License Plate Recognition

Бюджет: 700 USD Термін: 10 днів

Я готовий взяти на себе розробку цього повністю функціонального рішення.
Пропозиція та План Реалізації
Мій підхід базуватиметься на використанні оптичного розпізнавання символів (OCR) для номерних знаків (LPR/ANPR), оптимізованого для роботи на обмежених ресурсах Raspberry Pi.
1. Технічний Підхід (Python та OpenCV)
1. Захоплення зображення: Налаштую коректне захоплення відеопотоку з USB-камери на Raspberry Pi.
2. Обробка та Виявлення (Detection): Використовуватиму бібліотеки OpenCV для попередньої обробки зображення (корекція освітлення, контрасту, перетворення на відтінки сірого).
3. Локалізація Номерного Знака: Застосую алгоритми виявлення об'єктів (наприклад, оптимізовані моделі YOLO або каскади Хаара/спеціалізовані методи) для точного знаходження області номерного знака на зображенні.
4. Розпізнавання (Recognition): Для конвертації зображення номерного знака в текст буде використано спеціалізовану бібліотеку Tesseract-OCR або, що краще для точності, бібліотеку OpenALPR (Open Automatic License Plate Recognition), якщо вона забезпечить стабільну роботу на Pi. Я налаштую її на українські та європейські формати номерних знаків.
5. Виведення: Реалізую функціонал для виведення розпізнаного тексту в зручний формат.
2. Результат (Deliverables)
• Повністю функціональний Python-скрипт, оптимізований для Raspberry Pi.
• Інструкція з налаштування USB-камери та запуску програми.
• Тестування: Демонстрація стабільної роботи системи на різних рівнях освітлення (наскільки це можливо в рамках бюджету).
3. Бюджет та Терміни
• Бюджет: Вказана вами сума в 700 USD є прийнятною для реалізації цього базового функціоналу (Detection + Recognition) та його оптимізації для Raspberry Pi.
• Терміни: Реалізація проєкту займе орієнтовно 7-10 робочих днів.
Я готовий розпочати обговорення деталей щодо бажаної частоти кадрів, вимог до точності розпізнавання та конкретних форматів номерних знаків (українські/іноземні) для надання вам фінального підтвердження. Розгорнути

Бюджет: 700 USD Термін: 1 день

Привіт [Tom Johanson],

Я повністю розумію ваше прохання: ви хочете зібрати дані з інформаційної панелі за допомогою USB-камери, підключеної до Raspberry Pi, а потім перетворити цю візуальну інформацію на простий текст за допомогою Python. Це, по суті, означає створення легкого OCR (оптичного розпізнавання символів) системи, адаптованої до вашого конкретного випадку використання.

Чому це цінно:
Автоматизація: Більше не потрібно вручну вводити дані з інформаційної панелі.

Точність: Зменшити людську помилку та забезпечити послідовний збір даних.

Інтеграція: Витягнутий текст можна зберігати в базі даних, надсилати до API або інтегрувати у вашу систему звітності.

Масштабованість: Як тільки конвеєр буде налаштований, його можна буде відтворити для кількох інформаційних панелей або пристроїв.

Мій підхід:
Налаштування та калібрування камери
Налаштуйте USB-камеру на Raspberry Pi.

Забезпечте стабільне захоплення зображення з правильною роздільною здатністю та налаштуваннями освітлення.
Попередня обробка зображення (мій край)
Застосуйте розширені техніки OpenCV (чорно-біле, порогове значення, зменшення шуму).
Обріжте та зосередьтеся лише на відповідній частині інформаційної панелі.

Цей етап є критично важливим для максимізації точності OCR.

Впровадження OCR
Використовуйте Tesseract OCR для загального тексту.
Якщо інформаційна панель використовує 7-сегментні цифри (як лічильники або метри), я можу інтегрувати спеціалізовані бібліотеки розпізнавання (наприклад, ssocr) для вищої точності.
Поєднайте обидва методи, якщо це необхідно — цей гібридний підхід є тим, що багато фрілансерів ігнорують.
Обробка даних
Виведіть розпізнаний текст у прості текстові файли, CSV або безпосередньо в базу даних.
За бажанням, створіть REST API кінцеву точку, щоб дані могли споживатися іншими додатками в реальному часі.
Тестування та оптимізація
Запустіть кілька тестових сценаріїв за різних умов освітлення.
Тонко налаштуйте фільтри попередньої обробки для максимальної точності.
Додаткова цінність, яку я надаю
Надайте чистий, добре документований код Python, щоб ваша команда могла легко його підтримувати.
Надайте короткий відеоурок, що пояснює, як запустити та розширити систему.
Запропонуйте майбутні вдосконалення, такі як моніторинг в реальному часі, сповіщення про тривогу, якщо значення перевищують пороги, або інтеграцію з хмарними інформаційними панелями.

Чому обрати мене:
Я не просто надаю базовий скрипт OCR — я проектую надійний, готовий до виробництва конвеєр.
Я поєдную експертизу комп'ютерного зору з практичною інженерією на Raspberry Pi.
Я передбачаю виклики (освітлення, кути, типи інформаційних панелей) і створюю рішення, які інші часто пропускають.
Моя увага зосереджена не лише на вирішенні проблеми, але й на створенні рішення, яке буде масштабованим, підтримуваним і готовим до майбутнього. Розгорнути

Бюджет: 700 USD Термін: 2 дні

Доброго дня, ми досвідчена організація, яка спеціалізується на виконанні ваших завдань, за собою маємо десятки подібних кейсів. Ваша задумка буде реалізована на переважному для вас Python з гарантією якості та подальшою можливою підтримкою.

Бюджет: 700 USD Термін: 7 днів

Добрий день!
Можу допомогти з розробкою скрипта на Python для розпізнавання номерних знаків з USB-камери на Raspberry Pi.
Щоб точніше оцінити задачу, хотів уточнити:
Потрібно розпізнавати номери в реальному часі (відео) чи з окремих фото?
Які вимоги до точності та швидкості розпізнавання?
У якому форматі ви хочете отримувати дані (тільки текст, CSV, база даних)?
Планується використання лише однієї камери чи кількох?

Бюджет: 700 USD Термін: 5 днів

Привіт 

Я розробник Python 

Виконував вже подібний проект
Готовий взятися за роботу і виконати в найкоротші терміни в найкращому вигляді

Роботу виконую якісно і своєчасно 

Можете почитати відгуки

Бюджет: 701 USD Термін: 7 днів

Привіт,

Я можу допомогти вам створити рішення на базі Python для розпізнавання та конвертації даних номерних знаків з USB-камери, підключеної до Raspberry Pi. Я налаштуваю захоплення зображень в реальному часі, застосую OCR (наприклад, OpenCV + EasyOCR або Tesseract) і виведу чистий текст з виявлених номерних знаків.

Маю досвід у комп'ютерному зорі та інтеграціях з Raspberry Pi — готовий почати.

Бюджет: 700 USD Термін: 7 днів

Добрий день.
У минулому я вже працював саме з цією задачею, використовував Python та бібліотеку OpenCV для виявлення номерних знаків на зображеннях. Такий підхід працює, але він досить чутливий до умов: якість картинки з камери, освітлення, нахил або відстань сильно впливають на точність. Крім того, швидкість обробки на Raspberry Pi при такому способі є невисокою.

У мене є готове рішення, яке ґрунтується на заздалегідь натренованій моделі. Воно значно стабільніше працює навіть з фотографіями низької якості або під різними кутами. При цьому Raspberry Pi не буде перевантажений, а результат буде суттєво кращим у порівнянні зі звичайним скриптом на OpenCV. Тому залишиться тільки одна ємка робота для Rpi це виявлення тексту, яке я робив через PaddleOCR

Можете подивитись приклад роботи за посиланням нижче. Якщо у вас вже є підключений модуль камери та тестові зображення чи відео, я хотів би протестувати та надати результати.

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

Бюджет: 700 USD Термін: 7 днів

Добрий день, якщо хочете більш точно, то краще OpenALPR (є Python-API, спеціально для авто номерів) або легку нейронку типу EasyOCR, можна більш детально, навіщо вам це? Щоб розуміти суть задачі і розуміти терміни та вартість, яку виставити, поставив поки 7 днів, а там потрібно розуміти, для чого використовуватиметься.
Також по Raspberry Pi, що конкретно він робитиме у вас? Весь процес чи тільки фото номера? Просто решту процесу розпізнавання номера можна зробити на окремому сервері, щоб зменшити навантаження на Raspberry Pi, особливо в реальному часі, щоб все робилося.

Бюджет: 700 USD Термін: 2 дні

Доброго дня маю великий досвід роботи з пайтоном, можу виконати швидко і якісно, пишіть обговоримо деталі

Бюджет: 700 USD Термін: 10 днів

Доброго дня. Маю досвід з аналізов відео за допомогою Python. Потрібно уточнити ряд питань:
1 - Що буде знимати камера, тобто це двір чи вулиця? Потрібна детецкція номерів, або будуть на вход вже кадри з номерами?
2 - Яка якість зображень?
3 - У якому форматі потрібно зберігати текст з номерами?

Бюджет: 700 USD Термін: 1 день

Вітаю!
Мене звати Миколай, я представляю команду ILMOX — повного циклу розробки та супроводу ІТ-рішень. Ми допомагаємо бізнесам і стартапам реалізовувати будь-які цифрові проєкти: від MVP до масштабних систем.

Наші основні напрямки:
- Аутсорс / сервісна модель — розробка сайтів, веб- та мобільних застосунків, інтеграції, автоматизація, супровід, техпідтримка, консалтинг, аутстафінг.
- Продуктова модель — створення SaaS та мобільних застосунків із різними моделями монетизації.
- Партнерські та суміжні проєкти — white label, субпідряд, реферальні програми.
- UX/UI-дизайн, DevOps, маркетинг-супровід, інтеграція 3rd-party сервісів.

Чому ми:
- Гнучкі умови: Fixed Price або погодинна оплата.
- Повна прозорість і швидкий старт роботи.
- Досвід у різних нішах і технологіях.

Якщо ви шукаєте надійного партнера для розробки чи підтримки вашого продукту — будемо раді обговорити деталі й надіслати кейси.

З повагою,
Миколай
ILMOX Team Розгорнути

Бюджет: 700 USD Термін: 15 днів

Вітаю
Був досвід у object detection та ocr проектах
Підкажіть якої якості будуть зображення та інші умови
Звертайтесь, буду радий допомогти