pcb9382/PlateRecognition

高性能高精度大陆车牌、港澳车牌、台湾车牌、韩国车牌、美国、欧盟车牌识别代码开源，方便移植嵌入式、安卓、鸿蒙、IOS端使用，支持大角度车牌识别，准确率高达99%+ High-Performance, High-Accuracy License Plate Recognition Supports license plate recognition for Mainland China, Hong Kong, Macao, Taiwan, South Korea, the United States, and the European Union.

What it does

PlateRecognitionは、車両のナンバープレートを検出・読み取るための中国語対応オープンソースシステムです。ディープラーニング検出器（YOLO-v5, v7, v8）と、ナンバープレートの文字、色、車両タイプ、距離、車線、さらには駐車スペースの情報まで出力する認識モデルを組み合わせています。

Why it matters

自動ナンバープレート認識（ALPR）は、交通監視、料金徴収、駐車場管理、および法執行システムの核となるコンポーネントです。このリポジトリは、デスクトップGPUから組み込みAIチップまで幅広いハードウェア上で動作する、即戦力の高精度ソリューション（72k画像テストセットで約99%）を提供し、C/C++、Python、Java、C#、またはモバイル言語から呼び出すことができます。

Key features (as listed in the README)

| Feature | Details | |---|---|| | Detection + Recognition | YOLO-v5/v7/v8ナンバープレート検出、幾何学的補正、文字OCR || | Additional outputs | ナンバープレートの色、車両の色/タイプ、車両の距離、車線検出、駐車スペース検出 || | Supported regions | アジア、ヨーロッパ、北米、南米、オセアニアにわたる60以上の国/地域 || | Languages / APIs | ネイティブC/C++、Pythonバインディング、Java、C#、Android/iOS用のKotlin/Swift || | Deployment targets | Linux (Ubuntu, CentOS, UOS, Kylin), Windows, Android, iOS, HarmonyOS、およびエッジAIチップ (Rockchip, RK, RV, HiSilicon, BM1684, etc.) || | Performance | 例：Snapdragon 865搭載スマートフォンで1920×1080フレームあたり約40ms (GPU) で精度>99%; RK3588エッジボードで1フレームあたり約25ms || | Model sizes | Small (s), medium (m), large (l) バリエーション; RTX-3090でのsmallモデルの推論時間は約450µs || | Build system | CMakeベース; CUDA, cuDNN, TensorRTが必要 (Ubuntu 18.04/20.04およびWindows 10でテスト済み) || | Demo / test | オンラインデモ: http://vision.zhoujiayao.com/; テストコード: PlateDetectionRecognition/test/main.cpp ||

How to get started (from the README)

Install dependencies – Ubuntu 18.04/20.04またはWindows 10、CUDA 10.2/11.1、cuDNN 8.2.1、TensorRT 8.2.5.1。OpenCVが必要です。
Configure TensorRT paths in the top-level CMakeLists.txt で設定。
Build CMakeでビルド：
```
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
```
(またはVS Codeで Ctrl+Shift+B を押す)。
Run the demo – PlateDetectionRecognition/test/main.cpp 内のコンパイル時フラグを編集して、希望するYOLOバージョンを選択 (例: yolov5_plate = 1)。
Integrate – 提供されているC API (Initialize, PlateRecognition_yolov5/7/8, Release) を自身のアプリから呼び出すか、Pythonラッパーを使用します。

Who might use it

Smart-city / traffic-management projects カメラやエッジデバイスでリアルタイムALPRを必要とするプロジェクト。
Parking-lot operators 自動入出庫ログを必要とする駐車場運営者。
Automotive OEMs or aftermarket vendors ダッシュカムや運転支援機能を構築する自動車メーカーまたはアフターマーケットベンダー。
Researchers 多地域ナンバープレート形式を調査したり、組み込みエッジAIチップ向けにYOLOモデルを最適化したりする研究者。

Note: このリポジトリはWeChat経由で追加のプライベートデータセットへの有料アクセス (約30 CNY) も提供しており、requestsに基づいた商用デモも提供しています。