自动驾驶路牌识别预研：cv_resnet18_ocr-detection初步测试

在自动驾驶系统的感知模块中，交通标志与文字信息的准确识别是实现环境理解的重要一环。尤其是在城市复杂道路场景下，路牌上的限速、禁行、方向指引等文本内容对决策系统具有直接指导意义。本文围绕一款基于ResNet-18架构的OCR文字检测模型cv_resnet18_ocr-detection展开实测分析，重点评估其在模拟路牌图像中的检测能力，为后续应用于车载端文字识别任务提供技术参考。

本次测试使用的镜像由开发者“科哥”构建，集成WebUI界面，支持单图检测、批量处理、模型微调及ONNX导出功能，部署便捷且交互友好，非常适合快速验证OCR模型的实际表现。

1. 环境准备与服务启动

1.1 镜像部署流程

该模型以Docker镜像形式发布，部署过程极为简洁。只需在具备基础CUDA环境的服务器上拉取镜像并运行即可：

# 进入项目目录（假设已挂载或解压） cd /root/cv_resnet18_ocr-detection # 启动WebUI服务脚本 bash start_app.sh

执行成功后终端会输出如下提示：

============================================================ WebUI 服务地址: http://0.0.0.0:7860 ============================================================

此时可通过浏览器访问http://<服务器IP>:7860打开图形化操作界面，无需编写代码即可完成全部测试流程。

1.2 WebUI界面概览

整个界面采用紫蓝渐变风格设计，布局清晰，包含四个主要功能Tab页：

顶部标题栏明确标注了开发信息：“OCR 文字检测服务 webUI二次开发 by 科哥”，并强调开源使用需保留版权。

2. 单图检测实测表现

2.1 测试样本选择

为了贴近自动驾驶应用场景，我们选取了几类典型路牌图像作为输入样本：

• 城市道路限速标识（黑白数字+红圈）
• 高速公路出口指示牌（中英文混合）
• 施工警示牌（黄底黑字，字体倾斜）
• 夜间反光材质拍摄的模糊路牌

这些图像涵盖了不同光照条件、背景复杂度和文字排布方式，能够较全面地反映模型鲁棒性。

2.2 检测流程操作

在“单图检测”页面中，操作步骤非常直观：

1. 点击上传区域选择目标图片（支持JPG/PNG/BMP）
2. 调整“检测阈值”滑块（默认0.2，范围0.0–1.0）
3. 点击“开始检测”按钮
4. 查看三部分输出结果：
   • 提取的文本内容（带编号列表）
   • 标注检测框的可视化图像
   • 包含坐标与置信度的JSON结构数据

2.3 实际检测效果分析

成功案例展示

对于标准清晰的限速牌（如“60”圆形标志），模型表现出色：

• 准确识别出数字“60”及其位置
• 检测框紧密贴合文字边缘
• 推理时间约0.3秒（RTX 3090）

输出示例：

{ "texts": [["60"]], "boxes": [[120, 85, 180, 85, 180, 130, 120, 130]], "scores": [0.97], "inference_time": 0.28 }

高速公路指示牌上的“出口 2km”、“前方服务区”等中文也能被完整提取，英文部分如“EXIT”同样识别准确。

存在挑战的情况

但在以下几种情况下，识别效果有所下降：

• 低对比度图像：夜间拍摄反光不足时，文字与背景区分困难，建议将检测阈值从默认0.2降至0.1。
• 倾斜/弯曲文字：某些弧形排列的指示语句出现断词现象，例如“前方弯道”被拆分为“前”、“方”、“弯道”三条独立文本。
• 小字号文字：高度低于20像素的文字容易漏检，尤其当周围存在干扰图案时。

通过降低检测阈值至0.1–0.15，可在一定程度上缓解漏检问题，但可能引入少量误报（如将装饰线条误判为文字）。

3. 批量检测效率评估

3.1 多图处理能力

切换至“批量检测”Tab页，可一次性上传最多50张图片进行集中处理。我们构建了一个包含30张各类路牌的测试集，涵盖白天、夜晚、雨雾天气等多种条件。

点击“批量检测”后，系统依次处理每张图像，并在下方画廊中展示带框结果图。最终可通过“下载全部结果”获取第一张的检测图（目前仅支持单张下载，建议后续优化为ZIP打包）。

3.2 性能基准测试

根据官方文档提供的性能参考，在不同硬件配置下的处理速度如下表所示：

实测RTX 3090环境下，30张图像共耗时约6.4秒，平均每张0.21秒，与标称数据基本一致。整个过程无需人工干预，适合用于离线数据集标注或模型回归测试。

4. 模型定制化潜力分析

4.1 训练微调功能可用性

该镜像内置“训练微调”模块，允许用户使用自有数据集进一步优化模型性能。所需数据格式遵循ICDAR2015标准，结构如下：

custom_data/ ├── train_images/ # 训练图片 ├── train_gts/ # 对应标签文件（.txt） ├── train_list.txt # 列出所有训练样本路径 ├── test_images/ ├── test_gts/ └── test_list.txt

每个.txt标注文件按行记录文本框信息，格式为：

x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,文本内容

4.2 参数调节灵活性

在WebUI中可配置以下关键训练参数：

点击“开始训练”后，日志实时显示在页面上，训练完成后模型权重自动保存至workdirs/目录，包含检查点、日志和验证结果。

提示：若计划用于车载路牌识别，建议收集大量真实道路图像并重新标注，针对性提升对小字体、远距离、逆光场景的检测能力。

5. ONNX导出与跨平台部署可行性

5.1 导出流程验证

“ONNX导出”功能是该镜像的一大亮点，意味着模型可以脱离Python环境，在边缘计算设备上运行。操作极为简单：

1. 设置输入尺寸（默认800×800，支持320–1536范围内任意值）
2. 点击“导出ONNX”按钮
3. 等待生成完成，点击“下载ONNX模型”获取文件

导出后的模型文件名为model_<height>x<width>.onnx，例如model_800x800.onnx。

5.2 ONNX推理代码示例

官方提供了Python端的ONNX Runtime调用样例，适用于嵌入式Linux系统或车载计算单元：

import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 加载ONNX模型 session = ort.InferenceSession("model_800x800.onnx") # 图像预处理 image = cv2.imread("test_sign.jpg") input_blob = cv2.resize(image, (800, 800)) input_blob = input_blob.transpose(2, 0, 1)[np.newaxis, ...].astype(np.float32) / 255.0 # 执行推理 outputs = session.run(None, {"input": input_blob})

此接口轻量高效，配合TensorRT或OpenVINO等加速引擎，有望在Jetson系列模组上实现实时OCR检测。

6. 应用于自动驾驶的适配建议

6.1 当前优势总结

• 开箱即用：无需深度学习背景，通过WebUI即可完成全流程测试
• 响应迅速：GPU环境下单图检测控制在0.3秒内，满足准实时需求
• 可扩展性强：支持微调与ONNX导出，便于迁移到车载平台
• 维护友好：错误提示清晰，常见问题均有对应排查指南

6.2 实际落地改进建议

尽管模型整体表现良好，但在实际自动驾驶系统集成中仍有一些优化空间：

1. 增加预处理模块：针对低光照图像，建议前端加入CLAHE增强或直方图均衡化；
2. 后处理逻辑补充：当前输出为原始文本片段，需结合NLP规则或正则表达式还原完整语义（如合并“限速”与“60”）；
3. 动态阈值机制：根据图像质量自动调整检测灵敏度，避免固定阈值带来的误检/漏检；
4. 支持视频流输入：当前仅支持静态图像，未来可拓展为RTSP或USB摄像头实时检测。

此外，若用于量产车型，还需考虑模型体积压缩、内存占用优化以及长时间运行稳定性等问题。

7. 总结

经过本次初步测试，cv_resnet18_ocr-detection模型在路牌文字检测任务中展现出较强的实用性。其基于ResNet-18的轻量化设计兼顾了精度与速度，配合图形化界面极大降低了使用门槛。无论是用于研发阶段的数据分析，还是作为自动驾驶感知链路中的OCR组件原型，都具备较高的应用价值。

更重要的是，该模型支持自定义训练和ONNX导出，为后续深度定制提供了坚实基础。只要辅以高质量的道路文本数据集进行微调，并结合合理的前后处理策略，完全有能力胜任真实道路环境下的路牌识别任务。

对于希望快速验证OCR能力的技术团队来说，这款由“科哥”开发的镜像无疑是一个值得尝试的高性价比解决方案。

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