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DBCHM beta數(shù)據(jù)庫文檔生成工具 v1.9.0.1 29.3MB / 08-16
eCRM(E客CRM)客戶關(guān)系管理系統(tǒng) v1.0.169.3MB / 04-13
C# 繪制隨機(jī)驗(yàn)證碼開發(fā)實(shí)例0.11MB / 07-15
Util6MIS(優(yōu)六企服系統(tǒng)_附CMS插件及模板) v5.0 源碼版28.2MB / 03-23
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C#實(shí)現(xiàn)報(bào)警收集系統(tǒng)源碼0.91MB / 07-31
C# 文字轉(zhuǎn)語音源碼0.14MB / 07-28
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C#圖片去背景示例源碼113KB / 07-24
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詳情介紹
HyperLPR 高性能開源中文車牌識別框架是一個(gè)開源的、基于深度學(xué)習(xí)高性能中文車牌識別庫，由北京智云視圖科技有限公司開發(fā)，支持PHP、C/C++、Python語言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平臺。
車牌識別是計(jì)算機(jī)視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應(yīng)用。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的驅(qū)動(dòng)下，可以做到對車輛車牌信息進(jìn)行檢測和識別，應(yīng)用范圍包括卡口攝像機(jī)，停車場等。
HyperLPR特性：
速度快 720p，單核 Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015)平均識別時(shí)間低于100ms
基于端到端的車牌識別無需進(jìn)行字符分割
識別率高，卡口場景準(zhǔn)確率在95%-97%左右
輕量，總代碼量不超1k行
TODO：
支持多種車牌以及雙層
支持大角度車牌
輕量級識別模型
模型資源說明：
cascade.xml 檢測模型 - 目前效果最好的cascade檢測模型
cascade_lbp.xml 召回率效果較好，但其錯(cuò)檢太多
char_chi_sim.h5 Keras模型-可識別34類數(shù)字和大寫英文字 使用14W樣本訓(xùn)練
char_rec.h5 Keras模型-可識別34類數(shù)字和大寫英文字 使用7W樣本訓(xùn)練
ocr_plate_all_w_rnn_2.h5 基于CNN的序列模型
ocr_plate_all_gru.h5 基于GRU的序列模型從OCR模型修改，效果目前最好但速度較慢，需要20ms。
plate_type.h5 用于車牌顏色判斷的模型
model12.h5 左右邊界回歸模型
注意事項(xiàng)：
Win工程中若需要使用靜態(tài)庫，需單獨(dú)編譯
本項(xiàng)目的C++實(shí)現(xiàn)和Python實(shí)現(xiàn)無任何關(guān)聯(lián)，都為單獨(dú)實(shí)現(xiàn)
在編譯C++工程的時(shí)候必須要使用OpenCV 3.3以上版本 (DNN 庫)，否則無法編譯
安卓工程編譯ndk盡量采用14b版本
Python 依賴：
Keras (>2.0.0)
Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x)
Numpy (>1.10)
Scipy (0.19.1)
OpenCV(>3.0)
Scikit-image (0.13.0)
PIL
CPP 依賴：
Opencv 3.4 以上版本
Linux/Mac 編譯：
僅需要的依賴OpenCV 3.4 (需要DNN框架)
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