编号：A282
大小：258M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、Pytorch1.8.0、PyCharm2020
简介：货检作业自动化的关键环节包括列车车号的定位与识别，即能够自动记录车号信息，节省人力物力。目前使用的车号识别系统大部分是无线射频识别系统，需要安装在车厢底部的电子标签和地面读取设备相配合使用，容易受到标签损坏的影响，而且该系统价格昂贵、设备复杂、不利于维护。近年来深度学习大热，将计算机视觉技术应用于列车车号识别，既能节省成本，又能实现对列车的自动监测，为铁路车号识别带来了极大便利。
checkpoints 存放模型参数文件
test_images 测试图片文件
test_result 测试结果文件
train_code 训练文件
验证码生成器 补充train_code中的CRNN训练集
运行展示
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于Pytorch火车车厢号(OCR)识别系统
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