文件列表:

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NYPR\PlateLocate\NYPlateJudge.cpp (6760, 2018-06-21)
NYPR\PlateLocate\NYPlateJudge.hpp (995, 2018-06-21)
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## PLR Vision PLR Vision是一个基于OpenCV和Tiny-dnn的开源中文车牌识别系统,同时也是作者的本科毕设项目,受限于作者自身水平以及时间精力,PLR Vision目前还有许多亟待解决的问题,在随后的更新中作者将主要对现阶段存在的问题进行完善和修改,努力开发出一个快速、准确、易用的中文车牌识别系统。 **PLR Vision系统目前已经初步实现的功能有**: - Mac系统下的简洁易用的GUI界面 - 图像中的中文车牌定位及识别 - 识别车牌号的语音播报 - 视频流中的车辆检测与跟踪 **PLR Vision系统目前支持的车牌类型:** - [x] 单行蓝牌 - [x] 单行黄牌 - [ ] 白色警用车牌 - [ ] 新能源车牌 - [ ] 教练车牌 - [ ] 武警车牌 - [ ] 双层黄牌 #### 存在的问题 1. 无法定位到低光照、低分辨率、倾斜角度过大的图像中的车牌 2. 字符分割算法无法准确分割倾斜车牌中的字符 3. 中文字符识别的准确率较低 4. 视频中车辆的识别不够准确 5. 视频流的处理速度不能满足实时性的要求 ## 待做的工作 - [ ] 使用R-CNN来做车牌定位模块 - [ ] 设计新的中文字符识别CNN网络 - [ ] 收集更多的字符样本集用于训练CNN网络 - [ ] 使用faster R-CNN来检测视频中的车辆 - [ ] 使用关键帧算法来实现系统的实时检测 ### PLR Vision系统测试效果  #### 注意事项: - Xcode项目中需要更改模型文件路径 ```c++ NYPlateJudge.cpp 文件 #define SVM_MODEL_PATH "//PLR_Vision/PLR_Vision/Model/svm.xml" NYCNNOCR.cpp 文件 void NYCNNOCR::loadCNNModel() { net.load("//PLR_Vision/PLR_Vision/Model/CNN_CHAR_MODEL.md"); zhNet.load("//PLR_Vision/PLR_Vision/Model/CNN_ZH63_MODEL.md"); } ``` #### 致谢 感谢[EasyPR](https://github.com/liuruoze/EasyPR)的作者提供的高质量博客,正是在他的博客的帮助下,我才开发出了PLR Vision系统的雏形并在此基础上不断进行改进,最终达到了毕设项目的预期效果。 感谢[tiny-dnn](https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn)的作者提供的C++开源机器学习框架,得益于此我才能实现端到端车牌识别系统的简洁易用性,使项目配置更加方便。 #### 版权 PLR Vision的源代码与数据集遵循Apache v2.0协议开源。请确保在使用前了解以上协议的内容。

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