AI开发实践：关于停车场中车辆识别与跟踪
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原文中文，约11600字，阅读约需28分钟。
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内容提要
本文介绍了使用FairMOT、yolov5和crnn进行AI寻车应用的车辆检测、跟踪和车牌识别。通过在停车场入口、出口和停车位进行跟踪和识别，实现对停车场车辆的掌控。使用ModelBox进行开发，包括下载模板、创建工程和查看流程图。核心逻辑使用了FairMOT算法进行跟踪，并通过条件功能单元进行车辆和车牌的判断。应用依赖于scipy等三方库，并提供了调试工具。
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关键要点
- 使用FairMOT进行车辆检测与跟踪，yolov5进行车牌检测，crnn进行车牌识别。
- 在停车场入口、出口和停车位对车辆进行跟踪与车牌识别。
- 使用ModelBox Windows SDK进行开发，提供设备注册与SDK安装的指导。
- 开发过程包括下载模板、创建工程和查看流程图。
- 下载AI寻车应用模板，使用solution.bat工具。
- 创建vehicle_plate工程，包含应用执行入口和配置文件。
- 查看流程图，展示功能单元的连接与数据流。
- 核心逻辑使用FairMOT算法进行车辆跟踪，包含条件功能单元判断。
- 应用依赖于scipy等第三方库，自动安装依赖库。
- 使用启动脚本执行应用，显示技能画面与车辆状态。
- 提供调试工具，支持在VSCode中进行代码调试。
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