1、车牌识别简介

• 车牌识别分为车牌检测与识别，检测模型一般需要检查车牌的位置识别模型一般为识别车牌号及车牌的颜色类型等，目前有较多的深度学习模型能支持，这里就不详细说了。

• 自动识别车辆车牌信息，应用于停车场、小区、工厂等场景，实现无卡、无人的车辆进出场自动化、规范化管理，有效降低人力成本和通行卡证制作成本，大幅度提升管理效率。

2、项目地址：https://gitee.com/open-visual/open-anpr

• 欢迎大家使劲的star，文档-1.0.0
• 部署文档请进项目，有较为详细的编译及部署文档。

3、项目简介

• 项目有java + springboot构建，并支持打包为docker镜像。
• 项目支持14种车牌类型，几乎覆盖所有的车牌类型。

• 1.单行蓝牌
• 2.单行黄牌
• 3.新能源车牌
• 4.白色警用车牌
• 5.教练车牌
• 6.武警车牌
• 7.双层黄牌
• 8.双层武警
• 9.使馆车牌
• 10.港澳牌车
• 11.双层农用车牌
• 12.民航车牌
• 13.摩托车牌
• 14.危险品车牌

4、项目展示

• 废话不多说，直接上效果。

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5、项目模型参考

• Chinese_license_plate_detection_recognition

• 环境要求: python >=3.6 pytorch >=1.7**

• 模型训练：python3 train.py --data data/widerface.yaml --cfg models/yolov5n-0.5.yaml --weights weights/plate_detect.pt --epoch 250

• 图片测试demo：python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec.pth --image_path imgs --output result

• openvino demo：python openvino_infer.py --detect_model weights/plate_detect.onnx --rec_model weights/plate_rec.onnx --image_path imgs --output result_openvino