基于机器视觉的车体车牌检测识别【附代码】

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随着汽车驾驶人员的持续增长，道路上的问题和需求增多，基于视觉的智慧交通技术愈发重要。基于机器视觉的车体和车牌检测识别算法在智能交通领域至关重要，但面临诸多挑战。行车过程中的视觉场景复杂，常规深度学习模型受环境因素影响大，且车载嵌入式设备内存和算力有限。

二、提出的解决方案

1. 车辆检测算法 YOLO-Vehicle

   • 针对车载摄像头受环境因素影响和硬件资源限制的问题，提出了 YOLO-Vehicle 车体和车牌检测算法。
   • 采用轻量级的 FasterNet 作为主干网络，这种选择在保证一定检测性能的同时，大大减少了模型的参数量和计算量，使其更适合在车载设备上运行。
   • 使用 EfficientRepGFPN 替换 Neck 层末端处理，进一步优化了特征提取和传递的过程，提高了检测的准确性。
   • 采用 Wise-IoU 方法，能够更准确地评估预测框与真实框之间的差异，从而进一步提高目标检测的精度。
   • 添加 SimAM 注意力机制，使模型更加关注重要的特征区域，提高对车体和车牌的检测能力。在保障 mAP 值微量损失的情况下，参数量减少了 79%，模型大小缩小了 75.7%。

2. 车体识别算法 ResNet-Vehicle 和车牌识别算法 CRNN-Vehicle

   • 对于 ResNet 网络在含噪声的车体图像上特征学习能力弱和硬件资源限制的问题，在 ResNet-18 基础上采用 SENet 注意力机制和分组卷积方法。SENet 注意力机制可以让模型自动学习不同特征的重要性，从而更加关注对车体识别关键的特征。分组卷积则在减少参数量的同时，保持了较好的性能。在同水平参数量和浮点运算次数情况下，模型精度提升了 1.6%。
   • 针对 CRNN 计算量大的问题，采用 GRU 替换 LSTM 卷积和进行结构优化。GRU 在保持较好性能的同时，减少了计算量和参数量。在同水准检测精度情况下参数量减少了 53%，浮点运算次数减小了 57.6%。

3. 设计并实现基于 Vehicle-Net 的车缘系统

   • 该系统通过检测、计算和统计车与车相遇的时间和位置等信息，将行车过程中流失的相遇数据进行收集量化。
   • 当相遇亲朋、领导或频繁同行者的车辆时，可辅助驾驶员提前采取安全友好的示意或礼让措施，间接减少路怒、飙车等危险行为。
   • 后端数据形成一定规模后，可辅助交管部门对一些盲区路段的监测。

三、实验与验证

本文在多个车辆图像数据集（如 CCPD、CRPD、CompCars、VehicleDataset、UA-DETRAC 和 BIT-Vehicle）上，将所提出的算法与原始方法进行了多次迭代对比。从性能指标和工程化验证的角度，证实了所提算法的有效性。具体表现为：

1. 在车辆检测方面，YOLO-Vehicle 算法在保证较高检测精度的同时，大大降低了模型的参数量和计算量，适应了车载设备的资源限制。
2. 车体识别算法 ResNet-Vehicle 和车牌识别算法 CRNN-Vehicle 在不同数据集上均表现出较好的性能提升，证明了改进方法的有效性。
3. 车缘系统在实际应用中能够有效地收集路况数据，提升驾驶体验，同时降低了路怒和飙车等危险行为的概率。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import cv2

# 定义轻量级主干网络 FasterNet
class FasterNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FasterNet, self).__init__()
        # 具体网络结构定义
        #...

    def forward(self, x):
        # 前向传播逻辑
        return x

# 定义 YOLO-Vehicle 的整体结构
class YOLOVehicle(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOVehicle, self).__init__()
        self.backbone = FasterNet()
        # Neck 层及其他部分定义
        #...

    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        # 后续处理逻辑
        return features

# 定义车体识别算法 ResNet-Vehicle
class ResNetVehicle(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNetVehicle, self).__init__()
        self.resnet = nn.Sequential(
            # ResNet-18 的基础结构加上 SENet 注意力机制和分组卷积
            #...
        )

    def forward(self, x):
        return self.resnet(x)

# 定义车牌识别算法 CRNN-Vehicle
class CRNNVehicle(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CRNNVehicle, self).__init__()
        # 采用 GRU 替换 LSTM 卷积和结构优化
        #...

    def forward(self, x):
        return x

# 数据加载函数
def load_data(dataset_path):
    images = []
    labels = []
    # 读取数据集路径下的图像和标签数据
    #...
    return images, labels

# 训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
    for epoch in range(num_epochs):
        for images, labels in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    num_epochs = 100
    batch_size = 16
    learning_rate = 0.001

    # 创建车辆检测模型
    yolo_vehicle_model = YOLOVehicle()
    # 创建车体识别模型
    resnet_vehicle_model = ResNetVehicle()
    # 创建车牌识别模型
    crnn_vehicle_model = CRNNVehicle()

    optimizer = optim.Adam(list(yolo_vehicle_model.parameters()) + list(resnet_vehicle_model.parameters()) + list(crnn_vehicle_model.parameters()), lr=learning_rate)
    criterion = nn.MSELoss()

    # 加载数据集
    dataset_path = "your_dataset_path"
    images, labels = load_data(dataset_path)
    dataloader = # 创建数据加载器

    # 分别训练三个模型
    train(yolo_vehicle_model, dataloader, optimizer, criterion)
    train(resnet_vehicle_model, dataloader, optimizer, criterion)
    train(crnn_vehicle_model, dataloader, optimizer, criterion)