使用 DeepStream运行车牌识别

最新推荐文章于 2025-11-14 17:16:47 发布
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#deepstream #深度学习 #tensorflow

本文档介绍了如何使用DeepStream SDK 5.0.1运行车牌识别。首先确保安装了必要的先决条件，包括DeepStream和tlt-converter。然后下载项目，获取预训练模型并转换为TensorRT engine。通过修改配置文件设置参数，特别是视频文件必须是H264格式。最后，将视频文件放入指定目录并运行程序，展示了识别效果。
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Jambo Chen
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DeepStream系列之车牌识别
ZONGXP的博客
03-01 5415
利用 deepstream 构建车牌识别 pipeline，实现实时车辆检测、车牌检测车牌识别功能。
基于Jetson nano手把手教程NVIDIA DeepStream的车牌检测识别系统完整部署教程
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08-18 272
本文介绍基于NVIDIA DeepStream 6.1.1构建的车牌检测识别系统，采用模块化设计，包含数据输入、流处理、推理引擎、后处理和输出服务五大模块。系统通过三阶段Pipeline（车辆检测→车牌检测→车牌识别）实现高效识别，支持多种输入源和RTSP输出。文章详细阐述了硬件环境要求、软件配置（Ubuntu+CUDA+Docker）、模型转换方法（YOLOv5+LPRNet）及关键配置文件参数。该系统充分利用GPU加速和TensorRT优化，显著提升了车牌识别的性能和准确率，适用于智能交通、停车管理等场
带你玩转Jetson之Deepstream简明教程（二）Deepstream是什么？干什么？有什么优势？
王向阳的博客
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DeepStream 全面解析：从理论到底层机制，再到实战应用的完整指南
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Interview_TC的博客
11-14 1010
本文深度解析NVIDIA DeepStream框架，从理论架构到实战应用全面剖析这一AI视频分析工具。文章首先介绍DeepStream作为高性能流媒体+AI推理框架的核心价值，重点阐述其基于GStreamer和CUDA/TensorRT的模块化架构，包括输入解码、预处理、推理、跟踪等关键组件。特别强调其零拷贝NVMM内存机制带来的性能优势，并通过标准检测管线流程图展示完整处理流程。此外，文章详细说明配置文件体系、Python开发接口，以及智慧城市、工业检测等典型应用场景，为开发者提供从入门到部署的完整指南。
DeepStream初步学习
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一、简介 二、下载 可以直接源码git：git clone https://github.com/deepstreamIO/deepstream.io.git 我是下载的v4.0.0版本：https://github.com/deepstreamIO/deepstream.io/archive/v4.0.0.tar.gz 当然我实际使用的deepstream是在Jetson Xavier上的dee...
DeepStream中的车牌识别demo记录（同时支持中文车牌识别和英文车牌识别（美国））
weixin_45242691的博客
04-15 1768
1 引言 鉴于实验室需求，需要在原有的路侧目标检测框架中加入车牌识别功能。因为之前的框架是基于NVIDIA的deepstream框架，所以在网上寻找了一下，看看官网有没有基于deepstream框架的车牌识别解决方案。事实上，NVIDIA是提供了车牌识别的相应解决方案，基于jetson开发板系列。本文基于该demo做一些记录，方便以后查阅，包括但不限于一些步骤讲解。 官方项目地址： NVIDIA-AI-IOT/deepstream_lpr_app 官方车牌识别讲解：nvidia/models/tlt_lpr
DeepStream--测试lpdnet车牌检测模型
evsqiezi
11-21 431
模型格式已经从加密的etlt格式变为onnx格式。这个模型用于从汽车图片上检测出车牌位置，模型有两个，一个用于美国车，一个用于中国车。
精选资源
deepstream_lpr_app:在DeepStream上进行LPR部署的示例应用程序代码
05-08
该示例将展示如何使用分级模型对不低于5.0.1的DeepStream SDK版本进行检测和分类。 此样本中的模型都是TLT3.0模型。 PGIE(car detection) -> SGIE(car license plate detection) -> SGIE(car license plate ...
使用DeepStream SDK进行车牌识别的实践指南
资源摘要信息:"该资源是一个示例应用程序代码，演示了如何在DeepStream SDK上部署车牌识别（LPR）功能。...之后，他们可以按照文档说明进行编译和运行，深入学习和实现DeepStream平台上的车牌识别功能。
推荐文章：深度探索车牌识别新境界 —— NVIDIA AI IoT 深度学习车牌识别应用
gitblog_00557的博客
08-22 784
推荐文章：深度探索车牌识别新境界 —— NVIDIA AI IoT 深度学习车牌识别应用 在智能交通系统（ITS）的快速发展中，精准高效的车牌识别技术成为了关键。今天，我们来深入了解一个开源宝藏项目——Sample For Car License Recognition，一个利用NVIDIA DeepStream SDK和TAO Toolkit打造的高效车牌识别解决方案。 项目介绍 该项目基于NV...
NVIDIA中文车牌识别系列-1” 在Jetson上用DeepStream识别中文车牌
chenjambo的博客
07-02 2203
前言 这是NVIDIA在2021年初公布的一个开源项目，用NVIDA Jetson设备上的DeepStream视频分析套件实现“车牌识别”的功能，这是个实用性非常高的应用，能应用在各类小区门禁管理、停车场管理、道路违章等使用场景。 这个项目还有一个非常重要的特色，就是支持中国（文）机动车牌的识别，本文就专门针对中文车牌识别的部分，带着大家走过一遍，项目内容中有些需要改进的部分，在本文中也都一一说明，现在先简单了解一下这个项目的执行原理。 本系列总共包括三部分： 在 Jetson 上用 DeepStream
deepstream_python_apps:一个项目，演示将Python用于作为SDK一部分提供的DeepStream示例应用程序（当前在C，C ++中）
05-09
DeepStream Python应用程序 此存储库包含Python绑定和示例应用程序。 支持的SDK版本：5.1 从下载最新的发行包，其中包含绑定和示例应用程序。 请在上报告任何问题或错误。 Python绑定 可以使用GStreamer框架（GStreamer框架的Python绑定）构建DeepStream管道。 为了访问DeepStream MetaData，Python绑定以DeepStream SDK中包含的已编译模块的形式提供。 该模块是使用生成的。 这些绑定支持与MetaData结构和功能的Python接口。 记录了此接口的用法，并在示例应用程序中进行了演示。 此版本增加了对解码图像缓冲区（NvBufSurface）以及推理输出张量（NvDsInferTensorMeta）的绑定。 样例应用 此处提供的示例应用程序演示了如何使用Python处理DeepStream管道。
DeepStream: GPU加速海量视频数据智能处理
09-14
DeepStream: GPU加速海量视频数据智能处理 赖俊杰, 资深技术经理 NVIDIA 英伟达 DeepStream介绍PPT，13页
YOLOv4-Deepstream:使用Deepstream通过TensorRT和多流输入加速YOLOv4
04-16
Deepstream 5.1 YOLOv4应用 该Deepstream应用程序展示了以高FPS吞吐量运行的YOLOv4！ PS-单击gif观看整个视频！ 指数 深度流设置 这篇文章假设您拥有功能齐全的Jetson设备。 如果没有，您可以在参考文档。 1.安装系统依赖项 sudo apt install \ libssl1.0.0 \ libgstreamer1.0-0 \ gstreamer1.0-tools \ gstreamer1.0-plugins-good \ gstreamer1.0-plugins-bad \ gstreamer1.0-plugins-ugly \ gstreamer1.0-libav \ libgstrtspserver-1.0-0 \ libjansson4=2.11-1 2.安装Deepstream 从此处将DeepStream 5.1 Jetson
deepstream车牌识别加属性分类
weixin_41012399的博客
11-16 1432
deepstream的车牌识别在lpr，而属性分类是在test2，故对比学习两个代码。 代码用pipeline贯通： pipeline = gst_pipeline_new ("pipeline"); 然后往pipeline中加数据，方法一（先添加streammux，再添加source和解码等）： gst_bin_add (GST_BIN(pipeline), streammux); gst_bin_add_many (GST_BIN (pipeline), source[src_cnt], mp4de
车牌识别应用搭建(含模型和源码)
专注于人工智能领域的小何尚
01-05 2888
本示例旨在展示如何在 DeepStream SDK 版本不低于 5.0.1 的情况下使用分级模型进行检测和分类。本例中的模型均为TAO3.0模型。TAO 3.0 LPD和LPR模型以及TAO训练的更多细节，请参考。
NVIDIA-TAO环境配置及预训练模型使用样例-车牌号识别（Docker容器方法）
lhyyhlfornew的博客
12-21 1986
TAO是英伟达推出的可以简化企业AI应用和部署的模型自适应平台，其提供了大量的预训练模型以及模型finetune程序，使得用户可以快速的在自己的数据上进行finetune，之后用TAO的部署工具可以快速完成模型的部署。TAO提供了四种使用方式，本文将介绍其中的容器使用方法。
车牌检测模型训练(含源码和数据集)
专注于人工智能领域的小何尚
12-25 3507
本教程利用NVIDIA TAO进行车牌检测模型的训练: 1. 模型框架:SSD 2. 数据集: CRPD, 连接:https://github.com/yxgong0/CRPD 3. 训练框架: NVIDIA TAO, 安装教程连接: https://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/text/tao_toolkit_quick_start_guide.html#tao-toolkit-package-content 4. 预训练模型: 可从NGC下载
LPRnet 车牌检测、车牌识别
u013250861的博客
06-14 242
下载tlt（Transfer Learning Toolkit）格式预训练模型，参考网址：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/tao/models/lprnet。，更多字段参考：https://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/text/character_recognition/lprnet.html。发现仓库404，回到 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/ 去搜索。
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