Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

Budżet: 700 USD Termin: 10 dni

Jestem gotowy podjąć się opracowania tego w pełni funkcjonalnego rozwiązania.
Propozycja i Plan Realizacji
Moje podejście będzie oparte na wykorzystaniu optycznego rozpoznawania znaków (OCR) dla tablic rejestracyjnych (LPR/ANPR), zoptymalizowanego do pracy na ograniczonych zasobach Raspberry Pi.
1. Podejście techniczne (Python i OpenCV)
1. Przechwytywanie obrazu: Skonfiguruję poprawne przechwytywanie strumienia wideo z kamery USB na Raspberry Pi.
2. Przetwarzanie i Wykrywanie: Będę korzystać z bibliotek OpenCV do wstępnego przetwarzania obrazu (korekcja oświetlenia, kontrastu, konwersja na odcienie szarości).
3. Lokalizacja tablicy rejestracyjnej: Zastosuję algorytmy wykrywania obiektów (np. zoptymalizowane modele YOLO lub kaskady Haar/wysoce wyspecjalizowane metody) do dokładnego zlokalizowania obszaru tablicy rejestracyjnej na obrazie.
4. Rozpoznawanie: Do konwersji obrazu tablicy rejestracyjnej na tekst zostanie użyta wyspecjalizowana biblioteka Tesseract-OCR lub, co lepsze dla dokładności, biblioteka OpenALPR (Open Automatic License Plate Recognition), jeśli zapewni stabilną pracę na Pi. Skonfiguruję ją na ukraińskie i europejskie formaty tablic rejestracyjnych.
5. Wyjście: Zrealizuję funkcjonalność do wyświetlania rozpoznanego tekstu w wygodnym formacie.
2. Wynik (Deliverables)
• W pełni funkcjonalny skrypt Python, zoptymalizowany dla Raspberry Pi.
• Instrukcja konfiguracji kamery USB i uruchamiania programu.
• Testowanie: Demonstracja stabilnej pracy systemu w różnych warunkach oświetleniowych (na ile to możliwe w ramach budżetu).
3. Budżet i Terminy
• Budżet: Podana przez Ciebie kwota 700 USD jest akceptowalna do realizacji tej podstawowej funkcjonalności (Wykrywanie + Rozpoznawanie) oraz jej optymalizacji dla Raspberry Pi.
• Terminy: Realizacja projektu zajmie orientacyjnie 7-10 dni roboczych.
Jestem gotowy rozpocząć dyskusję na temat pożądanej częstotliwości klatek, wymagań dotyczących dokładności rozpoznawania oraz konkretnych formatów tablic rejestracyjnych (ukraińskie/obce) w celu dostarczenia Ci ostatecznego potwierdzenia. Rozwiń

Budżet: 700 USD Termin: 1 dzień

Cześć [Tom Johanson],

W pełni rozumiem Twoją prośbę: chcesz zbierać dane z pulpitu nawigacyjnego za pomocą kamery USB podłączonej do Raspberry Pi, a następnie przekształcić te informacje wizualne w zwykły tekst za pomocą Pythona. Oznacza to zasadniczo zbudowanie lekkiego systemu OCR (Optical Character Recognition) dostosowanego do Twojego konkretnego przypadku użycia.

Dlaczego to jest wartościowe:
Automatyzacja: Koniec z ręcznym wprowadzaniem danych z pulpitu nawigacyjnego.

Dokładność: Zmniejszenie błędów ludzkich i zapewnienie spójnego zbierania danych.

Integracja: Wyodrębniony tekst można przechowywać w bazie danych, wysyłać do API lub integrować z systemem raportowania.

Skalowalność: Gdy pipeline jest skonfigurowany, można go powielić dla wielu pulpitów nawigacyjnych lub urządzeń.

Moje podejście:
Ustawienie i kalibracja kamery
Skonfiguruj kamerę USB na Raspberry Pi.

Zapewnij stabilne uchwycenie obrazu z odpowiednią rozdzielczością i regulacjami oświetlenia.
Wstępne przetwarzanie obrazu (Moja krawędź)
Zastosuj zaawansowane techniki OpenCV (odcienie szarości, progowanie, redukcja szumów).
Przytnij i skup się tylko na istotnej części pulpitu nawigacyjnego.

Ten krok jest kluczowy dla maksymalizacji dokładności OCR.

Implementacja OCR
Użyj Tesseract OCR do ogólnego tekstu.
Jeśli pulpit nawigacyjny używa cyfr 7-segmentowych (jak liczniki lub wskaźniki), mogę zintegrować specjalistyczne biblioteki rozpoznawania (np. ssocr) dla wyższej dokładności.
Połącz obie metody, jeśli to konieczne — to hybrydowe podejście to coś, co wielu freelancerów pomija.
Zarządzanie danymi
Wyprowadź rozpoznany tekst do plików tekstowych, CSV lub bezpośrednio do bazy danych.
Opcjonalnie, zbuduj punkt końcowy REST API, aby dane mogły być konsumowane przez inne aplikacje w czasie rzeczywistym.
Testowanie i optymalizacja
Przeprowadź wiele scenariuszy testowych w różnych warunkach oświetleniowych.
Dostosuj filtry wstępnego przetwarzania dla maksymalnej dokładności.
Dodatkowa wartość, którą oferuję
Dostarcz czysty, dobrze udokumentowany kod Pythona, aby Twój zespół mógł go łatwo utrzymać.
Zaproponuj krótki film instruktażowy wyjaśniający, jak uruchomić i rozszerzyć system.
Zasugeruj przyszłe ulepszenia, takie jak monitorowanie w czasie rzeczywistym, powiadomienia o alertach, jeśli wartości przekroczą progi, lub integrację z pulpitami nawigacyjnymi w chmurze.

Dlaczego warto mnie wybrać:
Nie dostarczam tylko podstawowego skryptu OCR — projektuję solidny, gotowy do produkcji pipeline.
Łączę wiedzę z zakresu widzenia komputerowego z praktycznym inżynierią na Raspberry Pi.
Przewiduję wyzwania (oświetlenie, kąty, typy pulpitów nawigacyjnych) i buduję rozwiązania, które często umykają innym.
Moim celem jest nie tylko rozwiązanie problemu, ale także uczynienie rozwiązania skalowalnym, łatwym w utrzymaniu i odpornym na przyszłość. Rozwiń

Budżet: 700 USD Termin: 2 dni

Witaj, jesteśmy doświadczoną organizacją, która specjalizuje się w realizacji Twoich zadań, mamy na koncie dziesiątki podobnych przypadków. Twoja koncepcja zostanie zrealizowana w preferowanym przez Ciebie Pythonie z gwarancją jakości i dalszym możliwym wsparciem.

Budżet: 700 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry!
Mogę pomóc w opracowaniu skryptu w Pythonie do rozpoznawania tablic rejestracyjnych z kamery USB na Raspberry Pi.
Aby dokładniej ocenić zadanie, chciałem doprecyzować:
Czy należy rozpoznawać numery w czasie rzeczywistym (wideo) czy z osobnych zdjęć?
Jakie są wymagania dotyczące dokładności i szybkości rozpoznawania?
W jakim formacie chcesz otrzymywać dane (tylko tekst, CSV, baza danych)?
Planowane jest użycie tylko jednej kamery czy kilku?

Budżet: 700 USD Termin: 5 dni

Cześć 

Jestem programistą Pythona 

Już realizowałem podobny projekt
Jestem gotów podjąć się pracy i wykonać ją w najkrótszym czasie w najlepszej formie

Pracę wykonuję jakościowo i terminowo 

Możesz przeczytać opinie

Budżet: 701 USD Termin: 7 dni

Cześć,

Mogę pomóc Ci zbudować rozwiązanie oparte na Pythonie, które rozpozna i przekształci dane z tablic rejestracyjnych z kamery USB podłączonej do Raspberry Pi. Ustawię przechwytywanie obrazu w czasie rzeczywistym, zastosuję OCR (np. OpenCV + EasyOCR lub Tesseract) i wyprowadzę czysty tekst z wykrytych tablic.

Mam doświadczenie w zakresie widzenia komputerowego i integracji z Raspberry Pi — gotowy do rozpoczęcia.

Budżet: 700 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry.
W przeszłości pracowałem już nad tym zadaniem, używając Pythona i biblioteki OpenCV do wykrywania tablic rejestracyjnych na zdjęciach. Takie podejście działa, ale jest dość wrażliwe na warunki: jakość obrazu z kamery, oświetlenie, kąt lub odległość mają duży wpływ na dokładność. Ponadto, prędkość przetwarzania na Raspberry Pi w tym przypadku jest niska.

Mam gotowe rozwiązanie, które opiera się na wcześniej wytrenowanym modelu. Działa znacznie stabilniej nawet z niskiej jakości zdjęciami lub pod różnymi kątami. Przy tym Raspberry Pi nie będzie przeciążone, a wynik będzie znacznie lepszy w porównaniu do zwykłego skryptu na OpenCV. Dlatego pozostanie tylko jedno zadanie dla Rpi, a mianowicie wykrywanie tekstu, które realizowałem za pomocą PaddleOCR.

Możesz zobaczyć przykład działania pod poniższym linkiem. Jeśli masz już podłączony moduł kamery oraz testowe zdjęcia lub wideo, chciałbym przetestować i przedstawić wyniki.

https://imgur.com/a/dct4VS8
lub
https://i.postimg.cc/V6Pf6FVF/image-2025-10-03-10-04-35.jpg

Budżet: 700 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry, jeśli chcesz bardziej precyzyjnie, to lepiej OpenALPR (jest API w Pythonie, specjalnie do numerów rejestracyjnych) lub lekką sieć neuronową typu EasyOCR, można bardziej szczegółowo, po co ci to? Aby zrozumieć istotę zadania i zrozumieć terminy oraz koszt, jaki należy ustalić, na razie ustawiłem 7 dni, a potem trzeba zrozumieć, do czego będzie to używane.
Również w przypadku Raspberry Pi, co konkretnie ma on u ciebie robić? Cały proces czy tylko zdjęcie numeru? Po prostu resztę procesu rozpoznawania numeru można wykonać na oddzielnym serwerze, aby zmniejszyć obciążenie Raspberry Pi, szczególnie w czasie rzeczywistym, aby wszystko było robione.

Budżet: 700 USD Termin: 2 dni

Dzień dobry, mam duże doświadczenie w pracy z Pythonem, mogę wykonać szybko i jakościowo, piszcie, omówimy szczegóły.

Budżet: 700 USD Termin: 10 dni

Dzień dobry. Mam doświadczenie w analizie wideo za pomocą Pythona. Należy wyjaśnić szereg pytań:
1 - Co będzie nagrywać kamera, tzn. czy to będzie podwórko czy ulica? Potrzebna jest detekcja numerów, czy będą już na wejściu kadry z numerami?
2 - Jaka jest jakość obrazów?
3 - W jakim formacie należy przechowywać tekst z numerami?

Budżet: 700 USD Termin: 1 dzień

Witaj!
Nazywam się Mykoła, reprezentuję zespół ILMOX — pełnozakresowego dostawcy rozwoju i wsparcia rozwiązań IT. Pomagamy firmom i startupom realizować wszelkie projekty cyfrowe: od MVP po rozbudowane systemy.

Nasze główne obszary:
- Outsourcing / model serwisowy — rozwój stron internetowych, aplikacji webowych i mobilnych, integracje, automatyzacja, wsparcie, pomoc techniczna, doradztwo, outstaffing.
- Model produktowy — tworzenie SaaS i aplikacji mobilnych z różnymi modelami monetyzacji.
- Projekty partnerskie i pokrewne — white label, podwykonawstwo, programy polecające.
- UX/UI design, DevOps, wsparcie marketingowe, integracja usług 3rd-party.

Dlaczego my:
- Elastyczne warunki: Fixed Price lub płatność godzinowa.
- Pełna przejrzystość i szybki start pracy.
- Doświadczenie w różnych niszach i technologiach.

Jeśli szukasz niezawodnego partnera do rozwoju lub wsparcia swojego produktu — chętnie omówimy szczegóły i prześlemy przykłady.

Z poważaniem,
Mykoła
Zespół ILMOX Rozwiń

Budżet: 700 USD Termin: 15 dni

Witaj
Miałem doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem obiektów i OCR
Proszę powiedzieć, jakiej jakości będą obrazy i inne warunki
Proszę się kontaktować, chętnie pomogę