基于YOLVOV5与LPRNet的车牌检测与识别项目
项目简介
本项目实现了车牌的高效检测与识别，结合了前沿的深度学习技术——YoloV5用于车牌定位及YOLVOV4辅助模板检测，以及专为车牌识别设计的LPRNet。本资源旨在提供一套完整的解决方案，适合研究人员和开发者快速上手车牌识别相关应用。项目依托于PyTorch框架，确保在Windows 10操作系统下，通过Anaconda环境配合Visual Studio Code（VSCode）进行高效开发。
技术栈
- 深度学习框架：PyTorch
- 操作系统：Windows 10
- 环境管理：Anaconda
- 代码编辑器：Visual Studio Code
- 核心模型：
- YOLOv5：用于精准的物体（包括车牌）检测
- YOLOv4：用于特定对象的辅助检测（如模板检测）
- LPRNet：专注于车牌字符的识别
快速入门
环境搭建
- 安装Anaconda。
- 创建一个新的Conda环境并激活，推荐命名为
plate_detection_env。 - 使用pip或conda安装PyTorch和其他依赖项。
- 在环境中安装VSCode，并安装必要的Python插件以支持PyTorch和深度学习开发。
项目运行步骤
- 下载项目：首先从本仓库下载全部资源。
- 配置环境：确保已正确激活上述创建的环境，并安装所有必要的库。
- 数据准备：项目可能需要预处理的数据集，根据文档指引准备或调整路径指向正确的数据。
- 执行检测：
- 打开终端或命令提示符，导航至项目根目录。
- 运行
python detect.py，程序将自动检测/inference/images中的图片和视频。
- 查看结果：检测完成后，输出结果会保存在
/inference/output目录下，包括检测到的目标图像以及识别的车牌信息。
注意事项
- 请确认所有依赖库版本兼容，特别是PyTorch及其配套库版本。
- 根据自己的硬件配置调整模型训练和推理时的参数，以优化性能。
- 确保拥有足够的显存来运行这些相对复杂的模型，尤其是YoloV系列模型。
- 项目文档提供了重要指南，详细阅读以解决配置或运行中遇到的问题。
通过遵循以上步骤，您将能够成功部署并使用这个综合性的车牌检测与识别系统。无论是学术研究还是工业应用，本项目都提供了一个强大的起点。