示例 - 车辆车牌识别

演示

demo

此示例展示了用于构建模型管道的基本架构,该模型管道支持在设备上放置不同模型以及使用 python 中的 DepthAI 库同时并行或顺序串行运行。

本示例展示了车辆和车牌检测网络,以及在检测结果之上应用的车辆属性识别和车牌识别网络。您可以在示例中使用以下一组预先训练的模型:

  • vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 是查找车辆和车牌的主要检测网络

  • vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 会根据第一个网络的结果执行,并报告常规车辆属性,例如车辆类型(car / van / bus /truck)和颜色

  • license-plate-recognition-barrier-0007 在第一个网络的结果之上执行,并报告每个识别的牌照的字符串

示例源代码

车辆车牌识别示例的源代码在 GitHub 的 代码仓库 中.

请参考 README 运行程序.

示例原理说明:

  1. 通过相机/视频读取图像

car\_1
  1. 运行 vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 模型,检测(正面)车辆和(中文)车牌

    这是基于 MobileNetV2 + SSD 的检测器

vehicle-license-plate-detection-barrier-0106
  1. 运行 vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 模型,根据第一个模型的结果检测车辆属性

    该模型提出了一种用于交通分析场景的车辆属性分类算法

vehicle-attributes-recognition-barrier-0039
  1. 运行 license-plate-recognition-barrier-0007 模型,根据第一个模型的结果识别中国车牌

    这同样是基于 MobileNetV2 + SSD 的检测器

license-plate-recognition-barrier-0007
  1. 最终效果

demo

应用程序流程图

drawio