CV / LPRNet

LPRNet

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

Reconocimiento de matrículas en reComputer RK3576, RK3588 y CM5 con Hailo-8 o Hailo-10H.

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Precisión

RKNN / Hailo HEF

Elige el dispositivo que estás usando. La guía de configuración y la documentación se actualizarán en consecuencia.

Plataforma

Motor de inferencia

Primeros pasos

Desplegar

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-lprnet \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.5.1.1:/usr/lib/libhailort.so.5.1.1:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/lprnet:latest \
  python web_detection.py --model_path model/lprnet.hef --detector_model_path model/tiny_yolov4_license_plates.hef --video_path video/test.mp4

API REST

Usa la API REST para ejecutar inferencia. Copia los comandos siguientes.

Curl

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "lprnet-rknn",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'

Python

import requests

resp = requests.post(
    "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
    json={"model": "lprnet-rknn", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]},
)
print(resp.json())

Detalles del modelo

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

LPRNet en reComputer CM5 + Hailo-10H

Tiny-YOLOv4 detecta matrículas y LPRNet lee su texto en una única canalización sobre Hailo-10H mediante HailoRT 5.1.1.

Información del modelo

Propiedad	Valor
Tarea	Canalización de detección y reconocimiento de matrículas
Detector	Tiny-YOLOv4 (416x416x3, 2 cabezas, decodificación de anclas en CPU)
Reconocedor	LPRNet (75x300x3, decodificación CTC a texto de matrícula)
Clases	Posición de la matrícula + caracteres de matrícula 0-9
HEF	Hailo Model Zoo v5.4.0, Hailo-10H (4.7 MB / 5.1 MB)

Configuración del hardware y del host

Elemento	Valor
Placa	reComputer R Series con Raspberry Pi CM5
Acelerador	Hailo-10H por PCIe, disponible como `/dev/hailo0`
Controlador del host	Paquete apt `hailo-h10-all`
Entorno de ejecución	HailoRT 5.1.1
Python en el contenedor	3.13, aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-h10-all -y
sudo reboot

hailortcli fw-control identify
ls /dev/hailo0

Ejecutar con vídeo de demostración

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-lprnet \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.5.1.1:/usr/lib/libhailort.so.5.1.1:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/lprnet:latest \
  python web_detection.py --model_path model/lprnet.hef --detector_model_path model/tiny_yolov4_license_plates.hef --video_path video/test.mp4

Abra http://<Board_IP>:8000 para ver la vista previa web.

API REST

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/lprnet/predict" \
  -F "file=@plate.jpg"

Notas de desarrollo

Módulo fuente: src/hailo10h_lprnet/
Dockerfile: docker/hailo10h/lprnet.dockerfile
Contenedor: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/lprnet:latest
Utiliza el ejecutor de múltiples salidas de HailoRT 5.1.1.

Entradas y salidas

RKNN: cropped plate or selected region to recognized text. Hailo: traffic frame to detected plate box and CTC-decoded numeric plate text.