基于深度学习的车牌检测与识别网络模型
基于深度学习的车牌识别系统采用两阶段方法：YOLO检测车辆，专用网络以ResNet18为骨干输出仿射变换矩阵检测任意形状车牌，再用ResNet18+Transformer模型结合CTCLoss识别字符序列。使用CCPD2019数据集及生成虚假车牌增强训练。
# 车牌识别技术教程：从模型构建到推理实战
本教程将带你深入理解一个基于深度学习的车牌识别系统。该系统采用两阶段方法：先用YOLO检测车辆，再用专用网络检测车牌并识别车牌号。我们将从网络模型、数据加载、训练到推理逐一拆解，帮助你快速掌握核心技术。
---
## 一、概述
本车牌识别系统基于深度学习实现，整体流程如下：
1. **车辆检测**：直接使用 YOLO 侦测网络定位车辆。
2. **车牌检测**：使用 ResNet18 作为骨干网络，输出车牌边框的仿射变换矩阵，可检测任意形状的四边形车牌。
3. **车牌号序列识别**：采用 ResNet18 + Transformer 模型，直接输出车牌号字符序列。
数据集方面：
- 车牌检测使用 **CCPD 2019** 数据集，训练时通过程序生成虚假车牌覆盖于真实图片上，以增强检测鲁棒性。
- 车牌号序列识别使用程序生成的车牌图片训练，并辅以图像增强手段。模型采用端到端训练，损失函数为 CTCLoss。
>
来源：https://m.elecfans.com/article/2012383.html
相关热点
继续查看同栏目近期热点。
延伸阅读
补充最近整理过的热点入口。