目标检测二次检测应该如何实现

如何将两个目标检测模型合在一起呢，比如目的是要检测车牌，但由于交通场景里的车牌是小目标物，所以先检测出车辆，然后把车辆的目标框剪出来再输入到下一个网络当中去检测车牌

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

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• 你也可以参考下这篇文章：关于备案问题 免费帮您解决备案问题 该网站暂时无法访问 尊敬的用户，您好很抱歉，该网站暂时无法访问，可能由以下原因导致： 原因一：未备案或未接入；根据《非经营性互联网信息服务备案管理办法》，网站需要完
• 除此之外, 这篇博客: 单目测距终于摆脱了参考物，实现单目测距、检测物体大小，增加了实验数据，效果很好中的 📕传统方法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  
  • 🍊其实单目摄像头的模型可以近似考虑为针孔模型，像下面这种：

  ❤️其中 f 是焦距
  ❤️C 是镜头光心

  • 🍊物体通过镜头光心映射在图像传感器（像平面）上，像平面上会出现一个倒立的图像，通过对实际物体的测量，我们可以得到实际物体的高度，最后通过数学推算即可得到关于距离D的一个数学公式，在这里就给各位读者大大手推一下：
  • 🍊字写的有点丑，望各位不要嫌弃。如有我没说明白之处，请大方指出，我会非常感谢您！ ❤️
    
  • 🍊上图就是前面针孔模型的一个手画版，只不过我把这些参数都标注了出来，方便自己给各位看官理解。
  • 🍊在这里通过相似三角形可以推出下面这些数学公式，得到了最终的所求距离D和实际物体半径R的关系式，❤️在这里就可以看出来，我们必须得要清楚的知道实际物体的半径R才可以求出距离D，若不知道 R 的大小，则就求不出距离D，而刚好这两个参数都是我需要去求解的东西❤️，当时我就卡在了这里，不知道该如何下手了；后面通过和朋友的沟通学习，我们找出来了第二种方法🎉。
    
• 您还可以看一下 AI100讲师老师的朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用课程中的 朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用小节, 巩固相关知识点
  

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将两个目标检测模型合并起来，可以采用以下步骤：

第一步是使用车辆检测模型，对输入图像进行车辆检测，得到车辆的目标框。可以使用基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO或SSD等。

第二步是从原图像中剪裁出车辆目标框，并将其输入到车牌检测模型中进行车牌检测。车牌检测模型可以使用与车辆检测模型相同或不同的算法，根据实际情况选择。

第三步是将车辆和车牌的检测结果进行合并。可以使用简单的方法，如将车牌目标框的坐标加上车辆目标框的坐标，得到车牌在原图像中的坐标。也可以使用更加复杂的算法，如基于目标跟踪的方法，来对车辆和车牌的检测结果进行关联。
需要注意的是，合并两个目标检测模型时，需要考虑两个模型的检测精度和速度，以及模型之间的数据传输和处理效率等因素，以确保整个系统的性能和稳定性。