使用DFRobot的ESP32-S3 AI Cam & Gemini API的AI驱动ANPR

时间：2025-07-22 15:47:22

关键字： DFRobot ESP32-S3 AI 自动车牌识别

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[导读]它的工作原理是：捕获印版图像，对其进行处理以隔离印版区域，然后应用光学字符识别(OCR)将印版字符图像转换为数字文本数据。这些数据通常用于执法(识别被盗车辆或交通违规)、收费、停车管理、交通监控和安全区域的访问控制等应用。

智能监控：自动车牌识别系统，用于智能交通和安全系统，具有实时车辆洞察

什么是ANPR系统

自动车牌识别(ANPR)系统是一种使用专用摄像头和软件从图像或视频流中自动检测、读取和记录车辆车牌的技术。

它的工作原理是：捕获印版图像，对其进行处理以隔离印版区域，然后应用光学字符识别(OCR)将印版字符图像转换为数字文本数据。这些数据通常用于执法(识别被盗车辆或交通违规)、收费、停车管理、交通监控和安全区域的访问控制等应用。

世界各地的汽车牌照

世界各地的汽车牌照差异很大，反映了政府法规、用途和设计美学的差异。一般来说，车牌可以根据功能分为几种类型：私人车辆号牌、商业号牌、外交号牌、军用号牌和临时或过境号牌。在许多国家，出租车、出租车辆、警察和公共交通工具都有专用车牌。它们通常在背景颜色、字母数字格式、前缀或符号方面有所不同。

例如，在印度，私家车使用白色背景和黑色字母，而商用车辆使用黄色车牌和黑色文字。同样，在英国，外交车牌有一个明显的“D”或大使馆代码，而在美国，军用车牌通常带有各自武装部队的标志。

在设计方面，盘子的形状、大小和字体各不相同。欧盟国家通常使用左边有蓝色欧盟带的标准化车牌，而北美车牌则更加多样化，通常包括州/省名称和独特的图形元素。像日本这样的一些国家使用汉字和彩色车牌来指示车辆类别和发动机大小。

此外，随着科技的兴起，一些地区已经开始试验数字车牌，这些车牌可以电子更新，并可以集成跟踪或防盗功能。这些全球性的变化使得车牌识别系统在计算机视觉领域尤其具有挑战性和吸引力。

项目的灵感

你有没有想过，一个口袋大小的设备是否可以识别汽车号牌并将结果发送到云端?随着边缘计算和AI api(如Gemini)的蓬勃发展，现在可以在没有繁重GPU设置的情况下构建ANPR系统。我想将谷歌的Gemini AI的强大功能与DFRobot的紧凑型ESP32-S3 AI相机模块结合起来，构建一个便携式、低成本、实时的车牌检测系统。

现有的技术

在深入研究之前，让我们看看传统的ANPR系统是如何工作的：

我们这个项目的实现属于最后一类-边缘相机+云AI，在成本，可移植性和性能方面取得了很好的平衡。

介绍

该项目采用DFRobot的ESP32-S3 AI摄像头模块和谷歌Gemini Vision API，是一款智能、经济高效的自动车牌识别(ANPR)系统。它捕获车辆图像，使用基于云的人工智能处理它们，并可选择将识别的车牌数据与时间戳和Base64图像一起发送到Firebase。

与传统的树莓派或繁重的Linux环境不同，它使用一个支持摄像头的微控制器，几乎可以在边缘运行所有东西。

我非常感谢DFRobot为我提供了他们出色的硬件，并支持我的项目构想与ESP32-S3 AI相机模块

现在让我们详细看看项目的实现。

硬件

在这个项目中，我们将使用以下设备——ESP32-S3 AI Camera Module

ESP32-S3 AI摄像头模块-(视频由DFRobot提供和提供)

设备带有以下组件

ESP32-S3 AI Camera是一款基于高性能ESP32-S3芯片的尖端智能摄像头模块，旨在实现高效的视频处理、边缘AI和语音交互。它具有广角红外摄像头，板载麦克风和扬声器，非常适合电子窥视孔，婴儿监视器和车牌识别等应用。

人工智能助手

凭借强大的人工智能处理能力，它无缝集成到物联网生态系统中，通过Wi-Fi连接支持边缘图像识别和在线人工智能模型交互，使其成为物联网应用的重要组成部分，从安全监控到人工智能助手。

ESP32-S3 AI摄像头模块主要特性

•处理器：Xtensa®双核32位LX7微处理器，240 MHz

•内置OV3660 300万像素摄像头。

•16mb闪存，8MB PSRAM平滑图像捕获

•机载麦克风和工具包配有扬声器

•USB: USB 2.0 OTG全速接口

•SD卡插槽

•ALS: lr -308环境光传感器

•4个LED用于IR：红外线照明

相机规格

ESP32-S3 AI camera上的广角红外摄像头，结合红外照明和光传感器，即使在低光或完全黑暗的情况下，也能确保出色的图像清晰度。无论白天还是夜晚，ESP32-S3 AI Camera都能保证监控画面的稳定性和清晰度，为安防和监控系统提供可靠的支持。

•传感器型号：OV3660

•像素：300万像素

•灵敏度：可见光，940nm红外线

•视野：160°

•焦距：0.95

•光圈:2.0

•失真:< 8%

这都是关于这个很棒的硬件。你可以在它的维基页面上了解更多。他们解释了详细的细节，功能，规格，引脚，入门指南等。

开始使用DFRobot ESP32-S3 AI相机

查看我们在Hackster上的博客文章，了解有关ESP32-S3 AI相机模块的更多信息。

项目如何运作

现在让我们看看这个项目是如何运作的。以下是重要的步骤

•捕获：ESP32-S3使用板载OV3660传感器捕获图像。

•Encode：将图像转换为Base64格式。

•AI检测：向Gemini Vision API发送请求，检测并提取车牌号码。

•验证：逻辑滤波和验证输出，以确保板的质量。

•存储(可选)：将结果与日期/时间和图像一起推送到Firebase Realtime DB。

•重复：每20秒周期性运行一次。

在这个项目中，ESP32-S3 AI摄像头捕获车辆图像并将其转换为base64编码的字符串，然后将其嵌入到JSON有效载荷中，并伴有请求提取车牌的自然语言提示。此有效负载通过HTTP POST请求发送到b谷歌的Gemini API (generateContent端点)。Gemini API处理图像并返回json格式的响应，其中提取的车牌(或相关消息)在嵌套的文本字段中找到。ESP32然后使用ArduinoJson解析这个JSON响应，提取纯文本号牌，如果有效，将其记录下来或将其发送到Firebase进行存储和进一步监控。

软件

在这个项目中，我们需要以下软件组件-

•Arduino IDE(带ESP32板包)

•用于图像理解的Gemini Vision API

•Firebase实时数据库(可选)

图书馆使用:

•Wi-Fi - Wi-Fi连接

•h - REST API通信

•ArduinoJson.h - JSON解析

•esp_camera.h -摄像头接口

•time.h -通过NTP同步日期和时间

获得Gemini API密钥

为什么我们需要Gemini API ?

Gemini API是自动车牌识别(ANPR)系统的智能核心。虽然ESP32-S3 AI相机可以捕获高质量的图像，但它缺乏准确执行光学字符识别(OCR)和解释复杂图像数据所需的计算能力和深度学习模型。Gemini通过使用其强大的多模式功能来分析图像、理解内容和提取车牌文本，填补了这一空白。与传统的OCR库不同，Gemini利用先进的视觉语言模型健壮而灵活地执行这项任务——所有这些都来自一个简单的API请求。它只需一个HTTP调用就可以将原始图像转换为可操作的洞察(车牌)，使其成为低功耗边缘设备的理想选择。

Firebase实时数据库

为什么我们需要Firebase实时数据库?

Firebase实时数据库作为一个安全的、基于云的存储系统，用于记录和监控检测到的车牌以及相关的时间戳和图像。由于ESP32是一种瞬时设备，板载内存有限，没有持久存储，因此Firebase可以确保保留有价值的检测数据，以供将来参考、分析或警报系统使用。它允许多个利益相关者(如管理员、安全人员或应用程序)从任何地方实时访问数据。此外，Firebase与其他谷歌服务无缝集成，并提供可扩展性，使其成为在智能停车、访问控制或监视场景中部署该项目的理想后端。