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Light-LPR是一个瞄准可以在嵌入式设备、手机端和普通的x86平台上运行的车牌识别开源项目,旨在支持各种场景的车牌识别,车牌字符识别准确率超99.95%,综合识别准确率超过99%,支持目前国内所有的车牌识别,觉得好用的一定要加星哦。200星公布黄牌识别模型,400星公布新能源车牌模型。
C C++ CMake
Branch: master
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Latest commit 54d99ec Aug 20, 2019
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
images conflict Aug 20, 2019
include support yellow plate and plate color Aug 13, 2019
lib-arm initial commit Jul 31, 2019
lib initial commit Jul 31, 2019
models support yellow plate and plate color Aug 13, 2019
src Add files via upload Aug 13, 2019
109128646.png initial commit Jul 31, 2019
CMakeLists.txt initial commit Jul 31, 2019
README.md conflict Aug 20, 2019
contact.jpg initial commit Jul 31, 2019
light-LPR.png initial commit Jul 31, 2019

README.md

---- 2019-08-13 支持黄牌识别的模型和车牌颜色识别的模型放出 ------

Light-LPR是一个瞄准可以在嵌入式设备、手机端和普通的x86平台上运行的车牌识别开源项目,旨在支持各种场景的车牌识别,车牌字符识别准确率超99.95%,综合识别准确率超过99%,支持目前国内所有的车牌识别,觉得好用的一定要加星哦。200星公布黄牌识别模型,400星公布新能源车牌模型。 技术上采用MTCNN检测车牌和四个角点精确定位,并进行偏斜纠正,最后进行端到端识别车牌号码,使用MNN作为推理引擎。具有结构简单,灵活部署的特点,适应各类计算平台。 部分识别效果展示 images/1.jpg images/000001.jpg images/5080e34da5dd1c2f.jpg images/666.jpg images/6661.jpg images/mmexport1566183579726.jpg images/plate.png

支持的车牌

车牌 检测 识别
Y Y
Y Y
新能源 E Y
大型新能源 E Y
教练车牌 E Y
警牌 Y Y
军牌 E Y
双层军牌 - Y
武警车牌 E Y
双层武警牌照 - Y
双层黄牌 - Y
港澳通行牌 - E
应急车牌 - E
民航车牌 - E
普通黑牌 - E
使、领馆车牌 - E
摩托车牌 - E
低速农用车牌 - E
临牌 - E

备注: Y 支持,- 未知, E有限度支持

1080P图片识别基准性能

平台 CPU型号 内存 平均识别时间(ms)
X86 i5-8265 - 451
ARM A53 1G 1532

#安装依赖 cmake >= 3.10.0 opencv >= 3.0.0 openmp

x86平台Linux安装指令

git clone https://github.com/lqian/light-LPR
cd light-LPR && mkdir build && cd build
cmake ../
make

ARM平台Linux安装指令

git clone https://github.com/lqian/light-LPR
cd light-LPR && mkdir build && cd build
cmake ../ -DLIGHT_LPR_ARCH=arm
make

运行测试

./examples/demo ../models/ [/path/to/a/image] 本项目在Fedora 29,Ubuntu 18.04 mate for ARM平台测试通过

未来优化

目前使用车牌的检测使用了License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to-99.9项目的MTCNN模型,在实际场景中误检测率比较高,抗干扰能力不强,检测耗时长。后期考虑采用MSSD或者YOLOV3等 one stage 的检测算法先检测出车牌,再进行偏斜纠正的方案,提高检测模块的性能。

参考和引用

其他

  • 技术交流、数据交流和捐赠请联系作者或加QQ群,图像处理分析机器视觉 109128646[已满], light-LPR群号:813505078
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