[问答]

怎样使用Rock-X SDK进行车牌识别快速开发呢

1984 车牌识别 SDK

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 Rock-X SDK是什么呢呢？怎样使用Rock-X SDK进行车牌识别快速开发呢？ 0
2022-3-4 11:01:31　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × liutiefu 该类别下有 26 个回答。邀请回答 tigerwang711 该类别下有 20 个回答。邀请回答 ze55me 该类别下有 20 个回答。邀请回答杀狼000 该类别下有 19 个回答。邀请回答 zhuzb0754 该类别下有 19 个回答。邀请回答 YYXIAO 该类别下有 18 个回答。邀请回答冰箱洗衣机该类别下有 18 个回答。邀请回答 CDCNKA 该类别下有 17 个回答。邀请回答 jjll652 该类别下有 17 个回答。邀请回答河神大人该类别下有 17 个回答。邀请回答 mede1001 该类别下有 17 个回答。邀请回答安德森大该类别下有 17 个回答。邀请回答世态薄凉该类别下有 16 个回答。邀请回答熊本熊该类别下有 16 个回答。邀请回答 YOYOOO 该类别下有 16 个回答。邀请回答麻酱该类别下有 16 个回答。邀请回答 dfgsdf 该类别下有 15 个回答。邀请回答 szj0213 该类别下有 15 个回答。邀请回答梅利号该类别下有 15 个回答。邀请回答 vinww特烦恼该类别下有 15 个回答。邀请回答举报李鸿洋相关推荐 • 怎样使用Rock-X SDK进行车牌识别快速开发呢 2041 • Rock-X SDK是什么？怎样去编译Rock-X SDK呢 2394 • Rock-X SDK的定义与使用解析 2512 • 基于iTOP-3399平台的车牌识别解决方案 1467 • 如何对RK3399+RK1808人工智能计算棒的被动模式进行Rock-X测试呢 1952 • 有人用过SVM和labview结合进行车牌识别的吗？ 5202 • 哪款DSP比较合适车牌识别呢？ 1302 • 基于C语言的车牌识别怎么设计？ 1364 • 请问一下apk该怎样去安装并使用呢 811 • 几类汽车识别系统的经典设计方案 2051 1个回答

简介
Rock-X SDK 是基于 RK3399Pro/RK1808 平台的一套 AI 组件库。开发者通过 Rock-X SDK提供的 API 接口能够快速构建 AI 应用。

Rock-X SDK 主要功能

类别	功能
目标检测	人头检测、人车物检测
人脸	人脸关键点、人脸属性分析、人脸识别
车牌	车牌检测、车牌识别
人体关键点	人体骨骼关键点、手指关键点

本篇是使用Rock-X SDK进行车牌识别快速开发的过程，使用自定义或其它的模型的请使用rknn-toolkit和rknn-api进行开发

性能指标
车牌识别性能

数据集	性能指标
CCPD	83.31%(8331/10000)

注:
1. CCPD(Chinese City Parking Dataset)是国内车牌数据集,从中随机抽取 10000 张进行测试。
2. 支持识别国内蓝色、绿色和黄色车牌。
3. 可识别的车牌字符如下表所示。

字符类别	可识别字符
省份中文字符	京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新
数字和字母	0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F G H J K L M N P Q R S T U V W X Y Z
车牌用途中文字符	港学使警澳挂军北南广沈兰成济海民航空

调用过程

硬件准备
AIO-3399ProC + 摄像头

相关代码
以下为Android的相关代码，完整代码在/RockX_SDK_V1.1.0_20191115/demo/rk3399pro_android_demo/rockx-android-demo-carplate_recognition.zip。

此demo功能是从摄像头获取图像数据，检测图像中的车牌，然后进行车牌对齐和识别，最后显示识别的结果。

详细的函数定义和相关数据结构请参考：/RockX_SDK_V1.1.0_20191115/doc/rockx_api_doc/html/index.html

1. 初始化

public void create() {
mModelPath = installRockxData(mContext);
mRockXPlateDetectionModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_DETECTION);
mRockXCarplateOnetModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_ALIGN);
mRockXCarplateRecogModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_RECOG);
}
程序会调用如上实现的RockX.create()方法创建车牌检测、车牌矫正对齐和车牌识别模块。其中RockX.native_create_rockx_module()实现为Java_com_rockchip_gpadc_demo_rockx_RockX_native_1create_1rockx_1module(),其调用Rock-X的API rockx_create()生成对应模块的实例。

2. 检测车牌
程序在java层调用RockX.detectCarplate()进行检测车牌,RockX.detectCarplate()实际是RockX.native_plate_detect()的封装,实际是RockX.native_plate_detect()部分实现如下:

extern "C"
JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_rockchip_gpadc_demo_rockx_RockX_native_1plate_1detect
      (JNIEnv *env, jobject obj, jlong handle, ***yteArray inData, jint inWidth, jint inHeight, jint inPixelFmt,
      jobject detectObjectList) {

.. // 省略部分代码
rockx_ret_t ret = rockx_carplate_detect((rockx_handle_t)handle, &input_image, &object_array, nullptr);
if (ret != ROCKX_RET_SUCCESS) {
      LOGE("rockx_face_detect error %dn", ret);
      return -1;
}

object_array_c2j(env, &object_array, detectObjectList, inWidth, inHeight);

env->ReleaseByteArrayElements(inData, in_data, JNI_ABORT);

return 0;
}
程序调用的是Rock-X的API rockx_carplate_detect()进行检测车牌,省略的部分是数据结构的初始化和填充，返回的结果为object_array，通过object_array_c2j()赋值给detectObjectList传回java层。

3. 车牌对齐和识别
车牌对齐和识别分别调用的是Rock-X的rockx_carplate_align()和rockx_carplate_recognize()进行的。  在java层，程序调用RockX.recogCarplate()将检测到的车牌进行对齐和识别。  RockX.recogCarplate()的部分实现：

public Map recogCarplate(byte[] inData, int width, int height, int inPixelFmt,
                                       int left, int right, int top, int bottom ,
                                       byte[] recog_result  , float trans_alignconfidence, float a_t, float a_num, float r_t, float r_num) {

      ... // 省略部分代码

      starttime = System.currentTimeMillis();
      alignconfidence = native_get_aligned_plate(mRockXCarplateOnetModule, inData,width, height, inPixelFmt,
            x1, x2, y1, y2, alignconfidence , alignimg);
      endtime = System.currentTimeMillis();
      a_t+=(endtime-starttime)/1000F;
      a_num++;

      System.gc();

      Map result=new HashMap<>();
      if (alignconfidence < 0) {
         alignimg = null;
         System.gc();
         result.put("alignconfidence",alignconfidence);
         return result;
      }

      if(alignconfidence>0.5) {    //filter the case of single character
         starttime = System.currentTimeMillis();
         float ret = native_get_recog_result(mRockXCarplateRecogModule, alignimg, inPixelFmt, recog_result);
         endtime = System.currentTimeMillis();
         r_t+=(endtime-starttime)/1000F;
         r_num++;
         Log.d(TAG, "current_ average recog time = " + r_t/r_num);

         if (ret < 0) {
            alignimg = null;
            System.gc();
            result.put("alignconfidence",alignconfidence);
            return result;
         }
      }

      ... // 省略部分代码
}
可以看到车牌对齐调用的是RockX.native_get_aligned_plate(),车牌识别调用的是RockX.native_get_recog_result()这两个都是native函数，其实现其它的native函数实现形式差不多，都是通过调用Rock-X的API实现相关功能的。