轻量级车牌识别系统：License_Plate_Detection_Pytorch

轻量级车牌识别系统：License_Plate_Detection_Pytorch

License_Plate_Detection_Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/License_Plate_Detection_Pytorch

项目介绍

License_Plate_Detection_Pytorch 是一个基于Pytorch的轻量级、高效的车牌识别系统。该项目采用两阶段模型，结合了MTCNN（多任务级联卷积网络）和LPRNet（车牌识别网络），能够在实时场景中进行车牌检测与识别。MTCNN最初是为人脸识别设计的，经过修改后适用于车牌检测；而LPRNet则是一个端到端的深度神经网络，能够在不进行预先字符分割的情况下，以低计算成本实现高精度的车牌识别。

项目技术分析

MTCNN

MTCNN是一个多任务级联卷积网络，最初设计用于人脸检测。在本项目中，MTCNN经过修改，仅使用Pnet（提议网络）和Onet（输出网络），跳过了Rnet（细化网络），以减少计算量并保持高精度。Onet接受24x94像素的BGR图像输入，与LPRNet的输入格式一致。

LPRNet

LPRNet是一个端到端的深度神经网络，专门用于车牌识别。其特点在于能够在不进行字符分割的情况下，直接从车牌图像中提取并识别字符。本项目在LPRNet中嵌入了空间变换层（Spatial Transformer Layer），进一步提高了识别精度。

性能表现

在CCPD基准数据集上，该系统的识别准确率高达99%，每张图像的处理时间约为80毫秒（在Nvidia Quadro P4000显卡上）。具体性能如下表所示：

| | Base(45k) | DB | FN | Rotate | Tilt | Weather | Challenge | | :------: | :---------: | :---------: |:---------: |:---------: |:---------: |:---------: |:---------: | | accuracy % | 99.1 | 96.3 | 97.3 | 95.1 | 96.4 | 97.1 | 83.2 |

项目及技术应用场景

License_Plate_Detection_Pytorch 适用于多种车牌识别场景，包括但不限于：

• 智能交通系统：在高速公路、停车场等场景中，实时检测并识别车牌，用于车辆管理、收费系统等。
• 安防监控：在监控系统中，自动识别进出车辆的车牌信息，用于安全监控和追踪。
• 车辆租赁与共享：在车辆租赁和共享平台中，自动识别车辆车牌，用于车辆管理和用户身份验证。

项目特点

1. 轻量级与高效：系统设计轻量，能够在资源受限的设备上高效运行，适合实时应用。
2. 高精度识别：结合MTCNN和LPRNet，系统在多种复杂场景下均能保持高识别精度。
3. 端到端识别：LPRNet无需预先字符分割，直接从车牌图像中提取并识别字符，简化了识别流程。
4. 易于集成：项目提供了完整的训练和测试脚本，便于开发者快速集成到现有系统中。

总结

License_Plate_Detection_Pytorch 是一个功能强大且易于使用的车牌识别系统，适用于多种实时应用场景。无论你是开发者还是研究人员，这个开源项目都能为你提供一个高效、可靠的车牌识别解决方案。如果你觉得这个项目对你有帮助，别忘了给它点个星！

License_Plate_Detection_Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/License_Plate_Detection_Pytorch