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目前正在研究执照检测系统，需要一些关于如何进行的指导。我可以捕获（通过视频播放）并在名为 OpenALPR 的开源库的帮助下将车牌直接显示到终端，现在的问题是它逐帧捕获，因此它多次捕获同一个车牌。我添加了一个跳帧变量，现在它跳过了我想要的帧数，但问题仍然存在。

此外，如果可能的话，我想区分不同的车牌，但不知道如何解决这个问题，我尝试使用基本的对象检测和检测，但惨遭失败。

下面是程序运行的图像，可以看到它检测到一个车牌并显示它的多个实例，现在的问题是我希望它移动到下一辆车并显示 Plate#1，不幸的是它没有并继续送入板#0 程序运行

程序运行

下面是实际帮助显示车牌文本的功能，第一行确实完成了所有工作。OpenALPR 非常强大。

results = alpr.recognize_ndarray(frame)         
    for i, plate in enumerate(results['results']):             
    best_candidate = plate['candidates'][0]             
    print('Plate #{}: {:} ({:}%)'.format(i, 
          best_candidate['plate'].upper(),   
          best_candidate['confidence']))

我想要一些关于如何解决这个问题的指导？这基本上是区分不同的车牌。

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这是一个没有通用解决方案的通用问题，因为它高度依赖于上下文。一些想法：

如果是视频源，您可以跟踪盘子的移动，当检测到另一个盘子时，轨道会“跳跃”。假设最大光流速度为 100 px/帧，如果它跳跃超过这个阈值，你可以假设它是一个新板。

根据您的视频质量和检测器，可能存在虚假跳跃，我会添加卡尔曼滤波器或任何简单的滤波器。

也许在一个盘子出现图像和下一个到达之间有一个最小的时间间隔。您可以使用时间阈值来触发“换板警报”事件。

于 2019-10-25T12:27:22.503 回答