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@@ -65,10 +65,10 @@ print(HyperLPR_PlateRecogntion(image)) |
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### 特性 |
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### 特性 |
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- 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms |
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- 速度快 720p,单核 Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015)平均识别时间低于100ms |
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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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- 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,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) |
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- 轻量 总代码量不超1k行 |
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- 识别率高,卡口场景准确率在95%-97%左右 |
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- 轻量,总代码量不超1k行 |
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### 模型资源说明 |
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### 模型资源说明 |
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@@ -182,10 +182,6 @@ int main(){ |
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- 体验 Android APP:[https://fir.im/HyperLPR](https://fir.im/HyperLPR) (根据图片尺寸调整程序中的尺度,提高准确率) |
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- 体验 Android APP:[https://fir.im/HyperLPR](https://fir.im/HyperLPR) (根据图片尺寸调整程序中的尺度,提高准确率) |
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### 数据分享 |
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车牌识别框架开发时使用的数据并不是很多,有意着可以为我们提供相关车牌数据。联系邮箱 jack-yu-business@foxmail.com。 |
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#### 获取帮助 |
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#### 获取帮助 |
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- HyperLPR讨论QQ群1: 673071218, 群2: 746123554 ,加前请备注HyperLPR交流。 |
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- HyperLPR讨论QQ群1: 673071218, 群2: 746123554 ,加前请备注HyperLPR交流。 |
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