臺灣車牌規則用於車牌辨識 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![臺灣車牌規則用於車牌辨識](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2020年3月3日—由於各式車牌大小相異,訓練時可以兩種嘗試方向,一個使用padding填充、二是選擇一個尺寸後縮放圖片長寬比例。不過考慮到實務上截圖時,三個維度會存在 ...
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去年(2019)年年底接到車牌辨識的案子,主要是負責 OCR(Optical Character Recognition) 這個部分。
不過這篇跟 OCR 沒關係,而是主要專注在車牌這件事上。 至於 OCR 那篇還在我草稿夾,連怎麼寫頭緒都還沒理出來呢… Orz
關於文中的 Model
下文中所提到的 Model 指的是 CRNN + CTC Loss。而機器學習的訓練一些考量也是基於此模型出發的。 前言因為車牌是有地域性的,各國車牌的字型、格式、顏色…等都不盡相同。雖然我不需要進行字模比對,但還是需要掌握這些規則,作為訓練特徵或 post-processing 的校正流程。
如果對車牌的演變或細節有興趣的,可以關注這個 歐沃車牌情報站 這個粉絲團,或者是他的 Medium 車牌研究報告 ,關於這些這位作者考察得很詳細,不過可惜因為健康因素,最近都沒有更新 [1][2]
日本車牌(圖片來源: 維基百科[3])
目前車牌距離新式第八代車牌啟用至今已經七年多了…時間還真快阿…(莫名的感嘆起來了…
由於七換八沒有實施全面換發,因此目前是採兩代車牌並行使用的做法。車牌字元由英文字母與阿拉伯數字混用(不計入軍、試、臨、使…等特殊車牌),若僅依照 - 進行區分,共有 2-4、4-2、2-2、3-2、2-3、3-3 與 3-4,共 7 種格式,長度由 4 到 7 不等。
當然這些車牌是有搭配不同的車種使用,這邊先不考慮這個,因為預期執行完車牌定位後,拿到資料會是車牌本身。不過,也可以先用物件偵測,取得車種資料作為額外資訊,或許可以幫助提辨識效率。
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