车牌识别支持12种中文车牌类型车牌数据集下载

开源代码
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3.车牌识别在线体验

在线体验地址

PlateAlgorithm

车牌识别算法，支持12种中文车牌类型

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

识别效果

在这里插入图片描述

特性

车牌检测(yolov5plate,yolov7plate,yolov8playe),车牌校正，车牌识别，车牌检测识别;

文件夹	State	说明
PLateDetection_yolov5	Done	yolov5 车牌检测
PLateDetection_yolov7	Done	yolov7 车牌检测
PLateDetection_yolov8	Doing	yolov8 车牌检测
PlateRecognition	Done	车牌识别
PlateDetectionRecognition	Done	车牌检测->车牌校正->车牌识别

所有模型均使用C++和TensorRT加速推理,yolov7plate的前后处理使用cuda加速,(其他模型加速优化也可参考);
3 所有模型使用C++和OnnxRuntime.OpenVINO,NCNN加速推理(TO DO);
提供C接口，可以直接移植在项目里;
提供python调用，C#调用的demo(TODO)
根据不同的显卡型号自动生成对应的engine(如果文件夹下有其他显卡适配engine，则删除engine才能重新生成使用中的显卡对应的engien);
PlateDetectionRecognition->test->main.cpp文件中的条件编译测试说明

测试类别 enable 说明
yolov5_plate 1 yolov7车牌检测
yolov7_plate 1 yolov5 车牌检测

测试类别	enable	说明
yolov5_plate	1	yolov7车牌检测
yolov7_plate	1	yolov5 车牌检测

车牌识别准确率(测试集数量:2.4w张)

模型	size	准确率	速度	平台
plate_recognition_color	s	92.40%	452.480us	RTX3090
plate_recognition_s	s	98.90%	452.597us	RTX3090
plate_recognition_m	m	99.35%	463.316us	RTX3090
plate_recognition_l	l	99.56%	507.082us	RTX3090

算法说明

算法接口

/** * @brief                  车牌初始化函数* @param config           模块配置参数结构体* @return                 HZFLAG*/
void*Initialize(Config*config);/** * @brief                  车牌检测识别(yolov5)* @param img              Plate_ImageData* @param PlateDet         车牌检测识别结果列表* @return                 HZFLAG*/		
int PlateRecognition_yolov5(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);/** * @brief                  车牌检测(yolov7_plate)* @param img              Plate_ImageData* @param PlateDet         车牌检测识别结果列表* @return                 HZFLAG*/		
int PlateRecognition_yolov7(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);/** * @brief                  车牌检测(yolov8_plate)* @param img              Plate_ImageData* @param PlateDet         车牌检测识别结果列表* @return                 HZFLAG*/		
int PlateRecognition_yolov8(void*p,Plate_ImageData*img,PlateDet*PlateDets);/** * @brief                  反初始化* @return                 HZFLAG */		
int Release(void*p,Config*config);

2.环境

ubuntu20.04+cuda11.1+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1(测试通过)
ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1(测试通过)
Win10+cuda11.1+cudnn8.2.1+TrnsorRT8.2.5.1 (测试通过)
其他环境请自行尝试或者加群了解

3.编译

更改根目录下的CMakeLists.txt,设置tensorrt的安装目录

set(TensorRT_INCLUDE "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/include" CACHE INTERNAL "TensorRT Library include location")
set(TensorRT_LIB "/xxx/xxx/TensorRT-8.2.5.1/lib" CACHE INTERNAL "TensorRT Library lib location")