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Deep-License-Plate-Recognition: 适用于任意摄像头的自动车牌识别(ALPR)解决方案

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简介:
简介:Deep-License-Plate-Recognition是一种先进的自动车牌识别系统,专为各种摄像头设计,提供高精度和高效能的车辆管理与安全监控方案。 车牌自动识别软件(ALPR、ANPR)提供高精度且开发人员友好的自动车牌识别解决方案!我们的系统核心基于最先进的深度神经网络架构。 - 适用于黑暗环境、低分辨率图像、模糊图片及各种拍摄角度。 - 支持所有类型车辆的识别,如SUV、厢式货车和皮卡车等。 - 可以解码具体车型(例如本田雅阁)以及车身颜色与行驶方向信息。 - 能够忽略保险杠贴纸或汽车标志等干扰物的影响。 我们的软件针对全球90多个国家和地区进行了优化,包括但不限于北美、欧洲及巴西市场。此外还提供以下功能: 1. 快照:从图片中快速提取车牌数据; 2. 访问一个简单的REST API接口以实现轻松集成,并支持8种编程语言。 3. 返回JSON格式的结果或通过Webhooks通知事件。 性能方面,软件具有高达21毫秒的推理速度。系统可以在Linux、Windows、Mac OS X, Jetson, Kubernetes, Raspberry Pi及ZYNQ等平台上运行。

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客服
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  • Deep-License-Plate-Recognition: ALPR
    优质
    简介:Deep-License-Plate-Recognition是一种先进的自动车牌识别系统,专为各种摄像头设计,提供高精度和高效能的车辆管理与安全监控方案。 车牌自动识别软件(ALPR、ANPR)提供高精度且开发人员友好的自动车牌识别解决方案!我们的系统核心基于最先进的深度神经网络架构。 - 适用于黑暗环境、低分辨率图像、模糊图片及各种拍摄角度。 - 支持所有类型车辆的识别,如SUV、厢式货车和皮卡车等。 - 可以解码具体车型(例如本田雅阁)以及车身颜色与行驶方向信息。 - 能够忽略保险杠贴纸或汽车标志等干扰物的影响。 我们的软件针对全球90多个国家和地区进行了优化,包括但不限于北美、欧洲及巴西市场。此外还提供以下功能: 1. 快照:从图片中快速提取车牌数据; 2. 访问一个简单的REST API接口以实现轻松集成,并支持8种编程语言。 3. 返回JSON格式的结果或通过Webhooks通知事件。 性能方面,软件具有高达21毫秒的推理速度。系统可以在Linux、Windows、Mac OS X, Jetson, Kubernetes, Raspberry Pi及ZYNQ等平台上运行。
  • 项目:License Plate Recognition
    优质
    车牌识别项目(License Plate Recognition)旨在开发一种智能系统,能够自动、准确地识别车辆牌照信息。该技术广泛应用于交通管理、停车场自动化和安全监控等领域,通过先进的图像处理算法实现高效精准的车牌检测与字符识别。 License_plate_recognition车牌识别项目测试平台使用了以下软件版本:Python 3.6、PyQt5 5.11.3 和 opencv-python 3.4.3;以及 Python 3.7、PyQt5 5.11.3 和 opencv-python 4.2.0。
  • Python实现多颜色(License-Plate-Recognition-master.rar)
    优质
    本项目为一个使用Python开发的车牌识别系统,能够准确地检测并识别多种颜色车辆的车牌信息。通过图像处理技术自动提取车牌区域,并利用OCR技术进行字符识别,适用于不同场景下的车辆管理与监控需求。 使用Python3与OpenCV3开发的中国车牌识别系统包括两个文件:surface.py负责界面展示,predict.py则包含核心算法逻辑。此项目利用图像边缘检测及颜色分析来定位车辆牌照,并进一步通过字符识别技术读取具体信息。 ### 使用指南: - 系统要求:需安装Python 3.4.4、OpenCV 3.4以及numpy1.14和PIL5。 - 安装上述依赖后,直接运行surface.py文件即可启动程序。 在算法实现方面,主要参考了网络上的相关资源。具体而言,在predict方法中实现了车牌的定位与字符识别过程,并添加了许多注释以帮助理解每一步的操作细节。对于关键步骤和复杂逻辑部分,请参阅源代码中的详细说明。 总体来说,这套方案通过结合图像处理技术来精准锁定目标区域并完成后续的文字解析任务。
  • Python实现多颜色(License-Plate-Recognition-master.rar)
    优质
    该资源提供了一种基于Python的解决方案,用于自动识别多种类型的车辆牌照。通过图像处理技术,能够有效提取并解析不同颜色和样式下的车牌信息,适用于交通管理和智能驾驶等领域。 使用Python3与OpenCV3进行中国车牌识别的项目包括了算法实现以及一个简单的客户端界面。整个项目仅包含两个文件:`surface.py` 负责展示用户界面,而 `predict.py` 则包含了核心的算法逻辑。 ### 使用方法: 该项目需要在 Python 3.4.4 环境下运行,并且依赖于 OpenCV 3.4、NumPy 1.14 和 PIL(Pillow)库。请先安装这些软件包,然后通过执行 `surface.py` 文件来启动应用。 ### 算法实现: 算法的设计基于网络上的参考资料,首先利用图像边缘检测和车牌颜色定位技术找到车牌的位置,随后进行字符识别操作。具体而言,在 `predict.py` 的 predict 方法中实现了上述功能,并且为了便于理解和调试,代码中添加了大量的注释,请直接查看源码以获取详细说明。 注意:项目中的界面部分使用了 Tkinter 库编写,因此设计相对基础和简洁。
  • OV7725和STM32F1技术
    优质
    本项目采用OV7725摄像头与STM32F1微控制器,结合图像处理算法实现车牌自动识别,适用于智能交通系统,旨在提升车辆管理效率。 基于Keil软件与C语言开发环境,利用OV7725摄像头与STM32F1微控制器进行车牌识别。
  • OV7725和STM32F1系统
    优质
    本项目开发了一种基于OV7725摄像头与STM32F1微控制器的智能车牌识别系统,有效实现了车辆牌照的自动检测与字符识别功能。 基于Keil软件与C语言开发,利用OV7725摄像头与STM32F1芯片进行车牌识别。
  • 海康威视示例
    优质
    本视频展示海康威视摄像头在智能交通管理中的应用,重点介绍其先进的车牌识别技术,有效提升车辆监控与管理效率。 海康威视车牌识别摄像头的识别范例简化了官方示例的内容,并保留了完整的官方demo。要编译运行,请根据实际情况修改摄像头地址、账号密码等相关信息。
  • 与视频-EasyPR
    优质
    简介:EasyPR是一款高效的开源车牌识别软件开发工具包,结合先进的视频分析技术,提供精准、快速的文字和图像处理能力,助力实现智能交通监控及车辆管理系统的优化升级。 优化后的easypr车牌识别库支持视频实时识别功能,无需按键操作。
  • 【MATLAB代码】利实现技术__MATLAB__图_
    优质
    本项目运用MATLAB编写程序,通过图像处理技术实现对车辆牌照的自动识别。涵盖图像预处理、特征提取及模式匹配等步骤,提高识别准确性与效率。 基于图像的车牌自动识别技术采用MATLAB语言进行开发。该技术能够实现对车辆图片中的车牌号码进行准确、快速地提取与识别,具有较高的实用价值和技术难度。通过使用MATLAB强大的图像处理功能,可以优化算法模型以适应不同环境下的车牌识别需求,提高系统的稳定性和准确性。
  • 虚拟
    优质
    本软件提供便捷的虚拟摄像头服务,兼容各大视频平台。用户可轻松创建、编辑个性化视屏素材,提升在线互动体验。操作简单,功能强大,满足多样化需求。 一款简单好用的虚拟摄像头软件,支持添加RTSP流,并附有详细的使用说明书。