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 是一個用於檢測與讀取車牌的中文開源系統。它結合了深度學習檢測器 (YOLO-v5, v7, v8) 與識別模型，可輸出車牌字元、顏色、車輛類型、距離、車道線以及停車位資訊。

Why it matters

自動車牌識別 (ALPR) 是交通監控、收費站、停車管理與執法系統的核心組件。此儲存庫提供了一個即插即用的高準確度解決方案 (在 72k 影像測試集上達到 ≈99%)，可在各種硬體上運行——從桌面端 GPU 到嵌入式 AI 晶片——並可透過 C/C++、Python、Java、C# 或行動裝置語言進行調用。

Key features (as listed in the README)

| Feature | Details | |---|---|| | Detection + Recognition | YOLO-v5/v7/v8 車牌檢測、幾何校正、車牌字元 OCR || | Additional outputs | 車牌顏色、車輛顏色/類型、車輛距離、車道線檢測、停車位檢測 || | Supported regions | 涵蓋亞洲、歐洲、北美洲、南美洲及大洋洲的 60 多個國家/地區 || | Languages / APIs | 原生 C/C++、Python 綁定、Java、C#、Android/iOS 使用的 Kotlin/Swift || | Deployment targets | Linux (Ubuntu, CentOS, UOS, Kylin), Windows, Android, iOS, HarmonyOS, 以及邊緣 AI 晶片 (Rockchip, RK, RV, HiSilicon, BM1684, etc.) || | Performance | 範例：在 Snapdragon 865 手機上 ~40 ms 每 1920×1080 幀 (GPU) 且準確度 >99%; 在 RK3588 邊緣板卡上 ~25 ms 每幀 || | Model sizes | Small (s), medium (m), large (l) 變體；在 RTX-3090 上，small 模型推理時間約 450 µs || | Build system | 基於 CMake; 需要 CUDA, cuDNN 和 TensorRT (已在 Ubuntu 18.04/20.04 和 Windows 10 上測試) || | Demo / test | 線上 Demo 位於 http://vision.zhoujiayao.com/; 測試代碼位於 PlateDetectionRecognition/test/main.cpp ||

How to get started (from the README)

Install dependencies – Ubuntu 18.04/20.04 或 Windows 10，需配備 CUDA 10.2/11.1, cuDNN 8.2.1 和 TensorRT 8.2.5.1。必須安裝 OpenCV。
Configure TensorRT paths 在頂層 CMakeLists.txt 中進行配置。
Build 使用 CMake：
```
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
```
(或在 VS Code 中按 Ctrl+Shift+B)。
Run the demo – 在 PlateDetectionRecognition/test/main.cpp 中修改編譯時標誌以選擇所需的 YOLO 版本 (例如，yolov5_plate = 1)。
Integrate – 從您自己的應用程式中調用提供的 C API (Initialize, PlateRecognition_yolov5/7/8, Release)，或使用 Python 封裝器。

Who might use it

Smart-city / traffic-management projects 需要在攝影機或邊緣設備上實現實時 ALPR。
Parking-lot operators 需要自動化的進出紀錄。
Automotive OEMs or aftermarket vendors 正在開發行車記錄器或駕駛輔助功能。 modern day life.
Researchers 正在探索多區域車牌格式或優化 YOLO 模型以適應嵌入式 AI 晶片。

Note: 此儲存庫也透過 WeChat 提供了額外私有數據集的付費存取 (≈30 CNY)，以及可根據要求提供商業 Demo。