本项目主要基于PaddleOCR套件中的PP-OCR进行车牌的检测与识别，PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，本次使用的模块为PP-OCRv3。
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背景介绍
车牌识别技术是一种利用计算机视觉技术对车辆车牌进行自动检测、识别的技术。它可以通过摄像头实时捕获车辆车牌信息，并经过算法处理后得到车牌号码信息，实现对车辆的自动识别、管理和监控。车牌识别技术被广泛应用于城市交通管理、安防监控行业、停车场管理等领域，可以提高交通管理效率，降低人工劳动成本，保障公共安全。
随着自动驾驶技术的快速发展，车辆自主性越来越高，丰富的实时数据也为车牌识别技术的运用提供了更多可能性。未来，车牌识别技术将会更加智能化、精准化，成为城市交通管理、智慧安防等领域的重要组成部分。
本项目主要基于PaddleOCR套件中的PP-OCR进行车牌的检测与识别，PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段，其中文本检测算法选用DB，文本识别算法选用CRNN，并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器，以应对不同方向的文本识别。我们这次使用的模块为PP-OCRv3，在PP-OCRv2的基础上，针对检测模型和识别模型，进行了共计9个方面的升级，进一步提升了模型效果。
