车牌识别(LPR) 0.16.0 和以上版本

警告

车牌识别功能目前对中国大陆的车牌识别的支持并不完善，我们会在后面优化该功能。目前将不会对该文档进行精翻；本文使用DeepSeek AI进行翻译，仅做参考。

Frigate能够识别车辆上的车牌，并自动将检测到的字符添加到recognized_license_plate字段，或将已知名称作为sub_label添加到car类型的跟踪目标中。常见用例包括识别驶入车道的车辆或街道上经过车辆的车牌。

当车牌清晰可见时，LPR效果最佳。对于移动车辆，Frigate会持续优化识别过程，保留置信度最高的结果。但LPR不会对静止车辆运行。

当识别到车牌时，识别结果会：

作为sub_label(已知车牌)或recognized_license_plate字段(未知车牌)添加到跟踪目标
在核查的核查项细节面板中可见(sub labels)
在浏览的检测物体/目标细节面板中可见(sub labels和recognized_license_plate)
可通过浏览中的更多筛选项菜单进行过滤
通过MQTT主题frigate/events发布，作为car跟踪目标的sub_label(已知)或recognized_license_plate(未知)

模型要求

使用Frigate+模型(或任何原生支持车牌检测的自定义模型)的用户应确保在跟踪目标列表中添加license_plate标签，可以是全局设置或针对特定摄像头。这将提高LPR模型的准确性和性能。

没有车牌检测模型的用户仍可运行LPR。Frigate使用轻量级YOLOv9车牌检测模型，可配置在CPU或GPU上运行。这种情况下，您不应在跟踪目标列表中定义license_plate。

NOTE

在默认模式下，Frigate的LPR需要先检测到car才能识别车牌。如果您使用专用LPR摄像头且视图放大到无法检测car的程度，仍可运行LPR，但配置参数与默认模式不同。详见下文专用LPR摄像头部分。

最低系统要求

车牌识别通过在系统本地运行AI模型实现。这些模型相对轻量，可根据配置在CPU或GPU上运行。至少需要4GB内存。

配置

车牌识别默认禁用。在配置文件中启用：

yaml

lpr:
  enabled: True

与其他Frigate增强功能一样，LPR必须全局启用。如果不想在某些摄像头上运行LPR，可在摄像头级别禁用：

yaml

cameras:
  garage:
    ...
    lpr:
      enabled: False

对于非专用LPR摄像头，请确保摄像头配置为检测car类型目标，且Frigate确实检测到了车辆。否则LPR不会运行。

与其他实时处理器一样，车牌识别运行在配置中detect角色定义的摄像头流上。为确保最佳性能，请在摄像头固件中选择适合您场景和需求的分辨率。

高级配置

在配置的全局层级使用这些可选参数微调LPR功能。唯一应在摄像头级别设置的可选参数是enabled、min_area和enhancement。

检测

detection_threshold: 运行识别前所需的车牌检测置信度分数
- 默认: 0.7
- 注意: 此字段仅适用于独立车牌检测模型，对于内置车牌检测的模型(如Frigate+)应使用threshold和min_score物体/目标过滤器
min_area: 定义运行识别前车牌的最小面积(像素单位)
- 默认: 1000像素。注意：这是面积测量(长×宽)，1000像素代表图像中约32×32像素的正方形
- 根据摄像头detect流的分辨率，可增加此值以忽略过小或过远的车牌
device: 运行车牌识别模型的设备
- 默认: CPU
- 可选CPU或GPU。对于没有原生车牌检测模型的用户，使用GPU可能提高模型性能，特别是YOLOv9车牌检测器模型
model_size: 用于检测车牌上文字的模型大小
- 默认: small
- 可选small或large。large模型使用增强的文本检测器，能更准确地找到车牌上的文字但比small模型慢。对大多数用户推荐small模型。对于车牌有多行文字的国家，推荐large模型。注意：使用large模型不会改进文字识别，但可能改进文字检测

识别

recognition_threshold: 将车牌作为recognized_license_plate和/或sub_label添加目标所需的识别置信度分数
- 默认: 0.9
min_plate_length: 指定检测到的车牌必须具有的最小字符数才能作为recognized_license_plate和/或sub_label添加目标
- 用于过滤短、不完整或不正确的检测
format: 定义预期车牌格式的正则表达式。不匹配此格式的车牌将被丢弃
- "^[A-Z]{1,3} [A-Z]{1,2} [0-9]{1,4}$"匹配如"B AB 1234"或"M X 7"的车牌
- "^[A-Z]{2}[0-9]{2} [A-Z]{3}$"匹配如"AB12 XYZ"或"XY68 ABC"的车牌
- 可使用https://regex101.com/等网站测试正则表达式

匹配

known_plates: 字符串或正则表达式列表，当识别到的车牌匹配已知值时，为该车辆（car）目标分配自定义sub_label
- 这些标签会显示在UI、过滤器和通知中
- 未知车牌仍会保存，但添加到recognized_license_plate字段而非sub_label
match_distance: 允许在匹配检测到的车牌与已知车牌时有微小变化(缺失/错误字符)
- 例如设置match_distance: 1允许车牌ABCDE匹配ABCBE或ABCD
- 此参数不适用于定义为正则表达式的已知车牌。要使用match_distance，应在known_plates中定义车牌的完整字符串

图像增强

enhancement: 0到10之间的值，调整在识别前对捕获车牌应用的图像增强级别。此预处理步骤有时可提高准确性但也可能适得其反
- 默认: 0(无增强)
- 较高值会增加对比度、锐化细节并减少噪点，但过度增强会使字符模糊或失真，实际上使Frigate更难识别
- 如果在多个摄像头上运行LPR，最好在摄像头级别调整此设置
- 如果Frigate已能正确识别车牌，保持此设置为默认值0。但如果经常遇到字符问题或不完整车牌，而您自己已能轻松阅读车牌，可尝试从5开始逐步增加此值。您应观察不同增强级别对车牌的影响。使用debug_save_plates配置选项(见下文)

调试

debug_save_plates: 设为True保存检测到的车牌文字图像用于调试。这些图像存储在/media/frigate/clips/lpr，按<摄像头>/<事件ID>分子目录，基于捕获时间戳命名
- 这些保存的图像不是完整车牌而是检测到的文字区域。文字检测模型有时会在车牌上找到多个文字区域是正常的。用它们分析Frigate识别了什么文字以及图像增强如何影响检测
- 注意: Frigate不会自动删除这些调试图像。一旦LPR正常运行，应禁用此选项并手动删除保存的文件以释放存储空间

配置示例

这些配置参数可在配置的全局层级使用。唯一应在摄像头级别设置的可选参数是enabled、min_area和enhancement。

yaml

lpr:
  enabled: True
  min_area: 1500 # 忽略面积小于1500像素的车牌
  min_plate_length: 4 # 仅识别4个或更多字符的车牌
  known_plates:
    Wife's Car:
      - "ABC-1234"
      - "ABC-I234" # 考虑数字1(1)和大写字母I可能混淆的情况
    Johnny:
      - "J*N-*234" # 匹配JHN-1234和JMN-I234，注意"*"匹配任意数量字符
    Sally:
      - "[S5]LL 1234" # 匹配SLL 1234和5LL 1234
    Work Trucks:
      - "EMP-[0-9]{3}[A-Z]" # 匹配如EMP-123A, EMP-456Z的车牌

yaml

lpr:
  enabled: True
  min_area: 4000 # 仅对较大车牌运行识别(4000像素代表图像中约63×63像素的正方形)
  recognition_threshold: 0.85
  format: "^[A-Z]{2} [A-Z][0-9]{4}$" # 仅识别两个字母后跟空格、单个字母和4个数字的车牌
  match_distance: 1 # 允许车牌匹配中一个字符的变化
  known_plates:
    Delivery Van:
      - "RJ K5678"
      - "UP A1234"
    Supervisor:
      - "MN D3163"

NOTE

如果想在摄像头上检测车辆但不想消耗资源在这些车辆上运行LPR，应禁用这些特定摄像头的LPR。

yaml

cameras:
  side_yard:
    lpr:
      enabled: False
    ...

专用LPR摄像头

专用LPR摄像头是具有强大光学变焦的单用途摄像头，用于捕捉远处车辆的车牌，通常具有精细调校的设置以在夜间捕捉车牌。

要将摄像头标记为专用LPR摄像头，在摄像头配置中添加type: "lpr"。

NOTE

Frigate的车牌识别（LPR）专用模式专为窄视角摄像头优化设计，该模式要求摄像头必须采用特定角度安装，然后精确调焦至仅能捕获车牌画面。若您的摄像头用于拍摄场景全景而非聚焦车牌特写，则不建议使用此模式。

用户可根据是否使用Frigate+(或原生license_plate检测)模型以两种不同方式配置Frigate的专用LPR模式：

使用Frigate+(或原生`license_plate`检测)模型

使用Frigate+模型(或任何能原生检测license_plate的模型)的用户可利用license_plate检测功能。这使得车牌在专用LPR模式下被视为标准物体/目标，意味着警报、检测、快照、区域和其他Frigate功能正常工作，车牌通过配置的物体/目标检测器高效检测。

使用license_plate检测模型的专用LPR摄像头配置示例：

yaml

# LPR全局配置
lpr:
  enabled: True
  device: CPU # 也可用GPU(如果可用)

# 专用LPR摄像头配置
cameras:
  dedicated_lpr_camera:
    type: "lpr" # 必需以使用专用LPR摄像头模式
    ffmpeg: ... # 添加您的流
    detect:
      enabled: True
      fps: 5 # 如果车辆快速移动可增至10。高于15不必要也不推荐
      min_initialized: 2
      width: 1920
      height: 1080
    objects:
      track:
        - license_plate
      filters:
        license_plate:
          threshold: 0.7
    motion:
      threshold: 30
      contour_area: 60 # 使用增大值过滤小的运动变化
      improve_contrast: false
      mask: 0.704,0.007,0.709,0.052,0.989,0.055,0.993,0.001 # 确保摄像头时间戳被遮罩
    record:
      enabled: True # 如果只想要快照可禁用录制
    snapshots:
      enabled: True
    review:
      detections:
        labels:
          - license_plate

此设置下：

车牌被视为Frigate中的正常物体/目标
分数、警报、检测、和快照按预期工作
快照上会有车牌边界框
MQTT主题frigate/events会发布跟踪目标更新
调试视图会显示license_plate边界框
如果使用Frigate+模型并想提交专用LPR摄像头图像用于模型训练和微调，在Frigate+网站上标注快照中的car和license_plate，即使车辆几乎不可见

使用次级LPR管道(无Frigate+)

如果没有使用Frigate+模型，可使用Frigate内置的次级专用LPR管道。在此模式下，Frigate绕过标准物体/目标检测管道，在检测到运动时对全帧运行本地车牌检测器模型。

使用次级管道的专用LPR摄像头配置示例：

yaml

# LPR全局配置
lpr:
  enabled: True
  device: CPU # 也可用GPU(如果可用)
  detection_threshold: 0.7 # 必要时更改

# 专用LPR摄像头配置
cameras:
  dedicated_lpr_camera:
    type: "lpr" # 必需以使用专用LPR摄像头模式
    lpr:
      enabled: True
      enhancement: 3 # 可选，在尝试识别字符前增强图像
    ffmpeg: ... # 添加您的流
    detect:
      enabled: False # 禁用Frigate标准物体/目标检测管道
      fps: 5 # 必要时增加，但高值可能减慢Frigate增强管道并使用大量CPU
      width: 1920
      height: 1080
    objects:
      track: [] # 无Frigate+模型的专用LPR模式必需
    motion:
      threshold: 30
      contour_area: 60 # 使用增大值过滤小的运动变化
      improve_contrast: false
      mask: 0.704,0.007,0.709,0.052,0.989,0.055,0.993,0.001 # 确保摄像头时间戳被遮罩
    record:
      enabled: True # 如果只想要快照可禁用录制
    review:
      detections:
        enabled: True
        retain:
          default: 7

此设置下：

绕过标准物体/目标检测管道。专用LPR摄像头上检测到的任何车牌在Frigate中类似于手动事件处理。您必须不指定license_plate作为跟踪目标
检测到运动时，车牌检测器在全帧上运行，并根据检测fps设置处理帧
Review项目始终分类为detection
始终保存快照
不使用区域和对象遮罩
MQTT主题frigate/events不会发布带车牌边界框和分数的跟踪目标更新，但如果启用录制，frigate/reviews会发布。如果识别为已知车牌，会发布带更新sub_label字段的消息；如果识别出字符，会发布带更新recognized_license_plate字段的消息
车牌快照在得分最高时刻保存并出现在Explore中
调试视图不显示license_plate边界框

总结

功能	原生`license_plate`检测模型(如Frigate+)	次级管道(无原生模型或Frigate+)
车牌检测	使用`license_plate`作为跟踪目标	运行专用LPR管道
FPS设置	5(快速移动车辆可增加)	5(快速移动车辆可增加，但可能使用更多CPU)
物体/目标检测	应用标准Frigate+检测	绕过标准物体/目标检测
调试视图	可能显示`license_plate`边界框	可能不显示`license_plate`边界框
MQTT `frigate/events`	发布跟踪目标更新	发布有限更新
Explore	识别的车牌在More Filters中可用	识别的车牌在More Filters中可用

通过选择适当的配置，用户可根据是否使用Frigate+模型或次级LPR管道优化专用LPR摄像头。

使用专用LPR摄像头模式的最佳实践

调整画面变动检测并增加contour_area，直到只有车辆通过时创建较大的运动框(对于1920×1080检测流可能在50-90之间)。增加contour_area过滤小的运动区域，防止在没有车辆通过的帧中寻找车牌浪费资源
禁用improve_contrast运动设置，特别是在夜间运行LPR且画面大部分黑暗时。这将防止小像素变化和小的运动区域触发车牌检测
确保用运动遮罩覆盖摄像头时间戳，防止其被误检测为车牌
对于非Frigate+用户，可能需要更改摄像头设置以获得更清晰的图像，或如果夜间车牌识别不准确，降低全局recognition_threshold配置
次级管道模式在CPU或GPU(取决于device配置)上运行本地AI模型检测车牌。增加检测fps将按比例增加资源使用

常见问题

为什么我的车牌没有被检测和识别？

请确保：

您的摄像头对车牌有清晰、人类可读、光线充足的视角。如果您无法读取车牌字符，即使模型识别出了 license_plate，Frigate 也肯定无法读取。这可能需要根据您的场景和车辆行驶速度更改摄像头的视频大小、质量或帧率设置。
车牌在图像中足够大（尝试调整 min_area）或增加摄像头流的分辨率。
您的增强级别（如果已从默认值 0 更改）不要太高。过多的增强会运行太多的降噪，导致车牌字符变得模糊且无法读取。
如果您使用的是 Frigate+ 模型或可以检测车牌的自定义模型，请确保将 license_plate 添加到您的跟踪目标列表中。如果您使用的是随 Frigate 一起提供的免费模型，您不应该将 license_plate 添加到跟踪目标列表中。

已识别的车牌将在调试视图中显示为对象标签，并将出现在探索中更多过滤器弹出窗口的"已识别车牌"选择框中。

如果您仍然遇到检测车牌的问题，请从基本配置开始，并参见下面的调试提示。

我可以在不检测 `car` 对象的情况下运行 LPR 吗？

在正常 LPR 模式下，Frigate 需要先检测到 car 才能识别车牌。如果您有专用的 LPR 摄像头，您可以将摄像头类型更改为 "lpr" 以使用专用 LPR 摄像头算法。但这有重要的注意事项。请参阅上面的专用 LPR 摄像头部分。

如何提高检测准确性？

使用具有良好分辨率的高质量摄像头
调整 detection_threshold 和 recognition_threshold 值
定义 format 正则表达式以过滤掉无效的检测

LPR 在夜间工作吗？

是的，但性能取决于摄像头质量、照明和红外功能。确保您的摄像头能在夜间捕获清晰的车牌图像。

我可以将 LPR 限制在特定区域吗？

LPR 与其他 Frigate 功能增强一样，在摄像头级别而不是区域级别运行。虽然您不能直接将 LPR 限制在特定区域，但您可以通过设置 min_area 值来过滤掉较小的检测，从而控制何时运行识别。

如何匹配具有轻微变化的已知车牌？

使用 match_distance 允许小的字符不匹配。或者在 known_plates 中定义多个变体。

如何调试 LPR 问题？

首先查阅为什么我的车牌没有被检测和识别。如果问题仍然存在，请按照以下步骤排查： 1.启用调试日志以查看Frigate的具体运行情况
- 通过向logger配置添加frigate.data_processing.common.license_plate: debug来启用LPR调试日志。这些日志非常详细，因此仅在必要时保持启用状态。
  yaml
```
logger:
  default: info
  logs:
    frigate.data_processing.common.license_plate: debug
```
  1
  2
  3
  4

2.确保车牌被检测到

如果您使用的是Frigate+或license_plate检测模型：

查看调试视图(设置-->调试)以确保检测到license_plate。
查看frigate/events的MQTT消息以验证检测到的车牌。
如果车牌未被检测到，您可能需要调整license_plate对象的min_score和/或threshold参数。

如果您没有使用Frigate+或license_plate检测模型：

查看调试日志中YOLOv9车牌检测器的消息。
如果车牌未被检测到，您可能需要调整detection_threshold参数。

确保检测到的车牌上的字符被识别

启用debug_save_plates将检测到的车牌文本图像保存到剪辑目录(/media/frigate/clips/lpr)。确保这些图像可读且文本清晰。
查看调试视图以实时查看车牌识别情况。对于非专用LPR摄像头，当LPR启用并正常工作时，car或motorcycle标签将变为识别出的车牌。
根据上文的建议调整recognition_threshold设置。

LPR 会减慢我的系统吗？

LPR 的性能影响取决于您的硬件。确保您至少有 4GB RAM 和能够胜任的 CPU 或 GPU 以获得最佳结果。如果您运行的是专用 LPR 摄像头模式，与运行原生检测车牌的模型的用户相比，资源使用量会更高。为您的专用 LPR 摄像头调整画面变动检测设置，以便车牌检测模型仅在必要时运行。

我在功能增强指标中看到 YOLOv9 车牌检测指标，但我有 Frigate+ 或可以检测 `license_plate` 的自定义模型。为什么 YOLOv9 模型在运行？

如果您启用了 LPR 但没有在全局或摄像头级别将 license_plate 定义为要跟踪的对象，YOLOv9 车牌检测器模型将运行（并且指标将出现）。

如果您在不想运行 LPR 的摄像头上检测 car，请确保在摄像头级别禁用 LPR。如果您确实想在这些摄像头上运行 LPR，请确保将 license_plate 定义为要跟踪的对象。

看起来 Frigate 将我的摄像头时间戳识别为车牌。如何防止这种情况？

如果车辆靠近摄像头的时间戳行驶，可能会发生这种情况。您可以通过摄像头固件移动时间戳，或在 Frigate 中为其应用遮罩。

如果您使用的是原生检测 license_plate 的模型，请在时间戳上添加 license_plate 类型的对象遮罩和运动遮罩。

如果您使用的是专用 LPR 摄像头模式，只需要在时间戳上添加运动遮罩。

用户反馈

车牌识别(LPR) 0.16.0 和 以上版本 ​

模型要求 ​

最低系统要求 ​

配置 ​

高级配置 ​

检测 ​

识别 ​

匹配 ​

图像增强 ​

调试 ​

配置示例 ​

专用LPR摄像头 ​

使用Frigate+(或原生license_plate检测)模型 ​

使用次级LPR管道(无Frigate+) ​

总结 ​

使用专用LPR摄像头模式的最佳实践 ​

常见问题 ​

为什么我的车牌没有被检测和识别？ ​

我可以在不检测 car 对象的情况下运行 LPR 吗？ ​

如何提高检测准确性？ ​

LPR 在夜间工作吗？ ​

我可以将 LPR 限制在特定区域吗？ ​

如何匹配具有轻微变化的已知车牌？ ​

如何调试 LPR 问题？ ​

LPR 会减慢我的系统吗？ ​

我在功能增强指标中看到 YOLOv9 车牌检测指标，但我有 Frigate+ 或可以检测 license_plate 的自定义模型。为什么 YOLOv9 模型在运行？ ​

看起来 Frigate 将我的摄像头时间戳识别为车牌。如何防止这种情况？ ​

车牌识别(LPR) 0.16.0 和以上版本

模型要求

最低系统要求

配置

高级配置

检测

识别

匹配

图像增强

调试

配置示例

专用LPR摄像头

使用Frigate+(或原生`license_plate`检测)模型

使用次级LPR管道(无Frigate+)

总结

使用专用LPR摄像头模式的最佳实践

常见问题

为什么我的车牌没有被检测和识别？

我可以在不检测 `car` 对象的情况下运行 LPR 吗？

如何提高检测准确性？

LPR 在夜间工作吗？

我可以将 LPR 限制在特定区域吗？

如何匹配具有轻微变化的已知车牌？

如何调试 LPR 问题？

LPR 会减慢我的系统吗？

我在功能增强指标中看到 YOLOv9 车牌检测指标，但我有 Frigate+ 或可以检测 `license_plate` 的自定义模型。为什么 YOLOv9 模型在运行？

看起来 Frigate 将我的摄像头时间戳识别为车牌。如何防止这种情况？