1.为客户实现营业执照识别，同时为客户实现营业执照识别结果的写入。 2.主要实现文本检测，文本识别，文本信息录入，数据库存储，java web中台 3.主要是实现，由于营业执照数据较为隐私，这里展示自己的发票数据

1.当时为客户实现的是细长的分割检测任务，但是在进行时实际模型调整之前，在voc数据集上进行了验证，由于数据集的私有性，因此这里给出voc数据集。 2.实现基于ASPP的分割部分改进，设计整个模型的结构。 3.难点在于调整模型能单独分割，单独检测，我没有采用网上流行的分割和检测一起的方法，因此在调节损失函数有些难度。

1.主要是为客户提供车辆检测，车牌检测，车牌文本识别，载货状态识别，进出入状态识别，并将识别结果存入数据库，将识别的截图存入亚马逊图片服务器。 1.整个项目的开发，开发基于yolov5的车辆和车牌识别，基于LPRNet的车牌文本识别，基于绊线检测的出入状态识别，基于mobilenetv3的载货状态识别。web服务开发，接入亚马逊和应用项目数据库的java web中台开发。 3.难点在于车牌的识别，车牌过小因此识别较为困难，通过扩展数据集，调整检测头来达成目标。绊线检测状态的判定以及提交数据库识别结果的识别。