【智慧交通项目实战】 《 OCR车牌检测与识别》（五）：模型部署与优化

最新推荐文章于 2024-04-27 11:15:20 发布
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分类专栏： 计算机视觉CV 深入浅出OCR 文章标签： 计算机视觉 深度学习 人工智能 模型部署 模型优化
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本文是《智慧交通项目实战》系列的最后一篇，重点介绍OCR车牌识别系统的ONNX和OpenVINO模型部署，以及TensorRT加速原理和优化流程。内容涵盖模型量化、推理演示和项目总结。

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

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【智慧交通项目实战】《 OCR车牌检测与识别》（一）项目介绍
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-30 1万+
💚导读：本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(一)，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍，本篇为该系列第一篇，将着重介绍本次项目开源的CCPD车牌数据集，，用于本次车牌检测和识别模型算法开发，后续系列文章将陆续更新。
泰迪杯特等奖案例深度解析：基于多级二值化与CNN回归的车牌识别系统设计
最新发布
qq_63961628的博客
05-16 868
本文详细拆解了第八届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例，聚焦于智慧交通与无感支付场景中的车牌识别技术。传统车牌识别系统在复杂光照、污损车牌、多角度倾斜等场景下存在显著缺陷，导致支付延迟和运营效率下降。案例通过多源数据融合、改进MSER算法、CNN回归精定位与字符分割等核心技术，构建了多场景训练集，并采用多阶段训练策略和模型压缩与加速技术，最终实现了高准确率和低延迟的车牌识别系统。实验结果表明，该方案在识别准确率、平均延迟和模型大小等方面均优于现有方法，显著提升了智慧油站的支付成功率和处理效率。
手写数字识别之训练调试与优化
salmonwilliam的博客
06-03 1536
内容都是百度AIstudio的内容，我只是在这里做个笔记，不是原创。 上一节我们研究了资源部署优化的方法，通过使用单GPU和分布式部署，提升模型训练的效率。本节我们依旧横向展开"横纵式"，如图1所示，探讨在手写数字识别任务中，为了保证模型的真实效果，在模型训练部分，对模型进行一些调试和优化的方法。 ...
深度学习（六）：paddleOCR理解及识别手写体，手写公式，表格
m0_68926749的博客
12-06 8577
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR），ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的技术，检测图像中的文本资料，并且识别出文本的内容。那么有哪些应用场景呢？其实我们日常生活中处处都有ocr的影子，比如在疫情期间身份证识别录入信息、车辆车牌号识别、自动驾驶等。我们的生活中，机器学习已经越来越多的扮演着重要角色，也不再是神秘的东西。OCR的技术路线是什么呢？ocr的运行方式：输入->图像预处理->文字检测->文本识别->输出。
ocr优化
小白不白
04-17 2692
ocr优化相关问题 （一）提高OCR准确度方法 1.检查图像质量： 我们首先要确保原始图像是可见的，以便它们可以获得更好的结果。 2.选择最好的OCR模型： OCR主要负责理解给定图像中的文本，因此有必要选择能够更好的检测和识别的模型，来处理图像 3.将图像缩放到合适的大小： 我们尝试将图像缩放到大约300 dpi的标准尺寸，低于此尺寸的图像都会产生不清晰的结果，而高于600 dpi的图像会使输出文件变大而质量不高。 4.消除图像中的噪音： 如果图像中存在背景或前景噪声，我们要将其删除，以便获得高质量的数据
8.2.2. 在手写数据集上使用支持向量机进行OCR
04-28 169
在本章。
文字识别（OCR）专题——基于NCNN轻量级PaddleOCRv4模型C++推理
知来者逆的博客
12-01 1万+
使用NCNN对paddle ocr v4进行推理，多平台兼容，可使用GPU。
【云服务部署实战】：车牌识别技术在云平台上的实现
本文首先概述了车牌识别技术和云服务的基础知识，然后详细探讨了车牌识别的理论基础、云服务平台的选择与配置，以及深度学习技术在此领域的应用。进一步地，本文介绍了云服务部署的实战准备工作，包括环境搭建、网络...
【OpenCV车牌识别实战秘籍】：揭秘构建高精度应用的10大核心技巧
随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术在交通监控、停车场管理、高速公路收费等多个场景中得到了广泛的应用。它通过分析车辆图像，快速准确地提取车牌号码，并将其转化为机器可识别的数据格式。随着深度学习技术...
毕业设计：基于计算机视觉的采矿车装载状态识别系统 人工智能 python 目标检测
Hai_Lang_IT的博客
01-07 1154
毕业设计-基于计算机视觉的采矿车装载状态识别系统的计算机毕业设计。传统的装载状态判断方法存在主观性、误差和效率低下的问题，因此，开发一个准确、自动化的识别系统成为了一个具有挑战性和实际需求的课题。该系统利用计算机视觉技术结合深度学习算法，能够实时监测和评估采矿车的装载状态，提高运营效率和安全管理水平，同时降低人力成本。此课题为计算机毕业生提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。
手写文本识别系统的最佳实践
qq_45880982的博客
04-27 1175
手写文本识别在近年来随着深度学习及其应用的兴起而快速发展。尽管深度学习方法在文本识别性能上提供了显著的提升，但是即使在小幅改变预处理或架构/优化元素时，也能检测到性能的非微不足道的偏差。这项工作遵循“最佳实践”的推理方式；强调简单而有效的实证实践，这些实践可以进一步帮助训练并提供性能优越的手写文本识别系统。具体来说，作者考虑了深度HTR系统的三个基本方 面，并提出了一些简单而有效的解决方案：在预处理步骤中保持图像的宽高比；使用最大池化将CNN输出的3D特征图转换为一组特征序列；
2023年最全OCR技术指南！预训练OCR大模型呼之欲出
INTSIG的博客
07-25 4419
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
文字识别（OCR）介绍与开源方案对比
蜗牛小将
07-10 1万+
OCR基本介绍与OCR开源项目情况优缺点对比
使用paddleocr实现图片文字智能提取
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
11-22 7005
PaddleOCR是由百度开发的一款开源光学字符识别（OCR）工具，基于PaddlePaddle深度学习框架。它专注于提供轻量级、灵活且高效的OCR解决方案，旨在帮助开发者和研究人员在各种应用场景中快速部署OCR功能。PaddleOCR涵盖了OCR的全流程，包括文本检测、文本识别和文本校正等环节。
python之OCR文字识别
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光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR）。
中文简历表格提取，手写汉字识别(Python+OpenCV)
datayx的文章
01-17 6229
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx最近做了个手写汉字简历识别比赛，需要先提取表格中含有指定信息的各个框，再用Tenso...
2024AIWIN 手写体 OCR 识别竞赛总结（任务一），【架构师必备】
2401_83621384的博客
03-26 1090
所以我选择的第一个Attention_ocr.pytorch-master.zip，从名字上可以看出这个是加入注意力机制，感觉效果会好一些。构建数据集下图是Attention_ocr.pytorch-master.zip自带的数据集截图，从截图上可以看出，数据的格式：“图片路径+空格+标签”。我们也需要按照这样的格式构建数据集。新建makedata.py文件，插入下面的代码。import os#官方给的数据集#增强数据集。
计算机视觉 —— 利用python生成OCR手写数据集
平什么阿的博客
11-21 3282
最近参加了一个OCR手写数据集识别的比赛，为了对训练数据进行扩充（包括日期和金额两部分），记录一下生成手写图像的方法。 导入库 import time from random import choice, randint, randrange from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 字符集 # 图片文字的字符集 characters = '拾伍佰正仟万捌贰整陆玖圆叁零角分肆柒亿壹元' 选取文字函数 def selectedCharacters(length
PaddleOCR #使用PaddleOCR进行光学字符识别 - OCR模型对比
有时有味的博客
06-26 2462
PaddleOCR 在其工具包中提供了多种模型，并且非常易于应用。根据准确性和速度比较模型始终是一个好习惯。在本节中，我们将比较 PaddleOCR 提供的四种模型，即 SRN、PP-OCRv2、PP-OCRv3 和 NRTR。
车辆识别目标检测可视化界面
02-25
### 车辆识别与目标检测的可视化界面开发 对于车辆识别和目标检测的结果展示，构建一个直观易用的可视化界面至关重要。这样的界面不仅有助于研究人员评估模型性能，还能让终端用户更清晰地理解检测结果。 #### 使用MATLAB GUI进行可视化 一种可行的方法是在MATLAB环境中创建图形用户接口(GUI)，这种方法特别适合那些已经熟悉MATLAB编程环境的研究者或开发者。通过MATLAB内置的应用程序设计工具(APP Designer)[^3]，可以快速搭建起具有交互功能的GUI应用。此方法的优势在于可以直接调用MATLAB内部丰富的绘图函数来呈现图像处理后的结果，并且能够轻松集成现有的深度学习框架如YOLOv2/v3来进行实时预测。 ```matlab % 创建一个新的APP对象 app = uifigure; % 添加按钮控件用于加载图片/视频源 loadButton = uibutton(app, 'push', ... 'Text', 'Load Image/Video',... 'Position',[20 400 150 44],... 'ButtonPushedFcn', @(src,event) loadMedia(src)); function loadMedia(~) % 实现媒体加载逻辑 end % 显示区域设置 imshowArea = uiimage(app,... 'Position',[20 70 600 300]); % 结果输出框 resultBox = uitextarea(app,'Editable','off',... 'Position',[640 70 200 300]); ``` 上述代码片段展示了如何使用MATLAB建立基本的UI结构，其中包括了一个用来触发媒体文件加载操作的按钮、一个用于显示原始输入图像的空间以及一块专门用来打印文字说明的地方。 #### 利用车牌识别案例中的经验 考虑到车牌识别任务同样属于视觉模式下的字符级细粒度分类问题，在这方面积累的经验和技术也可以被借鉴到一般性的车辆类别判别上。具体而言，《智慧交通项目实战——OCR车牌检测和识别》一文中提到的技术细节[^2]，比如针对特定场景优化过的预处理步骤或是特征提取方式等，都可以作为参考应用于更加广泛的车辆类型辨识工作中去。 #### 集成现代Web技术 除了传统的桌面应用程序之外，采用HTML5+CSS3+JavaScript组合而成的前端网页也是另一种不错的选择。借助开源库Plotly.js或者D3.js可以帮助实现高质量的数据图表渲染；而Flask/Django这类Python Web框架则可用于后端服务部署，负责接收来自客户端上传的照片并返回经过AI算法加工过的信息给浏览器端展现出来。 ```html <!-- HTML模板 --> <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Vehicle Detection Visualization</title> <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script> </head> <body> <div id="graphDiv"><!-- 图表容器 --></div> <script type="text/javascript"> // JavaScript脚本初始化页面布局及事件监听器 fetch('/api/predict') .then(response => response.json()) .then(data => { Plotly.newPlot('graphDiv', data); }); </script> </body> </html> ``` 这段简单的HTML文档配合服务器端API接口即可构成一套完整的在线演示平台架构方案。
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