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车辆识别系统

目前支持车辆检测+车牌检测识别

环境要求: python >=3.6 pytorch >=1.7

图片测试demo:

python Car_recognition.py --detect_model weights/detect.pt  --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result

测试文件夹imgs,结果保存再 result 文件夹中

Image text

检测训练

  1. 下载数据集: 获取数据集+V:we0091234 (注明来意) 数据集格式为yolo格式:

    label x y w h  pt1x pt1y pt2x pt2y pt3x pt3y pt4x pt4y
    

    关键点依次是(左上,右上,右下,左下) 坐标都是经过归一化,x,y是中心点除以图片宽高,w,h是框的宽高除以图片宽高,ptx,pty是关键点坐标除以宽高

    车辆标注不需要关键点 关键点全部置为-1即可

  2. 修改 data/widerface.yaml train和val路径,换成你的数据路径

    train: /your/train/path #修改成你的路径
    val: /your/val/path     #修改成你的路径
    # number of classes
    nc: 3                #这里用的是3分类,0 单层车牌 1 双层车牌 2 车辆
    
    # class names
    names: [ 'single_plate','double_plate','Car'] 
    
    
  3. 训练

    python3 train.py --data data/plateAndCar.yaml --cfg models/yolov5n-0.5.yaml --weights weights/detect.pt --epoch 250
    

    结果存在run文件夹中

车牌识别训练

车牌识别训练链接如下:

车牌识别训练

References

TODO

车型,车辆颜色,品牌等。

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