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基于paddelOCR的车票识别以及在PCB板上应用

基于paddelOCR的车票识别

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任务简介

车牌识别就是从图片或者视频中提取车牌信息
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任务难点

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  • 尺度差异大，悬挂位置不固定；
  • 角度倾斜，图片模糊，光照不足，过曝等问题；
  • 边缘和端测场景应用对模型大小有限制，推理速度有要求；

数据集介绍

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  • CCPD数据集2019（25w）
  • CCPD数据集2020（5k）

解决方案流程

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  • 车牌检测
  • 车牌识别 （PP-OCR）
  • 模型量化剪枝（PaddleSlim）
  • 推理（PaddleLite）

PaddleOCR

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PaddleOCR是一个领先的OCR使用工具库。

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PaddleOCR的结构：

  • 文本检测
    • LK-PAN： 大感受野的PAN结构
    • DML：教师模型互学习策略
    • RSE-FPN：残差注意力机制的FPN结构
  • 文本识别
    • SVTR_LCNet： 轻量级文本识别网络
    • GTC：Attention指导CTC训练策略
    • TextConAug：挖掘上下文信息的数据增广策略
    • TextRotNet：自监督的预训练模型
    • UDML：联合互学习策略
    • UIM：无标注数据挖掘方案

知识蒸馏

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车牌识别方案

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检测优化结果

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识别优化结果

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评价指标：

  • acc：整个字符串是否相等
  • norm_edit_dis：归一化的编辑距离，整张图片上的文字对了几个

识别case分析

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识别优化结果

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finetune会提升垂类场景效果

End2End结果

将检测和识别结合到一起：
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case分析
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  • 检测框倾斜角度不对
  • 字符长度不符合车牌规则

解决上述问题方法：
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  • 检测框dilation and flip（缩放和反转）
  • 识别结果长度限制

方向不对就上下翻转一下 dilation放大或者缩小方框

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处理之后，精度提升了许多。

动手实践

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微调是在预训练模型上跑10个epoch左右
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微调

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学习率设置为之前的1/20
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量化训练

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手写体不好收集， text render生成
基于业务场景做后处理，ppstruct vqa

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检测 2000张

  • https://live.polyv.cn/watch/3110906

PCB板上应用

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  • https://live.baidu.com/m/media/pclive/pchome/live.html?room_id=7380176421&source=h5pre

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