最近我一直在研究AI技術(shù)在.Net平臺上的應(yīng)用。目前，大部分AI技術(shù)都是使用Python開發(fā)的。然而，最近我偶然在頭條上看到了一篇關(guān)于ML.NET的介紹，這是一個開放源代碼的跨平臺機器學(xué)習(xí)框架，專為.Net平臺設(shè)計。我對ML.NET進行了詳細的研究。

ML.NET詳細介紹

最初，我主要學(xué)習(xí)圖像分類和目標檢測。在整個ML.NET學(xué)習(xí)過程中，我遇到了不少困難。最初，我使用VS插件ML.NET Model Builder進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但發(fā)現(xiàn)執(zhí)行效率很低。后來，我嘗試使用Vott進行圖片標注，但也發(fā)現(xiàn)了一些bug，比如視頻文件標注導(dǎo)出后文件路徑無法識別。最后，我找到了一個效率非常高的方式，即使用yolo導(dǎo)出onnx模型。我使用Python訓(xùn)練了yolo數(shù)據(jù)集并導(dǎo)出了onnx模型，最后在.Net平臺下進行調(diào)用。

一、車牌識別實現(xiàn)基本步驟

1. 數(shù)據(jù)標注，可以使用LabImg或其他標注工具

2.訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練車牌樣式，訓(xùn)練文字和顏色ORC識別

3.導(dǎo)出onnx格式模型

4.使用ML.NET調(diào)用模型

二、整合到IoTBrowser

IoTBrowser增加Dynamic Api插件框架，另外找了一個Yolov5Net包，默認支持Net6，后面移植到.Net Framework下。

C#調(diào)用代碼很簡單

js端調(diào)用更簡單

三、實現(xiàn)效果

支持的格式：

1.圖片絕對文件路徑

2.RTMP協(xié)議取幀識別

3.Mp4或ts文件 取幀識別

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