本帖最后由 suifeng009 于 2023-12-1 17:11 编辑
触发条件可以采用 frigate 来识别车辆 会更准确，但是frigate 比较吃资源，
本地服务器这个地方需要做一个判断避免docker挂掉后NR流就停掉了。算是一个bug吧，本地服务器挂掉后，切换到萤石云来识别！
本文排版比较粗糙，若看不懂，可以自行百度，上次分享过https://bbs.hassbian.com/thread-21474-1-1.html，有朋友说200次太少了，正好我也测试过本地识别，部署10来天，感觉效果还不错，感谢项目开源大佬~直接上教程~
突然想到个事情~~这个有个nr节点，https://flows.nodered.org/node/n ... -hikvision-ultimate ，可以考虑直接买个车牌识别的摄像头，直接就识别了，只是建议，本人没实践过~~~
拉取一个docker 1、直接docker部署项目： docker run -d --name "open-anpr" -p 7890:8080divenswu/open-anpr:1.1.0 群晖安装 群晖只需要映射下端口： 作者项目文档 2、回到HA，打开configuration.yaml文件，添加以下代码，把海康摄像头 <事件> 直接加入进来, #海康接入 binary_sensor: - platform:hikvision host:192.168.2.63 #IP地址 username: admin#用户名 password: admin#密码 name: damen #相机名称 port: 80 #（可选，默认为80） ssl: false #（可选，默认为false） customize: motion: ignored:false delay: 5 line_crossing: ignored:false delay: 5 海康接入后，就会有一个实体
，这个实体就可以直接用来触发nodered。 这个海康事件需要自己在摄像头后台打开
，如果你没有这个事件，自己解决触发条件，本文仅用这个事件来做触发！ 3、现在打开nodered。本流写的很粗糙，自行优化~~毕竟不是专业人员！ 这是nodered流，需要自己提前在config/www/车牌/下放一个1.jpg文件，虽然截图是每次都更新，实际测试发现好像有滞后，故采取粗暴手段每次执行直接删除目录下1.JPG这个文件！ 可以结合之前的萤石云识别，实际测试有可能本地流识别出正确车牌，有时候萤石云识别！
相关代码解释：
ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:你的密码@192.168.2.63:554/Streaming/Channels/101 -vf"scale=3840:2160,select=eq(pict_type\,I)" -vframes 1 -y /config/www/车牌/1.jpg rtsp://admin:你的密码@192.168.2.63:554/Streaming/Channels/101 这段是你摄像头的地址，包含账号密码！ scale=3840:2160 这段是你摄像头的分辨率 /config/www/车牌/1.jpg 这是路径，根据你实际情况来填写！
可以自行参考这个流！本地识别出有数据，在让萤石云识别一次！可以充分利用萤石云200次识别，因为有时候本地识别出来效果不好，可以给萤石云在识别一次，增加识别正确率！在调用下监控录像10秒发到微信！
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发表于 2023-6-11 17:12:34
