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本项目难点如下: 本项目难点如下:
车牌在图像中的尺度差异大、在车辆上的悬挂位置不固定 1. 车牌在图像中的尺度差异大、在车辆上的悬挂位置不固定
车牌图像质量层次不齐: 角度倾斜、图片模糊、光照不足、过曝等问题严重 2. 车牌图像质量层次不齐: 角度倾斜、图片模糊、光照不足、过曝等问题严重
边缘和端测场景应用对模型大小有限制,推理速度有要求 3. 边缘和端测场景应用对模型大小有限制,推理速度有要求
针对以上问题, 本例选用 PP-OCRv3 这一开源超轻量OCR系统进行车牌识别系统的开发。基于PP-OCRv3模型,在CCPD数据集达到99%的检测和94%的识别精度,模型大小12.8M(2.5M+10.3M)。基于量化对模型体积进行进一步压缩到5.8M(1M+4.8M), 同时推理速度提升25%。 针对以上问题, 本例选用 PP-OCRv3 这一开源超轻量OCR系统进行车牌识别系统的开发。基于PP-OCRv3模型,在CCPD数据集达到99%的检测和94%的识别精度,模型大小12.8M(2.5M+10.3M)。基于量化对模型体积进行进一步压缩到5.8M(1M+4.8M), 同时推理速度提升25%。
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