Paddle进阶实战系列：智慧交通预测系统
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项目总结
随着深度学习在近几年的快速发展，智慧交通出现许多不同方面应用，如车牌识别、交通标志检测与识别及综合应用的行人分析系统等。 本项目分为三部分，分别是交通流量预测、车牌识别、车辆检测等，采用热门百度开源框架--PaddlePaddle，其模型方便易上手且生态完善，目前在人工智能各领域取得不错效果，通过PaddleOCR和Yolo框架可分别实现车牌识别与车辆检测任务。
项目链接：见文末！
PaddleOCR介绍
该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面，采用19个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身(如绿框所示)，最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR。主流识别OCR项目主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。
项目内容：
项目共分为三部分：交通流量预测、车牌识别、车辆检测。后续会更新Paddle智慧交通更多模型实战，如PaddleDete
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