车辆+车牌检测与识别系统
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案例介绍
行业场景:
针对道路、园区出入口场景，实现车辆目标检测、车牌定位、车牌字符识别全流程视觉方案，适配常规单层车牌、双层黄牌等各类场景。
功能介绍:
基于Jetson/rknn开发板搭建一套端到端的车辆与车牌智能检测识别系统，兼容市面主流蓝牌、绿牌、黄绿牌、单层黄牌及货车双层黄牌车牌、白牌，主要功能如下：
1. 车辆检测：实现对画面中车辆的目标检测功能，识别车辆位置
2. 车牌检测与识别：识别车牌位置并进行车牌检测，输出车牌识别结果
项目实现:
1. 各省份及型号车牌数据的收集及自动化生成,基于已有条件完善和均衡车牌数据
2. 车辆检测算法/车牌检测算法/车牌识别算法的选型对比，各算法的训练优化,基于知识蒸馏技术提升车牌识别效果
3. 车辆检测/车牌检测/车牌识别算法的边缘设备推理部署
技术栈：python/C++,pytorch,opencv,yolov5,onnx,tensorrt,rknn,边缘部署
针对道路、园区出入口场景，实现车辆目标检测、车牌定位、车牌字符识别全流程视觉方案，适配常规单层车牌、双层黄牌等各类场景。
功能介绍:
基于Jetson/rknn开发板搭建一套端到端的车辆与车牌智能检测识别系统，兼容市面主流蓝牌、绿牌、黄绿牌、单层黄牌及货车双层黄牌车牌、白牌，主要功能如下：
1. 车辆检测：实现对画面中车辆的目标检测功能，识别车辆位置
2. 车牌检测与识别：识别车牌位置并进行车牌检测，输出车牌识别结果
项目实现:
1. 各省份及型号车牌数据的收集及自动化生成,基于已有条件完善和均衡车牌数据
2. 车辆检测算法/车牌检测算法/车牌识别算法的选型对比，各算法的训练优化,基于知识蒸馏技术提升车牌识别效果
3. 车辆检测/车牌检测/车牌识别算法的边缘设备推理部署
技术栈：python/C++,pytorch,opencv,yolov5,onnx,tensorrt,rknn,边缘部署
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案例介绍
行业场景:
针对道路、园区出入口场景，实现车辆目标检测、车牌定位、车牌字符识别全流程视觉方案，适配常规单层车牌、双层黄牌等各类场景。
功能介绍:
基于Jetson/rknn开发板搭建一套端到端的车辆与车牌智能检测识别系统，兼容市面主流蓝牌、绿牌、黄绿牌、单层黄牌及货车双层黄牌车牌、白牌，主要功能如下：
1. 车辆检测：实现对画面中车辆的目标检测功能，识别车辆位置
2. 车牌检测与识别：识别车牌位置并进行车牌检测，输出车牌识别结果
项目实现:
1. 各省份及型号车牌数据的收集及自动化生成,基于已有条件完善和均衡车牌数据
2. 车辆检测算法/车牌检测算法/车牌识别算法的选型对比，各算法的训练优化,基于知识蒸馏技术提升车牌识别效果
3. 车辆检测/车牌检测/车牌识别算法的边缘设备推理部署
技术栈：python/C++,pytorch,opencv,yolov5,onnx,tensorrt,rknn,边缘部署
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