Автомобиль обнаружения + подсчёт + обнаружение и распознавание номерных знаков

В течение одного часа нельзя загрузить более 20 файлов, постепенно обновляю...

Введение

На основе фреймворка глубокого обучения pytorch, реализована модель обнаружения с использованием yolov4, модель обнаружения и распознавания номерных знаков с использованием yolov5 и LPRNet.

На базе системы win10 используется конфигурация python-среды anaconda, в anaconda загружается vscode для редактирования проекта.

Архитектура программного обеспечения

Инструкция по установке

Конфигурация среды на уровне «мама и папа»:

[Упрощённая конфигурация среды:]

• last.pt — файл весов слишком большой, его нельзя напрямую загрузить в облако кода, поэтому он был загружен на Baidu Cloud и доступен для скачивания. После загрузки поместите его в папку weights.
• Ссылка:
• Ссылка: https://pan.baidu.com/s/1OmMVqckyMDosopfwv52zTQ
• Код доступа: je0x
• Сообщение от друга:
• 
• Загружено на Baidu Cloud: Ссылка: https://pan.baidu.com/s/1sG9VdVt_HR-mi53UcII3ZA Код доступа: n7uc

Я выбрал vscode в качестве редактора, и anaconda используется для создания виртуальной среды Python, что позволяет хорошо изолировать проекты и работать независимо друг от друга.

• Установка pytorch:
• Официальный сайт предлагает следующий код установки, я использую версию Cuda10:

CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CPU only
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

• Предоставлена ссылка на общий диск:
• Ссылка: https://pan.baidu.com/s/1YwcoaSRmNaeWZfHWkZ8lJg
• Код доступа: 9i28
• Скорость загрузки через эту ссылку относительно низкая, вы можете установить её локально, загрузив файл whl.

После завершения загрузки найдите путь установки: Затем используйте полное имя файла для установки.

Если у вас возникли проблемы с установкой, перейдите к инструкции по настройке на уровне «мама и папа».

Использование

1. Запустите detect.py: для обнаружения целей, подсчёта автомобилей и обнаружения и распознавания номеров в изображениях и видео в папке /inference/images.
2. Результаты можно найти в папке /inference/output.

Демонстрация результатов

Приглашаем к общению

У меня ограниченные ресурсы, но я создал группу в QQ, где мы можем общаться: В настоящее время я учусь в аспирантуре Китайской академии наук по направлению искусственного интеллекта и планирую получить степень доктора философии в области интеллектуального управления в Университете Цинхуа в 2024 году.

Куриный суп:

Многие проблемы требуют самостоятельного решения, чтобы расти. Не стоит сразу же перекладывать их на меня. Вы также многому научитесь, сталкиваясь с 99% проблем, которые можно решить с помощью поиска в Интернете. Мой код уже написан очень чётко, и при отсутствии ошибок в базовой структуре фреймворка вы сможете отладить и запустить его.