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使用小程序AI推理能力识别车牌号

如何使用微信小程序的AI推理能力识别车牌号?

本文介绍如何使用微信小程序的AI推理能力识别车牌号,经测试,识别速度快且成功率高。

该文章代码仅使用图片或拍照识别,代码风格不羁,仅作参考。

大致流程:

1、下载训练好的onnx车牌识别模型,有两个文件,一是车牌检测模型,二是车牌号识别模型。

2、使用wx.createInferenceSession创建 AI 推理 Session(仅真机支持)。

3、选择或拍摄图片,检测车牌位置,裁剪后识别。

理论上是支持摄像头实时识别的,但是实时摄像头可能会发热和卡顿,请自行研究。

模型文件: https://pan.baidu.com/s/1nohNYS_UUaGsrZH3Ff9oZg?pwd=kj93 提取码: kj93 

代码片段:https://developers.weixin.qq.com/s/JO0CwAmf8Z5D

将模型上传到自己的服务器中,替换代码中的下载链接:

onLoad(options) {
    var _that = this;
    _that.downloadModel("https://xxx.xxx.xxx/plate_detect.onnx");
    _that.downloadModel("https://xxx.xxx.xxx/plate_rec_color.onnx");
  },


最后一次编辑于  2025-12-22  
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2 个评论

  • π
    π
    01-26

    请问你的车牌检测模型是否是yolo?有没有做过量化?

    我用开源数据集训练了一个yolon11模型,导入之后一直报错:

    errno: 2004001, errmsg: "createinferencesession:fail:create session fail : 3:failed to convert onnx model↵"

    01-26
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    回复 3
    • 江佳
      江佳
      02-26
      一样的问题,弄了一下午未果。
      02-26
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    • 瞌睡猫猫头
      瞌睡猫猫头
      03-13回复江佳
      查出来是什么问题了吗
      03-13
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    • π
      π
      03-13
      上面的情况是我按照onnx的int8量化导出模型后推理报错,后来我就不做量化了,之间按照yolo11官方工程导出float32就可以正常推理了。
      然后我又尝试做int8量化,但是一直没成功,看报错应该是算子不支持,应该要参考官方的量化工程才行,不过我就没再折腾了
      03-13
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  • 金龙
    金龙
    发表于小程序端
    02-17

    02-17
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