第5章〓分类识别技术与应用



视频讲解


在当今信息化社会中，分类识别技术作为人工智能领域的重要组成部分，其应用场景日益广泛，从自动驾驶中的障碍物识别到医疗影像诊断，再到日常生活中的人脸解锁，无一不展现出其实用价值。随着车辆数量的急剧增加，车牌识别技术成为智能交通系统中的关键技术之一，广泛应用于自动收费、车辆追踪、安全监控等领域。本章聚焦于循环卷积神经网络在车牌识别中的应用，结合卷积神经网络对图像的出色处理能力和循环神经网络对序列数据的处理优势，实现高精度的车牌识别。

5.1应用背景

随着交通基础设施的完善和汽车产业的快速发展，国内汽车保有量持续上升，占全球比例不断增加。然而，机动车数量的迅速增长给城市道路交通带来了巨大压力，导致交通拥堵和事故频发，交通事故数量逐年增加。2018—2022年内我国的交通事故数量和类别统计如图51和图52所示。



图512018—2022年内交通事故数量统计




图522018—2022年内交通事故类别统计


要真正降低交通事故的发生率，必须着重管理机动车辆。除了对非机动车的管理外，机动车的管理措施也需进一步加强。国家统计局数据显示，2021年汽车事故达到17万起。事故数量居高不下的一个主要原因是驾驶员在驾驶过程中存在如刹车不及时、疲劳驾驶、酒驾等违法行为。随着对机动车的限行措施日益严格，一些驾驶员开始采用涉牌违法手段逃避处罚，如伪造、套用其他车辆的号牌等。这种行为不仅给社会造成严重损害，也对道路安全管理带来不利影响。

涉牌违法，是对与机动车号牌有关的交通违法行为的统称，其违法行为主要包括： 伪造或者使用伪造号牌； 变造或者使用变造号牌； 使用其他车辆号牌； 故意遮挡、污损号牌； 不悬挂号牌； 不按规定安装号牌； 号牌不清晰、不完整等。由于涉牌违法行为人绝大多数为主观故意，所以其危害后果也远远大于一般的交通违法行为。这些行为不仅侵犯了他人的合法权益，也对道路交通安全构成潜在威胁。因此，对涉牌违法行为的识别对于优化道路交通管理、配合交管部门规划道路等具有重要意义。

在当今快速发展的信息化社会中，车牌号识别系统作为一项前沿科技，承载着多重社会价值与使命，其研究意义和功能需求分别如下。

1. 研究意义

通过CRNN技术的应用，车牌号识别系统可实现车牌识别的高度自动化与精准化。这一技术革新不仅可以提高交通违法监管的效率、降低人力成本，还促使交通监管体系向着更为智能化、高效化的方向演进，为构建智慧型城市奠定坚实的基础。

在复杂多变的交通环境下，车牌号识别系统如同一道无形的屏障，能够迅速、准确地捕捉潜在的违规违法行为，有效预防交通事故的发生，为公众出行提供了一个更加安全、有序的交通环境。它通过实时监测与预警，增强交通系统的整体安全水平，降低因人为疏忽或违法行为导致的事故风险。

在维护社会治安与打击犯罪活动中，车牌号识别技术发挥着不可或缺的作用。它能够为执法机构提供及时有效的线索，加速案件侦破进程，为维护社会稳定与安全提供了有力的技术支撑。

2. 功能需求

车牌号识别系统的核心竞争力在于利用CRNN技术实现车牌的高效准确识别，无论是常规车牌还是特殊类型，均需达到良好的识别效果。尤其在复杂多变的环境条件下，如光照变化、角度偏斜或部分遮挡，系统必须具有适应能力，确保在任何场景下都能维持高识别率，为交通管理提供稳定可靠的支持。

在瞬息万变的交通环境中，系统需具备高可靠的实时响应能力，确保在极短时间内完成车牌识别，为交通指挥中心提供即时信息，以便快速响应违规事件，有效控制交通流量，优化道路通行效率。

5.2卷积神经网络的设计与构建
5.2.1CRNN神经网络架构

本章的车辆号牌识别系统核心算法部分，采用的是由 CNN+LSTM+CTC算法组合而成的网络，整个网络可以分为3部分。

(1) 卷积层，从输入图像中提取一个特征序列。

(2) 循环层，预测每一帧的标签分布。

(3) 转录层，将每一帧的预测转换为最终的标签序列。

典型的CRNN架构如图53所示。



图53典型的CRNN架构


通过图53可以看出，CRNN由卷积层、循环层和转录层3部分组成。在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取一个特征序列。在卷积网络的基础上，建立一个递归网络，由卷积层输出，对特征序列的每一帧进行预测。CRNN顶部的转录层，将循环层的每帧预测转换为标签序列。虽然CRNN是由不同类型的网络架构组成的(CNN和RNN)，但它可以用一个损失函数进行联合训练。

5.2.2卷积核的作用与选择

卷积核(也称作滤波器或特征检测器)是一种小型矩阵，通常在空间上较小(如3×3，5×5等)，用于扫描输入图像的每一个位置，与局部像素进行加权求和运算。卷积核的权重(每个元素的值)是通过训练过程学习得到的，用于检测图像中的特定特征，如边缘、纹理或模式。

在卷积核神经网络的基本设计中，一个核心思想是随着网络的层数增加，网络需要逐步“变宽”，即增加通道数。这一演进的设计理念旨在使网络能够更有效地学习和表达不同层次的特征，从基础信息到更抽象的概念。

在网络的初期阶段，例如前三层，每个通道实际上专注于学习任务中的特定基础特征。这可能涉及边缘信息、几何信息和颜色信息等基础视觉元素。这些基础信息在许多视觉任务中都是相似的，因此相对较少的通道(如64个)已经足以充分表达这些基础特征。

然而，随着网络的深度发展，网络开始学习越来越抽象的特征，并且这些特征更加针对具体的网络设计任务。这些抽象的特征实际上是前面层次中不那么抽象特征的组合。以第n层的第一个通道为例，其特征可以看作是第n-1层所有通道对应位置特征的加权和。

随着网络深度的增加，可以组合的可能性变得越来越多，也就是说，对每种关键属性的描述变得更加具体。为了使网络具有更强的表达能力，需要增加通道数，以覆盖尽可能多的关键特征。这样，神经网络就能够逐渐从基础信息中提炼出更为复杂和抽象的知识，使其在特定任务上表现更出色。这一设计原则在神经网络的演进中发挥了关键作用，为其在各种复杂任务中取得成功奠定了基础。

卷积核的通道数等于输入的通道数，卷积核的个数等于输出的通道数。其中，典型的卷积核的输入与输出如图54所示。



图54典型的卷积核的输入与输出


5.2.3特征图提取与表示

在深度学习框架下，特征图的提取与表示是卷积神经网络(CNN)的核心机制之一，是模型理解和解析输入数据的关键。这一过程始于卷积操作，卷积层利用卷积核在输入数据上滑动，通过局部区域的处理来捕捉并提炼出数据中的模式与特征。卷积操作凭借其局部连接和参数共享的特性，不仅降低了计算成本，还使得网络能逐步构建从低级到高级的抽象表示，加深对数据本质的理解。为了增强网络的非线性表达能力，卷积操作之后通常接续非线性激活函数(如ReLU)，这一步骤使得模型能够捕捉更为复杂和多层次的特征，提升其对多样数据结构的拟合能力。

进一步地，池化技术如最大池化或平均池化可以减少特征图的维度和数量，实现下采样的同时保留核心特征信息，既减轻了计算负担，又促进了模型的泛化能力。多尺度特征图的策略通过采用多种大小的卷积核和池化层组合，使网络能够有效识别和处理不同尺度下的物体或场景，可增强模型的感知灵活性。



图55输入图像维度为 ［1,3,224,224］


为了直观体会特征图的作用，特征图的可视化成为理解神经网络内部运作的重要工具，可帮助使用者洞察每一层所学到的特征类型，为模型的优化和调试提供直观依据。

举个例子，输入图像维度为 ［1,3,224,224］，如图55所示。image［1，3，224，224］表示一个四维的张量(Tensor)，通常在深度学习中用来表示图像数据。这个张量的维度是 ［batch_size，channels，height，width］。

batch_size： 表示一个批次(Batch)中包含的图像数量，这里是1，即一个单独的图像。

channels： 表示图像的通道数，这里是3，通常对应RGB(红、绿、蓝)颜色通道。

height： 表示图像的高度，这里是224像素。

width： 表示图像的宽度，这里也是224像素。

因此，image［1，3，224，224］ 表示一个包含一个RGB彩色图像的批次，该图像的尺寸为224像素×224像素。

现在将这张图片输入卷积conv ［1,64,112,112］中，参考特征图可视化示例，如代码51所示，得到一个特征张量output_tensor，将其可视化可得conv ［1,64,112,112］后的特征图可视化输出，如图56所示。

【代码51】特征图可视化示例。



1import torch

2import torch.nn as nn

3#输入尺寸［1, 3, 224, 224］

4input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

5#定义卷积层

6conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)

7#计算输出

8output_tensor = conv_layer(input_tensor)






图56conv ［1,64,112,112］后的特征图可视化输出


同理，经过conv ［1,256,56,56］，可以对特征图进行可视化，观察特征的提取情况，如图57所示。

再经过conv ［1,512,28,28］可得到conv ［1,512,28,28］特征图，如图58所示。

CRNN的特征图提取与表示： 

对于车牌识别，采用CRNN架构，对其中的一层卷积的随机100个通道进行特征图提取并可视化，参考CRNN的特征图提取与表示代码，如代码52所示。其中，特征提取的原图如图59所示。 




图57conv ［1,256,56,56］特征图




图58conv ［1,512,28,28］特征图





图59特征提取的原图


【代码52】CRNN的特征图提取与表示。



 1import os  

 2import random  

 3import torch  

 4import torchvision  

 5from matplotlib import pyplot as plt  

 6from torch import nn  

 7from torch.autograd import Variable  

 8import utils  

 9import dataset  

 10from PIL import Image  

 11import models.crnn as crnn  

 12  

 13#模型路径和图像路径  

 14model_path = './trained_model/netCRNN_24_10100.pth'  

 15img_path = './data/000000000.jpg'  

 16  

 17#初始化 CRNN 模型  

 18model = crnn.CRNN(32, 1, 77, 256)  

 19#将模型移动到 GPU  

 20if torch.cuda.is_available():  

 21model = model.cuda()  

 22print('loading pretrained model from %s' % model_path)  

 23  

 24#加载预训练模型  

 25model = nn.DataParallel(model)  

 26model.load_state_dict(torch.load(model_path))  

 27 







 28 

 29#创建模型转换器和图像变换器  

 30converter = utils.strLabelConverter(alphabet)  

 31transformer = dataset.resizeNormalize((100, 32))  


 32  

 33#读取图像并进行预处理  

 34image = Image.open(img_path).convert('L')  

 35image = transformer(image)  

 36  

 37#移动图像到 GPU(如果可用)  

 38if torch.cuda.is_available():  

 39image = image.cuda()  

 40  

 41#调整图像维度  

 42image = image.view(1, *image.size())  

 43image = Variable(image)  

 44  

 45#设置模型为评估模式  

 46model.eval()  

 47  

 48#对图像进行预测  

 49preds = model(image)  

 50  

 51  

 52#可视化开始 

 53#若程序中引入多个OpenMP运行时库，可能由于混合使用了不同的库或静态链接导致的。这
#可能会降低性能或导致不正确的结果。设置以下环境变量可解决  

 54os.environ［'KMP_DUPLICATE_LIB_OK'］ = 'TRUE'  

 55#从DataParallel中获取底层模型  

 56underlying_model = model.module  

 57  

 58#打印底层模型的命名子模块  

 59for name, child in underlying_model.named_children():  

 60pass  

 61print(name, child)  

 62  

 63#创建 CNN 特征提取器  

 64cnn_feature_extractor = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(underlying_model.cnn, {"conv1":underlying_model.cnn.conv0,  

 65

"conv2":underlying_model.cnn.conv3,  

 66

"pooling3":underlying_model.cnn.pooling3})  

 67 

 68#out = cnn_feature_extractor(image)  

 69#rnn_feature_extractor=torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(underlying_model.rnn［0］, {'rnn':0,'embedding':1})  

 70  

 71#提取特征图  

 72out = cnn_feature_extractor(image)  

 73tensor_ls=［(k,v) for  k,v in out.items()］  







 74#选取conv2的输出  

 75v=tensor_ls［1］［1］  

 76#取消Tensor的梯度并转成三维张量，否则无法绘图  

 77v=v.data.squeeze(0).cpu()  

 78print(v.shape)  

 79  

 80#定义函数，随机从0～end的一个序列中抽取size个不同的数  

 81def random_num(size, end):  

 82range_ls = ［i for i in range(end)］  

 83num_ls = ［］  

 84for i in range(size):  

 85num = random.choice(range_ls)  

 86range_ls.remove(num)  

 87num_ls.append(num)  

 88return num_ls  

 89 

 90#随机选取100个通道的特征图  

 91channel_num = random_num(100, v.shape［0］)  

 92plt.figure(figsize=(20, 10))  

 93for index, channel in enumerate(channel_num):  

 94ax = plt.subplot(10, 10, index + 1, )  

 95plt.imshow(v［channel, :, :］)  #灰度图参数cmap="gray"  

 96#plt.imshow(v［channel, :, :］, cmap="gray")#加上cmap参数就可以显示灰
#度图  

 97plt.savefig("feature.jpg", dpi=600)  

 98plt.show()  

 99#可视化结束#

 100  

 101#进行文本解码  

 102_, preds = preds.max(2)  

 103preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1)  

 104  

 105preds_size = Variable(torch.IntTensor(［preds.size(0)］))  

 106raw_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=True)  

 107sim_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False)  

 108print('%-20s => %-20s' % (raw_pred, sim_pred))  




CRNN的特征图提取与表示代码执行后的输出如代码53所示。

【代码53】CRNN的特征图提取与表示代码执行后的输出。



1loading pretrained model from ./trained_model/netCRNN_24_10100.pth

2cnn Sequential(

3(conv0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

4(relu0): ReLU(inplace=True)

5(pooling0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

6(conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

7(relu1): ReLU(inplace=True)

8(pooling1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)

9(conv2): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

10(batchnorm2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)







11(relu2): ReLU(inplace=True)

12(conv3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

13(relu3): ReLU(inplace=True)

14(pooling2): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 1), padding=(0, 1), dilation=1, ceil_mode=False)

15(conv4): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

16(batchnorm4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

17(relu4): ReLU(inplace=True)

18(conv5): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

19(relu5): ReLU(inplace=True)

20(pooling3): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 1), padding=(0, 1), dilation=1, ceil_mode=False)

21(conv6): Conv2d(512, 512, kernel_size=(2, 2), stride=(1, 1))

22(batchnorm6): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

23(relu6): ReLU(inplace=True)

24)

25rnn Sequential(

26(0): BidirectionalLSTM(

27(rnn): LSTM(512, 256, bidirectional=True)

28(embedding): Linear(in_features=512, out_features=256, bias=True)

29)

30(1): BidirectionalLSTM(

31(rnn): LSTM(256, 256, bidirectional=True)

32(embedding): Linear(in_features=512, out_features=77, bias=True)

33)

34)

35torch.Size(［256, 8, 25］)

36鲁----NN-DDDNN-113--3999--- => 鲁NDN1339




此外，(conv3): Conv2d(256，256，kernel_size=(3，3)，stride=(1，1)，padding=(1，1))的卷积特征图可视化也将输出，如图510所示。



图510conv3的卷积特征图可视化


5.2.4池化操作的降维效果

在卷积神经网络架构中，池化层作为与卷积层并重的组件，扮演着不可或缺的角色，其核心功能在于通过降维操作降低计算复杂度，同时精练图像的关键特征。池化层通过将图像划分为多个非重叠区域，对每个区域执行特定操作，减少特征图的尺寸，加速后续计算流程，提升模型的整体效率。其中，最大池化是最常用的池化策略，它选取每个区域的最大值作为输出，这种机制不仅能保留区域内的显著特征，还能增强图像的不变性，提升模型的鲁棒性。与此同时，池化层对于多通道图像的处理采取独立通道操作，确保每种颜色信息都能得到充分且独立的特征提取，增加特征表示的丰富性和准确性。

池化层的多样化策略，如平均池化，为不同任务和数据分布提供了灵活的选择。平均池化通过计算区域内的平均值，适用于那些要求平滑响应的任务，其效果可能优于最大池化。更重要的是，池化操作在减少模型复杂度的同时，也有助于抑制过拟合现象，通过削减参数数量，增强模型对未知数据的泛化能力。合理配置池化层的超参数，如滤波器大小和步长，以及选择恰当的池化类型，对于优化卷积神经网络的性能和确保其在实际应用中的有效性至关重要。池化层的巧妙设计，提升了模型对图像特征的捕捉和理解能力，是卷积神经网络高效运作和广泛适用性的关键驱动力。

举个例子，对CRNN的最后一个池化层的降维效果进行特征图可视化，该池化层作用后的结果是大小为torch.Size(［512，2，27］)的一个张量，现在随机选择25个进行可视化，得到(pooling3): MaxPool2d(kernel_size=(2，2)，stride=(2，1)，padding=(0，1)，dilation=1，ceil_mode=False)池化特征图可视化输出，如图511所示。



图511pooling3池化特征图可视化


5.2.5网络结构的定义与构建

CRNN架构结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优势。它首先通过一系列卷积层和池化层对输入图像进行特征提取，随后利用双向LSTM层进行序列建模，最终实现从图像到文本序列的转换。网络结构定义如表51所示。


表51网络结构定义


类型设置


转录—
双向LSTM隐藏单元： 256
双向LSTM隐藏单元： 256
映射到序列—
卷积输出通道512，卷积核大小2×2，步长1，填充0
最大池化层池化窗口1×2，步长2
批标准化—
卷积输出通道512，卷积核大小3×3，步长1，填充1
批标准化—
卷积输出通道512，卷积核大小3×3，步长1，填充1
最大池化层池化窗口1×2，步长2
卷积输出通道256，卷积核大小3×3，步长1，填充1
卷积输出通道256，卷积核大小3×3，步长1，填充1
最大池化层池化窗口2×2，步长2
卷积输出通道128，卷积核大小3×3，步长1，填充1
最大池化层池化窗口2×2，步长2
卷积输出通道64，卷积核大小3×3，步长1，填充1
输入W图像宽度，H图像高度，RGB 3个通道，每个通道8位


在输入层中，接收W×H尺寸的RGB图像，每个像素点由3个8位通道组成，代表红、绿、蓝三色。

卷积层和池化层用于提取图像的基本特征。例如，最后一层卷积层使用512个输出通道，2×2的卷积核大小，步长为1，不进行填充。而池化层的例子比如最后一层卷积层之前的最大池化层，使用的是1×2的池化窗口，步长为2，用于降低空间维度。其他的几层卷积层和池化层也是用于细化特征表示。整个过程由下而上，逐渐增大图像的宽度、高度和深度，以捕获更复杂的特征。批标准化(Batch Normalization)层穿插其中，用于加速训练过程并提高模型稳定性。

在一系列卷积和池化操作之后，特征图被映射到序列并送入两个双向LSTM层，每个隐藏单元数为256。双向LSTM能够从前向后和从后向前同时处理序列信息，这在识别字符序列时尤为重要，因为它能利用上下文信息来增强预测的准确性。

整个CRNN通过整合CNN的强大视觉特征提取能力和LSTM的时间序列建模能力，可高效地将输入图像转换为可读的文本序列，其整合过程如代码54～代码59所示。

(1) CRNN结构定义的源码如代码54所示。

【代码54】CRNN结构定义的源码。



 1#这段代码定义了一个车牌号识别的 CRNN 模型，其中网络结构包含卷积神经网络(CNN)和双向

#长短时记忆网络(Bidirectional LSTM，BiLSTM)

 2#

 3  

 4import torch.nn as nn  







 5  

 6  

 7class BidirectionalLSTM(nn.Module):  

 8  

 9def __init__(self, nIn, nHidden, nOut):  

 10super(BidirectionalLSTM, self).__init__()  

 11  

 12self.rnn = nn.LSTM(nIn, nHidden, bidirectional=True)  

 13self.embedding = nn.Linear(nHidden * 2, nOut)  

 14  

 15def forward(self, input):  

 16recurrent, _ = self.rnn(input)  

 17T, b, h = recurrent.size()  

 18t_rec = recurrent.view(T * b, h)  

 19  

 20output = self.embedding(t_rec)  #［T * b, nOut］  

 21output = output.view(T, b, -1)  

 22  

 23return output  

 24  

 25class CRNN(nn.Module):  

 26  

 27def __init__(self, imgH, nc, nclass, nh, n_rnn=2, leakyRelu=False):  

 28super(CRNN, self).__init__()  

 29assert imgH % 16 == 0, 'imgH has to be a multiple of 16'  

 30  

 31ks = ［3, 3, 3, 3, 3, 3, 2］  

 32ps = ［1, 1, 1, 1, 1, 1, 0］  

 33ss = ［1, 1, 1, 1, 1, 1, 1］  

 34nm = ［64, 128, 256, 256, 512, 512, 512］  

 35  

 36cnn = nn.Sequential()  

 37  

 38def convRelu(i, batchNormalization=False):  

 39nIn = nc if i == 0 else nm［i - 1］  

 40nOut = nm［i］  

 41cnn.add_module('conv{0}'.format(i),  

 42nn.Conv2d(nIn, nOut, ks［i］, ss［i］, ps［i］))  

 43if batchNormalization:  

 44cnn.add_module('batchnorm{0}'.format(i), nn.BatchNorm2d(nOut))  

 45if leakyRelu:  

 46cnn.add_module('relu{0}'.format(i),  

 47nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))  

 48else:  

 49cnn.add_module('relu{0}'.format(i), nn.ReLU(True))  

 50  

 51convRelu(0)  

 52cnn.add_module('pooling{0}'.format(0), nn.MaxPool2d(2, 2))  #64×16×64  

 53convRelu(1)  

 54cnn.add_module('pooling{0}'.format(1), nn.MaxPool2d(2, 2))  #128×8×32  

 55convRelu(2, True)  







 56convRelu(3)  

 57cnn.add_module('pooling{0}'.format(2),  

 58nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1))) #256×4×16  

 59convRelu(4, True)  

 60convRelu(5)  

 61cnn.add_module('pooling{0}'.format(3),  

 62nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)))  #512×2×16  

 63convRelu(6, True)  #512×1×16  

 64  

 65self.cnn = cnn  

 66self.rnn = nn.Sequential(  

 67BidirectionalLSTM(512, nh, nh),  

 68BidirectionalLSTM(nh, nh, nclass))  

 69  

 70def forward(self, input):  

 71#conv features  

 72conv = self.cnn(input)  

 73b, c, h, w = conv.size()  

 74assert h == 1, "the height of conv must be 1"  

 75conv = conv.squeeze(2)  

 76conv = conv.permute(2, 0, 1)  #［w, b, c］  

 77  

 78#rnn features  

 79output = self.rnn(conv)  

 80return output  




(2) 在类CRNN中，有4个卷积层的参数数组，如代码55所示。

【代码55】卷积层的参数数组。



1ks = ［3，3，3，3，3，3，2］

2ps = ［1，1，1，1，1，1，0］

3ss = ［1，1，1，1，1，1，1］

4nm = ［64，128，256，256，512，512，512］




代码55定义了一组卷积层的参数，包括卷积核大小ks、padding大小ps、stride大小ss，以及每层输出通道数nm。cnn=nn.Sequential()表示创建一个序列容器，用于存放卷积神经网络的层。

(3) 函数convReLU的定义，用于向CNN中添加卷积层、批量归一化层(可选)、激活函数层，如代码56所示。函数参数i表示层的索引。

【代码56】函数convReLU的定义。



 1def convRelu(i, batchNormalization=False):  

 2#卷积层的定义  

 3nIn = nc if i == 0 else nm［i - 1］  

 4nOut = nm［i］  

 5cnn.add_module('conv{0}'.format(i),  

 6nn.Conv2d(nIn, nOut, ks［i］, ss［i］, ps［i］)) 

 7#是否使用批量归一化

 8if batchNormalization:  








 9cnn.add_module('batchnorm{0}'.format(i), nn.BatchNorm2d(nOut))  

 10#是否使用 LeakyReLU 激活函数  

 11if leakyRelu:  

 12cnn.add_module('relu{0}'.format(i),  

 13nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))  

 14else:  

 15cnn.add_module('relu{0}'.format(i), nn.ReLU(True))  




(4) 利用convReLU函数构建卷积神经网络结构，包括卷积层、批量归一化层(可选)、激活函数层和最大池化层，如代码57所示。

【代码57】利用convReLU函数构建卷积神经网络结构。



 1#构建卷积神经网络  

 2convRelu(0)  

 3cnn.add_module('pooling{0}'.format(0), nn.MaxPool2d(2, 2))  #64×16×64  

 4convRelu(1)  

 5cnn.add_module('pooling{0}'.format(1), nn.MaxPool2d(2, 2))#128×8×32  

 6convRelu(2, True)  

 7convRelu(3)  

 8cnn.add_module('pooling{0}'.format(2),nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)))  #256×4×16  

 9convRelu(4, True)  

 10convRelu(5)  

 11cnn.add_module('pooling{0}'.format(3),nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1))) #512×2×16  

 12convRelu(6, True)  #512×1×16  




(5) CRNN神经网络的存储，如代码58所示。将构建好的卷积神经网络存储在self.cnn中，用以表示CNN，并定义一个序列容器nn.Sequential，其中包含两个双向LSTM模块，用以表示RNN。

【代码58】CRNN神经网络的存储。



 1self.cnn = cnn  

 2self.rnn = nn.Sequential(BidirectionalLSTM(512, nh, nh), BidirectionalLSTM(nh, nh, nclass))  




(6) forward函数的定义，如代码59所示。该函数表示了模型的前向传播过程。首先，通过卷积神经网络处理输入input，得到卷积特征conv。然后，对 conv进行维度调整，将其转换为适合输入LSTM中的形状。最后，将调整后的特征传递给LSTM层，得到最终的输出output。

【代码59】forward函数的定义。



 1def forward(self, input):  

 2#conv features  

 3conv = self.cnn(input)  

 4b, c, h, w = conv.size()  

 5assert h == 1, "the height of conv must be 1"  

 6conv = conv.squeeze(2)  

 7conv = conv.permute(2, 0, 1)  #［w, b, c］  








 8#rnn features  

 9output = self.rnn(conv)  

 10	  

 11return output  




CRNN模型通过卷积神经网络提取图像特征，然后通过双向LSTM处理时序信息，最终输出车牌号的识别结果。这样的结构对于处理图像序列任务，尤其是文字识别任务，是一种常见的深度学习模型结构。

5.3卷积神经网络的训练与评测
5.3.1数据集准备与预处理

在计算机视觉的发展中，一个全面且质量卓越的数据集对于训练、测试和评估模型的性能起到关键作用。本节将详细探讨所采用的数据集——CBLPRD330k(China Balanced License Plate Recognition Dataset 330k)，它不仅为车牌识别模型提供了多样性丰富的图像，还考虑了平衡分布、图像质量等方面的因素。CBLPRD330k数据集样例如图512所示。



图512CBLPRD330k数据集样例


以下是对数据集的详细介绍。

1. 数据集背景

CBLPRD330k包含了33万张各类中国车牌的图片，旨在为车牌识别模型的研究和开发提供有力支持。

2. 理念和特点

数据集中的图像是精心采集得到的，以确保它们具有良好的图像质量。这一特点对于模型的训练和泛化能力至关重要。CBLPRD330k致力于涵盖各种类型的中国车牌，从普通私家车到特殊车辆，以确保数据集的平衡性。这有助于防止由于数据集偏斜而引起的模型训练问题。该数据集规模达到了33万张车牌图片，使其成为进行大规模模型训练的理想选择。这对于深度学习模型的性能提升至关重要。为鼓励研究者和开发者充分利用该数据集，该数据集完全开源并免费提供，以促进学术研究和行业创新。

此外，该数据集已经按照“车牌图片路径—车牌号—车辆类型”进行了预处理，只需要关注“车牌图片路径—车牌号”即可。

3. 数据集验证与模型应用

数据提供方采用了ResNet18模型的前三个层进行验证，并使用CTC loss作为损失函数进行训练。验证结果表明，直接使用CBLPRD330k训练的模型在一般停车场的车牌识别任务上表现优异。

在智能交通和智能安防领域，车牌识别技术得到了广泛应用。在研究和开发的道路上，一个全面且质量上乘的数据集是必不可少的。CBLPRD330k的推出旨在为车牌识别领域提供一个强大的数据集。通过不断优化数据集和模型，可以为研究者和开发者提供更好的资源，以促进车牌识别技术的不断创新和进步。

5.3.2数据集解析与样本分析

在深度学习领域中，数据集的质量和构建方式对于模型的性能和泛化能力至关重要。数据集解析和样本分析是数据预处理的关键步骤之一，它直接影响到训练过程和模型的准确性。本章将深入讨论一个数据集解析的案例，重点介绍如何通过Python脚本处理文本数据集，并构建用于训练卷积循环神经网络(CRNN)的轻量级嵌入式数据库(LMDB)数据集。

(1) 数据集解析。

数据集解析的目标是将原始数据集转换为模型可以接受的格式。在这个案例中，读取了一个文本文件train.txt，其中包含了图像路径、标签以及其他可能的信息。数据集标签每一行的格式如代码510所示。 

【代码510】数据集标签每一行的格式。



1 CBLPRD-330k/000272981.jpg 粤Z31632D 新能源大型车




通过Python脚本，解析每一行的内容，提取图像路径和标签，构建用于训练的数据列表，如代码511所示。

【代码511】构建用于训练的数据列表。



 1#读取文本文件  

 2file_path = '../data/CBLPRD-330k_v1/train.txt'  

 3with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:  

 4text_data = file.read()  

 5  

 6#初始化空列表来存储数据  

 7imagePathList = ［］  

 8labelList = ［］  

 9  

 10#按行分割文本数据  

 11lines = text_data.strip().split('＼n')  

 12  

 13#遍历每一行数据  







 14for line in lines:  

 15#按空格分割每行数据 

 16parts = line.split()  

 17  

 18#获取图像路径、标签和其他信息  

 19image_path = parts［0］  

 20label = ' '.join(parts［1:-1］)  #获取除了第一个和最后一个元素外的其他元素
#作为标签  

 21  

 22#将数据添加到相应的列表中  

 23imagePathList.append('../data/CBLPRD-330k_v1/' + image_path)  

 24labelList.append(label)  




(2) LMDB数据集创建。

LMDB是一种轻量级嵌入式数据库，适用于大规模的深度学习数据集。通过使用LMDB，可以高效地存储和读取数据。下面的Python脚本演示了如何将图像路径和标签写入LMDB数据库，如代码512所示。

【代码512】将图像路径和标签写入LMDB数据库。



 1def checkImageIsValid(imageBin):  

 2#... 检查图像是否为有效的函数 ...  

 3  

 4def writeCache(env, cache):  

 5#... 将缓存写入LMDB数据库的函数 ...  

 6  

 7def createDataset(outputPath, imagePathList, labelList, lexiconList=None, checkValid=True):  

 8#... 创建LMDB数据集的函数 ...  

 9  

 10if __name__ == '__main__':  

 11#... 读取文本文件，解析数据 ...  

 12  

 13output_path = '../data/train_data'  

 14createDataset(output_path, imagePathList, labelList)  




数据集解析和样本分析是构建高效深度学习模型的必要步骤之一。在代码513所示的示例中，演示了如何使用Python脚本解析文本数据集，构建LMDB格式的数据集。这个过程对于光学字符识别(OCR)等任务具有重要意义，它确保了模型在训练时能够有效地利用数据。在实际应用中，可以根据具体任务的需求进行相应的修改和调整。

【代码513】解析文本数据集，构建LMDB格式的数据集。



 1import os  

 2import lmdb #install lmdb by "pip install lmdb"  

 3import cv2  

 4import numpy as np  

 5  

 6def checkImageIsValid(imageBin):  

 7if imageBin is None:  

 8return False  

 






 9imageBuf = np.frombuffer(imageBin, dtype=np.uint8)  

 10img = cv2.imdecode(imageBuf, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

 11imgH, imgW = img.shape［0］, img.shape［1］  

 12if imgH * imgW == 0:  

 13return False  

 14return True  

 15  

 16def writeCache(env, cache):  

 17with env.begin(write=True) as txn:  

 18for k, v in cache.items():  

 19if type(v) is str:  

 20txn.put(k.encode(), v.encode())  

 21else:  

 22txn.put(k.encode(), v)  

 23  

 24def createDataset(outputPath, imagePathList, labelList, lexiconList=None, checkValid=True):  

 25""" 

 26Create LMDB dataset for CRNN training. 

 27 

 28ARGS: 

 29outputPath: LMDB output path 

 30imagePathList: list of image path 

 31labelList: list of corresponding groundtruth texts 

 32lexiconList: (optional) list of lexicon lists 

 33checkValid: if true, check the validity of every image 

 34"""  

 35assert(len(imagePathList) == len(labelList))  

 36nSamples = len(imagePathList)  

 37env = lmdb.open(outputPath, map_size=10995116277)  

 38cache = {}  

 39cnt = 1  

 40for i in range(nSamples):  

 41imagePath = imagePathList［i］  

 42label = labelList［i］  

 43if not os.path.exists(imagePath):  

 44print('%s does not exist' % imagePath)  

 45continue  

 46with open(imagePath, 'rb') as f:  

 47imageBin = f.read()  

 48if checkValid:  

 49if not checkImageIsValid(imageBin):  

 50print('%s is not a valid image' % imagePath)  

 51continue  

 52  

 53imageKey = 'image-%09d' % cnt  

 54labelKey = 'label-%09d' % cnt  

 55cache［imageKey］ = imageBin  

 56cache［labelKey］ = label  

 57if lexiconList:  

 58lexiconKey = 'lexicon-%09d' % cnt  

 59cache［lexiconKey］ = lexiconList［i］  







 60if cnt % 1000 == 0:  

 61writeCache(env, cache)  

 62cache = {}  

 63print('Written %d / %d' % (cnt, nSamples))  

 64cnt += 1  

 65nSamples = cnt-1  

 66cache［'num-samples'］ = str(nSamples)  

 67writeCache(env, cache)  

 68print('Created dataset with %d samples' % nSamples)  

 69  

 70if __name__ == '__main__':  

 71#读取文本文件  

 72file_path = '../data/CBLPRD-330k_v1/train.txt'  

 73with open(file_path, 'r',encoding='utf-8') as file:  

 74text_data = file.read()  

 75  

 76#初始化空列表来存储数据  

 77imagePathList = ［］  

 78labelList = ［］  

 79lexiconList = ［］  

 80  

 81#按行分割文本数据  

 82lines = text_data.strip().split('＼n')  

 83  

 84#遍历每一行数据  

 85for line in lines:  

 86#按空格分割每行数据  

 87parts = line.split()  

 88  

 89#获取图像路径、标签和其他信息  

 90image_path = parts［0］  

 91label = ' '.join(parts［1:-1］)  #获取除了第一个和最后一个元素外的其他
#元素作为标签  

 92#lexicon = parts［-1］  

 93  

 94#将数据添加到相应的列表中  

 95imagePathList.append('../data/CBLPRD-330k_v1/'+(image_path))  

 96labelList.append(label)  

 97#lexiconList.append(lexicon)  #假设所有数据都是有效的，也可以根据需
#要进行检查  

 98  

 99#打印结果  

 100#print("imagePathList:", imagePathList)  

 101print("labelList:", labelList)  

 102#print("lexiconList:", lexiconList)  

 103  

 104output_path='../data/train_data'  

 105createDataset(output_path,imagePathList,labelList,lexiconList)  




5.3.3网络模型的训练过程

深度学习模型的训练是构建高性能文本识别系统的关键步骤。本章将详细介绍基于卷积循环神经网络(CRNN)的文字识别模型的训练过程，包括数据集准备、模型配置、训练参数设置、数据加载、模型初始化、训练迭代以及模型评估，详见代码514～代码520。

(1) 引入必要的库和模块，如代码514所示。

【代码514】引入必要的库和模块。



 1#引入必要的库和模块  

 2from __future__ import print_function  

 3from __future__ import division  

 4import argparse  

 5import random  

 6import torch  

 7import torch.backends.cudnn as cudnn  

 8import torch.optim as optim  

 9import torch.utils.data  

 10from torch.autograd import Variable  

 11import numpy as np  

 12import os  

 13import utils  

 14import dataset  

 15import models.crnn as crnn  

 16import torch.nn as nn  




(2) 数据集的准备，如代码515所示。训练数据集采用LMDB格式，包括训练集和验证集。通过解析train.txt和val.txt文件，提取图像路径、标签等信息，为模型提供标记好的数据样本。LMDB格式具有高效读取的优势，适用于大规模深度学习任务。

【代码515】数据集的准备。



 1#读取文本文件  

 2file_path = '../data/CBLPRD-330k_v1/train.txt'  

 3with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:  

 4    text_data = file.read()  

 5  

 6#初始化空列表来存储数据  

 7imagePathList = ［］  

 8labelList = ［］  

 9lexiconList = ［］  

 10  

 11#按行分割文本数据  

 12lines = text_data.strip().split('＼n')  

 13  

 14#遍历每一行数据  

 15for line in lines:  

 16#按空格分割每行数据  

 17parts = line.split()  








 18

 19#获取图像路径、标签和其他信息  

 20image_path = parts［0］  

 21label = ' '.join(parts［1:-1］)  #获取除了第一个和最后一个元素外的其他元素
#作为标签  

 22  

 23#将数据添加到相应的列表中  

 24imagePathList.append('../data/CBLPRD-330k_v1/' + (image_path))  

 25labelList.append(label) 




(3) 模型的配置，如代码516所示，输入图片大小为高32、宽100，LSTM隐藏状态大小为256，字符集包含中文和英文字符，共77个字符。

【代码516】数据集的准备。



 1#模型配置  

 2opt.imgH = 32  

 3opt.imgW = 100  

 4opt.nh = 256  

 5opt.alphabet = '京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新港澳挂学领使临0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZIO'  




(4) 训练参数设置，如代码517所示。学习率为0.01，使用CTC(Connectionist Temporal Classification)损失函数，支持Adam和Adadelta两种优化器选择。

【代码517】训练参数设置。



 1#训练参数设置  

 2opt.lr = 0.01  

 3opt.adadelta = True  

 4criterion = nn.CTCLoss()  




(5) 模型初始化和加载，如代码518所示。模型采用CRNN结构，通过weights_init函数对网络参数进行初始化。支持加载预训练模型，方便在已有基础上进行进一步训练。

【代码518】模型初始化和加载。



 1#模型初始化和加载  

 2crnn = crnn.CRNN(opt.imgH, nc, nclass, opt.nh)  

 3crnn.apply(weights_init)  

 4if opt.pretrained != '':  

 5print('loading pretrained model from %s' % opt.pretrained)  

 6crnn.load_state_dict(torch.load(opt.pretrained))  

 7print(crnn)  




(6) 数据加载和模型训练，如代码519所示。通过PyTorch的DataLoader加载训练集数据，采用随机采样器(Random Sequential Sampler)或随机采样进行数据加载。采用trainBatch函数进行每个batch的训练，计算损失并更新模型参数。

【代码519】数据加载和模型训练。



 1#数据加载和模型训练  

 2train_dataset = dataset.lmdbDataset(root=opt.trainRoot)#创建LMDB格式的训练数据集  

 3assert train_dataset  

 4  

 5#根据是否采用随机采样选择相应的采样器  

 6if not opt.random_sample:  

 7sampler = dataset.randomSequentialSampler(train_dataset, opt.batchSize)#使用
#随机序列采样器  

 8else:  

 9sampler = None  

 10  

 11train_loader = torch.utils.data.DataLoader(  

 12train_dataset, batch_size=opt.batchSize,  

 13shuffle=True, sampler=sampler,  

 14num_workers=int(opt.workers),  

 15collate_fn=dataset.alignCollate(imgH=opt.imgH, imgW=opt.imgW, keep_ratio=opt.keep_ratio))  #创建训练数据加载器  

 16  

 17#初始化损失均值计算器  

 18loss_avg = utils.averager()  

 19  

 20#设置优化器  

 21if opt.adam:  

 22optimizer = optim.Adam(crnn.parameters(), lr=opt.lr,  

 23betas=(opt.beta1, 0.999))  #使用Adam优化器  

 24elif opt.adadelta:  

 25optimizer = optim.Adadelta(crnn.parameters())  #使用Adadelta优化器  

 26else:  

 27optimizer = optim.RMSprop(crnn.parameters(), lr=opt.lr)  #使用RMSProp优化器  

 28  

 29#训练迭代  

 30for epoch in range(opt.nepoch):  

 31train_iter = iter(train_loader)  

 32i = 0  

 33while i < len(train_loader):  

 34#开启梯度计算  

 35for p in crnn.parameters():  

 36p.requires_grad = True  

 37crnn.train()  

 38  

 39#进行单批次训练  

 40cost = trainBatch(crnn, criterion, optimizer)  

 41loss_avg.add(cost)  

 42i += 1  

 43  

 44#每隔一定间隔显示训练信息  

 45if i % opt.displayInterval == 0:  

 46print('［%d/%d］［%d/%d］ Loss: %f' %  

 47  (epoch, opt.nepoch, i, len(train_loader), loss_avg.val()))  

 48loss_avg.reset() 








 49 

 50#每隔一定间隔在验证集上进行模型评估  

 51if i % opt.valInterval == 0:  

 52val(crnn, test_dataset, criterion)  

 53  

 54#每隔一定间隔保存模型参数  

 55if i % opt.saveInterval == 0:  

 56torch.save(  

 57crnn.state_dict(), '{0}/netCRNN_{1}_{2}.pth'.format(opt.expr_dir, epoch, i))  




(7) 模型评估，如代码520所示，通过验证集对训练的模型进行评估。采用val函数，对一定数量的验证集样本进行识别并计算准确率。此过程中，模型参数处于冻结状态，不进行梯度更新。

【代码520】模型评估。



1#模型评估  

2def val(net, dataset, criterion, max_iter=100):  

3print('Start val')  

4

5for p in crnn.parameters():  

6p.requires_grad = False  #关闭梯度计算，因为在验证阶段不进行参数更新  

7

8net.eval()  #设置模型为评估模式，影响一些模型层的行为，例如Batch Normalization和Dropout  

9

10#创建用于验证集的数据加载器  

11data_loader = torch.utils.data.DataLoader(  

12dataset, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers))  

13val_iter = iter(data_loader)  

14  

15i = 0  

16n_correct = 0  #记录正确预测的样本数量  

17loss_avg = utils.averager() #记录损失的均值  

18  

19max_iter = min(max_iter, len(data_loader))  

20for i in range(max_iter):  

21data = val_iter.__next__()  #获取验证集的一个批次数据  

22i += 1  

23cpu_images, cpu_texts = data  

24batch_size = cpu_images.size(0)  

25  

26image = cpu_images.cuda()  #将输入图像数据移动到GPU上  

27t, l = converter.encode(cpu_texts) #对标签进行编码，生成训练所需的张量 

28

29preds = crnn(image).cpu()  #将输入图像数据通过模型进行前向传播

30preds_size = Variable(torch.IntTensor(［preds.size(0)］ * batch_size))  

31cost = criterion(preds, t, preds_size, l) / batch_size  #计算CTC损失  

32loss_avg.add(cost)  

33  







34_, preds = preds.max(2)  

35preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1)  

36sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False)#解码模
#型输出，得到预测的文本  

37  

38#计算准确率，逐样本比较预测结果和真实标签  

39for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts):  

40if pred == target.lower():  

41n_correct += 1  

42  

43accuracy = n_correct / float(max_iter * opt.batchSize)  #计算准确率  

44print('Test loss: %f, accuray: %f' % (loss_avg.val(), accuracy)) 




通过本章对代码的讲解，详细了解深度学习模型在文本识别任务中的训练过程。从数据集准备到模型配置，再到模型初始化和加载，最后进行数据加载和模型训练，形成了一套完整的训练流程。通过合理设置训练参数，不断迭代训练，能够得到在验证集上准确度较高的文本识别模型。

这一过程中，采用了LMDB格式的数据集，使用了CRNN模型结构，并结合CTC损失函数进行训练。通过验证集的评估，可以及时发现模型的性能，并根据需要进行调整和优化。

希望本章内容对深度学习模型的训练有所帮助，读者可以根据具体任务和数据集的特点进行相应的调整和扩展，以获得更好的模型性能。

5.3.4网络模型的性能测试与评估

根据前文所述，网络模型的训练和测试评估是同时进行的，整个过程共进行了25个epoch。如图513～图516所示，每个测试数据集的标签均以“gt:”开头，后跟车牌号。



图513模型刚开始训练时在测试数据集上的评估




图514模型初步训练一段时间后在测试数据集上的评估




图515模型训练10个epoch左右时在测试数据集上的评估




图516模型训练结束时在测试数据集上的评估


在图中，“=>”左侧展示了模型的识别过程，而“=>”右侧则呈现了模型的识别结果。初期，模型无法准确识别车牌号中的字符，随着训练的进行，车牌号中的字符逐渐被正确识别，尽管每个字符的准确性仍然不够理想。最终，在训练的末尾阶段，观察到终端中显示的车牌识别结果与标签已经一一对应，呈现出更为准确的字符识别情况。

5.4应用集成开发与界面设计
1. 用户界面的设计与交互
在车牌号识别应用中，一个好的用户界面应直观、易用，而良好的交互设计则能确保用户在使用过程中顺畅地完成操作。

首先，界面设计中的布局要直观明了。界面元素的排列应符合用户的思维逻辑，帮助用户快速理解和掌握应用功能，减少使用中的困扰，提升整体体验。其次，界面元素和标识应友好。按钮、文本框和图标等元素应具备友好的外观，并通过清晰的标识反映其功能，确保用户在每一步操作中都有明确的引导，避免混淆。

在交互设计方面，首先要考虑用户的操作习惯和预期行为。界面交互应符合用户在其他类似应用中的习惯，降低学习成本。操作流程要简洁且有层次感。用户不喜欢烦琐的流程，通过合理的层级结构，用户能迅速找到所需功能。及时的反馈和提示信息非常重要。无论操作成功与否，应用都应通过清晰的提示信息告知用户当前状态，帮助其理解应用的工作原理，减少困惑。

为了实现以上设计和交互目标，选用PySide6来制作车牌字符识别应用的集成界面。PySide6基于Qt技术，提供丰富的图形界面和应用开发功能，PySide6中的常见模块包括QtWidget、QtCore、QtGui、QtNetwork和QtSql，分别用于创建图形用户界面、提供Qt核心功能、图像处理、网络编程和数据库操作。PySide6具有以下优点： 跨平台性好，能在Windows、Linux和macOS等多个平台上运行，确保应用的可移植性； 图形界面设计工具强大，如Qt Designer，通过拖曳组件的方式可以轻松设计用户界面，加快开发速度； 丰富的部件库能用于构建各种功能和交互式元素，如按钮、标签、列表框等，用于展示和操作图像及识别结果； 信号与槽机制使得不同组件之间的交互简单而灵活，适用于异步操作，如选择图片、处理图像和显示识别结果。

2. 批量车牌识别功能

为增强应用的实用性，引入了批量车牌识别功能。该功能允许用户一次性输入多个车牌号图片进行识别，便于用户批量验证模型性能。在界面设计上，需要提供批量输入的接口，并展示每个车牌的识别结果。通过直观的图表或列表形式，用户能够清晰地了解整体评测结果，为模型性能的改进提供依据。

为了实现批量车牌字符识别集成应用，这里从功能描述、界面设计、与模型的集成、用户交互、界面布局等方面来进行考虑。

(1) 功能描述。

该应用程序提供了批量车牌字符识别功能，用户可以选择多张车牌图片进行字符识别。主要有以下4个特点。

① 提供图形用户界面，包含图片显示区域、选择按钮和识别结果列表；

② 支持一次性选择多张车牌图片进行批量字符识别；

③ 通过PyTorch加载CRNN模型，将选中的图片传递给模型进行识别；

④ 图片及其字符识别结果实时显示在界面上。

(2) 界面设计。

界面设计主要涉及以下3项。

① 使用QMainWindow作为主窗口，包含多个QLabel用于显示车牌图片，一个QPushButton用于触发图片选择，以及一个QListWidget用于显示识别结果。

② 图片显示区域采用QGridLayout进行布局，每行显示3张图片。

③ 通过QListWidget单独显示字符识别结果列表。

(3) 与模型的集成。

与算法模块的集成有如下两方面： 

① 通过PyTorch加载CRNN模型，该模型用于字符识别；

② 用户选择图片后，应用程序将图片传递给模型，获取字符识别结果。

(4) 用户交互。

用户交互主要分为如下3个步骤： 

① 用户通过单击“选择图片”按钮与应用程序进行交互；

② 选择完成图片后，应用程序自动对选中的车牌图片进行批量字符识别；

③ 识别结果以图像和字符识别字符串的形式显示在界面上。

(5) 界面布局。

界面布局分为如下3部分： 

① GUI界面采用QGridLayout进行布局，以网格状排列多个QLabel用于显示图片；

② 每行显示3张图片，用户可以根据实际需要进行调整；

③ QListWidget用于单独显示字符识别结果列表。

通过PySide6和PyTorch的集成，该应用程序提供了一种便捷的方式，让用户通过图形界面轻松进行批量车牌字符识别，可以选择最多9张图片进行批量识别。批量选择图片功能，如图517所示； 批量显示识别结果，如图518所示。



图517批量选择图片功能




图518批量显示识别结果


对车牌识别功能进行集成，利用PySide部署到用户界面，如代码521所示。 

【代码521】批量车牌文本识别功能应用与用户界面集成。



 1#导入 PySide6 库中的一些模块和类  

 2from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QWidget, ＼  

 3QListWidget, QGridLayout, QListWidgetItem  

 4from PySide6.QtCore import Qt, QSize  

 5from PySide6.QtGui import QPixmap  

 6from PIL import Image  

 7import torch  

 8from torchvision import transforms  

 9from models.crnn import CRNN  #导入名为 CRNN 的模型类(请确保有定义这个类)  

 10import utils  

 11import dataset  

 12from torch.autograd import Variable  

 13  

 14#定义一个名为 BatchRecognitionApp 的类，继承自 QMainWindow  

 15class BatchRecognitionApp(QMainWindow):  

 16def __init__(self):  

 17super(BatchRecognitionApp, self).__init__()  

 18  

 19#模型文件路径  

 20model_path = '../trained_model/netCRNN_24_10100.pth'  

 21  

 22#创建一个 CRNN 模型实例，并加载预训练权重  

 23self.model = CRNN(32, 1, 77, 256)  

 24self.model = torch.nn.DataParallel(self.model)  

 25self.model.load_state_dict(torch.load(model_path))  

 26  

 27#存储图片 QLabel 和结果列表的列表  

 28self.image_labels = ［］  

 29self.result_list = QListWidget()  

 30  

 31#创建一个按钮用于选择图片  

 32select_button = QPushButton("选择图片", self)  

 33select_button.clicked.connect(self.select_images)  

 34  

 35#创建一个网格布局  

 36layout = QGridLayout()  

 37row = 0  

 38col = 0  

 39  

 40#循环创建用于显示图片的 QLabel，每行显示3个  

 41for _ in range(9):  #你可以根据需要调整这个数字，决定每行显示的图片数量  

 42image_label = QLabel()  

 43image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)  

 44self.image_labels.append(image_label)  

 45layout.addWidget(image_label, row, col)  

 46col += 1  

 47if col == 3:  #你也可以根据需要调整这个数字，决定每行显示的列数







 48row += 1

 49col = 0  

 50  

 51#增加一个按钮和结果列表  

 52row += 1  

 53layout.addWidget(select_button, row, 0, 1, 3)  

 54row += 1  

 55layout.addWidget(self.result_list, row, 0, 1, 3)  

 56  

 57#创建一个 QWidget 作为中心控件，并将布局设置为这个 QWidget 的布局  

 58central_widget = QWidget()  

 59central_widget.setLayout(layout)  

 60  

 61#将中心控件设置为 QMainWindow 的中心控件  

 62self.setCentralWidget(central_widget)  

 63  

 64#处理选择图片按钮的单击事件  

 65def select_images(self):  

 66file_dialog = QFileDialog()  

 67file_dialog.setFileMode(QFileDialog.ExistingFiles)  

 68file_dialog.setNameFilter("Images (*.png *.jpg *.bmp *.tif)")  

 69  

 70if file_dialog.exec_():  

 71image_paths = file_dialog.selectedFiles()  

 72self.process_images(image_paths)  

 73  

 74#处理选择的图片，进行识别  

 75def process_images(self, image_paths):  

 76 char_sets = '京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青
#宁新港澳挂学领使临0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZIO'  

 77converter = utils.strLabelConverter(char_sets)  

 78transformer = dataset.resizeNormalize((100, 32))  

 79  

 80#设置模型为评估模式  

 81self.model.eval()  

 82  

 83for index, image_path in enumerate(image_paths):  

 84image = Image.open(image_path).convert('L') 

 85image = transformer(image)  

 86  

 87image = image.view(1, *image.size())  

 88image = Variable(image)  

 89  

 90with torch.no_grad():  

 91#对图像进行预测  

 92result = self.model(image)  

 93_, preds = result.max(2)  

 94preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1)  

 95preds_size = Variable(torch.IntTensor(［preds.size(0)］))  

 96raw_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=True)  

 97sim_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False)  







 98

 99#显示识别结果  

 100self.display_result(index, image_path, sim_pred)  

 101  

 102#显示识别结果  

 103def display_result(self, index, image_path, sim_pred):  

 104#加载图片并调整大小  

 105pixmap = QPixmap(image_path)  

 106pixmap = pixmap.scaledToWidth(150, Qt.SmoothTransformation)  

 107  

 108#将图片设置到对应的 QLabel 中  

 109self.image_labels［index］.setPixmap(pixmap)  

 110  

 111#创建一个结果项，并将其添加到结果列表中  

 112result_item = QListWidgetItem(f"图片{index + 1}：{image_path}＼n识别结果：{sim_pred}")  

 113self.result_list.addItem(result_item)  

 114  

 115#应用程序入口  

 116if __name__ == '__main__':  

 117app = QApplication(［］)  

 118window = BatchRecognitionApp()  

 119window.show()  

 120app.exec()  




3. 单个车牌文本识别功能

除了批量识别外，卷积神经网络模型还具备对单个车牌文本识别功能。通过简洁的界面，用户可以方便地输入单个车牌图片并获取模型的识别结果。

在单个车牌文本识别功能中，界面设计应注重用户友好性，通过直观的操作引导用户完成车牌图片的输入和识别。同时，为了提高用户信任度，可以考虑自行在结果展示中增加置信度或其他相关信息，使用户更加信任模型的识别结果。单个车牌文本识别界面如图519所示； 单个车牌文本识别结果如图520所示。



图519单个车牌文本识别界面




图520单个车牌文本识别结果


单个车牌文本识别功能应用与用户界面集成，如代码522所示。

【代码522】单个车牌文本识别功能应用与用户界面集成。



1#引入必要的库  

2from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QWidget  

3from PySide6.QtCore import Qt  

4from PySide6.QtGui import QPixmap  

5from PIL import Image  

6import torch  

7from torchvision import transforms  

8from models.crnn import CRNN  #导入你的 CRNN 模型类  

9import utils  

10import dataset  

11from torch.autograd import Variable  

12  

13#创建主窗口类  

14class BatchRecognitionApp(QMainWindow):  

15def __init__(self):  

16super(BatchRecognitionApp, self).__init__()  

17  

18#加载 CRNN 模型  

19model_path = '../trained_model/netCRNN_24_10100.pth'  


20self.model = CRNN(32, 1, 77, 256)  

21self.model = torch.nn.DataParallel(self.model)  

22self.model.load_state_dict(torch.load(model_path))  

23  

24#创建界面元素  

25self.image_label = QLabel() #用于显示图片的 QLabel  

26self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)  

27self.result_label = QLabel("识别结果将显示在这里。")  #显示识别结果
#的 QLabel 

28self.result_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)  

29select_button = QPushButton("选择图片", self)  #选择图片的按钮  

30select_button.clicked.connect(self.select_images)  #连接按钮单击事件  

31  







32#设置布局  

33layout = QVBoxLayout()  

34layout.addWidget(self.image_label)  

35layout.addWidget(select_button)  

36layout.addWidget(self.result_label)  

37central_widget = QWidget()  

38central_widget.setLayout(layout)  

39self.setCentralWidget(central_widget)  

40  

41def select_images(self):  

42file_dialog = QFileDialog()  #创建文件选择对话框  

43file_dialog.setFileMode(QFileDialog.ExistingFiles)  #设置文件选择模式为选
#择多个文件  

44file_dialog.setNameFilter("Images (*.png *.jpg *.bmp *.tif)")#设置
#文件过滤器  

45  

46if file_dialog.exec():  #如果文件对话框执行成功  

47image_paths = file_dialog.selectedFiles()  #获取选中的文件路径  

48self.process_images(image_paths) #调用处理图像的方法  

49  

50def process_images(self, image_paths):  

51#图像预处理  

52alphabet = '京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青
#宁新港澳挂学领使临0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZIO'  

53converter = utils.strLabelConverter(alphabet)  #创建字符转换器  

54transformer = dataset.resizeNormalize((100, 32))  #创建图像转换器  

55self.model.eval()  #设置模型为评估模式  

56  

57results = ［］  

58  

59for image_path in image_paths:  

60image = Image.open(image_path).convert('L')  #以灰度模式打开图像  

61image = transformer(image)  #对图像进行预处理  

62image = image.view(1, *image.size())  

63image = Variable(image)  

64  

65with torch.no_grad():  

66result = self.model(image)  

67_, preds = result.max(2)  

68preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1)  

69preds_size = Variable(torch.IntTensor(［preds.size(0)］))  

70raw_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=True)  

71sim_pred = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False)  

72

73results.append((image_path, sim_pred))  

74  

75self.display_results(results)  

76  

77def display_results(self, results):  

78for image_path, sim_pred in results:  

79pixmap = QPixmap(image_path)  








80pixmap = pixmap.scaledToWidth(200, Qt.SmoothTransformation)  

81self.image_label.setPixmap(pixmap)  

82self.result_label.setText(f"图片：{image_path}＼n识别结果：{sim_pred}")  

83  

84if __name__ == '__main__':  

85app = QApplication(［］)  #创建应用程序对象  

86window = BatchRecognitionApp()  #创建主窗口对象  

87window.show()  #显示主窗口  

88app.exec()  #运行应用程序  




5.5本章小结

本章深入探讨了分类识别技术的应用，涵盖了多个关键方面。首先，通过5.1节介绍了分类识别的应用背景与动机，阐述了该技术在实际场景中的重要性和推动力。

5.2节聚焦于卷积循环神经网络(CRNN)结构的设计与构建。解释了卷积核的作用与选择、特征图提取与表示、池化操作的降维效果以及网络结构的定义与构建等关键概念，为后续训练与评测奠定了基础。

5.3节着重介绍了卷积神经网络的训练与评测过程。通过数据集准备与预处理，确保了输入数据的质量与一致性。接着深入探讨了数据集的解析与样本分析，帮助读者更好地理解所使用的数据。最后详细阐述了网络模型的训练过程和性能测试与评估的关键步骤，使读者能够全面了解模型的训练效果。

5.4节聚焦于应用集成开发与界面设计。详细介绍了用户界面的设计与交互，强调了用户体验的重要性。然后展示了批量和单个车牌文本识别功能的实现，为用户提供了方便快捷的批量识别服务。

通过对本章内容的深入学习与实践，读者不仅可以掌握分类识别技术的理论知识，还可以了解其在实际应用中的具体操作和开发过程。希望本章内容能够为读者在分类识别领域的学习与应用提供一定的参考。