Light-LPR可在嵌入式设备、手机端和普通的x86平台上运行的车牌识别开源项目，车牌字符识别准确率超99.95%，综合识别准确率超过99%，支持目前国内所有的车牌识别。
采用MTCNN检测车牌和四个角点精确定位，并进行偏斜纠正，最后进行端到端识别车牌号码，使用MNN作为推理引擎。
一、项目特点
Light-LPR目的是为资源有限的设备，如树莓派或嵌入式硬件等，提供高效且易于部署的轻量级车牌识别解决方案，实现在这些设备上进行实时的车牌检测和字符识别。
经过优化后能够在低功耗、低成本的硬件环境中良好运行，适合嵌入式设备等对资源要求较为苛刻的场景。
提供了完整的部署指南，无论是x86平台的Linux系统、ARM平台的Linux系统还是Windows系统，都有对应的安装指令，方便用户快速搭建起车牌识别系统。
作为开源项目，其源代码清晰易懂，便于开发者根据实际需求对模型和功能进行调整和优化，满足不同应用场景下的特定要求。
相较于其他同类轻量级解决方案，LightLPR具备更高的识别准确率，车牌字符识别准确率超99.95%，综合识别准确率超过99%，能够准确识别目前国内所有的车牌类型。
二、技术原理
1.技术架构
Light-LPR使用了两个核心模型，一个是基于YOLOv3的变种用于检测车牌，能够在图像中快速且准确地定位出车牌的位置；另一个是基于CRNN的字符识别模型，用于对切割出来的单个字符进行识别，从而实现车牌号码的准确读取。
YOLOv3是一种先进的目标检测算法，其核心思想是将输入图像划分为多个网格单元，每个网格单元负责预测一定数量的边界框以及这些边界框所包含物体的类别概率。对于车牌检测，该模型经过大量带有车牌标注的图像数据训练后，能够学习到车牌的各种特征模式，从而在新的图像中快速准确地定位出车牌所在的区域。
基于CRNN的字符识别：在通过YOLOv3检测到车牌区域后，项目采用CRNN（卷积循环神经网络）模型来对切割出来的单个字符进行识别。CRNN结合了卷积神经网络（CNN）的图像特征提取能力和循环神经网络（RNN）的序列建模能力，能够有效地处理图像中的文本信息。对于车牌字符识别，它首先通过CNN层对字符图像进行特征提取，得到字符的特征向量表示，然后再由RNN层对这些特征向量进行序列建模，以预测字符的类别，从而实现对车牌号码中各个字符的准确识别。
2.轻量化优化
剪枝处理：考虑到项目可能运行在资源有限的设备上，如树莓派或嵌入式硬件等，Light-LPR对原始的YOLOv3和CRNN模型进行了剪枝操作。剪枝是一种模型压缩技术，通过去除模型中对性能贡献较小的连接或参数，在不显著降低模型性能的前提下，大大减少模型的存储空间和计算量，从而提高模型的运行速度和内存效率，使其更适合在低功耗、低成本的硬件环境中运行。
量化处理：除了剪枝之外，还对模型进行了量化处理。量化是将模型中的参数从高精度的数据类型转换为低精度的数据类型，如将32位浮点数转换为8位整数等。这样可以进一步减少模型存储所需的空间，并加快模型的推理速度，同时通过合理的量化策略，仍然能够保持模型较高的识别准确率。
3.检测与识别技术
MTCNN检测与角点定位：Light-LPR采用MTCNN（Multitask Cascaded Convolutional Neural Networks）来检测车牌并进行四个角点的精确定位。MTCNN是一种多任务级联卷积神经网络，它能够同时完成人脸检测、关键点定位等多个任务。在LightLPR中，经过对MTCNN的改进和训练，使其能够适应车牌的检测和角点定位任务。通过MTCNN的检测，可以准确地找到车牌在图像中的位置，并获取车牌的四个角点坐标，从而为后续的偏斜纠正和字符识别提供更准确的基础。
偏斜纠正：在实际场景中，由于车辆停放位置和拍摄角度的不同，拍摄到的车牌图像可能会存在一定的偏斜。为了提高字符识别的准确率，Light-LPR在获取车牌角点坐标后，会根据这些坐标对车牌进行偏斜纠正，将车牌图像校正到水平或垂直方向，使车牌上的字符处于更加规整的位置，便于后续的字符分割和识别。
端到端识别：在完成车牌定位、偏斜纠正等预处理步骤后，项目直接对校正后的车牌图像进行端到端的字符识别，即直接从车牌图像中一次性识别出完整的车牌号码，而无需对字符进行逐个分割和识别。这种端到端的识别方式减少了中间环节的误差传递，提高了识别的准确率和效率，并且在模型的训练和优化过程中，能够更好地学习车牌图像与车牌号码之间的整体映射关系。
4.推理引擎
Light-LPR使用MNN（Mobile Neural Network）作为推理引擎。MNN是一个轻量级的深度学习推理引擎，具有高效、跨平台等特点，能够在多种硬件平台上快速地执行神经网络模型的推理任务。通过将训练好的车牌识别模型转换为MNN格式，并使用MNN推理引擎进行加载和推理，可以充分发挥MNN的性能优势，进一步提高车牌识别系统在不同设备上的运行效率和稳定性。
5.数据集与训练
项目提供了预处理好的车牌图片数据集，方便开发者进行模型训练。训练过程通过Keras实现，Keras是一个高度模块化的神经网络库，具有简洁易懂的API，能够帮助开发者快速上手并轻松调整模型参数，从而根据自身需求优化模型性能。
三、不足之处
1.准确率限制：尽管项目声称车牌字符识别准确率超99.95%，综合识别准确率超过99%，但在实际复杂场景中，仍可能出现识别错误的情况。例如，当车牌存在污损、遮挡、光照不足或拍摄角度不佳时，识别准确率会受到影响，导致无法准确识别车牌号码。
2.环境适应性弱：该项目虽致力于实现开放场景下的车牌识别，但对于一些极端环境或特殊场景，其适应性有待提高。如在暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气条件下，或者车辆行驶速度过快、光线变化剧烈的场景中，可能无法有效捕捉和识别车牌。
3.硬件性能依赖：虽然经过轻量化优化，但在一些性能较低的嵌入式设备或移动终端上运行时，可能会出现运行速度慢、实时性差的问题，无法满足对实时性要求较高的应用场景，如高速卡口的快速通行需求。
4.数据集局限性：项目所提供的预处理好的车牌图片数据集可能存在一定的局限性，无法涵盖所有可能的车牌样式、场景和变化情况。这可能导致模型在面对一些未包含在训练集中的特殊车牌或场景时，表现不佳。
5.功能扩展性差：相对于一些商业车牌识别系统，Light-LPR的功能可能相对较为单一，缺乏一些高级功能，如车辆颜色识别、车型识别、多车牌识别（同一画面中存在多个车牌）等，限制了其在一些复杂应用场景中的使用。
6.技术更新滞后：开源项目的开发者和贡献者数量相对有限，可能无法像商业公司那样投入大量资源进行持续的技术研发和更新。因此，在面对新出现的车牌样式、技术挑战或应用需求时，项目的更新速度可能会相对较慢，难以及时跟上行业发展的步伐 。
7.部署与维护难度：尽管项目提供了相对完整的部署指南，但对于不熟悉相关技术和开发环境的用户来说，在不同的硬件平台和操作系统上进行部署和配置仍可能存在一定的困难。并且，在系统运行过程中，遇到问题时的排查和维护也需要一定的技术能力和经验。
四、应用场景
1.智能交通管理
交通流量监测：可在道路关键节点如路口、高架桥等地安装摄像头并集成Light-LPR，实时识别过往车辆车牌，准确统计不同时段、不同路段的车流量，为交通规划和道路设施建设提供数据支持，助力优化交通信号灯时长、道路拓宽等决策。
违法违规行为监管：与监控系统结合，自动识别闯红灯、超速、违规变道等违法车辆的车牌号码，作为执法依据，提高交通违法查处效率，增强交通法规的威慑力，有助于规范交通秩序。
智能卡口管理：在高速公路、城市快速路等卡口位置部署，快速准确识别车辆车牌，实现车辆的自动识别与记录，配合电子收费系统，提高车辆通行效率，同时加强对重点车辆的管控和追踪。
2.停车场管理
无人值守停车场：在停车场出入口安装Light-LPR设备，车辆进出时自动识别车牌，无需人工干预即可完成车辆身份识别、计费、开闸等操作，大大提高停车场的通行效率，减少车主等待时间，降低人力成本。
车位引导与管理：通过识别车牌信息，实时掌握停车场内各区域的车辆分布情况，为车主提供准确的车位引导信息，提高停车场空间利用率，同时方便管理人员进行车位管理和资源调配。
停车场安全监控：对停车场内的车辆进行实时监控，识别异常车辆或未经授权的车辆进入，及时发出警报，保障停车场内车辆和人员的安全。
3.安防监控领域
园区与社区安防：在园区、社区的出入口及内部道路安装监控摄像头与Light-LPR系统，对进出车辆进行严格管控，记录车牌信息，实现人员和车辆的出入管理，增强园区和社区的安全性，防止外部车辆非法闯入。
公共场所安防：在商场、医院、学校等公共场所的停车场及周边区域部署，实时监测车辆流动情况，为安全事件的追溯和调查提供有力证据，提高公共场所的整体安防水平。
重点区域监控：对于一些重要场所如政府机关、军事禁区等周边道路，利用Light-LPR对过往车辆进行监控和筛选，及时发现可疑车辆，保障重点区域的安全。
4.商业运营与服务
汽车金融与租赁：在汽车金融公司、租赁公司的业务场所，准确识别车辆车牌，便于对租赁车辆的出入库管理、使用监控以及逾期未归还车辆的追踪，降低运营风险，提高管理效率。
加油站与服务区管理：在加油站、高速公路服务区等地安装，自动识别车辆车牌，实现车辆的快速识别和信息记录，可与加油站的会员系统、服务区的消费系统等集成，为车主提供便捷的服务体验，同时便于商家进行数据分析和精准营销。
物流与运输管理：在物流园区、货运码头等场所，对进出的货运车辆进行车牌识别，实现车辆的快速登记和货物的准确交接，提高物流运输的效率和准确性，便于对物流车辆的调度和管理。
5.智能城市建设
城市交通大数据分析：通过在城市范围内广泛部署LightLPR系统，收集大量的车辆行驶数据和车牌信息，进行深度挖掘和分析，了解城市交通的运行规律和趋势，为城市交通规划、拥堵治理、公共交通优化等提供科学依据，推动智能交通的发展。
环保监测与限行管理：结合车辆的车牌信息和尾气排放等数据，实现对高污染、高排放车辆的精准监测和限行管理，助力城市环保工作，改善空气质量。
城市公共服务优化：根据车牌识别数据，分析不同区域、不同时段的车辆需求情况，为城市公共服务设施的布局和优化提供参考，如公交站点的设置、公共停车场的规划等，提高城市公共服务的质量和水平。
