Light-LPR可在镶嵌式拓荒、手机端和闲居的x86平台上首先的车牌识别开源边幅，车牌字符识别准确率超99.95%，概括识别准确率超过99%，赞成现在国内扫数的车牌识别。
收受MTCNN检测车牌和四个角点精笃定位，并进行偏畸雠校，临了进行端到端识别车招牌码，使用MNN行为推理引擎。
一、边幅特色
Light-LPR目的是为资源有限的拓荒，如树莓派或镶嵌式硬件等，提供高效且易于部署的轻量级车牌识别治理决议，竣事在这些拓荒上进行实时的车牌检测和字符识别。
经过优化后或者在低功耗、低资本的硬件环境中细腻首先，相宜镶嵌式拓荒等对资源要求较为尖酸的场景。
提供了齐备的部署指南，不管是x86平台的Linux系统、ARM平台的Linux系统仍是Windows系统，王人有对应的装置教导，方便用户快速搭建起车牌识别系统。
行为开源边幅，其源代码明晰易懂，便于开发者根据骨子需求对模子和功能进行调养和优化，知足不同应用场景下的特定要求。
相较于其他同类轻量级治理决议，LightLPR具备更高的识别准确率，车牌字符识别准确率超99.95%，概括识别准确率超过99%，或者准确识别现在国内扫数的车牌类型。
二、工夫旨趣
1.工夫架构
Light-LPR使用了两个中枢模子，一个是基于YOLOv3的变种用于检测车牌，或者在图像中快速且准确地定位出车牌的位置；另一个是基于CRNN的字符识别模子，用于对切割出来的单个字符进行识别，从而竣事车招牌码的准确读取。
YOLOv3是一种先进的计划检测算法，其中枢想想是将输入图像别离为多个网格单位，每个网格单位认真瞻望一定数目的鸿沟框以及这些鸿沟框所包含物体的类别概率。关于车牌检测，该模子经过多半带有车牌标注的图像数据测验后，或者学习到车牌的多样特征模式，从而在新的图像中快速准确地定位出车牌方位的区域。
基于CRNN的字符识别：在通过YOLOv3检测到车牌区域后，边幅收受CRNN（卷积轮回神经汇集）模子来对切割出来的单个字符进行识别。CRNN结合了卷积神经汇集（CNN）的图像特征索要智力和轮回神经汇集（RNN）的序列建模智力，或者灵验地处理图像中的文本信息。关于车牌字符识别，它最初通过CNN层对字符图像进行特征索要，得到字符的特征向量默示，然后再由RNN层对这些特征向量进行序列建模，以瞻望字符的类别，从而竣事对车招牌码中各个字符的准确识别。
2.轻量化优化
剪枝处理：接洽到边幅可能首先在资源有限的拓荒上，如树莓派或镶嵌式硬件等，Light-LPR对原始的YOLOv3和CRNN模子进行了剪枝操作。剪枝是一种模子压缩工夫，通往日除模子中对性能孝顺较小的联接或参数，在不显耀裁汰模子性能的前提下，大大减少模子的存储空间和磋议量，从而普及模子的首先速率和内存恶果，使其更相宜在低功耗、低资本的硬件环境中首先。
量化处理：除了剪枝除外，还对模子进行了量化处理。量化是将模子中的参数从高精度的数据类型转化为低精度的数据类型，如将32位浮点数转化为8位整数等。这么不错进一步减少模子存储所需的空间，并加速模子的推理速率，同期通过合理的量化战略，仍然或者保持模子较高的识别准确率。
3.检测与识别工夫
MTCNN检测与角点定位：Light-LPR收受MTCNN（Multitask Cascaded Convolutional Neural Networks）来检测车牌并进行四个角点的精笃定位。MTCNN是一种多任务级联卷积神经汇集，它或者同期完成东谈主脸检测、枢纽点定位等多个任务。在LightLPR中，经过对MTCNN的立异和测验，使其或者稳妥车牌的检测和角点定位任务。通过MTCNN的检测，不错准确地找到车牌在图像中的位置，并取得车牌的四个角点坐标，从而为后续的偏畸雠校和字符识别提供更准确的基础。
偏畸雠校：在骨子场景中，由于车辆停放位置和拍摄角度的不同，拍摄到的车牌图像可能会存在一定的偏畸。为了普及字符识别的准确率，Light-LPR在取得车牌角点坐标后，会根据这些坐标对车牌进行偏畸雠校，将车牌图像校正到水平或垂直见地，使车牌上的字符处于愈加规整的位置，便于后续的字符分割和识别。
端到端识别：在完成车牌定位、偏畸雠校等预处明智商后，边幅平直对校正后的车牌图像进行端到端的字符识别，即平直从车牌图像中一次性识别出齐备的车招牌码，而无需对字符进行逐一分割和识别。这种端到端的识别方式减少了中间枢纽的过错传递，普及了识别的准确率和恶果，况兼在模子的测验和优化流程中，或者更好地学习车牌图像与车招牌码之间的举座映射关系。
4.推理引擎
Light-LPR使用MNN（Mobile Neural Network）行为推理引擎。MNN是一个轻量级的深度学习推理引擎，具有高效、跨平台等特色，或者在多种硬件平台上快速地试验神经汇集模子的推理任务。通过将测验好的车牌识别模子转化为MNN阵势，并使用MNN推理引擎进行加载和推理，不错充分阐明MNN的性能上风，进一步普及车牌识别系统在不同拓荒上的首先恶果和闪现性。
5.数据集与测验
边幅提供了预处理好的车牌图片数据集，方便开发者进行模子测验。测验流程通过Keras竣事，Keras是一个高度模块化的神经汇集库，具有恣意易懂的API，或者匡助开发者快速上手并松驰调养模子参数，从而根据本身需求优化模子性能。
三、不及之处
1.准确率截至：尽管边幅宣称车牌字符识别准确率超99.95%，概括识别准确率超过99%，但在骨子复杂场景中，仍可能出现识别造作的情况。举例，当车牌存在污损、藏匿、光照不及或拍摄角度欠安时，识别准确率会受到影响，导致无法准确识别车招牌码。
2.环境稳妥性弱：该边幅虽勤劳于竣事盛开场景下的车牌识别，但关于一些顶点环境或罕见场景，其稳妥性有待普及。如在暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气条目下，或者车辆行驶速渡过快、光辉变化剧烈的场景中，可能无法灵验捕捉和识别车牌。
3.硬件性能依赖：诚然经过轻量化优化，但在一些性能较低的镶嵌式拓荒或迁徙末端上首先时，可能会出现首先速率慢、实时性差的问题，无法知足对实时性要求较高的应用场景，如高速卡口的快速通行需求。
4.数据集局限性：边幅所提供的预处理好的车牌图片数据集可能存在一定的局限性，无法涵盖扫数可能的车牌格式、场景和变化情况。这可能导致模子在面临一些未包含在测验累积的罕见车牌或场景时，进展欠安。
5.功能推广性差：相干于一些交易车牌识别系统，Light-LPR的功能可能相对较为单一，穷乏一些高等功能，如车辆心理识别、车型识别、多车牌识别（吞并画面中存在多个车牌）等，截至了其在一些复杂应用场景中的使用。
6.工夫更新滞后：开源边幅的开发者和孝顺者数目相对有限，可能无法像交易公司那样插足多半资源进行连续的工夫研发和更新。因此，在面临新出现的车牌格式、工夫挑战或应用需求时，边幅的更新速率可能会相对较慢，难以实时跟上行业发展的行动 。
7.部署与珍视难度：尽管边幅提供了相对齐备的部署指南，但关于不练习干系工夫和开发环境的用户来说，在不同的硬件平台和操作系统上进行部署和配置仍可能存在一定的艰辛。况兼，在系统首先流程中，遭逢问题时的排查和珍视也需要一定的工夫智力和教会。
四、应用场景
1.智能交通不休
交通流量监测：可在谈路枢纽节点如路口、高架桥等地装置录像头并集成Light-LPR，实时识别过往车辆车牌，准确统计不同期段、不同路段的车流量，为交通贪图媾和路设施竖立提供数据赞成，助力优化交通讯号灯时长、谈路拓宽等决策。
非法非法行动监管：与监控系统结合，自动识别闯红灯、超速、非法变谈等非法车辆的车招牌码，行为国法依据，普及交通非法查处恶果，增强交通法则的威慑力，有助于圭表交通顺序。
智能卡口不休：在高速公路、城市快速路等卡口位置部署，快速准确识别车辆车牌，竣事车辆的自动识别与记载，互助电子收费系统，普及车辆通造孽果，同期加强对要点车辆的管控和跟踪。
2.泊车场不休
无东谈主值守泊车场：在泊车场出进口装置Light-LPR拓荒，车辆收支时自动识别车牌，无需东谈主工干豫即可完成车辆身份识别、计费、开闸等操作，大大普及泊车场的通造孽果，减少车主恭候时间，裁汰东谈主力资本。
车位素质与不休：通过识别车牌信息，实时掌捏泊车场内各区域的车辆漫步情况，为车主提供准确的车位素质信息，普及泊车场空间期骗率，同期方便不休东谈主员进行车位不休和资源调配。
泊车场安全监控：对泊车场内的车辆进行实时监控，识别相配车辆或未经授权的车辆进入，实时发出警报，保险泊车场内车辆和东谈主员的安全。
3.安防监控限度
园区与社区安防：在园区、社区的出进口及里面谈路装置监控录像头与Light-LPR系统，对收支车辆进行严格管控，记载车牌信息，竣事东谈主员和车辆的出入不休，增强园区和社区的安全性，扎眼外部车辆罪犯闯入。
大家场合安防：在阛阓、病院、学校等大家场合的泊车场及驾驭区域部署，实时监测车辆流动情况，为安全事件的追念和打听提供有劲笔据，提雄伟众场合的举座安防水平。
要点区域监控：关于一些挫折场合如政府机关、军事禁区等驾驭谈路，期骗Light-LPR对过往车辆进行监控和筛选，实时发现可疑车辆，保险要点区域的安全。
4.交易运营与管事
汽车金融与租借：在汽车金融公司、租借公司的业务场合，准确识别车辆车牌，便于对租借车辆的出入库不休、使用监控以及过期未归还车辆的跟踪，裁汰运营风险，普及不休恶果。
加油站与管事区不休：在加油站、高速公路管事区等地装置，自动识别车辆车牌，竣事车辆的快速识别和信息记载，可与加油站的会员系统、管事区的耗尽系统等集成，为车主提供方便的管事体验，同期便于商家进行数据分析和精确营销。
物流与运载不休：在物流园区、货运船埠等场合，对收支的货运车辆进行车牌识别，竣事车辆的快速登记和货品的准确叮咛，普及物流运载的恶果和准确性，便于对物流车辆的调遣和不休。
5.智能城市竖立
城市交通大数据分析：通过在城市范围内凡俗部署LightLPR系统，汇集多半的车辆行驶数据和车牌信息，进行深度挖掘和分析，了解城市交通的首先划定和趋势，为城市交通贪图、拥挤治理、大家交通优化等提供科学依据，鞭策智能交通的发展。
环保监测与限行不休：结合车辆的车牌信息和尾气排放等数据，竣事对高混浊、高排放车辆的精确监测和限行不休，助力城市环保责任，改善空气质料。
城市大家管事优化：根据车牌识别数据，分析不同区域、不同期段的车辆需求情况，为城市大家管事设施的布局和优化提供参考，如公交站点的设立、大家泊车场的贪图等，普及城市大家管事的质料和水平。