停車場閘機的車牌識別、道路兩側的違停檢測、繁華路口的車流統(tǒng)計、茫茫車海中的車輛鎖定…這些場景背后的技術原理大家是否在心中簡單構思過？抑或想要抽時間自己攢一套出來可卻又不知從何下手？——PP-Vehicle來告訴你答案。

繼行人分析工具PP-Human之后，飛槳目標檢測端到端開發(fā)套件PaddleDetection正式開源車輛分析工具PP-Vehicle！

PP-Vehicle是一款針對車輛分析相關場景的開源工具，產(chǎn)品主要圍繞以下幾個方面進行設計開發(fā)：

• 實用性：針對車輛分析場景共性的底層模型進行優(yōu)選迭代；針對幾個高頻場景進行了詳細的后處理策略設計，可以滿足業(yè)務的快速上線需求。同時提供豐富的二次開發(fā)教程，方便用戶根據(jù)自己的業(yè)務場景進行私有化開發(fā)。

• 泛化性：在公開數(shù)據(jù)集以及自采數(shù)據(jù)集上進行充分訓練，并且提供預訓練模型，覆蓋車輛分析中監(jiān)控視角、駕駛員視角、俯拍視角等常見相機視角。

• 低代碼：實現(xiàn)1行代碼快速部署，支持圖片、視頻、單路/多路rtsp視頻流輸入，修改配置文件即可快速實現(xiàn)策略修改以及pipeline的組合。

接下來讓我們具體看一下PP-Vehicle的工作。

搭配源碼食用更佳！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

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整體方案

PP-Vehicle技術架構

PP-Vehicle整體分為輸入、核心算法、輸出三部分：

• 輸入：支持離線圖片、視頻以及rtsp視頻流等形式，可根據(jù)輸入類型快速配置，如下圖所示，為輸入配置為rtsp拉流的示例。

PP-Vehiclertsp拉流預測示例

• 核心算法：主要由預訓練模型以及邏輯策略組成。預訓練模型主要有4個：車輛檢測模型、車輛跟蹤模型、車牌識別模型、車輛屬性分析模型。各個模型性能見下表：

預訓練模型

違停pipeline配置文件示例

• 輸出：包括車牌信息、車輛軌跡、車輛屬性、違停信息等；同時支持這些信息的可視化渲染輸出，如下圖為直接配置可視化信息rtsp推流顯示。

rtsp推流展示示例

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/pipeline/docs/tutorials/PPVehicle_QUICK_STARTED.md

方案簡析

PP-Vehicle針對一些高頻車輛分析場景提供了詳細的解決方案，在這里就主要思路進行簡析，詳細的解析大家可以關注課后的海報，聽一聽開發(fā)同學的詳解。

車牌識別方案：

1. 通過目標檢測來獲取圖片中的車輛檢測框，模型方案為PP-YOLOE-l。當輸入為視頻時，會基于車輛檢測框，使用OC-SORT跟蹤模型來完成車輛的多目標跟蹤；

2. 通過車輛檢測框的坐標截取對應位置圖像；

3. 使用車牌檢測模型在每張車輛截圖中識別車牌所在位置，同理截取車牌區(qū)域，模型方案為PP-OCRv3車牌檢測模型；

4. 使用字符識別模型識別車牌中的字符，模型方案為PP-OCRv3車牌識別模型；

5. 此外還使用了一些優(yōu)化策略提升速度以及準確率。

1. 使用跳幀策略，每10幀做一次車牌檢測，避免每幀做車牌檢測的算力消耗；

2. 車牌結果穩(wěn)定策略，避免單幀結果的波動，利用同一個id的歷史所有車牌識別結果進行投票，得到該id最大可能的正確結果；

3. 車輛檢測模型聯(lián)合BDD-100k和UA-DETRAC數(shù)據(jù)集訓練， 車牌檢測方案采用CCPD數(shù)據(jù)集在車牌場景finetune提升檢測精度。

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/pipeline/docs/tutorials/ppvehicle_plate.md

車輛屬性識別方案：

1. 車輛屬性識別模型使用了PaddleClas的超輕量圖像分類方案(PULC，Practical Ultra Lightweight image Classification)。

2. 并在該模型的基礎上，進一步使用了以下優(yōu)化方案：

1. 使用SSLD預訓練模型，在不改變推理速度的前提下，精度提升約0.5個百分點；

2. 融合EDA數(shù)據(jù)增強策略，精度提升0.52個百分點；

3. 使用SKL-UGI知識蒸餾, 精度提升0.23個百分點。

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/pipeline/docs/tutorials/ppvehicle_attribute.md

違停檢測方案：

1. 通過目標檢測來獲取車輛檢測框，模型方案為PP-YOLOE；

2. 基于跟蹤算法獲取每輛車的軌跡，模型方案為OC-SORT。如果車輛中心在違停區(qū)域內(nèi)且在指定時間內(nèi)未發(fā)生移動，則視為違章停車；

3. 使用車牌識別模型得到違章停車車牌并可視化。

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/pipeline/docs/tutorials/ppvehicle_illegal_parking.md

二次開發(fā)

此外，PP-Vehicle支持二次開發(fā)，大家可以在自己的數(shù)據(jù)集上進行模型訓練、策略改寫等，定制化自己的專屬PP-Vehicle。如下圖為車牌識別任務二次開發(fā)示例：

二次開發(fā)示例

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/docs/advanced_tutorials/customization/ppvehicle_plate.md

部署優(yōu)化

特別的，PP-Vehicle針對邊緣端部署場景進行了優(yōu)化，如針對Jetson系列模型選擇輕量級版本，同時開啟跟蹤跳幀功能進行優(yōu)化，同時提供了豐富的部署選項以達到性能-速度的平衡。

Jetson配置參數(shù)

詳見：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/pipeline/docs/tutorials/PPVehicle_QUICK_STARTED_en.md#Inference-Deployment

審核編輯 ：李倩