license-plate-recognition-barrier-0001#

ユースケースと概要説明#

このモデルは、通行中の中国のナンバープレートを認識するエンドツーエンドでトレーニングされた小さなフットプリントのネットワークを使用します。

評価データセット (内製)#

さまざまな地方の 1,165 枚の中国プレート

例#

注: 画像のナンバープレートは、所有者のプライバシーを保護するため修正されています。

仕様#

メトリック

値

面内回転

±10˚

面外回転

ヨー: ±45˚ / ピッチ: ±45˚

最小のプレート幅

94 ピクセル

正確な読み取り率

88.58%

GFlops

0.328

MParams

1.218

ソース・フレームワーク

Caffe*

制限事項#

公共の場で一般的な “青色” のナンバープレートのみが集中的にテストされました。他のタイプのナンバープレートではパフォーマンスが低下する可能性があります。

入力#

  1. 画像、名前: data、形状: 1, 3, 24, 94、形式: 1, C, H, W、ここで:

    • C - チャネル数

    • H - 画像の髙さ

    • W - 画像の幅

    予想される色の順序は BGR です。

  2. 正しいデコードに必要な補助ブロブ、名前: seq_ind、形状: 88,1。これを [1, 1, 1, ..., 1] に設定します。

出力#

浮動小数点のエンコードされたベクトル、名前: dec、形状: 1, 88, 1, 1。各 float は、次の辞書に従って文字をエンコードした整数です。

 0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 
10 <Anhui> 
11 <Beijing> 
12 <Chongqing> 
13 <Fujian> 
14 <Gansu> 
15 <Guangdong> 
16 <Guangxi> 
17 <Guizhou> 
18 <Hainan> 
19 <Hebei> 
20 <Heilongjiang> 
21 <Henan> 
22 <HongKong> 
23 <Hubei> 
24 <Hunan> 
25 <InnerMongolia> 
26 <Jiangsu> 
27 <Jiangxi> 
28 <Jilin> 
29 <Liaoning> 
30 <Macau> 
31 <Ningxia> 
32 <Qinghai> 
33 <Shaanxi> 
34 <Shandong> 
35 <Shanghai> 
36 <Shanxi> 
37 <Sichuan> 
38 <Tianjin> 
39 <Tibet> 
40 <Xinjiang> 
41 <Yunnan> 
42 <Zhejiang> 
43 <police> 
44 A 
45 B 
46 C 
47 D 
48 E 
49 F 
50 G 
51 H 
52 I 
53 J 
54 K 
55 L 
56 M 
57 N 
58 O 
59 P 
60 Q 
61 R 
62 S 
63 T 
64 U 
65 V 
66 W 
67 X 
68 Y 
69 Z

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します: