訓練自己的車牌偵測模型 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
2019年10月7日—如果你對於車牌偵測有興趣,那麼提到OpenALPR這套開源系統相信並不陌生,一些商用的系統其實也都是採用Ope…
如果你對於車牌偵測有興趣,那麼提到OpenALPR這套開源系統相信並不陌生,一些商用的系統其實也都是採用OpenALPR所開發出來的,未來我會再針對OpenALPR作更深入的介紹及使用說明。
雖然利用OpenALPR可快速的取得影像中的車牌及辨識結果,但是若打算應用在更為嚴苛的環境,例如偵測遠方微小的車牌、照度不足或快速移動中的偵測與辨識,那麼自行訓練車牌辨識系統會比較適合,而且也不會很困難, 以下是我訓練車牌偵測的方法。
Step 1. 搜集行車記錄器的影片我們可以從行車記錄器所錄下的影片檔,來建構車牌訓練使用的dataset,影片的解析度愈高愈好,此外,也建議多搜集不同廠牌,不同角度及不同時間地點所錄製的行車影片檔,讓我們的training dataset更為豐富。
我使用iPhone在行車時所錄影的4K影片為範例,間隔取出其frame作為製作車牌訓練dataset的素材,未來,應該加入更多不同來源及場合的行車影片。
Step 2. 匯出影片中的所有汽車物件首先,利用我前文介紹過的Auto-labeling方法,透過YOLOV3物件偵測,將影片中的所有與vehicle相關的物件(cars, truck, bus, motorcycle, bicycle)取出匯出為單獨的圖片,以五分鐘每秒30格的行車記錄片為例,如果將間隔數設定為10(即每秒取三張),那麼我們可從該影片中取得900張相片。
執行後,會在匯出path下,找到影片中所有匯出的圖片,且以物件類別分別存放於不同的資料夾下。
Step 3. 使用labelImg工具進行標記
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