# CorgiDude บอร์ดกับการทำ License Plate Detection ของรถมอเตอร์ไซค์ โดยใช้ Yolo2

สวัสดีครับ วันนี้ผมมาแจก โมเดล ตรวจจับป้ายทะเบียนรถมอเตอร์ไซค์ แล้วมันจะมีประโยชน์อะไร มีครับ - เอาไปนับรถเข้าได้ - เอาไปตรวจจับรถมอเตอร์ไซค์บนทางเท้าได้แล้วถ่ายรูปส่งผ่าน Line (อันนี้ถ้าเอาไปให้ตำรวจอาจจะได้เงิน)

เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า

ก่อนอื่นก็ต้องมี โมเดลก่อนครับ ลิ้งโหลดด้านล่างครับ

(<https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/models/License_Plate_Detection/LIIII_anchors_gen.kmodel)[https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/models/License_Plate_Detection/LIIII_anchors_gen.kmodel>]

ต่อไปก็ทำการ Flash model ที่ได้โหลดมาครับ หรื่อใคร Flash model ไม่เป็น ไปทำตามบทความตามลิ้งต่อไปนี้ครับ

(<https://www.aiiotshop.com/b/5)[https://www.aiiotshop.com/b/5>]

Flash ไปที่ตำแหน่ง 0x600000 เลยครับ

![](https://ff.lnwfile.com/_/ff/_raw/39/1f/0w.png)

ต่อไปมาลอง Script ดูครับ

```python
import sensor,image,lcd,time
import KPU as kpu

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.set_vflip(1)
sensor.set_brightness(-2)
#sensor.set_contrast(-2)
sensor.run(1)
lcd.init(type=2, freq=20000000, color=lcd.BLACK)
lcd.rotation(2)
clock = time.clock()
classes = ["LI"]
task = kpu.load(0x600000)
#task = kpu.load("/sd/plate.kmodel")
a = kpu.set_outputs(task, 0, 7,7,30)
anchor = (0.45,0.50, 0.67,0.77, 0.91,1.08, 1.38,1.31, 2.45,2.19)
a = kpu.init_yolo2(task, 0.3, 0.3, 5, anchor)
time2 = 0
while(True):
    time1 = time2
    time2 = time.ticks_ms()
    img = sensor.snapshot()
    #a= img.resize(224,224)
    #a = img.pix_to_ai()
    code = kpu.run_yolo2(task, img)
    if code:
        for i in code:
            a=img.draw_rectangle(i.rect(),color = (0, 255, 0),thickness=5)
    a = lcd.display(img)
    print(1000/(time2-time1))

a = kpu.deinit(task)
```

ตัวอย่างการทดสอบ


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://corgidude.makerasia.com/demo-projects/object-detection/corgidude-license-plate-detection-yolo2.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.