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YOLOv5 और कस्टम मॉडल द्वारा संचालित उच्च-सटीक फारसी लाइसेंस प्लेट पहचान प्रणाली।
फारसी लाइसेंस प्लेट रिकग्निशन (PLPR) सिस्टम एक विशेष कंप्यूटर विज़न टूल है जिसे फारसी-लिपि वाली लाइसेंस प्लेटों की पहचान करने की अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अपने मूल में, यह प्रोजेक्ट वीडियो स्ट्रीम या स्थिर छवियों के भीतर लाइसेंस प्लेटों का त्वरित और सटीक स्थानीयकरण करने के लिए YOLOv5 आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। स्थानीयकरण के बाद, सिस्टम फारसी प्लेटों के विशिष्ट फ़ॉन्ट और लेआउट को संभालने के लिए कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके वर्ण पहचान (OCR) करता है।
इस रिपॉजिटरी में इमेज प्री-प्रोसेसिंग के लिए एक व्यापक पाइपलाइन शामिल है, जो वास्तविक दुनिया के ट्रैफ़िक परिदृश्यों में सामान्य प्रकाश स्थितियों और परिप्रेक्ष्य विकृतियों को सामान्य करने के लिए महत्वपूर्ण है। अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को विशेष OCR तकनीकों के साथ जोड़कर, PLPR वास्तविक समय के वातावरण में उच्च विश्वसनीयता प्राप्त करता है। कोडबेस पायथन में लिखा गया है, जो इसे उन शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए सुलभ बनाता है जो फारसी लिपियों का उपयोग करने वाले क्षेत्रों में वाहन पहचान प्रणाली तैनात करना चाहते हैं। यह स्थानीयकृत बुनियादी ढांचे और सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए डीप लर्निंग का एक व्यावहारिक कार्यान्वयन है।
💡मुख्य बातें
- ├─YOLOv5-आधारित प्लेट स्थानीयकरण
- ├─रीयल-टाइम फारसी वर्ण OCR
- └─क्षेत्रीय प्लेट लेआउट के लिए अनुकूलित
🎯के लिए
- ├─कंप्यूटर विज़न इंजीनियर
- ├─ट्रैफ़िक प्रबंधन डेवलपर्स
- └─AI शोधकर्ता