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liuruoze authored 2015-06-10 09:08 . 1.3 README

EasyPR版本更新

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本次更新是1.3beta版,主要改进在于提升了字符识别模块的准确性:

平均字符差距从0.7降低到0.4,完整匹配度从68%左右上升到目前的81%,平均执行时间从2秒降低到1.5秒。见下图:

1.3版综合效果

主要改动如下:

  • 改进了字符识别算法,重新训练了ANN模型,从而使得字符识别准确率大幅度提升。

  • 使用了更鲁棒性的办法提升了车牌定位模块的准确率。

目前版本的问题是处理时间还是偏高,1.3正式版本中会对这个问题进行fix。

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本次更新是1.3alpha版,主要改进在于提升了字符识别模块的准确性:

平均字符差距从2.0降低到0.7,完整匹配度从25%左右上升到目前的68%。

同时,车牌定位模块准确率进一步提升,从上一个版本的94%上升到现在的99%。见下图:

1.3版综合效果

主要改动如下:

  • 改进了字符识别算法,重新训练了ANN模型,从而使得字符识别准确率大幅度提升。

  • 使用了更鲁棒性的办法提升了车牌定位模块的准确率。

目前版本的问题是处理时间大幅度上升,1.3正式版本中会对这个问题进行fix。

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本次更新是1.2版,主要改进在于提升了车牌定位模块的准确性,从70%左右到目前的94%,见下图:

1.2版综合效果

主要改动如下:

  • 车牌定位使用了“颜色信息”+“二次Sobel”的综合搜索方法。在下面的window中红框代表Sobel定位结果,黄框代表颜色定位结果。

  • “批量测试”增加了一个结果查看window,这个窗口可以用SetDebug()方法开闭(true开,false关)。

查看结果

  • 基本攻克了“大角度定位”问题,下图的车牌被定位并转到了正确的视角。

大角度定位

  • GDTS里新增了若干张新测试图,包括数张大角度图。

  • “批量测试”结果现在同时会保存在“run_accuracy”文件中,可以查询历史信息。

  • 与Linux版本做了整合,可以实现跨平台编译。

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目前EasyPR的版本是1.1,相比上一个版本1.0,有以下更新(这次的更新内容较多,为了跟你现有的项目和代码不冲突,请 谨慎选择全部更新,最好新起一个目录试试新增的功能和内容):

  • 新的SVM模型。新模型使用rbf核替代了liner核,在车牌判断的准确率提升了8个百分点。

svm准确率改进

  • 新增两个特征提取方法。并提供了相关的回调函数接口供二次开发。

fetures

  • 新增Debug模式。可以在image/tmp文件夹下看到所有输出的中间图片。

Debug模式

  • 增加了LifeMode模式,相比默认模式,更适合在生活场景下定位车牌。

LifeMode模式

  • 增加了批量测试功能,这个功能可供测试EasyPR在多幅图片上的整体表现效果。

批量测试 批量测试结果

  • 引入了GDTS(General Data Test Set,通用数据测试集)这个概念,作为EasyPR准确率的评测数据集。

GDTS

  • 为了确保GDTS的数据仅用于非商业目的,引入了新的GDSL协议

GDSL

  • 完善SVM训练功能。提供了一个方便简单的训练窗口。这些增加的功能是为了配合即将推出的SVM开发详解这篇文章。

SVM训练

  • 强化SVM模型验证。使用了三个新的数据集概念,即learn data,train data,test data。

SVM训练集

  • 新增评价指标。引入Precise,Recall,FSocre三个指标这三个指标作为SVM模型准确率评判的参数与改善的依据。

SVM指标

  • 新增整体指标。引入levenshtein距离作为EasyPR整体识别准确率误差的评判参数与改善依据。

levenshtein1 levenshtein2 levenshtein3

levenshteinAll

  • 大幅增加训练数据。SVM训练数据中增加了近千张新数据(未经直方图均衡化的车牌图片和非车牌图片)。

请自行解压train/data/plate_detect_svm/learn下的压缩文件查看相关信息。

  • 新增命令行窗口,作为测试与训练的辅助工具。

注意:上一个版本中image文件下的test.jpg如果有同学下载了,请删除。它的格式不符合新的GDSL协议的约定。 如果想使用测试图片,可以使用1.1版本中新增的test.jpg替代。

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