ThorPham/License-plate-detection

🚗 Phát hiện biển số xe bằng YOLOv3

Phát hiện biển số xe trên ảnh đường phố nhanh chính xác, dựa trên YOLOv3.

Dự án License-plate-detection của ThorPham sử dụng mô hình YOLOv3 để phát hiện biển số xe trong ảnh chụp thực tế trên đường phố. Dự án được xây dựng dựa trên repo ultralytics/yolov3, hỗ trợ huấn luyện và suy diễn trên cả ảnh tĩnh và luồng webcam trực tiếp.

✨ Điểm nổi bật

• YOLOv3: Sử dụng kiến trúc YOLOv3 để phát hiện biển số xe nhanh và chính xác.
• Dữ liệu huấn luyện: 3600 ảnh kích thước 1000x2000, 900 ảnh kiểm tra.
• Huấn luyện: Chạy train.py --cfg cfg/yolov3.cfg --img-size 416 để bắt đầu training.
• Suy diễn: Chạy detect.py để áp dụng mô hình lên ảnh như car.jpg trong thư mục test.
• Webcam hỗ trợ: Chạy detect.py với webcam=True để xử lý luồng video trực tiếp.
• Kiểm tra mô hình: Dùng test.py --weights weights/weight.pt để đánh giá mô hình.
• Hiệu suất cao: Đạt mAP 97% với độ phân giải 416x416.

💡 Vì sao đáng chú ý

Dự án cung cấp một giải pháp nhẹ và hiệu quả cho bài toán phát hiện biển số xe thời gian thực, dựa trên YOLOv3 — một trong những mô hình mạnh nhất cho tác vụ phát hiện đối tượng. Với mAP lên đến 97%, mô hình cho kết quả chính xác cao trên ảnh đường phố thực tế. Phù hợp cho các ứng dụng giám sát giao thông, kiểm soát xe vào khu vựn đổi mới hoặc hệ thống đỗ xe tự động.

---

#LicensePlateDetection #YOLOv3 #ObjectDetection #ComputerVision #TiniX