基于YOLOv8v7v6v5和LPRNet的中文车牌识别系统
简介
本项目提供了一个基于深度学习的中文车牌识别系统，结合了最新的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5目标检测算法和LPRNet车牌字符识别网络。该系统不仅实现了高效的车牌检测和识别，还提供了一个用户友好的UI界面，方便用户进行操作和结果展示。此外，项目还包含了训练数据集，支持用户进行模型的进一步训练和优化。
主要功能
- 车牌检测：采用YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等多种目标检测算法，实现快速准确的车牌定位。
- 车牌字符识别：利用LPRNet网络，直接从车牌图像中识别出车牌字符，无需传统的字符分割步骤。
- UI界面：基于PySide6设计，提供直观的用户界面，支持图像、视频、实时视频流以及批量文件处理等多种功能。
- 模型切换：用户可以通过界面一键更换YOLO模型，满足不同场景下的检测需求。
- 数据集支持：包含5555张车牌图像，分为训练集、验证集和测试集，支持模型的训练和评估。
系统架构
- YOLO算法：用于车牌的快速检测和定位。
- LPRNet算法：用于车牌字符的识别。
- UI界面：基于PySide6和SQLite数据库设计，提供注册登录、图像处理、结果展示等功能。
使用说明
- 安装依赖：按照requirements.txt文件安装所需的Python库。
- 模型加载：将预训练的YOLO和LPRNet模型权重文件放置在指定目录。
- 运行系统：启动主程序，通过UI界面进行车牌识别操作。
数据集
本项目使用的数据集包含5555张车牌图像，分为训练集、验证集和测试集。数据集经过细致的预处理和增强处理，确保模型能够接收到标准化的输入，提高训练过程的稳定性和模型最终的泛化能力。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
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