高速车牌 OCR 模型，极致轻量高效
随着智能交通系统与车辆管理需求的不断增长，车牌识别技术已成为现代计算机视觉应用中的关键组成部分。Fast-Plate-OCR 是一个专为车牌文本识别设计的开源模型，以其出色的轻量化特性与高推理速度脱颖而出。该项目支持多种主流深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 以及 Keras 3，为开发者提供了灵活的训练与部署选择。
在训练阶段，该模型充分利用 Albumentations 库实现多样化的图像增强策略，有效提升模型对不同光照、角度及遮挡情况的泛化能力。同时，其极致的轻量化设计不仅大幅降低了模型体积，也显著减少了推理过程中的计算资源消耗，使其尤其适合在实际生产环境中部署。
为了进一步优化推理性能，Fast-Plate-OCR 支持通过 ONNX Runtime 实现跨平台高性能推理，兼容包括 NVIDIA CUDA、Intel OpenVINO 和高通 QNN 在内的多种硬件加速后端。用户还可通过简洁的命令行工具快速完成模型训练与验证，大幅提升开发效率。
项目提供了多款预训练模型，用户可即插即用，也支持根据具体场景进行微调与定制。模型支持导出为 CoreML 和 TFLite 格式，便于集成到移动设备及嵌入式系统中，满足边缘计算的实际需求。此外，项目还提供了详尽的训练示例和微调教程，帮助用户快速构建符合自身业务需求的车牌识别模型。
在 NVIDIA RTX 3090 上的性能测试显示，cct-xs-v1-global-model 可实现每帧 0.32 毫秒的处理延迟，每秒识别高达 3094 张车牌；而 cct-s-v1-global-model 的延迟为 0.59 毫秒，每秒可处理 1701 张车牌。该识别模块通常与车牌检测器搭配使用，构成完整的车牌识别系统：首先定位图像中的车牌区域，随后进行快速文本识别。
Fast-Plate-OCR 项目采用 MIT 开源协议，鼓励社区开发者参与贡献和定制，共同推动车牌识别技术的发展与应用。
原文链接： 轻量级且高速的车牌 OCR 模型
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