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License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9

FrankJule / License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9

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未验证 提交 5c8f4b11 编写于 作者: 朱 朱本福 提交者： GitHub
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...@@ -11,8 +11,8 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine ...@@ -11,8 +11,8 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
| 检测大牌 | 分割单个字符 | 识别车牌 |项目支持 | | 检测大牌 | 分割单个字符 | 识别车牌 |项目支持 |
| ------------- | ------------- | ------------- |------------- | | ------------- | ------------- | ------------- |------------- |
| haar+cascade | haar+cascade | 切割出单个字符通过cnn识别 |[x] | | haar+cascade | haar+cascade | 切割出单个字符通过cnn识别 |[Y] |
| mtcnn | 图像处理 | lstm+ctc |[x] | | mtcnn | 图像处理 | lstm+ctc |[Y] |
| 图像处理：跳变点 | | fcn全卷积网络带单个字符定位 |[ ] | | 图像处理：跳变点 | | fcn全卷积网络带单个字符定位 |[ ] |
| YOLO | | |[ ] | | YOLO | | |[ ] |
...@@ -60,7 +60,7 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine ...@@ -60,7 +60,7 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
##四、识别支持blstm+ctc全图识别、单个字符分割识别和FCN全卷积识别。 ##四、识别支持blstm+ctc全图识别、单个字符分割识别和FCN全卷积识别。
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| 算法 | 识别车牌的方法 |优缺点 | | 算法 | 识别车牌的方法 |优缺点 |
| ------------- | ------------- | | ------------- | ------------- |------------- |
| haar+cascade | 切割出单个字符通过cnn识别 |由于单个字符样本较多，所以识别率在正面车牌情况下，非常高 | | haar+cascade | 切割出单个字符通过cnn识别 |由于单个字符样本较多，所以识别率在正面车牌情况下，非常高 |
| | lstm+ctc |全图识别，可以处理角度，污迹等等 | | | lstm+ctc |全图识别，可以处理角度，污迹等等 |
| fcn+反卷积 | fcn全卷机网络带单个字符定位 | 带定位，但是依赖数据过多 | | fcn+反卷积 | fcn全卷机网络带单个字符定位 | 带定位，但是依赖数据过多 |
......
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