Paddle入门实战系列（一）：车牌检测与识别

已于 2023-02-14 20:29:10 修改
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分类专栏： 深入浅出OCR 文章标签： 深度学习 OCR 车牌识别 人工智能 paddle
于 2022-11-15 20:06:39 首次发布
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版权
本文介绍了基于PaddleOCR的车牌识别项目，包括数据集、模型选择、训练和测试过程。项目使用DBNet+RARE模型，实现车牌的检测与识别，识别结果准确。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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项目背景

  • 车牌识别技术是智能交通的重要环节，目前已广泛应用于例如停车场、收费站等等交通设施中，提供高效便捷的车辆认证的服务，其中较为典型的应用场景为卡口系统。车牌识别即识别车牌上的文字信息，属于光学字符识别（OCR）的一项子任务。

项目流程<

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Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-10 2959
本项目以最新PaddleOCRv3为框架，采用最新的OCR领域算法SVTR，完成手写英文单词识别算法搭建。流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等，数据集采用好未来教育提供的开源数据集，每张图片对应多个单词，相比传统单个手写数字识别具有一定难度。
Paddle入门实战系列（五）：渔船牌照识别
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04-20 3732
恭喜你发现宝藏！本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域，每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍，综合基础与实战知识。
百度PaddlePaddle >>> 8. 用卷积神经网络玩转—车牌识别
12-21
前言 继上一篇的《百度PaddlePaddle >>> 7. 利用深度学习玩转手势识别》 这次来试试用卷积神经网络进行车牌识别，这是所要用到的数据集：车牌识别字符数据集.zip 一、准备数据 1. 解压数据 首先我们需要先解压上述数据集的压缩包，并将其中无关文件删除（将目录换成你的即可）： unzip -q /home/aistudio/data/data23617/characterData.zip 2. 生成数据列表 从解压的数据生成两个数据列表：train_data.list 和test_data.list #导入需要的包 import numpy as np import padd
基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（一）
YY007H的博客
05-09 8505
最近在做关于字符识别的项目，发现好多人在问关于车牌号识别方案，了解现在最火的文字识别PaddleOCR，发现只使用PaddleOCR就可以达到很好的效果，而且从头到尾只需要动PaddOCR上少许代码，就能达到很好的效果。 PaddleOCR分为三个模型检测、方向分类和识别，车牌号识别只需用到检测和识别模型即可，而且现在车牌号识别很少能覆盖全部的车牌类型，今天我发布的这个模型将支持蓝牌、黄牌（单行）、绿牌、大型新能源（黄绿）、领使馆车牌、警牌、武警牌（单行）、军牌（单.........
百度paddle学习日记（三)—–车牌识别
01-20
百度paddle学习日记(三）——车牌识别 今天的任务也就开门见山了 车牌识别 意思和题目一样，让计算机能看懂 车牌！ 先介绍一下 本次使用CNN 也就是卷积神经网络。 通过过滤器和池化层对图像进行处理来达到学习的目的！ 训练数据和paddle教程可分别在以下两个网址获取： https://aistudio.baidu.com https://www.paddlepaddle.org.cn 废话不多说，直接上代码： #导入需要的包 import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL i
基于PaddleOCR实现车牌识别
weixin_38029956的博客
07-21 5588
CCPD车牌数据集来源于Git里面。https是采集人员在合肥停车场采集、手工标注得来，采集时间在早730到晚1000之间。且拍摄车牌照片的环境复杂多变，包括雨天、雪天、倾斜、模糊等。类别说明ccpd_base正常车牌ccpd_db光线较暗或较亮比较有挑战性的车牌ccpd_fn距离摄像头较远或较近ccpd_np没上牌的新车水平倾斜20%-50%，垂直倾斜-10%-10%ccpd_tilt水平倾斜15%-45%，垂直倾斜15%-45%雨天、雪天或者雾天的车牌注和。...
基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（二）
YY007H的博客
05-10 5660
上一章讲了检测模型的实现，这一章将一下识别模型的实现，PaddleOCR提供的通用字符集有6623个，但是车牌号就不需要这么多，我们只需要识别这些车牌，蓝牌、黄牌（单行）、绿牌、大型新能源（黄绿）、领使馆车牌、警牌、武警牌（单行）、军牌（单行）、港澳出入境车牌，只用提取极少部分字符即可，下面我们来接着将代码如何实现的。......
OCR入门教程系列（五）：OCR实战代码解析
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04-13 1万+
OCR文本识别实战📝导读：在上一篇文章中我们对文字识别算法理论部分进行详细总结，本篇将继续介绍文字识别CRNN网络实战部分，下面将从CRNN实践代码出发进一步说明文字识别实战流程。本系列目录： 1️⃣OCR系列第一章：OCR文字识别技术总结（一） 2️⃣OCR系列第二章：OCR文字识别技术总结（二） 3️⃣OCR系列第三章：OCR文字识别技术总结（三） 4️⃣OCR系列第四章：OCR文字识别技术总结（四） 5️⃣OCR系列第五章：OCR文字识别技术总结（五） ......
深度学习系列资料总结
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07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
Day03 paddle车牌识别
12-21
继续我们的百度paddle学习，这次我们我们的项目跟上次其实差别不大，不过这次的数据图片分辨率比较小，而且类别更多，我们我们接下来学习一下微调AlexNet，使得它更加适合我们的数据集训练 还是那句话深度学习不外乎四个步骤： 1. 数据标签处理 2. 构建网络模型 3. 规划网络超参 4. 训练评估模型 首先导入需要的库 import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import cv2 import matplotlib.pyplot as plt
卷积神经网络车牌识别
09-19
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简易车牌识别-paddlepaddle版
qq_39565461的博客
04-08 2054
简易车牌识别-paddlepaddle版简要介绍数据处理网络定义训练模型校验总结 基于百度AI Studio的《深度学习7日入门-CV疫情特辑》作业，通过CNN来识别车牌号。基本上代码在平台上都有了，完成以后我又写了个Pytorch版本，可以在此查看。 简要介绍 本项目车牌数据为20x20的灰度图片，共分为65类，即0-9的数字，A-Z的字母以及“京津冀”等省市自治区的简称。想下载跑一跑的可以在下...
使用PaddleOCR做车牌识别
qq_35554040的博客
10-24 543
由于车牌检测可选的方法有很多, 可以使用yolov7, paddledetection,也可以直接用paddleocr的det训练检测模型. 这里只处理识别的任务.测试情况: (使用Intel(R) Core(TM) i3-1115G4 @ 3.00GHz, onnxruntime推理)模型配置文件: 这里选用ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml。这里使用预训练模型, 注意要使用预训练对应的字典,可以更快收敛.2. 通过符号关联颜色, 可以一次识别出字符和颜色.
Day03 使用paddle进行车牌识别
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【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
阿旭的博客
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基于百度paddlehub的OCR车牌识别--在线部署文档
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第1步：安装Anaconda 第2步：创建conda环境 第3步：安装模型 第4步：安装OCR识别服务 第5步： 部署
PaddlePaddle——基于PaddleDection和PaddleOCR在Windows端实现公交车车牌的检测和具体车牌内容的识别
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本项目基于PaddleDetection实现公交车车牌的检测和定位，在识别后使用OPENCV对识别区域的进行图像处理，最后采用PaddleOCR实现对数字的具体识别，完成本项目的预期功能。 基于PaddleDection实现公交车牌的检测定位 效果图： 制作VOC数据集 数据集采集和标注 修改PD中相应模型配置文件参数 模型训练 Windows本地部署PD模型实现视频流实时检测 PaddleDetection环境准备 安装PaddlePaddle环境 下载PaddleDetection 部署预测代码 .
利用PaddleOCR训练车牌识别模型
牵一只蜗牛去散步
04-26 4743
1--前言 ①系统：Ubuntu18.04 ②Cuda：11.0 ③CudaNN：8.04 ④配置Paddle环境 2--生成车牌数据集 ①具体可见GitHub项目：Github生成车牌数据集 #coding=utf-8 import random import numpy as np from PlateCommon import * if __name__ == "__main__": import all_kinds_plate else: from . impor
车牌识别：使用PaddleOCR特色模型ch_PP-OCRv3_det+ch_PP-OCRv3_rec
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05-30 544
车牌识别是智能交通系统和车辆管理中的重要组成部分。为了解决这个问题，我们需要一个实时的车牌识别系统。在本文中，我们将详细介绍如何使用PaddleOCR特色模型ch_PP-OCRv3_det+ch_PP-OCRv3_rec进行车牌识别。PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）开源项目。在本教程中，我们将使用ch_PP-OCRv3_det和ch_PP-OCRv3_rec模型进行车牌检测和识别。
crnn实战
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场景文字检测与识别 除了上述两个领域外，CRNN 在自然图像中的文本提取也有广泛应用。例如，在车牌号牌读取或者广告标语抓取方面表现优异。这类任务通常涉及两阶段设计——先定位再转录字符串内容。 具体可参考...
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