From 9d6fa1741a48d99110828562b4f17d1daa46f51e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jack Yu <455501914@qq.com>
Date: Fri, 17 Nov 2017 18:58:37 +0800
Subject: [PATCH] Update README.md

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 README.md | 19 +++++++++----------
 1 file changed, 9 insertions(+), 10 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 9012b38..3920092 100644
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+++ b/README.md
@@ -8,19 +8,17 @@ HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较
 
 ### 更新
 
-+ 添加端到端的序列识别模型识别率大幅度提升
-+ 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
++ 添加端到端的序列识别模型识别率大幅度提升,使得无需分割字符即可识别,识别速度提高20% (2017.11.17)
++ 新增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、武警车牌 (2017.11.17)
 + 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)
-+ 添加了简单的Android实现 (骁龙835 (*720*x*1280*)  200ms)
++ 增加cpp版本,目前仅支持标准蓝牌(需要依赖OpenCV 3.3) (2017.10.28)
++ 添加了简单的Android实现 (骁龙835 (*720*x*1280*)  200ms )(2017.10.28)
 
 ### 特性
 
 + 速度快 720p ，单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms
 + 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割
-+ 识别率高  EasyPR数据集上0-error达到 95.2%, 1-error识别率达到 97.4%
++ 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上，0-error达到 95.2%, 1-error识别率达到 97.4% (指在定位成功后的车牌识别率)
 + 轻量 总代码量不超1k行
 
 ### 注意事项:
@@ -88,12 +86,13 @@ sudo make -j
 - [x] 白色警用车牌
 - [x] 使馆/港澳车牌
 - [x] 教练车牌
+- [x] 武警车牌
+- [ ] 民航车牌
 - [ ] 双层黄牌
 - [ ] 双层武警
 - [ ] 双层军牌
-- [ ] 农用车牌
-- [ ] 民航车牌
-- [ ] 个性化车牌
+- [ ] 双层农用车牌
+- [ ] 双层个性化车牌