目标检测 - 车牌数据集
最编程
2024-04-11 21:08:40
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一、重要性及意义
- 交通安全与管理:车牌检测和识别技术有助于交通管理部门快速、准确地获取车辆信息,从而更有效地进行交通监控和执法。例如,在违规停车、超速行驶等交通违法行为中,该技术可以帮助交警迅速锁定违规车辆,提高执法效率。同时,通过实时分析车牌信息,可以及时发现并处理交通事故,保障道路安全畅通。
- 停车场管理:在停车场中,车牌检测和识别技术可以实现自动化、智能化的车辆进出管理,提高停车场的运行效率。通过自动识别和记录车牌信息,可以方便地进行车辆计费、车位分配等操作,减少人工操作成本,提升用户体验。
- 公共安全与反恐:在公共安全领域,车牌检测和识别技术可以用于追踪和监控可疑车辆,为反恐和刑事侦查提供有力支持。通过比对车牌数据库中的信息,可以快速发现涉案车辆,为警方提供线索,有助于打击犯罪活动。
- 智能交通系统:车牌检测和识别技术是智能交通系统的重要组成部分。通过与其他交通管理技术的结合,可以实现交通信号的智能控制、车辆导航、拥堵预警等功能,提高道路通行能力,降低交通拥堵现象。
综上所述,车牌检测和识别技术在提高交通管理效率、保障道路安全、提升停车场运行效率以及维护公共安全等方面都具有重要意义。随着技术的不断发展,其在未来还将有更广泛的应用前景。
二、应用
- 智能停车场管理:车牌识别技术可以自动记录识别车牌号码,对车辆进行分类,从而采取不同的管理方式。这种技术在高档停车场、智能小区、花园别墅的停车场管理中得到了广泛应用。它不仅可以自动计时收费,还可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费的自动化管理,节省人力,提高效率。
- 高速公路收费与交通监管:在我国高速公路收费站中,车牌识别系统能够加快车辆的通行速度,方便收费管理。同时,该技术还可以记录识别车牌号码,方便交警对违法车辆的管理追查。通过实时监测道路上的车辆,及时发现并记录违法行为,如闯红灯、超速行驶等,从而提高交通安全水平,降低事故发生率。
- 城市交通管理与公共安全:在城市交通中,车牌识别技术可以很好地对违法犯罪行为进行监管,增强查控力度。例如,在红绿灯路口安装车牌识别系统,可以自动识别记录闯红灯的违法车辆,对违法车辆追究处罚。同时,该技术还可以用于对逃逸车辆进行实时追踪,协助破案和打击犯罪活动。
- 公路卡口与车辆管理:车牌识别技术自动识别速度快,应用在公路卡口中可以有效减少警力,为防盗抢车辆、套牌车辆、非法抢劫车辆等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。此外,该技术还可以实现对车辆管理过程的自动化,如车辆出入管理、过路费管理等,减少人力投入,提高管理效率。
此外,随着技术的发展,车牌识别技术还在物流管理等其他领域发挥着重要作用。尽管车牌识别技术具有广泛的应用前景和许多优势,但仍存在一些挑战和问题,例如隐私保护和数据安全等。因此,在推进车牌识别技术应用的同时,应建立相关法律法规和隐私保护机制,确保技术的合理和安全使用。
综上所述,车牌检测和识别技术因其高效、自动化的特点,在多个领域得到了广泛应用,极大地提升了交通管理、公共安全以及车辆管理的效率和准确性。
三、数据集
简介
中国城市停车数据集(CCPD)是一个专门用于车牌检测和识别的数据集,它在该领域的研究中扮演着至关重要的角色。这个数据集包含超过25万张独特的汽车图像,每张图像都带有详细的车牌位置注释,这为研究者提供了丰富的数据资源,有助于他们开发出更精确、更可靠的车牌检测和识别算法。
CCPD数据集的特点主要体现在以下几个方面:
- 数据规模庞大:包含超过25万张汽车图像,为研究者提供了充足的数据支持,有助于训练出更加鲁棒和泛化能力强的模型。
- 多样性丰富:图像涵盖了不同场景、不同角度、不同光照条件下的汽车,有助于算法适应各种复杂的实际情况。
- 标注精确:每张图像都带有详细的车牌位置注释,包括车牌的边界框、字符分割等信息,为研究者提供了精确的标签数据,有助于提升算法的精度。
CCPD数据集在车牌检测和识别领域的应用价值体现在以下几个方面:
- 推动算法研究:该数据集为研究者提供了丰富的数据资源,有助于他们开发出更先进的车牌检测和识别算法,提升算法的准确性和鲁棒性。
- 促进实际应用:通过训练和优化基于CCPD数据集的模型,可以应用于实际场景中的车牌检测和识别任务,如停车场管理、交通监控等,提高管理效率和安全性。
- 支持算法比较与评估:CCPD数据集可以作为标准测试集,用于评估不同车牌检测和识别算法的性能,为算法比较和选择提供依据。
论文
https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Zhenbo_Xu_Towards_End-to-End_License_ECCV_2018_paper.pdf
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正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束(柔性目标约束有偏差) 在多目标规划中,>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时,需要将 >=/<= 更改为 =(因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差),并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+!之所以是 +di,-di+,是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是,这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子: 题目中说设备 B 既要求充分利用,又要求尽可能不加班,那么列出的时间计量表达式即为:min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是:正负偏差不可能同时存在,必须有 di+di=0 (因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值),而前面是 min,所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此,得出以下规则: 最后,给出示例和相应的解法: 问题:某企业生产 A 和 B 两种产品,需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标? (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元; (2) 考虑到市场需求,A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1:2; (3)设备 A 是贵重设备,严禁超时使用; (4)设备 C 可以适当加班,但要控制;设备 B 要求充分利用,但尽量不加班。 从重要性来看,设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解:设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2,并建立相应的目标计划模型: 以下为顺序求解法,利用 LINGO 求解: 1 级目标: 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!所需软约束数量(g=dplus=dminus 数量)及相关参数; s_con(s_con_num);! s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);!第一个目标函数;!对应于 min=z 的第一小部分;! 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !使用设置完成的数据构建软约束表达式; ! !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); !将变量约束为整数; ! 结束 此时,第一级目标的最优值为 0,第一级偏差为 0: 第二级目标: !求 dminus(1)=0,然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);!第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ! 结束 此时,第二个目标的最优值为 0,偏差为 0: 第三目标 !求 dminus(2)=0,然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);!第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标约束条件; ! dminus(2)+dplus(2)=0; !第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));! 结束 最终结果为 x1=2,x2=4,dplus(1)=100,最优利润为
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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