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基于YOLOv8和LPRNet的中文车牌识别系统是一种高效且准确的解决方案#xff0c;结合了目标检测与字符识别的先进技术。YOLOv8作为最新的实时目标检测算法#xff0c;以其高速度和精确度著称#xff0c;能够迅速在图像或视频中定位车牌位置。LPRNet则是一种专为…【算法介绍】
基于YOLOv8和LPRNet的中文车牌识别系统是一种高效且准确的解决方案结合了目标检测与字符识别的先进技术。YOLOv8作为最新的实时目标检测算法以其高速度和精确度著称能够迅速在图像或视频中定位车牌位置。LPRNet则是一种专为车牌字符识别设计的深度学习网络能够准确识别车牌上的中文字符、字母和数字即使在复杂场景下也表现出色。
该系统首先利用YOLOv8对输入图像进行车牌检测快速定位车牌区域。随后将检测到的车牌图像输入到LPRNet中进行字符识别通过卷积神经网络提取特征并映射到字符类别实现车牌号码的自动识别。这种组合方法不仅提高了车牌识别的准确率还保证了实时性适用于交通管理、智能停车、安防监控等多种场景。
此外该系统还具备强大的数据处理能力和可扩展性能够处理不同光照、角度、遮挡条件下的车牌图像并通过数据增强技术提升模型的泛化能力。同时系统支持从静态图片、视频文件以及实时摄像头输入进行检测为用户提供灵活多样的使用方式。总之基于YOLOv8和LPRNet的中文车牌识别系统是一种高效、准确、可靠的车牌识别解决方案。
【效果展示】 【测试环境】
windows10 anaconda3python3.8 torch1.9.0cu111 ultralytics8.2.95
【模型可以检测出类别】
plate
【相关推荐数据集】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89476837 【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName(MainWindow)self.resize(1280, 728)self.centralwidget QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName(centralwidget)self.weights_dir ./weightsself.picture QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet(background:black)self.picture.setObjectName(picture)self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName(label_2)self.cb_weights QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName(cb_weights)self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName(label_3)self.hs_conf QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty(value, 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName(hs_conf)self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty(value, 0.25)self.dsb_conf.setObjectName(dsb_conf)self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty(value, 0.45)self.dsb_iou.setObjectName(dsb_iou)self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty(value, 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName(hs_iou)self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName(label_4)self.label_5 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName(label_5)self.le_res QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName(le_res)self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName(menubar)self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName(statusbar)self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName(toolBar)self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic QtWidgets.QAction(self)icon QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/1.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName(actionopenpic)self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action QtWidgets.QAction(self)icon1 QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/2.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName(action)self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 QtWidgets.QAction(self)icon2 QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/3.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName(action_2)self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit QtWidgets.QAction(self)icon3 QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/4.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName(actionexit)self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()
【使用步骤】使用步骤 1首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境并安装好pyqt5 2切换到自己安装的yolov8环境后并切换到源码目录执行python main.py即可运行启动界面进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码 yolov8n.pt模型lprnet的车牌识别模型pt 测试图片在test_img文件夹下面
【视频演示】
基于yolov8的中文车牌识别系统python源码pytorch模型精美GUI界面_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】windows10anaconda3python3.8torch1.9.0cu111ultralytics8.2.95【模型可以检测出类别】plate更多实现细节或者源码下载参考https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142317812, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心相关视频YOLOv8检测界面-PyQt5实现用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度基于yolov8deepsort实现目标追踪视频演示C#使用纯OpenCvSharp部署yolov8-pose姿态识别使用C#部署yolov8的目标检测tensorrt模型基于C#实现winform版yolov8-onnxbytetrack目标追踪的算法结果演示基于funasrpyaudio实现电脑本地麦克风实时语音识别项目语音转文本python实现YOLOv8检测界面-PyQt5实现第二套界面演示易语言部署yolov8的onnx模型将yolov10封装成一个类几句调用完成目标检测任务https://www.bilibili.com/video/BV1B5tYeSEyg/?vd_source989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【源码下载地址】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89763278
