基于Qt和百度AI智能云实现的智能车牌识别系统，具体可实现为停车场管理系统、智能计费停车系统…等。

1.系统实现思路及框架

1.1实现思路

         要实现一个车牌识别系统，有多种方法，例如用opencv图像算法实现，或用第三方算法接口，选择一种合适的方式。除算法部分外，还需要有用户交互界面即UI，UI界面的实现也有多种方法，也需要多种方法对比选出适合的一种。

         此外，还有很重要的一项，用哪种语言实现，如C/C++，python，java …等。

1.1.1系统功能需求

        要做一个项目，首先要明确系统的功能有哪些，再根据功能思考该如何实现。该项目的功能有如下：

1. 打开摄像头并能实时显示画面；
2. 车牌识别，能准确识别出摄像头拍到的车牌号码；
3. 识别到车牌后，能显示车牌号码，并截下车辆图片；
4. 若是车库或收费系统，还需要录入/删除车牌，计费等功能。

关于编译语言，多种语言均可实现，这里选择C/C++。

1.1.2界面实现

         UI界面的实现，本系统选择最常用的QT库，本系统的所有UI界面都能实现，包括各种界面显示，如视频显示，文字/图像等，还有用户交互的部分，如按钮，输入框等操作控件。此外，QT库学习入门快、网上资料教程多等也是选择的原因之一。

1.1.3车牌识别实现

车牌识别，不选择算法复杂的opencv，而是选用简单调用接口的百度AI平台。用百度AI平台，具体算法方面不用关心，只需要按照其访问要求来对接即可，即发送的内容要按照百度AI定义的协议要求来组织，具体要查看百度AI官方文档，后续再具体讲解。

1.2系统框架

1.2.1硬件框架

        系统的硬件主要分为两大部分：PC主机和ARM开发板，即需要一块ARM-Linux开发板（带屏幕），一个摄像头，一台PC主机，一根网线（开发板与PC主机连接）。

硬件框架

1.2.2软件框架

系统的软件框架主要分为三大部分：前台（ARM开发板）、后台（PC主机）、百度智能云。

前台（ARM开发板）主要功能是采集图像、信息显示等；后台（PC主机，ubuntu）主要是车牌管理（录入/删除车牌等）、对接百度智能云平台；百度智能云主要是识别车牌信息。

2.系统开发环境搭建

PC主机的运行环境是在windows上运行的虚拟机ubuntu系统。

2.1 Qt开发环境

界面采用QT进行开发，主要安装qt creator即可。

qt creator安装程序是图形化界面的，像在windows上安装软件一样，比较简单，不再累述。

2.2百度AI开发环境

与百度AI的通信方式是https，因此，百度AI相关的环境主要有OpenSSL库、Curl库和Json库的安装。

2.2.1 OpenSSL库安装

下载openssl库：/source/index.html (openssl.org)

实验版本：openssl-1.1.1s.tar.gz

将openssl库源码包放到ubuntu下，解压出来，并进入解压出来的目录。

配置编译选项：主要配置安装路径

$ ./config –prefix=/usr/local/openssl

编译：

$ make

安装：

$ sudo make install

安装完成，可在安装路径下见到openssl

2.2.2 Curl库安装

下载curl源码包：curl-7.88.0.tar.gz

下载地址：curl downloads

亦可用命令下载：

$ wget https://curl.se/download/curl-7.88.0.tar.gz

将源码包放入ubuntu，解压出来，并进入解压出来的目录：

配置编译选项：指定安装在/usr/local/curl目录，指定openssl的路径，

$ ./configure --prefix=/usr/local/curl --with-ssl=/usr/local/openssl

编译

$ make

安装

$ sudo make install

2.2.3 Jsoncpp安装

下载jsoncpp库：jsoncpp-master.tar.gz

open-source-parsers/jsoncpp: A C++ library for interacting with JSON. (github.com)

把源码包放到ubuntu上，解压出来并进入解压出来的目录：

执行amalgamate.py脚本，会在当前目录生成dist目录：

dist目录就是我们需要的源码文件，共有3个文件：

jsoncpp.cpp、json-forwards.h、json.h

将其包含在我们的工程源码一起编译即可使用json接口了。

使用时，只需包含头文件json.h

#include "json/json.h"

3.系统实现步骤

        整个系统的实现，分功能分模块逐个实现，由简入深，先表面再内部，就是说，先做界面和图像采集及显示的，然后调前台和后台之间的通信，最后再实现百度AI算法接口的调用。

3.1 Qt界面

3.1.1 界面显示及而已

界面显示及布局可直接在Qt creator上添加想要的控件及设定其坐标位置即可，十分的直观快捷。

前台界面设计如下：

注：中间大图区域显示摄像头画面，右侧显示识别出来的车牌号信息。

后台界面设计如下：

注：中间大图区域显示摄像头画面或出入记录表格，右侧为识别结果及车牌管理相关功能。

3.1.2 摄像头图像采集及显示

对摄像头的驱动，采用的是linux系统的V4L2框架，这是linux系统内部的，不需要我们来实现，只管调用即可。

V4L2流程：申请若干个buffer，组成一个队列，每个buffer用于存放一帧图像，当摄像头有图像时便会填充到到这些buffer中，要读取数据时实际是取出一个已填充图像的buffer，读完图像又将该buffer塞入队列中。

采集到图像后，将送至屏幕显示以及传输给后台并由后台发送到百度AI平台识别，百度AI再返回识别结果，这样图像的流程就走完了。

图像流程

3.2 前后台通信

前后台通信采用的是socket套接字TCP连接，一切数据交互都是基于TCP连接的，后台为服务器，前台为客户端。

3.3 百度AI调用

3.3.1 创建百度设备

首先要在百度智能云官网上创建自己的账号，然后创建一个人车牌识别的项目/设备，具体操作请自行了解，这里不再展开。

3.3.2 百度AI算法的调用

百度AI算法的调用是基于https协议的，向百度AI服务器使用post发送请求，带上验证信息、图片数据等，百度AI处理post请求并识别图片中的车牌号后，再返回结果。

未完待续...