探索智能车牌识别:Sample for Car License Recognition 开源项目
2024-05-30 04:22:04作者:沈韬淼Beryl
项目简介
Sample for Car License Recognition 是一个基于 NVIDIA DeepStream SDK 的开源示例,展示了如何利用深度学习模型进行车辆检测、车牌定位以及字符识别。该项目通过三个 TAO3.0 模型——Car Detection Model、LPD(License Plate Detection)Model 和 LPR(License Plate Recognition)Model,构建了一个完整的视频流处理管线。

这个强大的系统不仅适用于实时监控视频的自动车牌识别,而且它的性能在不同硬件平台上都有出色表现。
技术分析
项目采用的技术包括:
- TAO3.0 模型:NVIDIA 的 Train, Adapt, Optimize (TAO) 工具套件训练出的高效模型。
- DeepStream SDK:用于构建 AI 流媒体应用,支持在 GPU 上执行推理。
- Triton Inference Server:提供高性能且灵活的推理服务,可以在多个框架和模型之间无缝切换。
此外,项目提供了两个运行模式:gst-nvinfer 基于 TensorRT 的本地推理,以及作为 Triton 客户端的 gst-nvinferserver 方式(仅限 x86 平台)。
应用场景
- 交通监控:在高速公路、城市街道或停车场等场所,实时识别过往车辆的车牌信息。
- 安全与合规性:在进入受控区域时自动检查车辆,提高安全性并确保合规。
- 智能停车管理:自动计费,减少人工干预和错误。
项目特点
- 跨平台兼容:支持从 Jetson 系列到 T4 GPU 的多种硬件设备。
- 高效率:在测试环境下,最高可实现每秒 447.15 帧的速度(T4 GPU,14 流)。
- 易用性:提供简洁的命令行参数配置,或使用 YAML 配置文件,简化部署流程。
- 可扩展性:支持自定义字典(如中英文车牌),适应各种地区需求。
如何参与
要开始使用这个项目,首先通过 SSH 或 HTTPS 克隆仓库,然后下载和转换所需模型。根据你的 DeepStream 版本选择合适的脚本,并根据提供的步骤准备 Triton Server。最后,编译项目并通过简单的命令行参数启动应用。
git clone git@github.com:NVIDIA-AI-IOT/deepstream_lpr_app.git
./download_convert.sh us|ch 0|1
make
./deepstream-lpr-app ...
如果你对 GPU 加速的智能车牌识别系统感兴趣,或者正在寻找将 AI 引入监控领域的解决方案,那么 Sample for Car License Recognition 将是一个理想的起点。立即探索此项目,开启你的智能化旅程吧!
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