java-智能识别车牌号_基于spring ai和开源国产大模型_qwen vl

用大模型做车牌号识别，最简单高效

在Java场景中，java识别车牌号的需求非常普遍。过去，我们主要依赖OCR等传统方法来实现java识别车牌号，但这些方法的效果往往不稳定。随着技术的发展，现在有了更先进的解决方案------大模型。

利用大模型进行java识别车牌号不仅能显著提高准确性，还能提供更加稳定的性能。

对于开发者而言，在处理java识别车牌号问题时，转向使用大模型成为了最佳选择之一。相比于之前的尝试，这种方法能够更好地满足实际应用中的需求。因此，当遇到需要java识别车牌号的情况时，推荐采用最新技术方案以获得最佳结果。通过引入强大的大模型技术，使得java识别车牌号变得更加简单高效。这不仅提升了用户体验，也为开发人员解决了长期以来困扰他们的难题。无论是对于个人项目还是企业级应用来说，利用大模型完成java识别车牌号都是一个值得考虑的方向。随着越来越多的成功案例出现，预计未来将有更多人倾向于使用这种方法来解决java识别车牌号的问题。

本文采用spring ai alibaba 调用通义qwen vl来实现。 qwen vl有100万免费Token额度，可以快速实现。

同时，因为qwen vl也是个开源的模型，我们可以自己搭建模型来实现免费使用

利用这些先进的AI模型进行文字识别成为可能，不仅大大提升了识别精度和速度，还能更好地理解图像中的复杂信息，为用户提供更加准确可靠的服务。

Spring AI介绍

在过去，Java 缺乏一个统一且高效的AI应用框架，这给开发者在整合和使用各类AI组件时带来了不便。为了解决这个问题，Spring团队推出了Spring AI，这是一个专为AI工程设计的应用框架，旨在将Spring生态系统的设计原则如可移植性、模块化等引入到AI领域。Spring AI的核心优势在于它提供了一套标准化的接口，使得开发者只需编写一次代码就能轻松切换不同的AI服务提供商（例如OpenAI, Azure, 阿里云等），极大地减少了开发与迁移的工作量。此外，由于其完美兼容于传统的Spring生态及Java面向对象编程特性，Spring AI特别适合用于构建复杂的AI应用程序，比如车牌号识别项目，通过简单配置即可实现强大功能而无需深入学习每个AI服务的具体细节。

qwen vl介绍

Qwen-VL是一款专为图像和视频识别设计的多模态大模型，在国内技术领域处于领先地位。其两个版本，Qwen-VL-Plus和Qwen-VL-Max，在MMMU、MathVista等多项测评中表现优异，远超所有开源模型，并在文档分析（DocVQA）、中文图像相关任务（如MM-Bench-CN）上超越了GPT-4V，达到了世界最佳水平。该模型不仅展示了卓越的视觉理解能力，还在促进国内外AI技术交流方面发挥了重要作用。

大家也可以参与和支持这些竞技活动，亲自体验并投票支持你心目中的最佳模型。它在思南评测平台 CompassArena 上表现优异，仅次于国际知名的GPT和Claude模型；

同时，在国外视觉大模型竞技场 https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/chatbot-arena-leaderboard 中也稳居中国首位。

Spring AI alibaba介绍

Spring AI Alibaba 是一个专门针对阿里云AI服务的实现框架，它基于Spring AI的设计原则和API构建。该框架支持多种生成式AI模型的应用，包括对话、文生图、文生语音等，并且兼容了如通义万象这样的国产大模型。通过Spring AI Alibaba，开发者能够方便地利用阿里云提供的百炼系列云产品进行开发，无需深入了解各个具体服务的技术细节。其核心优势在于简化了对不同AI服务的接入流程，通过统一接口降低了代码迁移成本，并提供了诸如OutputParser、Prompt Template等功能以增强应用灵活性与实用性。

基于spring ai alibaba 做车牌号识别的详细例子

我们可以利用Spring AI Alibaba框架来实现一个车牌号图像识别的应用。这个应用将会通过配置阿里云通义大模型，并结合Spring Boot项目来完成图片到文字（即车牌号）的转换。下面将按照从环境准备、API开通与配置、依赖添加直至代码编写等步骤详细介绍如何构建这样一个应用。

1. 环境准备

JDK版本：确保您的开发环境中安装了JDK 17或更高版本。

Spring Boot版本：本例使用的是Spring Boot 3.3.x版本，请确认您的项目符合此要求。

2. 开通资源及获取API KEY

访问阿里云百炼页面，登录后选择"百炼大模型推理"服务进行开通。

成功开通后，在个人中心找到并创建一个新的API Key。请妥善保存该Key，因为后续会用到它来调用API接口。

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=您的API-Key
此外还需开通通义万象图像生成模型：

- 在百炼控制台左侧列表栏中定位到"模型广场"，选择"图像生成"，然后选取适合车牌识别的qwen-vl-max-latest模型。

- 记录下模型名称，稍后会在代码里用到。

3. 添加仓库和依赖

由于spring-ai-alibaba-starter尚未正式发布到Maven中央仓库，因此需要添加额外的仓库地址以支持快照版本下载。

在pom.xml文件中加入如下仓库定义：

<repositories>
    <repository>
        <id>sonatype-snapshots</id>

        <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>

        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-milestones</id>

        <name>Spring Milestones</name>

        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>

        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>

        <name>Spring Snapshots</name>

        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>

        <releases>
            <enabled>false</enabled>

        </releases>

    </repository>

</repositories>

接着添加所需的依赖项至pom.xml中：

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

    <version>3.3.4</version>

    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>

        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>

        <version>1.0.0-M3.1</version>

    </dependency>

    <!-- 其他必要的依赖... -->
</dependencies>

4. 编写控制器和服务层逻辑

创建一个新的RESTful API端点用于处理上传的车牌号图片并返回识别结果。这里我们将使用Flux流式响应模式来逐段显示处理进度。

首先设置application.properties中的API密钥配置：

spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

然后定义一个Controller类：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class LicensePlateRecognitionController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LicensePlateRecognitionController.class);

    @Value("classpath:licenseplate.png") // 假设你的图片名为licenseplate.png且位于resources目录下
    private Resource imageResource;

    private final ChatModel chatModel;

    public LicensePlateRecognitionController(ChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    private static final String DEFAULT_PROMPT = "识别图中的文字";
    private static final String DEFAULT_MODEL = "qwen-vl-max-latest";

    @GetMapping("/recognizeLicensePlate")
    public Flux<String> recognizeLicensePlate(
            @RequestParam(value = "prompt", required = false, defaultValue = DEFAULT_PROMPT) String prompt,
            HttpServletResponse response) throws Exception {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");

        List<Media> mediaList = Collections.singletonList(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageResource));
        UserMessage message = new UserMessage(prompt, mediaList);
        message.getMetadata().put(DashScopeChatModel.MESSAGE_FORMAT, MessageFormat.IMAGE);

        Flux<ChatResponse> fluxResponse = chatModel.stream(
                new Prompt(
                        message,
                        DashScopeChatOptions.builder()
                                .withModel(DEFAULT_MODEL)
                                .withMultiModel(true)
                                .build()));
        return fluxResponse.map(resp -> resp.getResult().getOutput().getContent());
    }
}

至此，您已经完成了基于Spring AI Alibaba搭建车牌号图像识别系统的所有必要步骤。用户现在可以通过访问/ai/recognizeLicensePlate URL来提交车牌图片并接收识别结果。请注意替换示例中的图片路径为实际存储位置，并确保所有依赖都已正确安装。