Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
FrankJule
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
提交
8ad89a66
L
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
项目概览
FrankJule
/
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
通知
2
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
DevOps
流水线
流水线任务
计划
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
L
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
DevOps
DevOps
流水线
流水线任务
计划
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
流水线任务
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
8ad89a66
编写于
7月 20, 2018
作者:
朱
朱本福
提交者:
GitHub
7月 20, 2018
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Update README.md
上级
be24a6dd
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
8 addition
and
4 deletion
+8
-4
README.md
README.md
+8
-4
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
8ad89a66
...
...
@@ -2,13 +2,17 @@
works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chinese license plates: 100 ms/plate!
##正在整理文档 后面全部开放出来文档和全部资料。##
正在整理文档 后面全部开放出来文档和全部资料。
===========================================
###整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,###
整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,
--------------------------------
###单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,###
单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,
--------
###识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。###
识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。
-------
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录