1. 项目背景简介

这几年智能停车场越来越多，很多商场和写字楼都在把原来那套人工登记、人工收费的系统换成自动识别的。我们当时也正好接到一个需求，要做一个支持车牌自动识别 + 自动计费 + 自动放行的系统，用来提升停车场的出入口通行效率。

其实一开始要求还挺高的：识别准确率要能稳定在 95% 以上，识别+计费流程整体耗时不能超过 1.5 秒，而且最好支持多种车牌样式——蓝的黄的新能源的全都得识别，还得能部署在本地边缘设备上，不能太吃资源。

当时想着，先用一些传统图像处理手段快速搭一套试试看，成本低、见效快。于是我们就先搞了一版基于 OpenCV 的实现。

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2. 初版方案：传统图像处理路线

我们最早的一版系统，其实没有用任何深度学习，就是靠图像处理+逻辑判断“硬撸”出来的。虽然精度不高，但原型很快就能跑起来。

2.1 滑窗 + OpenCV 做车牌区域检测

我们用 OpenCV 把图像先做一波预处理，主要流程是灰度化 → 高斯滤波 → Canny 边缘检测，然后就开始滑窗遍历整张图，去找那些长宽比像车牌的矩形区域。

为了过滤掉噪声，我们还加了一些颜色和形状上的判断，比如常见的蓝底白字车牌，在 HSV 色彩空间里很容易就能分出来。靠这些规则，基本能把车牌位置框出来，虽然偶尔也会误框一些广告牌或者后车灯。

2.2 字符分割 + 模板匹配做识别

框出来之后，我们用图像切割把车牌字符一个个分出来，然后做模板匹配。简单说就是和一堆已有的字母、数字图片做对比，看哪个最像，就认成哪个。

说实话，这一步就是纯靠像素比对，样式稍微变一点它就认不出来了。比如字体粗细变了、字歪了、背景有点反光，全都容易识错。

2.3 实际遇到的问题

我们内部测试的时候觉得还凑合，但真上线了就开始掉链子——

• 下雨天车牌有水渍，识别率暴跌；

• 晚上光线暗，边缘提不出来；

• 有些车歪着进场，角度一偏字符就分不准了；

• 模板匹配对字形太敏感，新版新能源车牌基本识别失败。

还有个致命问题是速度太慢了。滑窗处理一整张图耗时很久，尤其分辨率一高，CPU 根本跑不过来。那时候我们就知道，再优化也有限，得换思路了——考虑上深度学习。

3. 升级阶段一：引入 CTPN 做字符区域检测

传统方法在定位车牌区域这一步已经吃力了，但更麻烦的其实是字符切割。一旦车牌有点歪，或者字符之间间距不一致，传统的按列投影法基本就挂了。我们团队那时候几乎一半时间都花在调字符分割上，怎么调都不稳定。

所以后来我们决定直接上深度学习，第一步就是换掉字符定位的部分，用一个更鲁棒的检测模型：CTPN（Connectionist Text Proposal Network）。

3.1 为什么选 CTPN？

那时候还没有像现在这么多轻量级的 OCR 模型。CTPN 虽然不是最新的，但它是专门做自然场景中的文本检测的，特别适合处理那些角度稍歪、背景有干扰的文字区域。而且它的原理比较有意思：不是把整行字符当成一个框，而是把字符行“切”成一段段的小 proposal，然后再把它们串起来，最终框出整段文本。

这种“横向连通”的思想，恰好适合车牌这种一行排开的字符。

3.2 模型使用流程

我们当时复用了别人开源的 CTPN TensorFlow 实现，拿过来以后先在公开数据集上验证能跑起来，再用我们自己采集的车牌图像进行 finetune（微调）。

训练过程倒没太多坑，就是数据标注有点费劲——每张图都要标出字符区域的小框，后来我们写了个半自动工具，先用传统边缘检测预选，再人工微调，大大提高了效率。

训练好之后模型效果立竿见影：

• 哪怕车牌轻微倾斜，也能正确框出整行字符；

• 遇到遮挡或者局部模糊的车牌，也能保证字符区域尽量完整；

• 最关键的是，字符行出来了之后就不用再手动分割字符了！

这对我们后面的字符识别环节简直是质的飞跃。

3.3 性能表现

CTPN 本身不算轻量，尤其是在当年的设备环境下（主要是边缘侧部署），我们做了以下几步来优化：

• 裁剪输入图像，只对车牌区域附近做检测（前面用传统方式做一次粗定位）；

• 减小模型输入尺寸，换成更小的 anchor 尺寸；

• 模型量化 + TensorRT 优化一波（这个后来才做，效果不错）；

优化之后，CTPN 模块的平均耗时控制在 300~500ms 左右，精度也远比传统方式高不少。

4. 升级阶段二：CRNN + CTC 字符识别方案

字符区域搞定之后，接下来就是让系统“读”出字符了。我们最开始也试过一些轻量级的字符分类网络，比如把每个字符框提出来后单独做分类（Softmax + CNN），但发现效果也不稳定：字符框切得不准就识别错误，而且这种方式对字符的前后顺序毫无理解能力。

所以最终我们上了比较经典的一套组合：CRNN + CTC。

4.1 CRNN 是啥？

简单说，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是个三段式结构：

1. CNN 卷积层：提取图像特征；

2. RNN 结构（我们用的是双向 LSTM）：处理特征序列，理解前后语境；

3. 全连接层 + CTC 输出：生成字符预测结果。

这种结构特别适合处理「一整行字符」的图像，也就是那种你不需要逐个分割字符，而是直接把一张字符区域图喂进去，它就能一口气输出整个字符串的方案。非常适合车牌识别场景。

4.2 为什么要用 CTC？

CTC（Connectionist Temporal Classification）最牛的地方就是不要求字符和位置一一对齐。也就是说，我们训练的时候只需要提供整张图片对应的文字标签，比如：

标签：鲁N Y97L0

CTC 会自己在训练中学会怎么对齐字符和图像上的位置，不需要你提前标出每个字符在哪儿。对我们这种实际数据标注难度高的项目太友好了。

4.3 模型训练的一些事

我们训练用的数据主要来自我们自己采集的监控视频截图，用脚本定期抓取画面，然后人工标注车牌文字。清洗过程还是挺繁琐的：

• 把模糊图、反光图去掉；

• 对图片做标准化处理，比如统一宽高比；

• 加了一些图像增强操作，比如旋转、模糊、噪声、色偏，提升模型鲁棒性。

训练过程中也踩过一些坑，比如：

• 序列长度不够长，CTC 输出容易塌缩（输出成重复字符）；

• 字符集设计不完善，漏掉了新能源车的“D”“F”前缀；

• 数据分布不均，造成某些字符识别率偏低；

不过整体来说，模型在验证集上的准确率很快就拉到了 95% 左右，最关键的是——在一些传统方法完全识别不出来的场景，它居然能读出来！像那种模糊不清但人眼还能猜的图，它也能成功识别，算是给我们打了一针强心剂。

5. 数据准备与增强实践

说句实话，模型训练靠的不是花里胡哨的网络结构，真的靠的是数据质量。我们这个车牌识别模型能跑得还不错，80%功劳都得归到数据处理这一步上。

5.1 数据从哪来？

我们最初的数据来源是监控视频截图。停车场每辆车进出时摄像头都会抓拍画面，我们写了个脚本，定期从存储系统里抽取图片，带时间戳的那种。

不过这些原始图都不能直接拿来训练，需要经过一轮又一轮清洗。我们干了这些事：

• 图像裁剪：只保留有车牌的部分，背景太大的图直接舍弃；

• 质量筛选：模糊、曝光过度、反光太强的图直接扔掉；

• 人工标注：用一个简单的图像标注工具，人肉输入每张图的真实车牌号；

• 字符集整理：收集所有可能的字符，建立一套车牌字符字典（包括新能源前缀、军牌、省份简称等等）；

标注过程真的挺磨人的，不过好在只要首批数据标得够准，后面可以用模型做预标注，再人工纠正，就轻松多了。

5.2 图像增强操作（真的有用）

为了让模型能扛住各种“车牌奇葩状态”，我们给训练图做了一大堆增强：

• 旋转：±15° 以内轻微旋转，模拟歪着进来的车；

• 亮度变化：随机调亮/调暗，模拟白天和夜晚；

• 模糊处理：加一点点高斯模糊，模拟镜头虚焦；

• 添加噪声：模拟雨天、脏污；

• 色调变化：HSV 色彩空间做扰动，模拟白平衡偏差；

这些增强操作真的不是为了凑热闹——我们一开始模型在夜间图表现特别差，后来特地加了一批“夜间风格”的增强图，再训练一次之后明显效果提升了。

而且有些问题增强也解决不了，比如遮挡、反光那些，我们后来干脆拉了一批「问题图」单独训练，变成模型的专项强化练习（笑）。

5.3 数据分布也很重要

一开始我们犯了个低级错误：数据集中上海车牌（沪A、沪B）占了大头，导致模型总是喜欢猜“沪”。后来我们调整了数据分布比例，让不同省份、不同类型的车牌在训练集里更均匀，这才缓过来。

6. 模型部署与系统集成

模型训好了，只能算半成事。真正要上线用，还得把模型变成一个随时能被系统“叫醒”、快速响应的服务，这部分其实我们也花了不少时间。

6.1 用 Flask 封一层接口

我们一开始选的是最直接的方式：Flask + TensorFlow（1.x）原生 Session 来做部署。没用什么 fancy 的部署框架，主要是为了轻量和方便调试，接口结构大概就这样：

• /predict：接收图片（base64 或 multipart），调用模型推理，返回识别结果；

• /ping：健康检查；

• /reload（内部用）：重新加载模型，方便后面热更新。

每次请求进来就走一套流程：图像预处理 → CTPN → CRNN+CTC → 后处理输出字符串。

虽然有点原始，但胜在简单可靠，后来部署到线下场景也挺稳定的。

6.2 模型加载和推理效率优化

说实话，TensorFlow 1.x 真不太友好。最开始我们每个请求都建 Session，推理时间能飙到 2~3 秒，完全不能用。后来换成全局加载模型 + 线程锁管理 Session，推理时间立马压到了 500ms 以内。

还有几点优化小心得：

• 模型冻结（freeze_graph）：把训练好的 ckpt 转成 pb 文件，推理加载更快；

• Batch 尺寸优化：我们评估时 batch_size 固定为 1，避免不必要的内存开销；

• 图像 resize 尺寸对齐：输入图统一为固定高宽，避免每次动态 reshape；

• 预处理和后处理放主线程处理，只把纯模型推理部分用锁保护，提升并发能力；

这些小改动，虽然不难，但每一条都能救你一口性能。

6.3 系统联动：识别 + 计费 + 放行

模型不是孤岛，它得和停车场管理系统打配合。我们这边做了几个联动：

• 入场识别：摄像头拍照，调用接口识别车牌，记录入场时间；

• 出场识别 + 计费：再次识别后查数据库计算停留时长、费用；

• 放行控制：识别+扣费成功后，下发开闸信号；

• 失败兜底：识别失败或多次识别结果不一致，会转人工审核；

为了防止“卡顿堵车”，我们整个流程控制在 1.5 秒以内，其中模型推理时间不能超过 700ms，剩下的时间给数据查库、业务逻辑和网络请求。

6.4 部署环境

最早几家门店我们用的是一台小型边缘服务器（i5 + 8GB RAM 没有 GPU），压测下来勉强够用。后面上线门店多了，我们换成了轻量级 Docker 服务部署在局域网网关设备上，响应时间更稳，维护也方便。

7. 实战成效与经验总结

系统上线那天其实我们还是挺紧张的，尤其是第一家门店，设备一接好，路口刚好就排着三四辆车等着进出，全靠我们模型不给我们“添堵”。

7.1 系统上线表现

我们系统最终在实际场景中跑得比预期还要稳一些，具体几个关键指标：

• 识别准确率：白天场景稳定在 96%+，夜间略低，但也保持在 93%左右；

• 平均识别时延：单张图片识别时间在 600~800ms 之间（包含全部流程）；

• 日均识别量：单店约 500~1000 次识别，高峰能到 2000+；

• 上线门店数：最终部署到 30+ 个停车场，基本没出过重大事故。

更关键的是，原本高峰时段门口排队的情况缓解了不少，整体通行效率提升差不多在 40% 左右，人工干预大幅减少。我们现场运维的同事说，之前门卫经常抓狂写错车牌、算错钱，现在每天轻松很多（笑）。

7.2 遇到的坑（踩过才知道）

虽然结果不错，但中间也踩了不少坑，这里随便列几个，大家可以避避：

• 模型没做字符合法性校验，一开始竟然识别出“1A2B3C4”这种根本不存在的车牌号，后来加了正则规则和置信度筛选才缓解；

• 图片预处理太“干净”，前期训练图像质量偏高，结果一上线就被现实毒打，后来特地加了一批“脏数据”做鲁棒性提升；

• 多线程并发 Session 崩溃，用 Flask 时没加锁导致多线程 Session 冲突，线上一度频繁报错，后来老老实实加了锁管理；

• 字符集不统一，有的标注是“沪A12345”，有的是“沪 A12345”，训练时没注意，结果输出格式不一致，系统识别失败；

这些问题不是模型的问题，是我们“业务落地”经验不够造成的——你得时刻记得这个系统不是跑 demo 的，是要真干活的。

7.3 总结一下：

整个项目做完下来，我自己最大的体会是：

OCR 项目从来不是纯模型问题，而是

数据、业务、部署、系统联动

从传统方法到深度学习，看上去像是“技术升级”，但其实更像是一次「认知升级」：你开始关注更多系统层面的事情，比如服务性能、接口设计、用户体验、甚至运维和日志。

当然，我们这套也不完美，还有很多可以优化的地方，比如后面版本我们也在尝试：

• 用更轻量的模型（比如 MobileNet+CRNN）做前端部署；

• 用 ONNX 或 TensorRT 做跨平台部署；

• 引入日志追踪和自动告警系统，提升系统可维护性；

这些就是后话了，有机会再分享。