简介
Rock-X SDK 是基于 RK3399Pro/RK1808 平台的一套 AI 组件库。开发者通过 Rock-X SDK提供的 API 接口能够快速构建 AI 应用。
Rock-X下载地址：https://pan.baidu.com/s/1brKNqxBYDmElm-A56DLu4Q 提取码：ji14
Rock-X SDK 主要功能
| 类别 | 功能 |
| 目标检测 | 人头检测、人车物检测 |
| 人脸 | 人脸关键点、人脸属性分析、人脸识别 |
| 车牌 | 车牌检测、车牌识别 |
| 人体关键点 | 人体骨骼关键点、手指关键点 |
本篇是使用Rock-X SDK进行车牌识别快速开发的过程，使用自定义或其它的模型的请使用rknn-toolkit和rknn-api进行开发（链接： http://wiki.t-firefly.com/zh_CN/3399pro_npu/）。
性能指标
车牌识别性能
| 数据集 | 性能指标 |
| CCPD | 83.31%(8331/10000) |
注:
1. CCPD(Chinese City Parking Dataset)是国内车牌数据集,从中随机抽取 10000 张进行测试。
2. 支持识别国内蓝色、绿色和黄色车牌。
3. 可识别的车牌字符如下表所示。
| 字符类别 | 可识别字符 |
| 省份中文字符 | 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 |
| 数字和字母 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F G H J K L M N P Q R S T U V W X Y Z |
| 车牌用途中文字符 | 港 学 使 警 澳 挂 军 北 南 广 沈 兰 成 济 海 民 航 空 |
调用过程
硬件准备
AIO-3399ProC + 摄像头
相关代码
以下为Android的相关代码，完整代码在/RockX_SDK_V1.1.0_20191115/demo/rk3399pro_android_demo/rockx-android-demo-carplate_recognition.zip。
此demo功能是从摄像头获取图像数据，检测图像中的车牌，然后进行车牌对齐和识别，最后显示识别的结果。
详细的函数定义和相关数据结构请参考：/RockX_SDK_V1.1.0_20191115/doc/rockx_api_doc/html/index.html
1. 初始化
public void create() {
mModelPath = installRockxData(mContext);
mRockXPlateDetectionModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_DETECTION);
mRockXCarplateOnetModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_ALIGN);
mRockXCarplateRecogModule = native_create_rockx_module(mModelPath, ROCKX_MODULE_CARPLATE_RECOG);
}
程序会调用如上实现的RockX.create()方法创建车牌检测、车牌矫正对齐和车牌识别模块。其中RockX.native_create_rockx_module()实现为Java_com_rockchip_gpadc_demo_rockx_RockX_native_1create_1rockx_1module(),其调用Rock-X的API rockx_create()生成对应模块的实例。
2. 检测车牌
程序在java层调用RockX.detectCarplate()进行检测车牌,RockX.detectCarplate()实际是RockX.native_plate_detect()的封装,实际是RockX.native_plate_detect()部分实现如下:
extern "C"
JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_rockchip_gpadc_demo_rockx_RockX_native_1plate_1detect
(JNIEnv *env, jobject obj, jlong handle, jbyteArray inData, jint inWidth, jint inHeight, jint inPixelFmt,
jobject detectObjectList) {
.. // 省略部分代码
rockx_ret_t ret = rockx_carplate_detect((rockx_handle_t)handle, &input_image, &object_array, nullptr);
if (ret != ROCKX_RET_SUCCESS) {
LOGE("rockx_face_detect error %d
", ret);
return -1;
}
object_array_c2j(env, &object_array, detectObjectList, inWidth, inHeight);
env->ReleaseByteArrayElements(inData, in_data, JNI_ABORT);
return 0;
}
程序调用的是Rock-X的API rockx_carplate_detect()进行检测车牌,省略的部分是数据结构的初始化和填充，返回的结果为object_array，通过object_array_c2j()赋值给detectObjectList传回java层。
3. 车牌对齐和识别
车牌对齐和识别分别调用的是Rock-X的rockx_carplate_align()和rockx_carplate_recognize()进行的。 在java层，程序调用RockX.recogCarplate()将检测到的车牌进行对齐和识别。 RockX.recogCarplate()的部分实现：
public Map<String,Float> recogCarplate(byte[] inData, int width, int height, int inPixelFmt,
int left, int right, int top, int bottom ,
byte[] recog_result , float trans_alignconfidence, float a_t, float a_num, float r_t, float r_num) {
... // 省略部分代码
starttime = System.currentTimeMillis();
alignconfidence = native_get_aligned_plate(mRockXCarplateOnetModule, inData,width, height, inPixelFmt,
x1, x2, y1, y2, alignconfidence , alignimg);
endtime = System.currentTimeMillis();
a_t+=(endtime-starttime)/1000F;
a_num++;
System.gc();
Map<String,Float> result=new HashMap<>();
if (alignconfidence < 0) {
alignimg = null;
System.gc();
result.put("alignconfidence",alignconfidence);
return result;
}
if(alignconfidence>0.5) { //filter the case of single character
starttime = System.currentTimeMillis();
float ret = native_get_recog_result(mRockXCarplateRecogModule, alignimg, inPixelFmt, recog_result);
endtime = System.currentTimeMillis();
r_t+=(endtime-starttime)/1000F;
r_num++;
Log.d(TAG, "current_ average recog time = " + r_t/r_num);
if (ret < 0) {
alignimg = null;
System.gc();
result.put("alignconfidence",alignconfidence);
return result;
}
}
... // 省略部分代码
}
可以看到车牌对齐调用的是RockX.native_get_aligned_plate(),车牌识别调用的是RockX.native_get_recog_result()这两个都是native函数，其实现其它的native函数实现形式差不多，都是通过调用Rock-X的API实现相关功能的。
代码测试
