高准确率车牌及颜色识别系统开源代码与数据集

资源摘要信息: 本资源包含了完整的车牌识别与车辆颜色识别系统，包括Python源代码、数据集以及训练好的模型。该系统是基于深度学习技术开发，特别针对国内不同种类的车牌设计，并实现了车牌检测、车牌颜色识别和车辆颜色识别功能。系统识别准确率高达98.5%，支持在CPU或GPU环境下进行训练和推理。 项目说明: 该系统支持以下功能： 1. 车辆检测：利用深度学习算法对图像中的车辆进行定位。 2. 车牌检测识别：能够识别出图像中车辆的车牌并进行文字识别。 3. 车身颜色识别：分析并识别车辆的整体颜色。 4. 车牌颜色识别：识别出车牌的颜色。 系统使用了CCPD（Chinese City Parking Dataset）和CRPD（Chinese Road Parking Dataset）数据集进行训练，确保了对于国内车牌的高识别准确率。 环境要求: - Python版本：3.8 - PyTorch版本：1.8 使用说明: 1. 测试文件夹imgs内包含用于检测的图片。 2. 运行测试后，结果将保存在result文件夹中。 备注: 1. 项目代码已经经过测试，确保运行无误，可以放心使用。如有问题可进行沟通交流。 2. 适用人群广泛，包括但不限于计算机相关专业的在校学生、专业老师和企业员工，适合用于学习、毕设、课程设计等多种场景。 3. 项目具有很好的学习和参考价值，对于初学者以及愿意深入研究和拓展的开发者来说都是一个优秀的起点。 4. 基础扎实的用户可以在此基础上进行修改和扩展，实现更多个性化功能。 标签: - PyTorch：一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习应用。 - 深度学习：一种通过构建深层神经网络来模拟人脑进行分析和学习的技术。 - 数据集：提供给算法进行学习的大量样例数据。 - Python：一种广泛用于科学计算和数据分析的高级编程语言。 - 车牌识别：利用计算机视觉技术自动识别车牌信息的技术。 压缩包子文件名称列表详细说明: - train.py：用于训练模型的脚本文件。 - test.py：用于测试模型性能的脚本文件。 - Car_recognition.py：包含车辆识别相关功能的Python文件。 - openvino_infer.py：使用OpenVINO进行模型推理的脚本。 - onnx_infer.py：使用ONNX进行模型推理的脚本。 - detect_demo.py：提供车辆检测的演示程序。 - test_widerface.py：用于检测宽脸数据集（Wider Face Dataset）的脚本。 - export.py：模型导出脚本，用于将训练好的模型转换为其他格式。 - hubconf.py：包含PyTorch Hub配置信息的文件。 - demo.sh：一个脚本文件，通常用于演示或自动化任务。 该资源是一套完整的车牌及车辆颜色识别系统，可以作为计算机视觉和深度学习领域学习与研究的宝贵资料。通过该项目，用户不仅可以掌握车牌识别技术的实现，还可以了解如何在实际项目中应用深度学习框架PyTorch来解决复杂的图像识别问题。