Machen Sie es sich zur Gewohnheit, gemeinsam zu schreiben! Dies ist der 13. Tag meiner Teilnahme an der „Nuggets Daily New Plan · April Update Challenge“, klicken Sie hier, um die Veranstaltungsdetails anzuzeigen .
1. Projektvorstellung
Das Nummernschilderkennungssystem ist eine klassische Anwendung der Computer-Videobilderkennungstechnologie bei der Kfz-Kennzeichenerkennung. Jetzt verwenden die elektronische Hochgeschwindigkeits-Mauteinhebung (ETC), illegales Fahren, Geschwindigkeitsüberschreitung, das automatische Parkplatzmautsystem und viele andere Szenarien die Kennzeichenerkennung Technik. .
Dieser Artikel verwendet die Kennzeichenerkennungsschnittstelle in der künstlichen Intelligenzklassifizierung von HUAWEI CLOUD, um schnell ein automatisches Mautsystem für Parkplätze aufzubauen.Die Hardware übernimmt das Raspberry Pi-Entwicklungsboard, die Kamera übernimmt die gewöhnliche laufwerkslose USB-Kamera und die Ultraschall-Entfernungsmessung Modul wird zur Erkennung verwendet. Unabhängig davon, ob sich ein Fahrzeug nähert, nimmt die Kennzeichenerkennungsschnittstelle eine Online-Methode an. Der Softwarehintergrund und die UI-Schnittstelle sind mit QT und C ++ entwickelt, was plattformübergreifend unterstützt, was bequemer ist. Nach dem Code einmal geschrieben ist, kann die Mainstream-Plattform kompiliert und ausgeführt werden.
Dieses Projekt dient nur dazu, die Verwendung der Kennzeichenerkennungsschnittstelle zu demonstrieren und schnell ein Anwendungsszenario zu erstellen, viele Details wurden nicht als perfekt angesehen.
Identifikationsidee: Verwenden Sie zwei USB-Kameras als Ein- und Ausgang bzw. verwenden Sie das Ultraschall-Entfernungsmodul, um kontinuierlich die Entfernung des Objekts vor der Kamera zu messen. Wenn das Fahrzeug sich nähert, lesen Sie einen Datenrahmen von der aktuellen Kamera. und übergeben Sie das Kennzeichen der HUAWEI CLOUD. Die Identifikationsschnittstelle führt die Identifikation durch und gibt das Identifikationsergebnis zurück. Wenn es sich um eine Einfahrtskamera handelt, speichern Sie das identifizierte Nummernschild in der Datenbank und zeichnen Sie die aktuelle Einfahrtszeit auf. Wenn es sich um eine Ausfahrt handelt, Vergleichen Sie es mit den Nummernschilddaten in der aktuellen Datenbank, um das Nummernschild zu finden, um den Veranstaltungsort zu betreten.Die Parkzeit wird von der aktuellen Zeit abgezogen und dann gemäß den vom Parkplatz festgelegten Gebührenregeln, der Gebührenaufforderung und der Sprachübertragung werden ausgefüllt, um dem Autobesitzer mitzuteilen, wie viel er zahlen muss.
2. Konfigurieren Sie die HUAWEI CLOUD-Schnittstelle
2.1 Öffnen Sie den Kennzeichenerkennungsdienst
Die aktuelle Erfahrung ist die Online-API-Kennzeichenschnittstelle. Sie müssen den Kennzeichenerkennungsdienst aktivieren, bevor Sie die Schnittstelle verwenden können (Sie müssen ein HUAWEI CLOUD-Konto registrieren, um sich anzumelden).
Eröffnungsadresse des Nummernschilderkennungsdienstes: console.huaweicloud.com/ocr/?region…
Seite zur Abrechnung der Schnittstellennutzung: www.huaweicloud.com/pricing.htm…
可以看到，如果使用在线API接口实现车牌识别，每月免费1000次，作为体验来讲已经足够了。
2.2 车牌识别接口使用介绍
在线文档地址: support.huaweicloud.com/api-ocr/ocr…
在这个页面可以看到在线请求的接口地址，参数、响应结果等详细介绍。
如果想快速体验效果，可以直接使用在线调试功能，这个功能非常好用，可以快速体验各种接口，参数的功能。
在线调试地址: apiexplorer.developer.huaweicloud.com/apiexplorer…
准备一张待测试识别的车牌:
使用接口调试:
调试的时候需要填入图片的base64编码，可以直接使用浏览器自带的功能实现。
官网文档: support.huaweicloud.com/ocr_faq/ocr…
实操:
2.3 接口总结
请求方式: post
URL地址格式: POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/ocr/license-plate
实际地址: (下面填的是我的项目ID，需要替换成自己，服务器域名也是一样)
https://ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v2/0e5957be8a00f53c2fa7c0045e4d8fbf/ocr/license-plate
请求头:
{
"User-Agent": "API Explorer",
"X-Auth-Token": "******", 这里填Token
"Content-Type": "application/json;charset=UTF-8"
}
请求体:
{
"image": "/9j/4AAQSkZJRgABAQEAkACQAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwME.........这里是图片的base64编码，非常长，这里就省略了，明白意思就行....."
}
响应头:
{
"Darklaunch-Rule-Name": "s-bdc8-1254-202112061537",
"Server": "api-gateway",
"X-Request-Id": "6b9a88702fe419acd8b638d35a9bf523",
"Connection": "keep-alive",
"X-ModelArts-Trace": "6b9a88702fe419acd8b638d35a9bf523",
"Content-Length": "544",
"X-ModelArts-Latency": "100",
"Date": "Sun, 26 Dec 2021 15:29:46 GMT",
"Instance-Request-Count": "1",
"Content-Type": "application/json"
}
响应体:
{
"result": [
{
"plate_number": "京A33333",
"plate_color": "blue",
"plate_location": [
[
236,
331
],
[
882,
331
],
[
882,
542
],
[
236,
542
]
],
"confidence": 0.9964
}
]
}
复制代码2.4 接口参数解释
上面2.3小节里总结了接口地址一些详细参数，这里把接口里的一些重要参数解释一遍。
车牌识别的URL:
POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/ocr/license-plate
复制代码endpoint 是指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的endpoint不同，可以从终端节点中获取。
例如，OCR服务在“华北-北京四”区域的 “endpoint” 为“ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com”。
URL里还有一个project_id参数，这是项目ID，可以从获取项目ID中获取。
Es gibt einen relativ häufigen Parameter im Anforderungsheader: X-Auth-Token Fast alle API-Schnittstellen-Anforderungsheader auf HUAWEI CLOUD müssen ausgefüllt werden X-Auth-Token. Die Methode, um ihn zu erhalten, ist hier: bbs.huaweicloud.com/blogs/31775… Wenden Sie sich Abschnitt 3 zu.
3. Projektdurchführungscode
3.1 Anforderungscode für die Nummernschilderkennung
//车牌识别接口
void Widget::car_distinguish(QImage imag)
{
function_select=0;
QString requestUrl;
QNetworkRequest request;
//存放图片BASE64编码
QString imgData;
//设置请求地址
QUrl url;
//车牌识别请求地址
requestUrl = QString("https://ocr.%1.myhuaweicloud.com/v2/%2/ocr/license-plate")
.arg(SERVER_ID)
.arg(PROJECT_ID);
//设置数据提交格式
request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json;charset=UTF-8"));
//将图片进行Base64编码
imgData = QString(toBase64(imag)); //编码后的图片大小不超过2M
//设置token
request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token);
//构造请求
url.setUrl(requestUrl);
request.setUrl(url);
QString post_param=QString("{"image": "%1"}").arg(imgData);
//发送请求
manager->post(request, post_param.toUtf8());
}
复制代码3.2 Base64-Kodierung von Bildern
/*
将图片进行base64编码
*/
QByteArray Widget::toBase64(const QImage &image)
{
//将要检测的图片进行BASE64编码
QByteArray ba;
QBuffer buffer(&ba);
buffer.open(QIODevice::WriteOnly);
//以png格式将图片数据写入ba
image.save(&buffer,"jpg");
buffer.close();
return ba.toBase64();
}
复制代码3.3 Ultraschallmodul-Treibercode
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/module.h>
#include <linux/miscdevice.h>
#include <linux/fs.h>
#include <linux/uaccess.h>
#include <linux/io.h>
#include <linux/irq.h>
#include <linux/delay.h>
#include <linux/workqueue.h>
#include <linux/gpio.h>
#include <mach/gpio.h>
#include <plat/gpio-cfg.h>
#include <linux/timer.h>
#include <linux/wait.h>
#include <linux/sched.h>
#include <linux/poll.h>
#include <linux/fcntl.h>
#include <linux/interrupt.h>
#include <linux/ktime.h>
static unsigned int distance_irq; /*存放中断号*/
static u32 *GPB_DAT=NULL;
static u32 *GPB_CON=NULL;
/*
工作队列处理函数:
*/
static void distance_work_func(struct work_struct *work)
{
u32 time1,time2;
time1=ktime_to_us(ktime_get()); /*获取当前时间,再转换为 us 单位*/
/*等待高电平时间结束*/
while(gpio_get_value(EXYNOS4_GPX1(0))){}
time2=ktime_to_us(ktime_get()); /*获取当前时间,再转换为 us 单位*/
printk("us=%d\n",time2-time1); /*us/58=厘米*/
}
/*静态方式初始化工作队列*/
static DECLARE_WORK(distance_work,distance_work_func);
/*
中断处理函数: 用于检测超声波测距的回波
*/
static irqreturn_t distance_handler(int irq, void *dev)
{
/*调度工作队列*/
schedule_work(&distance_work);
return IRQ_HANDLED;
}
static void distance_function(unsigned long data);
/*静态方式定义内核定时器*/
static DEFINE_TIMER(distance_timer,distance_function,0,0);
/*内核定时器超时处理函数: 触发超声波发送方波*/
static void distance_function(unsigned long data)
{
static u8 state=0;
state=!state;
/*更改GPIO口电平*/
if(state)
{
*GPB_DAT|=1<<7;
}
else
{
*GPB_DAT&=~(1<<7);
}
/*修改定时器的超时时间*/
mod_timer(&distance_timer,jiffies+msecs_to_jiffies(100));
}
static int __init tiny4412_distance_dev_init(void)
{
int err;
/*1. 映射GPIO口地址*/
GPB_DAT=ioremap(0x11400044,4);
GPB_CON=ioremap(0x11400040,4);
*GPB_CON&=~(0xF<<4*7);
*GPB_CON|=0x1<<4*7; /*配置输出模式*/
/*2. 根据GPIO口编号,获取中断号*/
distance_irq=gpio_to_irq(EXYNOS4_GPX1(0));
/*3. 注册中断*/
err=request_irq(distance_irq,distance_handler,IRQ_TYPE_EDGE_RISING,"distance_device",NULL);
if(err!=0)printk("中断注册失败!\n");
else printk("中断:超声波测距驱动安装成功!\n");
/*4. 修改定时器超时时间*/
mod_timer(&distance_timer,jiffies+msecs_to_jiffies(100));
return 0;
}
static void __exit tiny4412_distance_dev_exit(void)
{
/*5. 注销中断*/
free_irq(distance_irq,NULL);
/*6. 停止定时器*/
del_timer(&distance_timer);
/*7. 取消IO映射*/
iounmap(GPB_DAT);
iounmap(GPB_CON);
printk("中断:超声波测距驱动卸载成功!\n");
}
module_init(tiny4412_distance_dev_init);
module_exit(tiny4412_distance_dev_exit);
MODULE_LICENSE("GPL");
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