HyperLPR是一个高性能中文车牌识别框架，识别速度快，在720p分辨率下，单核Intel 2.2GHz CPU平均识别时间不到100ms；准确率高，在出入口场景下，准确率可达95%97%；支持多种车牌类型，包括单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌、教练车牌等，还可有限支持白色警用车牌、使馆/港澳车牌、双层黄牌、武警车牌等；跨平台支持，可在Windows、Linux、MacOS、Android等多个平台上运行；采用端到端识别，无需字符分割，直接输出识别结果。
HyperLPR使用轻量级卷积神经网络定位图像中的车牌区域，对倾斜的车牌进行仿射变换矫正，使其水平，再采用端到端的OCR模型直接输出车牌号码。广泛应用于智能交通、安防监控、智慧城市、移动应用等领域，如车辆出入口管理、停车场系统、车辆轨迹追踪、异常行为检测、交通流量统计、违章抓拍以及手机APP车牌识别功能等。
一、特点
1.识别速度快：在720p分辨率下，单核Intel 2.2GHz CPU平均识别时间不到100ms，能够满足实时性要求较高的场景，如智能交通中的车辆实时监控与识别。
2.准确率高：在出入口场景下，准确率可达95%97%，经过大量实际测试，其识别准确度达到业界领先水平，即使在复杂的环境条件下，如光照变化、角度偏移等，也能保持较高的识别准确率。
3.支持多种车牌类型：包括单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌、教练车牌、白色警用车牌、武警车牌、使馆/港澳车牌等，并且未来计划支持更多类型，如民航车牌、双层军牌等。
4.跨平台支持：可在Windows、Linux、MacOS、Android等多个平台上运行，还提供了针对不同平台的开发接口和示例，方便开发者进行集成和二次开发。
5.端到端识别：无需字符分割，直接输出识别结果，大大简化了识别流程，提高了识别速度和准确率。
6.代码轻量：总代码量不超1k行，易于理解和维护。
二、技术原理
1.基于深度学习的模型架构：
卷积神经网络（CNN）：HyperLPR采用定制化的CNN架构，CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动学习图像的特征。在车牌识别中，CNN能够捕捉车牌的纹理、形状、颜色等特征，从而实现对车牌的准确识别。例如，通过多个卷积层的叠加，可以逐步提取车牌图像的低级到高级特征，从边缘、线条等简单特征到更复杂的字符和车牌整体结构特征。
Faster RCNN和CRNN：HyperLPR还结合了Faster RCNN和CRNN等先进的深度学习模型。Faster RCNN用于目标检测，能够快速准确地定位图像中的车牌位置，生成候选区域。而CRNN则用于对检测到的车牌区域进行字符识别，它将卷积神经网络和循环神经网络相结合，能够有效地处理序列数据，即车牌上的字符序列，从而实现对车牌字符的准确识别。
2.数据预处理与增强：
数据预处理：在训练和识别之前，需要对车牌图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化、去噪等操作，以提高图像的质量和稳定性，减少噪声和光照等因素对识别结果的影响。例如，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，降低数据维度，同时保留图像的主要信息；归一化则可以将图像的像素值映射到一个特定的范围内，增强模型的收敛性。
数据增强：为了增加模型的泛化能力，HyperLPR采用了数据增强技术，如旋转、缩放、翻转、裁剪、颜色变换等。通过对原始数据进行随机变换，可以生成更多的训练样本，使模型能够学习到不同角度、不同光照、不同尺寸等情况下的车牌特征，从而提高模型在各种实际场景中的鲁棒性和适应性。例如，对车牌图像进行随机旋转和缩放，可以模拟车辆在不同姿态下的车牌情况。
3.目标检测与定位：
Haar级联分类器：HyperLPR使用基于OpenCV的Haar级联分类器来进行车牌的目标检测和定位。Haar级联分类器是一种基于机器学习的目标检测方法，它通过对大量正负样本的训练，学习到车牌的特征模式，从而能够在图像中快速准确地检测到车牌的位置。在检测过程中，分类器会在图像中滑动一个窗口，对每个窗口进行特征提取和分类，判断是否为车牌区域。
非极大值抑制：在使用Haar级联分类器检测到多个可能的车牌区域后，为了去除重叠和冗余的检测结果，HyperLPR采用非极大值抑制算法。该算法会根据检测结果的置信度得分，保留得分最高的检测框，并抑制与之重叠度较高的其他检测框，从而得到最终的车牌位置。
4.字符分割与识别：
字符分割：对于传统的车牌识别方法，字符分割是一个关键步骤，但HyperLPR采用了端到端的识别方法，无需显式的字符分割。通过CRNN等模型，直接对车牌图像中的字符序列进行建模和识别，避免了字符分割可能带来的误差和复杂性。
字符识别：CRNN模型在字符识别方面发挥了重要作用。它将卷积层提取的图像特征输入到循环神经网络中，利用循环神经网络的记忆能力，对字符序列进行建模和预测。在训练过程中，模型学习到字符之间的上下文关系和概率分布，从而能够准确地识别出车牌上的每个字符，包括汉字、字母和数字。
5.模型训练与优化：
大规模数据训练：HyperLPR使用大量的标注数据进行模型训练，这些数据包括各种不同场景、不同光照、不同角度下的车牌图像以及对应的字符标注。通过在大规模数据集上的训练，模型能够学习到丰富的车牌特征和模式，提高识别准确率。
优化器选择：为了加快模型的训练速度和提高模型的性能，HyperLPR选择了合适的优化器，如随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、RMSProp等。这些优化器能够根据问题的特点和数据的分布，自适应地调整模型的学习率，使模型能够更快地收敛到最优解。
模型评估与调优：在训练过程中，通过使用验证集对模型进行评估，监控模型的损失函数和准确率等指标。根据评估结果，对模型的超参数进行调整和优化，如调整网络结构、增加或减少神经元数量、改变卷积核大小等，以进一步提高模型的性能。
6.跨平台与实时性优化：
跨平台支持：HyperLPR支持多种操作系统和硬件平台，如Windows、Linux、Mac、Android、iOS以及嵌入式设备等。通过对代码的优化和适配，使得模型能够在不同的平台上运行，满足不同应用场景的需求。
实时性优化：为了满足实时性要求，HyperLPR在模型设计和实现上进行了优化。例如，采用轻量化的网络结构，减少模型的计算量和内存占用；对模型进行量化和压缩，提高模型的推理速度；利用硬件加速技术，如GPU加速、FPGA加速等，进一步提升模型的运行效率，从而实现在实时环境下对车牌的快速识别。
三、不足之处
1.车牌类型支持有限：目前虽然已经支持单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌、教练车牌、白色警用车牌、武警车牌、使馆/港澳车牌等多种常见车牌类型，但对于一些特殊车牌类型如民航车牌、双层军牌等的支持还不够完善，仍有待进一步开发和优化。
2.大角度车牌识别能力不足：在面对大角度倾斜的车牌时，识别准确率会有所下降，其模型对于车牌角度的鲁棒性还有提升空间。不过，开发团队已计划在未来改进这一问题，以增强对大角度车牌的识别能力。
3.复杂环境下的性能问题：尽管HyperLPR在多种场景下表现出了较好的适应性，但在一些极端复杂的环境条件下，如暴雨、暴雪、浓雾等恶劣天气，或者车牌严重遮挡、污损的情况下，识别准确率可能会受到较大影响，导致无法准确识别车牌信息。
4.对硬件性能有一定要求：虽然经过优化后能够在一些资源有限的设备上运行，但对于大规模的车牌识别任务，尤其是在处理高清视频流或大量图片时，如果硬件性能不足，可能会出现处理速度慢、延迟高等问题，影响系统的实时性和整体性能。
5.模型优化难度较大：基于深度学习的模型结构相对复杂，对于普通开发者来说，进一步优化和改进模型的难度较大，需要具备较深的专业知识和丰富的实践经验，这在一定程度上限制了用户对其进行个性化定制和性能提升的能力 。
四、应用场景
1. 智能交通
车辆出入口管理：在停车场、高速公路收费站等场所，HyperLPR可自动识别进出车辆的车牌信息，实现车辆的快速通行和自动化管理，提高出入口的通行效率，减少车辆排队等待时间。
交通流量统计：通过对道路上行驶车辆的车牌进行识别和记录，可实时获取不同路段、不同时段的车流量数据，为交通规划、路况分析和交通疏导提供准确的数据支持，有助于优化交通信号灯设置、调整道路规划等。
违章抓拍：在城市交通管理中，可用于快速识别违章车辆，如闯红灯、超速、违规变道等行为的车辆车牌，提高执法效率，增强交通法规的威慑力，保障道路交通安全。
2.安防监控
车辆轨迹追踪：在视频监控系统中，HyperLPR能够实时识别车辆车牌，从而实现对特定车辆的轨迹追踪，帮助安防人员及时发现异常行为和潜在安全隐患，例如追踪嫌疑车辆的行驶路线、停留地点等，为案件侦破和安全防范提供有力线索。
异常行为检测：结合车牌识别与行为分析技术，可对车辆的异常行为进行检测，如长时间在敏感区域徘徊、在禁止停车区域停留等，及时发出警报并通知相关人员进行处理，提高安防监控的智能化水平和响应速度。
3.智慧城市
交通管理与决策支持：为智慧城市的交通管理平台提供核心数据支持，通过对大量车牌数据的分析和挖掘，交通管理部门可以更好地了解城市交通运行状况，制定科学合理的交通管理策略，如优化公交线路、调整交通管制措施等，提升城市交通的整体运行效率和管理水平。
智能交通诱导：与交通诱导系统相结合，根据车辆的行驶方向和目的地，通过车牌识别获取车辆信息，为驾驶员提供实时的交通路况信息和最佳行驶路线建议，引导车辆合理分流，缓解交通拥堵，提高城市交通的智能化服务水平。
4.移动应用
车辆信息记录与分享：可以集成到手机APP中，方便用户随时随地对车辆进行拍照识别，记录车辆的车牌信息，并可将相关信息分享给他人，如用于二手车交易、车辆保险理赔等场景中的信息采集和传递。
出行辅助：在一些与出行相关的应用中，如拼车、租车等服务，HyperLPR可自动识别车牌，快速确认车辆身份，提高服务的便捷性和安全性，同时也为用户提供更好的使用体验。
5.汽车服务
车辆追踪与管理：汽车金融公司、租车公司等企业可利用HyperLPR对所属车辆进行实时追踪和管理，及时掌握车辆的使用情况和位置信息，提高车辆的运营效率和安全性，降低车辆被盗抢或违规使用的风险。
车辆保险服务：保险公司可通过车牌识别技术快速获取事故车辆的信息，简化理赔流程，提高理赔效率和准确性，同时也有助于防止保险欺诈行为的发生。
6.物流与运输
货物运输监控：在物流行业中，HyperLPR可用于对运输车辆的实时监控和管理，通过识别车牌信息，物流企业可以准确掌握货物的运输状态和车辆的行驶位置，及时调度和安排运输任务，提高物流配送的效率和可靠性。
园区车辆管理：在物流园区、工业园区等场所，可实现对进出园区车辆的自动识别和登记，加强园区的车辆出入管理和安全防范，提高园区的运营管理效率。
五、安装与使用
Python版本：支持Python 3，可通过pip快速安装，如`python m pip install hyperlpr3`，安装完成后，可使用相应的Python接口进行车牌识别。
C/C++版本：编译C/C++项目需要使用第三方依赖库，如OpenCV 4.0以上版本、MNN 2.0以上版本等，编译后的文件可在相应目录下找到，方便嵌入到C++项目中。
六、项目资源
GitHub仓库：[https://github.com/OCRC/HyperLPR](https://github.com/OCRC/HyperLPR) ，开发者可以在该仓库中获取最新的代码、查看项目文档、提交问题和建议等。
QQ交流群：673071218，开发者可以加入该群与其他开发者交流经验、获取帮助、分享使用心得等。
