智能车牌识别技术初步解析

引言

在智能交通、停车管理、安全监控等领域，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术扮演着至关重要的角色。随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展，车牌识别已从传统的人工审核转向高度自动化的智能识别。本文将深入浅出地介绍如何从视频流中捕捉车牌，并解析其背后的技术原理、应用及实践方法。

一、车牌识别技术概述

车牌识别技术是一种基于图像处理、模式识别和计算机视觉技术的自动化识别方法。它通过摄像头捕捉车辆图像，利用算法对图像进行分析处理，最终提取并识别出车牌号码。

1.1 技术流程

图像采集：通过高清摄像头实时捕捉车辆视频流。 预处理：对图像进行灰度化、去噪、边缘检测等处理，提升图像质量。 车牌定位：利用颜色、形状、纹理等特征，在图像中定位车牌区域。 字符分割：将车牌区域内的字符逐一分离出来。 字符识别：采用OCR（光学字符识别）技术，将分割出的字符转换为数字或字母。 结果输出：将识别结果输出为可读的字符串形式。

二、关键技术解析

2.1 车牌定位

车牌定位是车牌识别的第一步，也是最关键的一步。由于车牌在图像中的位置、大小、角度各异，因此定位算法需要具有较强的鲁棒性。常见的定位方法包括基于颜色的分割、基于纹理的分割、基于边缘检测的分割以及基于深度学习的检测方法。

2.2 字符分割

字符分割的目的是将车牌区域内的每个字符单独提取出来，以便于后续的字符识别。这一步骤需要处理字符间的粘连、断裂等问题。常用的分割方法包括基于投影的分割、基于连通域的分割以及基于深度学习的分割。

2.3 字符识别

字符识别是车牌识别的最终环节，其准确性直接影响到整个系统的性能。OCR技术是实现字符识别的关键技术之一。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的OCR技术逐渐成为主流，能够处理各种复杂场景下的字符识别问题。

三、实际应用场景

车牌识别技术在多个领域具有广泛的应用：

智能交通：用于交通流量监测、违章停车管理、电子警察等。 停车管理：实现无人值守停车场、自动计费等功能。 安全监控：在重要场所对进出车辆进行监控和记录。 车辆追踪：结合GPS技术，实现车辆的实时追踪和定位。

四、实现步骤与案例分析

4.1 实现步骤

环境搭建：安装必要的软件开发工具（如OpenCV、TensorFlow等）和硬件（高清摄像头）。 视频流捕获：编写代码实现视频流的捕获和显示。 图像处理：对捕获的视频帧进行预处理、车牌定位和字符分割。 字符识别：利用OCR技术识别分割出的字符。 结果输出与存储：将识别结果输出到控制台或保存到数据库中。

4.2 案例分析

基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型

其中数据集的质量是尤为重要的，决定了模型的上限，因此想要搭建一个效果较好的目标识别算法模型，就需要处理流程较为完善的开源数据集。本篇文章采用的是CCPD数据集，上篇文章已经详细描述了整个项目的初步搭建过程，包括数据集准备和数据预处理，大体系统框架和数据标签聚合。现在开始正式YOLOv7搭建。
一、YOLOv7

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。

从近几年来看，模型结构重参化和动态标签分配已经成为了目标检测领域中的主要优化方向。针对于结构重参化，YOLOv7的作者是通过分析梯度的传播路径来为网络中的不同层进行结构重参化优化，作者还提出了扩展和复合缩放的方式，通过这种方式可以更高效利用参数量和计算量。这样不仅可以减少大量参数，还可以提高推理速度以及检测精度。

我们这里不作展开Yolov7详解，开源项目里面自带大家可直接克隆就好，省去了一些冗余功能。但是github上面的版本删去了训练模块，提供了已经训练完成的模型和推理模型，这样克隆方便展示直接效果，训练的权重并不是最优的，本身并没有迭代多次，想要精度更高的模型我将会在后续硬件支持下再训练，或者大家也可以去下载别人已经训练好的模型。

我会在本篇文章详细介绍模型权重的具体训练过程。
二、训练步骤
1.安装环境

利用Yolo训练模型十分简单并没有涉及到很复杂的步骤，如果是新手的话注意下载的torch版本是否符合本身NVDIA GPU的版本，需要根据NVIDIA支持最高的cuda版本
去下载兼容的Torch版本

，查看cuda版本可以通过终端输入：nvidia-smi

确定requirements.txt没问题之后，直接通过pip下载环境即可： ​

pip install -r requirements.txt

2.修改Yolo配置文件

首先增加cfg/training/yolov7-e6e-ccpd.yaml文件，此配置文件可以参数动态调整网络规模，这里也不展开细讲，以后会有Yolov7源码详解系列，敬请期待，我们需要根据我们用到的官方yolo模型选择对于的yaml文件配置，我这里用的的yolov7-e6e模型训练，所以直接拿yolov7-e6e.yaml改写： ​

yaml # parameters nc: 1 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple

其中nc是检测个数，depth_multiple是模型深度，width_multiple表示卷积通道的缩放因子，就是将配置里面的backbone和head部分有关Conv通道的设置，全部乘以该系数。通过这两个参数就可以实现不同复杂度的模型设计。然后是添加数据索引文件data/license.yaml： ​

bash train: ./split_dataset/images/train val: ./split_dataset/images/val test: ./split_dataset/images/test # number of classes nc : 1 #class names names : ['license']

3.训练模型

前面train，val，test都对应着目录存放的训练数据集。之后修改train.py中的参数或者是直接在终端输入对应的参数自动目录，我一般是习惯直接在defalut下面修改，parser的各类参数功能为： ​

ini #weight:指定预训练权重路径；如果这里设置为空的话，就是自己从头开始进行训练；官方有提供预训练权重 #cfg:指定模型配置文件路径的；源码里面提供了几个配置文件，配置文件里面指定了一些参数信息和backbone的结构信息。 #data:数据集对应的参数文件；里面主要存放数据集的类别和路径信息。 #hyp:指定超参数文件的路径；超参数里面包含了大量的参数信息。 #epochs:训练的轮数；默认为300轮，显示效果是0-299 #batch-size:每批次的输入数据量；default=-1将时自动调节batchsize大小 #img-size:训练集和测试集图片的像素大小；输入默认640*640，可以进行适当的调整，这样才能达到好的效果。 #rect:是否采用矩阵推理的方式去训练模型。 #resume:断点续训：即是否在之前训练的一个模型基础上继续训练，default 值默认是 false; #nosave:是否只保存最后一轮的pt文件；我们默认是保存best.pt和last.pt两个的; #notest:只在最后一轮测试；正常情况下每个epoch都会计算mAP，但如果开启了这个参数，那么就只在最后一轮上进行测试，不建议开启。 #noautoanchor:是否禁用自动锚框；默认是开启的，自动锚点的好处是可以简化训练过程。 #evolve:遗传超参数进化；yolov7使用遗传超参数进化，提供的默认参数是通过在COCO数据集上使用超参数进化得来的。由于超参数进化会耗费大量的资源和时间，所以建议不要动这个参数。 #bucket:谷歌云盘；通过这个参数可以下载谷歌云盘上的一些东西，但是现在没必要使用了。 #cache:是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认False；开启这个参数就会对图片进行缓存，从而更好的训练模型。 #image-weights:是否启用加权图像策略，默认是不开启的；主要是为了解决样本不平衡问题；开启后会对上一轮训练效果不好的图片，在下一轮中增加一些权重； #device:设备选择；这个参数就是指定硬件设备的，系统会自己判断。 #multi-scale:是否启用多尺度训练，默认是不开启的；多尺度训练是指设置几种不同的图片输入尺度，训练时每隔一定iterations随机选取一种尺度训练，这样训练出来的模型鲁棒性更强。 #single-cls:设定训练数据集是单类别还是多类别；默认为 false多类别。 #optimizer:选择使用 Adam 优化器 #sync-bn:是否开启跨卡同步BN；开启参数后即可使用 SyncBatchNorm多 GPU 进行分布式训练。 #local_rank:DDP参数，请勿修改 #workers:最大worker数量。 #project:指定训练好的模型的保存路径；默认在runs/train。 #entity:wandb 库对应的东西。 #name:设定保存的模型文件夹名，默认在exp； #exist-ok:每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹；如果指定了这个参数的话，那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里；如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下。 #quad:官方给出的开启这个功能后的实际效果： #好处是在比默认 640 大的数据集上训练效果更好 #副作用是在 640 大小的数据集上训练效果可能会差一些 #linear-lr:用于调整学习率；含义是通过余弦函数来降低学习率。使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火可以通过余弦函数来降低学习率。 #label-smoothing:是否对标签进行平滑处理，默认是不启用的； #upload_dataset:wandb 库对应的东西。是否上传dataset到wandb tabel(将数据集作为交互式 dsviz表 在浏览器中查看、查询、筛选和分析数据集) 默认False #bbox_interval:wandb 库对应的东西，可以忽略。设置界框图像记录间隔 Set bounding-box image logging interval for W&B 默认-1 #save-period:用于设置多少个epoch保存一下checkpoint，int 型，默认为 -1。 #artifact_alias:表示还未实现的内容，忽略即可 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolo7.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='data.yaml path') parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.p5.yaml', help='hyperparameters path') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300) parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs') parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes') parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training') parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint') parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch') parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check') parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters') parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket') parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training') parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%') parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class') parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer') parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify') parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers') parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name') parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader') parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR') parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon') parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table') parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B') parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch') parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used') parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone of yolov7=50, first3=0 1 2') parser.add_argument('--v5-metric', action='store_true', help='assume maximum recall as 1.0 in AP calculation') 对应参数修改，一般来说修改这些就足够了： ​ python parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolo7-e6e.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='cfg/yolov7-e6e-ccpd', help='model.yaml path') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/license.yaml', help='data.yaml path')

当然也可能出现内存溢出等问题，需要修改： ​

go arser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs') parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')

这两个参数，具体参数根据自己硬件条件修改。

然后直接终端输入: ​

python train.py

训练即可。生成的模型会自动保存到run/目录里面。之后在run/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件，一会我们就要利用这个最好的权重文件来做推理测试。除此以外还会产生一些验证文件的图片等一些文件。

4.推理

然后修改detect.py

： ​

python

f __name__ == '__main__': """ --weights:权重的路径地址 --source:测试数据，可以是图片/视频路径，也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流 --output:网络预测之后的图片/视频的保存路径 --img-size:网络输入图片大小 --conf-thres:置信度阈值 --iou-thres:做nms的iou阈值 --device:是用GPU还是CPU做推理 --view-img:是否展示预测之后的图片/视频，默认False --save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件形式保存，默认False --classes:设置只保留某一部分类别，形如0或者0 2 3 --agnostic-nms:进行nms是否也去除不同类别之间的框，默认False --augment:推理的时候进行多尺度，翻转等操作(TTA)推理 --update:如果为True，则对所有模型进行strip_optimizer操作，去除pt文件中的优化器等信息，默认为False --project：推理的结果保存在runs/detect目录下 --name：结果保存的文件夹名称 """ parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

这里需要将刚刚训练好的最好的权重传入到推理函数中去。然后就可以对图像视频进行推理了。

主要需要修改的参数是：

​

python

parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='runs/train/exp/weights/best.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='测试数据集目录或者图片', help='source')

推理测试结束以后，在run下面会生成一个detect目录，推理结果会保存在exp目录下。

以某停车场管理系统为例，该系统通过安装在入口处的摄像头实时捕捉车辆视频流，利用车牌识别技术自动提取并识别车牌号码。当车辆进入停车场时，系统会根据车牌号码自动分配停车位并生成停车记录。当车辆离开时，系统再次识别车牌号码并计算停车费用。

五、总结与展望

车牌识别技术作为智能交通领域的重要组成部分，其发展和应用前景十分广阔。随着计算机视觉和人工智能技术的不断进步，车牌识别技术的准确性和实时性将得到进一步提升。未来，车牌识别技术将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多便利和安全。

希望本文能够帮助读者更好地理解车牌识别技术及其在实际应用中的价值。如果您对这项技术感兴趣或有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。