License Plate Detection with RetinaFace
距离上次车牌检测模型更新已经过了一年多的时间,这段时间也有很多快速、准确的模型提出,我们利用单物体检测算法Retinaface进行了车牌检测模型的训练,通过测试,检测效果和适用性都更突出,支持的模型也更为丰富。
我们开源版本的检测算法经过了多个版本迭代,考虑到检测的效率跟准确率,原始版本逐步淘汰,从最初的基于LBP和Harr特征的车牌检测,感兴趣的小伙伴可以参考 train-detector(https://github.com/openalpr/train-detector) 这个仓库;到后来逐步的采用深度学习的方式,我们的上一个版本采用基于mobilenet-ssd的算法进行检测,大家可以移步 (https://gitee.com/zeusees/Mobilenet-SSD-License-Plate-Detection) 这里进行查看,后续请尽量采用新模型进行测试。
该版本的检测模型的训练,结合了CCPD数据集跟我们自有的数据,能够做到更多车牌种类的支持。
Pytorch模型测试
Clone and install
-
git clone https://github.com/zeusees/License-Plate-Detector.git
-
Pytorch version 1.2.0
-
Python 3.6
-
python detect.py
基于C++的NCNN模型测试
Source Code Compile
-
cd Prj-ncnn
-
cmake .
-
make
支持车牌种类
- 蓝色单层车牌
- 黄色单层车牌
- 绿色新能源车牌、民航车牌
- 黑色单层车牌
- 白色警牌、军牌、武警车牌
- 黄色双层车牌
- 绿色农用车牌
- 白色双层军牌