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CV / PaddleOCR

PaddleOCR v5 Mobile Recognition

Text-line recognition on reComputer R Series with Hailo-8 or Hailo-10H.

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大小
7.48 MB
内存
4GB+
精度
Hailo HEF / HailoRT

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快速开始

部署
sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-paddle-ocr-v5-mobile-recognition \
  --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/paddle_ocr_v5_mobile_recognition:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.hef --video_path video/test.mp4

模型详情

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

PaddleOCR v5 Mobile Recognition 在 reComputer R Series（CM5 + Hailo-10H）上运行

PaddleOCR v5 Mobile Recognition 通过 HailoRT 5.1.1 在 Hailo-10H 上将一张裁剪的文本行图像解码为带 CTC 置信度值的文本字符串。

本页面向搭配 PCIe Hailo-10H 加速器的 reComputer R Series（CM5 + Hailo-10H）。

模型信息

属性值
架构PaddleOCR v5 Mobile（CRNN 风格 CTC 识别器）
任务文本识别
输入48×320×3（单行文本）
输出CTC logits → 解码字符串 + 置信度
参数量4.1M
计算量1.5G
精度62.37 识别指标（Model Zoo 参考值）
HEFHailo Model Zoo v5.4.0，Hailo-10H

硬件与主机设置

项目值
开发板reComputer R Series（树莓派 CM5）
加速器Hailo-10H，PCIe 接口，设备节点为 /dev/hailo0
主机驱动hailo-h10-all apt 包
运行时HailoRT 5.1.1（主机与容器主次版本需一致）
容器内 Python3.13，aarch64
bash
sudo apt update
sudo apt install hailo-h10-all -y
sudo reboot

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

# Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

使用演示视频运行

bash
sudo docker run --rm \
  --name hailo10h-paddle-ocr-recognition \
  --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/paddle_ocr_v5_mobile_recognition:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.hef --video_path video/test.mp4

打开 http://<Board_IP>:8000 查看 Web 预览——演示为单行文本；识别出的字符串和置信度绘制在画面下方的白色条带上（通过 letterbox 保持宽高比）。

REST API

bash
curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_recognition/predict" \
  -F "file=@line.png"
端点方法用途
/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_recognition/predictPOST解码文本 + 置信度（JSON）
/api/video_feedGETMJPEG 预览流
/api/video/upload + /api/video/analyzePOST离线视频分析

开发说明

  • 源码模块：src/hailo10h_paddle_ocr_v5_mobile_recognition/
  • Dockerfile：docker/hailo10h/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.dockerfile
  • 容器镜像：ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/paddle_ocr_v5_mobile_recognition:latest
  • 包含 CTC 双批次维度修复和 letterbox 化 MJPEG 预览；执行器为 HailoRT 5.1.1 的 create_infer_model API。
  • 将由检测模块裁剪出的文本行送入本模型，读取每个检测区域内的文本。

输入与输出

Input: cropped single-line text image or demo video frame. Output: CTC-decoded text, confidence, and annotated MJPEG preview.