片或极近距离拍摄的图像时，可能需要调整算子核大小来优化识别效果。
     
  • 基于OpenCV的汽车车牌识别项目，含Android Studio源码及使用文档.zip
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV的完整汽车车牌识别解决方案，包含详细的Android Studio源代码和使用指南，适用于开发者快速集成与二次开发。 【资源说明】 基于OpenCV的汽车牌照识别采用AndroidStudio构建源码+使用文档+全部资料（优秀项目）.zip 该项目是个人高分毕业设计项目的代码实现，已经获得导师的认可并通过答辩评审，分数达到95分。所有上传的项目代码都经过了测试运行，并确认功能正常，请放心下载和使用。 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工下载并应用到自己的学习或工作中，可用于毕业设计、课程设计、作业提交或者初期项目的演示等场景。此外，也适用于初学者进行技术进阶的学习过程。 如果您有一定的基础，在此代码基础上可以进一步修改以实现更多功能，并且可以直接用于个人的毕业设计和课程项目。 欢迎下载资源并交流学习经验，共同进步！
     
  • 车牌识别与车牌数据集
    优质
    车牌识别技术是指利用光学字符识别和图像处理技术自动读取车辆号牌信息的技术。本项目专注于研究并优化这一过程，并建立了一个专门用于训练及测试的车牌数据集，以提高算法在各种环境下的准确性和鲁棒性。 为进行车牌号识别研究的同学提供已打标签的车牌号码训练数据集。该数据集包括图像处理、车牌号识别所需的相关内容，并且包含完整的车牌数据集与训练集。
     
  • 基于CRNN的中国车牌识别数据集改进版
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    本研究提出了一种改进的基于CRNN（卷积循环神经网络）的方法，专门用于提高对中国车牌号码的识别精度和效率。通过优化现有模型并结合新的数据增强技术，该方法显著提升了在复杂环境下的识别性能。 中文车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要课题，在智能交通系统、自动驾驶及安全监控等领域具有广泛应用价值。本数据集的构建旨在为研究者提供一个高质量且多类型的中文车牌训练与测试资源，以推动相关技术的发展。 该数据集由两个主要部分组成：用于模型学习和优化的训练集包含62856个样本；以及用于评估模型性能的测试集，含有2014个样本。这种设计有助于确保模型在未见过的数据上也能保持良好的表现能力。 此外，本数据集中还包含了蓝牌、绿牌及港澳出入车牌等多种类型的车牌图像，并涉及了对不同颜色和字符样式差异的处理要求。这不仅提升了识别任务的技术难度，也在某些应用场景中强调了准确的颜色信息的重要性。 标签设置表明该模型需要具备识别汉字、阿拉伯数字以及英文字符的能力，这对模型的语言理解和字符识别能力提出了较高的要求。同时，此数据集特别适合训练卷积循环神经网络（CRNN）等深度学习架构的应用场景下进行序列标注任务如文本识别的评估与开发工作。 文件名列表中包含CCPD_CRPD标识的数据表明该数据集中整合了来自两个不同来源的所有图像资料供模型训练框架使用。通过预处理步骤、特征提取以及CTC损失函数应用，基于CRNN架构的车牌识别系统能够逐步学习并适应各种字符排列方式以提高其准确性。 综上所述，这个基于CRNN的中国车牌识别数据集为研究和开发中文车牌自动识别技术提供了宝贵的资源，并有助于推动智能交通系统的进一步发展。
     
  • 智能驾驶中的车牌检测与识别（三）——CRNN和LPRNet的车牌识别方法（附数据集及训练代码）.txt
    优质
    本文深入探讨了在智能驾驶领域中使用CRNN和LPRNet进行车牌识别的方法，并提供了相关数据集和训练代码，助力研究与开发。 智能驾驶中的车牌检测与识别系列文章： （一）该系列的第一篇文章介绍了CCPD车牌数据集。 （二）第二篇则详细讲解了如何使用YOLOv5进行车牌的精确检测，并提供了相关的训练代码及数据集。 （三）第三篇文章中，作者探讨了CRNN和LPRNet两种方法在实现车牌识别中的应用，并分享了相应的训练资料与代码资源。