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車牌偵測:這邊我們使用yolov4-tiny自定義上述3.4的資料集,使用darknet對資料集進行訓練及推論。車牌OCR辨識:使用tesseract作為OCR辨識模型,在車牌偵測的模型 ...
臺灣科技大學資訊工程系 109學年度第二學期 ( 2021/2/24 - 2021/6/23 ) 課程代號:CS5149701 課程講師:許哲豪 (Che-Hao,Hsu / Jack Hsu) 博士 【課程說明】[1] 專題製作_M10915109_何嘉峻利用車牌辨識以檢測違規車牌
透過照片或影片畫面辨識出車牌號碼後,可以用於檢查自定義的違規車牌資料庫內是否有該違規車牌,以達到檢測違規車輛之用途。
常常看到路邊的停車格計費員在進行收費,利用手上的計費機辨識出車牌後開收費單,因此想到如果還可以搭配檢查該車牌是否為違規車輛,讓計費員可以通報後進行後續處置。
目前設計可以輸入照片或是影片做為分析,使用 Google Colab 進行自定義車牌偵測模型訓練,並於 Google Colab 上進行照片、影片推論。
原先有要嘗試在樹莓派 (Raspberry Pi) 進行推論,由於後來疫情關係沒找到鏡頭因此沒在樹莓派上嘗試。
3.3 工作原理及流程推論的流程共分為三部分,分別為「車輛偵測」-「車牌偵測」-「車牌 OCR」。
接收到輸入的影像後,會先使用預訓練的 yolo-v4 coco 偵測出畫面上的車輛(汽車、摩托車),再使用自己另外訓練的自定義的車牌偵測資料集偵測出車牌位置後,再使用 tesseract 在車牌位置上進行 OCR 辨識。
車牌辨識推論流程示意圖
3...車牌偵測與辨識(by Yolov4Tesseract) | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
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