视频车牌识别ccpd
时间: 2023-09-21 17:02:36 浏览: 48
您好!对于视频车牌识别,CCPD(Chinese City Parking Dataset)是一个常用的数据集,用于训练和评估车牌识别模型。该数据集包含了中国各个城市的停车场场景下的车辆图像和对应的车牌标注信息。
CCPD数据集中的车辆图像包含了不同角度、不同光照条件和不同遮挡情况下的车牌图片。这使得车牌识别模型能够在复杂的实际场景下进行准确的识别。
一般来说,针对视频车牌识别,可以使用一种称为"目标跟踪"的技术来实现。这种技术可以通过在连续帧之间跟踪车辆位置和车牌区域,从而实现对视频中的车牌进行识别。
希望以上信息能对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
CCPD车牌识别python
CCPD车牌识别可以使用Python进行实现。常用的深度学习模型包括yolox和LPRNet可以用于目标检测和车牌识别。其中,yolox是一种目标检测模型,用于检测车辆上的车牌,而LPRNet是一种专门用于车牌识别的深度学习模型。这两个模型都可以与CCPD数据集进行配合使用。CCPD数据集是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集,其中包含了CCPD2019和CCPD2020数据集,分别包含了普通车牌(蓝色车牌)和新能源车牌(绿色车牌)的图像。通过使用这些模型和数据集,可以在Python环境中进行CCPD车牌识别的开发和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于深度学习的车牌检测系统(含UI界面,Python代码)](https://blog.csdn.net/qq_28949847/article/details/130597656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolo ccpd 车牌识别
车牌识别是基于Python和PyTorch平台,使用CCPD2020新能源车牌数据集进行训练的。在验证集上,识别率超过70%,效果虽然不算特别好,但是可以使用。然而,CCPD2020数据集中有一些图片是模糊的,甚至肉眼也无法辨别,这可能会对识别效果产生影响。剔除这部分数据后,识别效果可能会更好。
关于程序思路,训练阶段使用了Yolov3和LPRnet两个网络进行训练,并分别得到它们的权重。在测试阶段,将车辆图片输入网络,首先经过Yolov3进行车牌目标检测,然后将车牌区域提取出来并输入LPRnet进行字符识别。
使用步骤如下:
1. 配置环境。
2. 使用CCPD_trans_yolodataset.py和CCPD_trans_LPRdataset.py将CCPD数据集转换为两个网络所需的数据类型。
3. 训练网络。