CV / ナンバープレート

Tiny-YOLOv4 ナンバープレート検出

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

Hailo-8 または Hailo-10H 搭載の reComputer R Series で、ナンバープレートを単一クラスとして検出します。

57 ダウンロード

サイズ

8.21 MB

メモリ

4GB+

精度

Hailo HEF / HailoRT 4.23.x (Hailo-8) / 5.1.1 (Hailo-10H)

使用しているデバイスを選択してください。セットアップガイドとドキュメントがそれに応じて更新されます。

プラットフォーム

推論エンジン

はじめる

デプロイ

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-plate-detector \
  --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/tiny_yolov4_license_plates:latest \
  python web_detection.py --model_path model/tiny_yolov4_license_plates.hef --video_path video/test.mp4

REST API

REST API を使用して推論を実行します。以下のコマンドをコピーしてください。

Curl

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/tiny_yolov4_license_plates/predict" \
  -F "file=@traffic.jpg"

Python

import requests

response = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/tiny_yolov4_license_plates/predict",
    files={"file": open("traffic.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(response.json())

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

reComputer CM5 + Hailo-10H で Tiny-YOLOv4 License Plates を実行

Tiny-YOLOv4 は HailoRT 5.1.1 を介して Hailo-10H 上でナンバープレート（単一クラス）を検出します。HEF は 2 個の生の YOLO ヘッドを出力し、アンカーデコードと NMS は CPU 上で実行します。

モデル情報

項目	値
タスク	ナンバープレート検出（単一クラス）
入力	416x416x3
出力	13x13x18 と 26x26x18 の生の YOLO ヘッド
HEF	Hailo Model Zoo v5.4.0, Hailo-10H (5.1 MB)

ハードウェアとホストの設定

項目	値
ボード	Raspberry Pi CM5 搭載 reComputer R Series
アクセラレータ	PCIe 接続 Hailo-10H、デバイスは `/dev/hailo0`
ホストドライバー	`hailo-h10-all` apt パッケージ
ランタイム	HailoRT 5.1.1
コンテナ内 Python	3.13, aarch64

bash

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

# After reboot
hailortcli fw-control identify
ls /dev/hailo0

デモ動画で実行

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-plate-detector \
  --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/tiny_yolov4_license_plates:latest \
  python web_detection.py --model_path model/tiny_yolov4_license_plates.hef --video_path video/test.mp4

REST API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/tiny_yolov4_license_plates/predict"   -F "file=@plate.jpg"

開発上の注意

ソースモジュール: src/hailo10h_tiny_yolov4_license_plates/
Dockerfile: docker/hailo10h/tiny_yolov4_license_plates.dockerfile
コンテナ: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/tiny_yolov4_license_plates:latest
実行器は HailoRT 5.1.1 の複数出力 create_infer_model ラッパーです。
HEF：Hailo Model Zoo v5.4.0 の hailo10h ビルド。

入力と出力

Input: 416x416 RGB traffic frame. Output: license-plate confidence and xyxy box after raw-head decoding and CPU NMS.