(C) 2012-2024. ООО "ИнтБуСофт". Россия, Медногорск +79018952048

iANRCRPython и iANRCR C++

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