iANRCRPython и iANRCR C++ – это комплект средств разработки для распознавания номеров железнодорожных вагонов. В iANRCRPython используется TensorFlow 2 и может работать, как на GPU, так и на CPU. iANRCR C++ использует TensorRT. Распознаются только номера из 8 цифр. По поводу ошибок, замечаний, рекомендаций к библиотеке пишите письма в разделе «Контакты». Если вам необходима версия для распознавания номеров другого типа – обращайтесь к нам.
Версия: iANRCRPython 1.0 (25 января 2023)
Язык: Python.
Платформа: Любая, где поддерживается Python, Tensorflow.
Git репозиторий: https://github.com/intbusoft/iANRCRPython
Лицензия: GNU General Public License v3.0
Цена: бесплатно
Версия: iANRCR C++ 1.0 (25 октября 2023)
Язык: C++.
Платформа: Windows
Лицензия: Наша. Модель построена на YoloX, что позволяет использовать в продуктах без лицензий с открытым кодом.
Цена: платно, уточняйте письмом.
ТРЕБОВАНИЯ К АЛГОРИТМУ РАСПОЗНАВАНИЯ
Номер должен размещаться в кадре целиком.
Угол наклона номера – не более 10°.
Изображения должны быть четкими и не размытыми.
Во время использования библиотечных функций распознавания рекомендуется соблюдать отношение сторон передаваемых на распознавание изображений в пределах 1:1. При этом рекомендуется передавать на распознавание изображение, в котором отношение ширины целевых символов к ширине всей картинки как можно ближе к 0,24
ОШИБКИ
При возникновения ошибок, некорректного распознавания и т.п. обращайтесь на support@intbusoft.com, указав настройки алгоритма, которые вы используете и приложив изображение, с которым возникают проблемы.
Тесты производительности iANRCRPython
Тип теста |
Распознавание 1 кадра (sec) |
CPU i7-6700 4GHz Windows |
0.3 |
GPU RTX 2080 Super Windows |
0.05 |
GPU Tesla P100 Linux |
0.037 |
GPU RTX 3090 Linux |
0.023 |
Тесты производительности iANRCR C++
Тип теста |
Распознавание 1 кадра (sec) |
GPU RTX 2080 Super Windows |
0.016 |
GPU RTX 3090 Windows |
0.014 |
|