在一個(gè)自動(dòng)化和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理日益成為常態(tài)的時(shí)代，準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別車輛牌照的能力是非常寶貴的。從交通管理、收費(fèi)到執(zhí)法和停車解決方案，車牌識(shí)別系統(tǒng)在各種應(yīng)用中都扮演著關(guān)鍵角色。

在這篇博文中，我們將探討如何微調(diào)強(qiáng)大的YOLOv11目標(biāo)檢測(cè)模型，以使用Roboflow準(zhǔn)備的自定義數(shù)據(jù)集來檢測(cè)汽車車牌。我們還將集成Gradio以創(chuàng)建一個(gè)交互式Web界面，用于實(shí)時(shí)推理。這種組合為檢測(cè)車牌提供了一個(gè)健壯且用戶友好的解決方案，可以進(jìn)一步處理以提取交通違規(guī)或車輛跟蹤等場(chǎng)景中的有價(jià)值信息。

一、問題陳述

主要目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確檢測(cè)圖像中的汽車車牌的系統(tǒng)。這種檢測(cè)是自動(dòng)化流程的第一個(gè)關(guān)鍵步驟，可以提取車牌信息，例如注冊(cè)號(hào)，這對(duì)于以下方面至關(guān)重要：

• 交通違規(guī)執(zhí)法：識(shí)別違反交通規(guī)則的車輛。
• 自動(dòng)收費(fèi)：在沒有人為干預(yù)的情況下識(shí)別車輛進(jìn)行收費(fèi)。
• 停車管理：監(jiān)控車輛在停車設(shè)施的進(jìn)出。
• 執(zhí)法：追蹤被盜車輛或涉及犯罪活動(dòng)的車輛。

通過在專業(yè)數(shù)據(jù)集上微調(diào)YOLOv11，我們的目標(biāo)是提高其在車牌檢測(cè)方面的性能，確保高準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)處理能力。

二、背景

1.什么是YOLOv11？

YOLO（You Only Look Once）是一系列實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型，以其速度和準(zhǔn)確性而聞名。YOLOv11是最新版本，提供了檢測(cè)能力和計(jì)算效率的改進(jìn)。它一次處理圖像，非常適合需要實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用。

2.為什么要微調(diào)YOLOv11？

盡管YOLOv11在覆蓋各種物體的龐大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，但在特定數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行微調(diào)——如汽車車牌——允許模型：

• 提高準(zhǔn)確性：根據(jù)車牌的特定特征定制檢測(cè)能力。
• 減少誤報(bào)/漏報(bào)：通過關(guān)注車牌的細(xì)微差別，使模型變得更可靠。
• 適應(yīng)特定環(huán)境：考慮到現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中常見的不同光照條件、角度和遮擋。

三、使用Roboflow準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

1.為什么使用Roboflow？

Roboflow是一個(gè)強(qiáng)大的工具，它簡(jiǎn)化了管理和準(zhǔn)備計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)數(shù)據(jù)集的過程。它提供：

• 簡(jiǎn)單的注釋：用戶友好的界面用于注釋圖像。
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：自動(dòng)增強(qiáng)數(shù)據(jù)以提高模型的魯棒性。
• 格式轉(zhuǎn)換：導(dǎo)出與不同模型兼容的各種格式的數(shù)據(jù)集。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟

• 收集圖像：從各種來源收集包含汽車和車牌的多樣化圖像集。
• 上傳到Roboflow：創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目并上傳你的圖像。
• 注釋圖像：使用Roboflow的注釋工具標(biāo)記每張圖像中的車牌。
• 增強(qiáng)數(shù)據(jù)：應(yīng)用旋轉(zhuǎn)、縮放和亮度調(diào)整等轉(zhuǎn)換以增強(qiáng)數(shù)據(jù)集。
• 導(dǎo)出數(shù)據(jù)集：選擇YOLOv11格式并導(dǎo)出數(shù)據(jù)集，包括圖像和相應(yīng)的注釋文件。

四、微調(diào)YOLOv11

1.設(shè)置環(huán)境

確保已安裝以下內(nèi)容：

• Python 3.10
• PyTorch
• Ultralytics YOLOv11倉(cāng)庫(kù)

2.微調(diào)步驟

克隆YOLOv11倉(cāng)庫(kù)：

git clone https://github.com/sh-aidev/yolo-finetuning.git
cd yolo-finetuning

安裝要求：

python3 -m pip install -r requirements.txt

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：

將從Roboflow導(dǎo)出的數(shù)據(jù)集放入YOLOv11倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)目錄。使用訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的路徑更新data.yaml文件。

3.配置模型

我修改了config.toml文件以指定：

• 模型參數(shù)：輸入圖像大小
• 訓(xùn)練超參數(shù)：學(xué)習(xí)率、批量大小、訓(xùn)練周期數(shù)量。
• 路徑：數(shù)據(jù)集目錄和保存模型檢查點(diǎn)的目錄。

下載數(shù)據(jù)集：

# Download the Roboflow dataset
python scripts/download_data_roboflow.py

在.env文件中創(chuàng)建并設(shè)置環(huán)境變量：

# ROBOFLOW_API_KEY=<YOUR_ROBOFLOW_API_KEY>
# MODE=train/infer (for training or inference mode)
# ENVIRONMENT=dev/prod (for logging)

開始訓(xùn)練：

# Train the YOLOv11 model
python main.py

• img：圖像大小。
• batch：批量大小。
• epochs：訓(xùn)練周期數(shù)量。
• data：數(shù)據(jù)配置文件的路徑。

4.監(jiān)控訓(xùn)練

訓(xùn)練日志和結(jié)果保存在runs/train目錄中。使用TensorBoard或其他可視化工具監(jiān)控性能指標(biāo)，如損失、精確度和召回率。

5.挑戰(zhàn)和解決方案

• 過擬合：實(shí)施數(shù)據(jù)增強(qiáng)和dropout層等技術(shù)以防止過擬合。
• 數(shù)據(jù)不平衡：確保數(shù)據(jù)集平衡地代表各種條件，如不同的角度和光照。
• 小目標(biāo)檢測(cè)：車牌相對(duì)于圖像大小可能很小。調(diào)整錨定框并考慮增加圖像分辨率。

五、使用Gradio實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理

1.Gradio是什么？

Gradio是一個(gè)開源的Python庫(kù)，允許你快速為你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型創(chuàng)建可定制的UI組件。它簡(jiǎn)化了部署過程，使你的模型可以通過Web界面訪問。

2.設(shè)置Gradio界面

安裝Gradio：

python3 -m pip install gradio

運(yùn)行推理：

# Run the Gradio application
# To run gradio app, set MODE=infer in .env file and change use_pretrained to True in configs/config.toml
python main.py

訪問界面：打開瀏覽器，導(dǎo)航到http://localhost:7860以使用Web界面。你可以上傳圖像，模型將顯示檢測(cè)到的車牌。

3.使用Gradio的好處

• 易用性：無需復(fù)雜的Web開發(fā)；Gradio處理UI。
• 實(shí)時(shí)反饋：模型預(yù)測(cè)的即時(shí)可視化。
• 可分享鏈接：輕松與他人分享你的界面，用于演示或測(cè)試。

結(jié)論

通過使用Roboflow準(zhǔn)備的自定義數(shù)據(jù)集微調(diào)YOLOv11，并將其與Gradio一起部署，我們已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)有效的系統(tǒng)來檢測(cè)汽車車牌。這個(gè)解決方案能夠?qū)崟r(shí)處理，適合需要即時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用。

未來拓展

• 文本識(shí)別：集成OCR（光學(xué)字符識(shí)別）系統(tǒng)以從檢測(cè)到的車牌中提取車牌號(hào)碼。
• 視頻處理：擴(kuò)展模型以處理視頻流，以進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。
• 邊緣部署：優(yōu)化模型以在計(jì)算資源有限的邊緣設(shè)備上部署。