使用 DeepStream运行车牌识别

先决条件

• DeepStream SDK 5.0.1

  运行范例deepstream-test1，以检测deepstream是否安装成功

• tlt-converter

  下载对应版本的tlt-converter并根据内置说明安装

  Platform	Compute	Link
  x86 + GPU	CUDA 10.2/cuDNN 8.0/TensorRT 7.1	link
  x86 + GPU	CUDA 10.2/cuDNN 8.0/TensorRT 7.2	link
  x86 + GPU	CUDA 11.0/cuDNN 8.0/TensorRT 7.1	link
  x86 + GPU	CUDA 11.0/cuDNN 8.0/TensorRT 7.2	link
  Jetson	JetPack 4.4	link
  Jetson	JetPack 4.5	link

下载

克隆Github项目

git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_lpr_app.git

下载预训练模型

cd deepstream_lpr_app/
./download_ch.sh

将tlt-converter文件复制到deepstream_lpr_app目录中

将预训练模型转换为TensorRT engine

./tlt-converter -k nvidia_tlt -p image_input,1x3x48x96,4x3x48x96,16x3x48x96 \
           models/LP/LPR/ch_lprnet_baseline18_deployable.etlt -t fp16 -e models/LP/LPR/lpr_ch_onnx_b16.engine

设置参数

修改lpd_ccpd_config.txt文件（必须）

//Line 52，将 model-color-format 设置为 0
model-color-format=0

修改deepstream_lpr_app.c文件，设置显示字体，大小（可选）

//Line 182~192
        
        //是否显示字体背景颜色
          obj_meta->text_params.set_bg_clr = 1;

        //设置背景颜色
          obj_meta->text_params.text_bg_clr.red = 0.0;
          obj_meta->text_params.text_bg_clr.green = 0.0;
          obj_meta->text_params.text_bg_clr.blue = 0.0;
        
        //设置透明度
          obj_meta->text_params.text_bg_clr.alpha = 1.0;

        //设置字体颜色
          obj_meta->text_params.font_params.font_color.red = 1.0;
          obj_meta->text_params.font_params.font_color.green = 1.0;
          obj_meta->text_params.font_params.font_color.blue = 0.0;

        //设置透明度
          obj_meta->text_params.font_params.font_color.alpha = 1.0;

        //设置字体大小
          obj_meta->text_params.font_params.font_size = 32;

构建，运行

make
cd deepstream-lpr-app
cp dict_ch.txt dict.txt

将视频文件复制到deepstream-lpr-app/deepstream-lpr-app/文件夹中

注：视频文件必须是H264格式

运行

./deepstream-lpr-app 2 3 0 <视频文件.mp4> output.264

效果图：