基本信息
案例ID：225440
技術(shù)顧問：李明釗 - 3年經(jīng)驗(yàn) - 應(yīng)輝智能
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項(xiàng)目名稱：基于目標(biāo)檢測和OCR的車牌識(shí)別系統(tǒng)
所屬行業(yè)：企業(yè)服務(wù) - 安全服務(wù)
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案例介紹
在瑞芯微 RK3588 開發(fā)板上，利用其強(qiáng)大的硬件加速能力讀取海康攝像機(jī)的 RTSP 流，并通過 MPP（Multimedia Processing Platform）進(jìn)行加速編解碼，以實(shí)現(xiàn)高效的視頻流處理。通過 MPP 加速的編解碼流程，不僅可以降低 CPU 的負(fù)擔(dān)，還能顯著提高視頻解碼的性能，從而為實(shí)時(shí)視頻分析提供流暢的數(shù)據(jù)支持。
在解碼視頻流后，使用 YOLOv5-Face 模型對視頻幀進(jìn)行車牌檢測，精準(zhǔn)定位車牌區(qū)域。YOLOv5-Face 是一種高效的目標(biāo)檢測算法，能夠在復(fù)雜場景下實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的車牌檢測。檢測到車牌位置后，進(jìn)一步通過 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）進(jìn)行車牌號(hào)識(shí)別。CRNN 是一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，擅長處理序列數(shù)據(jù)，尤其適用于車牌號(hào)碼的字符識(shí)別。
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