Reconocimiento de matrículas con Raspberry Pi 5 y Hailo-8

1. Cómo funciona

El proyecto ejecuta una canalización de dos etapas en Raspberry Pi 5 con Hailo-8. Tiny-YOLOv4 localiza la matrícula y LPRNet reconoce los dígitos en el recorte de resolución original. Las dos redes HEF comparten el acelerador mediante la planificación de HailoRT.

Funciones

Detección y OCR acelerados por Hailo-8
Vista web local con FastAPI
API REST para predicción de imágenes
Entradas de vídeo, imagen y cámara

Requisitos

Raspberry Pi 5 o sistema CM5 compatible, Hailo-8 M.2, Linux ARM de 64 bits, HailoRT 4.23.x compatible, Python, FastAPI, OpenCV y Docker.

2. Guía de despliegue en Raspberry Pi 5 + Hailo-8

bash

git clone https://github.com/Seeed-Projects/reComputer-Hailo8-CV.git
cd reComputer-Hailo8-CV

hailortcli scan
hailortcli fw-control identify

sudo docker build \
  -f docker/hailo8/lprnet.dockerfile \
  -t lprnet:latest \
  src/rpi5_hailo8_lprnet

bash

sudo docker run --rm \
  --name rpi5-hailo8-lprnet \
  --privileged --net=host \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  lprnet:latest

Abra http://<BOARD_IP>:8000 desde la misma red. La API de imágenes está en /api/models/lprnet/predict.

3. Lógica de reconocimiento y recomendaciones

El detector procesa imágenes RGB de 416 × 416, genera dos salidas YOLO y aplica decodificación y NMS en la CPU. LPRNet procesa recortes BGR de 300 × 75 y genera la secuencia numérica mediante Softmax y CTC.

El alfabeto oficial es 0123456789-; no reconoce letras ni caracteres provinciales chinos. Mantenga la matrícula grande y nítida, use versiones compatibles de HailoRT y ajuste los umbrales con vídeo del lugar de instalación.