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@@ -10,7 +10,7 @@ HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较 |
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+ 添加端到端的序列识别模型识别率大幅度提升 |
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+ 添加的端到端模型可以识别 新能源车牌，教练车牌，白色警用车牌 |
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+ 更新Windows版本的Visual Studio工程。（2017.11.15） |
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+ 更新Windows版本的Visual Studio 2015 工程。（2017.11.15） |
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+ 增加cpp版本,目前仅支持标准蓝牌(需要依赖OpenCV 3.3) |
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@@ -18,16 +18,16 @@ HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较 |
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### 特性 |
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+ 速度快 720p ，单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)识别时间 <=140ms 。 |
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+ 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割。 |
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+ 识别率高 EasyPR数据集上0-error达到 81.75%, 1-error识别率达到 94.1%。 |
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+ 轻量 总代码量不超1k行。 |
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+ 速度快 720p ，单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)识别时间 <=140ms |
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+ 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 |
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+ 识别率高 EasyPR数据集上0-error达到 95.2%, 1-error识别率达到 97.4% |
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+ 轻量 总代码量不超1k行 |
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### 注意事项: |
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+ Win工程中若需要使用静态库，需单独编译。 |
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+ 本项目的C++实现和Python实现无任何关联，都为单独实现。 |
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+ 在编译C++工程的时候必须要使用OpenCV 3.3(DNN 库)，否则无法编译。 |
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+ Win工程中若需要使用静态库，需单独编译 |
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+ 本项目的C++实现和Python实现无任何关联，都为单独实现 |
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+ 在编译C++工程的时候必须要使用OpenCV 3.3(DNN 库)，否则无法编译 |
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### Python 依赖 |
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syan
GitHub
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