飞桨，全称百度飞桨，是中国百度公司推出的深度学习平台，它包含了一系列开发工具、服务和支持，旨在降低人工智能应用的开发门槛，同时提供丰富的模型库、开发套件和部署工具。在飞桨平台上，开发者可以利用其提供的深度学习框架，快速构建和训练人工智能模型。身份证识别作为人工智能领域的一个重要应用场景，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个技术层面，是人工智能技术在日常生活中的具体应用之一。 身份证识别技术主要通过图像识别技术，实现对身份证上的文字信息和人像信息的自动提取和识别。这一技术可以广泛应用于金融、公安、酒店、网吧、交通等多个行业和场景中，以自动化处理身份验证、身份登记、个人信息录入等手续，提高工作效率，减少人为错误，增强信息安全。身份证识别的数据集是训练该类识别模型的基础资源，通常包含大量带有身份证信息的图片和对应的标注信息，这些标注信息可能包括身份证上的人名、身份证号、性别、民族、出生日期、住址等个人信息，以及身份证的种类、有效期等信息。 由于身份证上含有个人敏感信息，因此在进行身份证识别技术研究和应用时，需要严格遵守相关法律法规，确保个人信息安全，防止信息泄露。同时，在实际应用中还需要对识别技术进行不断地优化和升级，以提高识别的准确度和处理速度，确保系统的稳定性和可靠性。 在本次提供的“飞桨身份证识别数据集（数据是造过的）”中，虽然数据是造过的，但仍然可以为研究者和开发者提供一个模拟环境，用于测试和训练身份证识别模型。通过这个数据集，研究人员可以在模拟的场景下，对模型进行训练，而不用担心泄露真实的个人信息。数据集中的图片文件，例如2990.jpg、0677.jpg等，是训练数据集中的样本，它们被用作训练模型的输入图像。通过机器学习算法对这些图像进行处理，模型可以学习到如何识别图像中的文字和人像信息，最终实现对真实身份证信息的自动识别。 在实际应用中，身份证识别技术通常会集成到不同的系统中，比如门禁系统、网上身份验证系统等，用户只需上传身份证图片，系统便会自动完成信息的提取和验证。随着技术的发展，身份证识别技术也在不断地进步，其准确性和可靠性也在持续提高，为各行各业的数字化转型提供了有力的技术支持。 身份证识别技术的应用，除了提高效率和安全性的实际价值之外，也反映出了人工智能技术在实际生活中的广泛应用前景。在不断发展的未来，人工智能技术将更多地渗透到人们的日常生活中，为人们带来更多便利和安全。

百度飞桨项目PaddleOCR是百度公司研发的一个开源光学字符识别（OCR）工具库，旨在提供高精度、高灵活性、轻量级和易于部署的OCR模型。PaddleOCR V3作为该项目的一个重要版本，包含了多项改进与新特性，使其在名片识别、身份证识别以及社保卡识别等场景中具有更高的准确性与效率。 PaddleOCR V3的模型文件主要包括了以下三个核心组件：ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx、ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx 和 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx。这些文件分别对应不同的功能模块： 1. ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx：这个模型文件是用于文本检测（Detection）的推理模型。它能够高效地定位图像中文字的位置，是OCR识别的第一步。在实际应用中，它能够识别出图像中的各种文本框，为后续的识别步骤提供准确的定位信息。 2. ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx：此文件代表的是文本识别（Recognition）模型。它接受由检测模块提供的文本区域作为输入，并将其转换成可编辑的文本格式。在V3版本中，此模型进一步优化了识别准确率和速度，支持中英文以及多种字体的识别。 3. ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx：这是训练用的分类（Classification）模型文件，主要用于在训练阶段对文本行进行分类。例如，在处理复杂的文档时，可以利用此模型将不同类别的文本进行区分，以便进行更精准的文本检测和识别。 PaddleOCR V3模型采用了深度学习技术，结合了多种先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的诸多高级特性。PaddlePaddle是百度自主研发的深度学习平台，支持大规模深度学习模型的训练和推理，具有良好的易用性和丰富的API接口，为PaddleOCR提供了强大的后端支持。 在实际应用中，PaddleOCR V3模型能够处理多种场景下的文本识别任务，比如文本定位、文字识别、身份证信息提取等。这些功能在金融科技、智能办公、政府公共管理、医疗健康等多个领域都有广泛的应用前景。例如，在银行或证券公司，PaddleOCR可以帮助自动化处理文件，减少人工审核的成本和时间；在公共安全领域，它可以快速准确地识别身份证件信息，提高信息处理的效率和准确性。 从技术的角度来看，PaddleOCR V3模型文件的开发与应用，展现了人工智能在图像处理和模式识别领域的强大能力。模型的轻量级设计使其可以在边缘设备上部署，不仅节省了成本，也提高了数据处理的安全性和隐私保护。 PaddleOCR V3模型文件是集成了前沿技术的高效、准确的OCR解决方案，其应用场景广泛，技术支持强大，是AI技术在文本识别领域应用的典范。

随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的智能图像识别技术已经广泛应用于各个领域，尤其在交通运输管理方面，如智能船牌检测与管理系统，具有重要的研究价值和实际应用前景。智能船牌检测系统利用深度学习框架PaddleOCR，结合河流监控场景需求，实现了对船牌的精确识别。该系统能够在复杂背景下快速准确地识别船只，对推动智能航运和智慧河流管理具有积极的意义。 智能船牌检测与管理系统主要功能包括船牌识别、船只监控、非法船只预警、自动化流程以及环境保护等方面。在船牌识别方面，系统能够准确捕捉河面上的船只，并自动识别船牌信息，提高航运管理的效率和准确性。在船只监控方面，系统可以全天候不间断地监控河面船只的动态，为河运安全和应急响应提供技术支持。非法船只预警是通过事先设定的监控规则，一旦发现可疑船只或违法行为，系统能够及时发出预警信号，有效预防和打击非法捕捞、走私等违法行为。 该系统在自动化流程方面，通过自动化的数据采集和处理流程，减轻了人工劳动强度，提高了工作效率。在环境保护方面，系统通过监控河流使用状况，能够为禁渔期监管和河流管理提供决策支持，从而促进水资源的可持续利用。此外，该系统还集成了天网摄像头技术，能够实现对河流区域的全天候监控，提高监控的实时性和准确性。 智能船牌检测与管理系统依托于百度飞桨（PaddlePaddle）这一开源深度学习平台，该平台提供了丰富的深度学习模型和工具，能够加速模型训练和数据集构建。在模型训练方面，系统通过大量样本训练，不断提升识别精度，确保在各种复杂环境下的准确识别。数据集构建是深度学习的核心环节，通过收集和预处理大量的图像数据，为训练出高质量的船牌识别模型提供了基础。 智能船牌检测与管理系统结合PaddleOCR深度学习框架，不仅提升了航运监控的自动化和智能化水平，还为环境保护和河流管理提供了强有力的科技支撑。该系统的推广和应用，将对提升河流治理能力，优化航运管理，保障水域安全，以及推动智能河流生态建设起到关键作用。

百度飞桨学习python机器学习、深度学习资料 【机器学习】GRU：实践-情感分类的另一种方法 【机器学习】LSTM：实践-谣言检测 【机器学习】python复杂操作：实践-爬虫与数据分析 【机器学习】ResNet-50原理：实践-CIFAR10数据集分类 【机器学习】VGGNet原理：实践-中草药分类 【机器学习】Word2Vec实现：实践-基于CBOW和Skip-gram实现Word2Vec 【机器学习】飞桨高层API的实践 【计算机视觉】1.实践：飞浆与python入门操作 【计算机视觉】2.实践：python复杂操作 【计算机视觉】3.理论：计算机视觉概述 【计算机视觉】4.实践：基于深度神经网络的宝石分类 【计算机视觉】5.实践：基于卷积神经网络的美食识别 【计算机视觉】6.实践：基于VGG-16 的中草药识别 等等

数据量在四位数左右，可供于机器学习使用，深度学习可能不太够。 不同开源数据库的数据标签格式不统一，可能要手动处理或者做一个多模态。 同时也包括一部分嘴唇的图象数据 仅供交流学习使用 侵删 本人也在做相关实验，欢迎各位在评论区交流经验和算法知识

飞桨复现mldanet&monodepth + deephints项目代码

使用OpenVINO实现飞桨版PGNet推理程序

系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286 情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。该模型基于一个双向LSTM结构，情感类型分为积极、消极。该PaddleHub Module支持预测和Fine-tune。 系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286

资料包里包含了使用文档、可执行文件、Qt源码。 资料包下载后如果不想编译源码也可直接双击可执行文件运行项目实现功能，不需要自己训练模型，可以直接添加人脸进行对比，识别度达到95%以上。 软件采用QT设计，在window下、Linux下都可以直接运行。 使用的场景：当做实验室 的门禁系统，当人脸识别成功会自动提示开锁，如果没有录入人脸，可以根据界面引导提示添加人脸，录入身份信息。

python人像抠图利器，paddlepaddle 1.8.5 GPU版 whl格式：众人周知的外网环境，需要垫脚否则下载巨慢，这里帮各位搬一下砖，pip install XXX安装即可,望笑纳；）