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【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】RKNN神经网络-车牌识别

2024-10-10 16:40:55 4847 rk3576

0 LPRNet基于深层神经网络设计，通过轻量级的卷积神经网络实现车牌识别。它采用端到端的训练方式，不依赖字符分割，能够直接处理整张车牌图像，并输出最终的字符序列。这种设计提高了识别的实时性和准确性，尤其适用于嵌入式设备等计算资源受限的场景。一、LPRNet模型下载使用cd命令进入到Demo程序路径下，运行下载脚本，将模型程序下载过来。 cd ~/projects/rknn_model_zoo/examples/LPRNet/model ./download_model.sh 二、将模型进行转换将模型转换为Python程序 python convert.py ../model/lprnet.onnx rk3576 i8 ../model/lprnet.rknn 将模型装换位C语言程序 bash ./build-linux.sh -t rk3576 -a aarch64 -d LPRNet 三、推送程序到扳机上 adb push install/rk3576_linux_aarch64/rknn_LPRNet_demo/ /data/ 四、使用adb命令运行程序此方法可以使用PC端直接控制板子 adb shell cd /data/rknn_LPRNet_demo/ export LD_LIBRARY_PATH=./lib ./rknn_lprnet_demo model/lprnet.rknn model/test.jpg 原图：识别结果 0 本主题由 ElecFans小喇叭于 2024-10-10 17:01 审核通过
2024-10-10 16:40:55　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】RKNN神经网络算法开发环境搭建 6450 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】RKNN神经网络-YOLO目标检测 5498 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】rkllm板端推理 7571 • 飞凌嵌入式-OK3576-C开发板产品资料发布记录-V1 5 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】开箱报告 8916 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】应用编译运行 6633 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】开箱报告 3890 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】rkllm模型量化构建 7470 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】串口登录 5546 • 【飞凌嵌入式OK3576-C开发板体验】rknn实现yolo5目标检测 5215