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-8)

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。

59 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-hailo8-lp-detector \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --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 \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-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-8)

CM5 + Hailo-8 で Tiny-YOLOv4 License Plates を実行

モデル情報

この単一クラス検出器は公式 Hailo Model Zoo v2.17 の Hailo-8 HEF を使用します。416x416 RGB 画像を受け取り、13x13x18 と 26x26x18 の生のヘッドを出力します。アプリが CPU 上で sigmoid、アンカー/グリッドデコード、しきい値処理、NMS を実行します。

Model Zoo は Hailo 内部ナンバープレートデータセットで mAP 74.083 を報告しています。これはソースの値であり、ローカル CM5 ベンチマークではありません。

デモ動画

同梱の 33.17 秒、1280x720 H.264 動画は Hailo TAPPAS v3.29 公式既定 LPR 動画からトランスコードしたものです：

https://hailo-tappas.s3.eu-west-2.amazonaws.com/v3.29/general/media/lpr_ayalon.mp4

固定された高所の交通カメラに車両が近づく映像で、シーケンス全体を通して数字のナンバープレートが見えます。

実行

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-lp-detector \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --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 \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/tiny_yolov4_license_plates:latest \
  python web_detection.py --model_path model/tiny_yolov4_license_plates.hef --video_path video/test.mp4

http://<Board_IP>:8000 を開きます。

REST API

bash

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

各検出の license_plate の信頼度と、ピクセル座標の xyxy ボックスを返します。

出典と検証

HEF：Hailo Model Zoo v2.17、対象 Hailo-8。
ネットワーク情報：Model Zoo v2.17 の tiny_yolov4_license_plates.yaml。
動画と公式パイプライン：Hailo TAPPAS v3.29。

入力と出力

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