yolov5 车牌检测相关资料

已于 2023-03-15 15:59:09 修改
阅读量218 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 ai模型搭建，平台部署课程 python 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能
于 2023-03-15 15:56:21 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/129558340
本文介绍了YOLOv5在车牌检测领域的应用，提供了相关论文链接、项目资源以及详细的解说文章，帮助读者深入理解YOLOv5在车牌检测中的实现和效果。
YOLOv5车牌+关键点检测
斌擎科技
02-21 1612
在车牌检测任务中，最简单的流程就是车牌检测+车牌识别两个步骤，但当镜头没有正对车牌的时候，图片中的车牌会有透视变形，增加识别任务的难度。针对拍摄角度引起的透视变形，可再增加一步车牌校正的流程，整个任务流为：车牌检测、车牌校正、车牌识别对于车牌检测部分，使用常用的检测算法yolo，可以输出目标的检测框和分类概率，但检测框还不能简化校正工作，若能识别出车牌的4个角点就能直接进行矫正了。与yoloface一样，可在yolo框架中添加关键点回归分支，从而实现对车牌4个角点的检测。
基于深度学习YOLOv5的车牌检测系统
YOLO
02-09 709
通过本文介绍的基于YOLOv5的车牌检测系统，我们成功地实现了一个支持车牌检测与实时展示的图形用户界面。该系统利用YOLOv5进行车牌检测，具有较高的精度和较快的检测速度，可以广泛应用于交通监控和停车管理等领域。模型优化：进一步优化YOLOv5模型的结构，提升车牌检测的准确性和鲁棒性。集成识别功能：结合车牌识别算法（如OCR），将车牌号码提取出来，实现完整的车牌识别系统。多摄像头支持：扩展系统支持多个摄像头的车牌检测和监控功能，增强其在大型场景中的适用性。
智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》
热门推荐
AI吃大瓜的博客
01-28 3万+
车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》；YOLOv5车牌检测，Pytorch车牌检测；License Plates Detection
【项目三、车牌检测+识别项目】二、使用YOLOV5进行车牌检测
qq_38253797的博客
05-30 2万+
目录前言一、车牌检测数据集制作Reference 前言 马上要找工作了，想总结下自己做过的几个小项目。 之前已经总结过了我做的第一个项目：xxx病虫害检测项目，github源码地址：HuKai97/FFSSD-ResNet。优快云讲解地址： 【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析 【项目一、xxx病虫害检测项目】2、网络结构尝试改进：Resnet50、SE、CBAM、Feature Fusion 【项目一、xxx病虫害检测项目】3、损失函数尝试：Focal loss 第二个项目：蜂巢检测
基于yolov5的车牌检测
reset2021的博客
06-21 940
车牌的检测过程，包括模型训练操作过程以及模型训练结果
Jetson nano部署yolov5车牌检测
hutaoyydsya的博客
06-08 2206
使用Jetson nano部署yolov5车牌检测
基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别
YOLO
11-27 2117
数据集准备与处理模块：收集和处理车牌图像数据，生成用于训练的标注文件。YOLOv5模型训练模块：基于YOLOv5训练车牌检测模型。推理与识别模块：使用训练好的模型进行车牌检测与字符识别。UI交互模块：基于Tkinter等开发工具实现图形用户界面，用户可以上传图像或视频并查看检测结果。通过本项目，我们利用YOLOv5实现了一个高效的车牌检测与识别系统，完成了从数据准备、模型训练、推理到UI界面的实现。系统可以实时检测图像或视频中的车牌，并通过YOLOv5输出车牌的位置和类别。
车牌识别系统：基于YOLOv5的车牌检测与号码识别
YOLO
02-03 1288
本文详细介绍了基于YOLOv5和EasyOCR的车牌识别系统的实现过程。通过使用YOLOv5进行车牌检测，再结合EasyOCR提取车牌号码，最终通过Streamlit构建了一个简易的Web界面，能够实时展示车牌检测和识别结果。该系统可以应用于智能交通管理、停车场管理等领域，具有较高的实用价值。
YOLOv5中文车牌检测与识别实战指南
weixin_32661831的博客
03-16 1233
YOLOv5作为新一代的目标检测算法，继承了YOLO系列算法的实时高效特点。与以往版本相比，YOLOv5在速度、准确性和易用性方面都有了显著提升。其核心在于使用了更优化的卷积神经网络结构，改进了损失函数，并对数据增强、锚框计算等环节进行了调整优化。在本章节中，我们深入探讨了中文车牌识别的难点与技术实现，从中文字符的特征到深度学习在车牌识别中的应用，再到实战演练中的性能测试和案例分析。通过逐层深入的分析，我们试图构建一个既准确又鲁棒的中文车牌识别系统。
yolov5 车牌检测 车牌识别 中文车牌识别 检测 支持12种中文车牌 支持双层车牌源码+模型+使用文档.zip
04-25
《基于YOLOv5的车牌检测与识别系统详解》 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，其最新版本YOLOv5在计算机视觉领域得到了广泛应用。本项目专注于利用YOLOv5进行车牌检测和识别，特别是针对中文...
C++基于yolov5或yolov7车牌检测车牌矫正车牌识别支持12种车牌检测识别源码+模型+数据集+项目说明
09-25
C++基于yolov5或yolov7车牌检测车牌矫正车牌识别支持12种车牌检测识别源码+模型+数据集+项目说明,含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看...
基于yolov5,yolov7,yolov8的车牌检测源码（支持12种车牌检测识别，准确率高达99.5% +数据集）.zip
04-10
基于yolov5,yolov7,yolov8的车牌检测源码（支持12种车牌检测识别，准确率高达99.5% 还有车牌数据集提供下载）.zip 基于yolov5,yolov7,yolov8的车牌检测源码（支持12种车牌检测识别，准确率高达99.5% 还有车牌数据集...
精选资源
YOLOv5车牌检测和识别
03-14
压缩包文件"yolov5-detect_car_plate"很可能包含了训练好的模型权重、配置文件、样例图片以及相关的脚本代码，方便用户直接运行和测试YOLOv5的车牌检测功能。 总之，YOLOv5在车牌检测和识别任务中展现了其高效和...
精选资源
基于yolov5的车牌检测和识别.7z
07-13
《基于Yolov5的车牌检测与识别技术详解》 在智能交通系统、自动驾驶和安防领域，车牌检测与识别是一项至关重要的技术。本篇将详细探讨如何利用Yolov5这一深度学习框架来实现车牌的高效检测与精确识别。首先，我们...
易拉罐凹陷，变形等缺陷识别数据集，1326张标注图片，正确识别率可达98.5%,支持yolo，coco json，pascal voc xml格式的标注
网易搬砖头
12-04 218
训练指标：标签：CrumbledDentedPancakedPristine数据集拆分训练集：2783图片验证集：265图片测试集133图片预处理自动定向： 应用调整大小： 拉伸至 640x640灰度： 应用增强翻转： 水平旋转角度： 介于 -15° 和 +15° 之间模糊： 最高 2.5 像素。
使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测
irisMoon06的博客
12-01 208
使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测的Python代码。使用YOLOv8姿势估计模型检测人体并估计17个关键点。使用DeepSORT算法进行人物追踪。DeepSORT实时追踪 (实时显示追踪ID和人体骨骼。
基于YOLO的x光安检危险物品检测 数据集介绍：类别为8类，包括：刀（knife）、剪刀（sc...
2508_94204880的博客
12-01 396
数据集介绍：类别为8类，包括：刀（knife）、剪刀（scissors）、打火（lighter）、优盘（USBFlashDisk）、压力容器（pressure）、带喷嘴塑料瓶（plasticBottleWithaNozzle）、公章（seal）、电池（battery）。我们团队最近尝试用YOLOv5解决这个问题时发现，最刺激的不是调参，而是看着模型把公章认成电池的瞬间——这要是真在机场，怕是得引发全员手检了。推理阶段的骚操作才叫精彩。先看这个奇葩数据集：8类物品里既有锋利的刀剪，又有看似无害的优盘。
MAR-YOLOv9：革新农业检测，YOLOv9的“低调”逆袭
最新发布
Coovally_AI的博客
12-04 511
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于YOLOv9的轻量级、跨数据集增强的农业领域目标检测方法，命名为多适应性识别-YOLOv9（MAR-YOLOv9）。MAR-YOLOv9解决了传统YOLOv9中由于检测颈部和辅助分支结构导致的训练时间过长和权重冗余问题，使其能够在保持高性能的同时降低模型的计算复杂度并提高检测速度，从而更适用于实时检测任务。这是一种专门为农业领域设计的轻量级跨数据集增强目标检测方法，它不仅在YOLOv9的基础上实现了显著突破，更在复杂多变的农业场景中展现出了令人瞩目的性能表现。
LabelImage+YOLOv8 图片单一目标检测模型训练
这里是一位在代码世界深耕多年的 “老江湖” 的自留地。​ 岁月在履历上添了厚度，却没磨掉敲代码时眼里的光。从调试第一行 hello world 的生涩，到架构复杂系统的从容，那些在键盘敲击声里流过的日夜，都想在这里慢慢梳理
12-03 764
图片单一目标检测的核心是「简化类别、聚焦图片场景」：LabelImage 确保标注准确，YOLOv8 通过参数优化实现快速训练，全程无需处理视频，流程更简洁、效率更高。关键要点：类别数 = 1，标注、转换、配置全程保持一致。图片样本需覆盖多样场景（角度、大小、背景）。训练用轻量化模型（yolov8n.pt），推理时调整conf阈值适配图片。
Yolov5车牌检测器：深度学习在车牌识别中的应用
资源摘要信息:"基于Yolov5的车牌检测器" 1. Yolov5简介 Yolov5是一种流行的目标检测算法，是Yolov系列算法的最新版本之一。它具有速度快、精度高的特点，特别适合用于实时应用场景，例如视频监控、交通监控等。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

东哥aigc

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值