062基于深度学习的车牌检测

原创 已于 2023-08-20 19:11:16 修改 · 94 阅读 · 1 ·
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#人工智能 #计算机视觉

于 2023-05-17 08:39:57 首次发布
该资源包含一个视频演示，展示了如何使用Python脚本进行图像处理。01makeTxt.py用于生成数据集的txt文件，02train.py进行模型训练并保存在runs文件夹中，03detector_photo.py用于单张图片预测，而04pyqt界面.py则提供了一个交互式的GUI来加载图片进行识别。

视频演示和demo仓库地址找062期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果图如下:

代码所有文件:

运行01makeTxt.py会将data文件下的图片路径及标签保存在txt文本内，

运行02train.py会对图片进行读取并训练模型保存在runs文件下，

运行03detector_photo.py会对单张图片进行预测，

运行04pyqt界面.py可以展示一个pyqt的可视化交互界面，通过点击按钮加载感兴趣的图片进行识别。

基于深度学习YOLOv5的车牌检测系统
YOLO
02-09 708
通过本文介绍的基于YOLOv5的车牌检测系统，我们成功地实现了一个支持车牌检测与实时展示的图形用户界面。该系统利用YOLOv5进行车牌检测，具有较高的精度和较快的检测速度，可以广泛应用于交通监控和停车管理等领域。模型优化：进一步优化YOLOv5模型的结构，提升车牌检测的准确性和鲁棒性。集成识别功能：结合车牌识别算法（如OCR），将车牌号码提取出来，实现完整的车牌识别系统。多摄像头支持：扩展系统支持多个摄像头的车牌检测和监控功能，增强其在大型场景中的适用性。
基于深度学习的车牌检测系统：YOLOv5与UI集成详解
YOLO
10-13 1004
使用YOLOv5模型对车牌进行检测和定位；支持实时视频流中的车牌检测；提供一个图形化用户界面，便于操作；支持摄像头的实时推理以及车牌检测结果的显示。数据集准备：包括车牌数据的收集、标注以及数据集的划分；YOLOv5模型训练：基于准备好的数据集，使用YOLOv5对车牌检测模型进行训练；推理与实时检测：通过摄像头进行实时车牌检测，并输出检测结果；UI集成：使用PyQt5构建用户界面，实现人机交互。接下来，我们将详细介绍每个部分的实现过程。
基于深度学习的车牌识别
qq_54932411的博客
04-20 1万+
如果你认为车牌只是车子的‘名字’，那么是时候让你见识一下，当科技赋予它‘超能力’时会发生什么？
基于深度学习的车牌检测系统（含UI界面，Python代码）
Python_csdn_csdn的博客
10-01 2222
CCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌)，CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。在CCPD数据集中，每张图片仅包含一张车牌，车牌的车牌省份主要为皖。数据集：使用的是用上面CCPD数据集制作的VOC格式的数据集训练，包含蓝牌和绿牌，大约共20完张图片模型：yolox、yolov8、及yolov8的修改版。
深度学习车牌识别系统
weixin_40280870的博客
12-13 2665
本项目旨在开发一套基于深度学习的中国车牌识别系统。系统通过采用深度学习技术中的定位和识别模型，能够高效地从车牌图像中自动检测并识别出中国车牌的字符信息。系统的关键部分包括车牌定位模型和字符识别模型，其中车牌定位模型利用卷积神经网络（CNN）准确地识别车牌位置，而字符识别模型采用深度神经网络（如LPRNet）对车牌中的字符进行识别。为了实现跨平台推理，系统使用ONNX Runtime作为推理框架，确保模型能够在不同硬件平台上高效运行。用户界面部分采用PyQt5开发，提供简洁的操作界面，使得用户可以方便地加载图
基于深度学习的车牌识别系统的设计与实现
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-16 9618
随着我国智能交通的深入建设，车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分吸引了大量的研究，并被广泛应用于多种交通场景之下。现今的车牌识别系统多是基于单个车辆图片进行识别，而对于视频场景下多运动车辆的车牌识别尚不完善。由于视频场景下的背景较为复杂且车辆之间容易相互干扰从而导致车牌识别失败，同时系统会重复识别同一车牌从而产生大量数据冗余并降低系统识别效率。针对上述问题，本文将车辆检测技术融入到车牌识别流程中，设计并实现了可适用于图片和视频场景的车牌识别系统。
树莓派部署深度学习车牌检测与识别
weixin_40280870的博客
12-02 2242
本项目将深度学习车牌识别模型（LPRNet）部署到树莓派平台，采用ONNX Runtime加速推理，使用PyQt5开发图形用户界面（GUI）。LPRNet通过提取车牌图像中的字符信息进行识别。为了确保在资源有限的树莓派上高效运行，首先将LPRNet模型转换为ONNX格式，并利用ONNX Runtime优化推理性能，提升识别速度并降低内存占用。 通过PyQt5界面，用户可以上传车牌图像，系统自动进行识别并显示结果。界面简洁易用，提供图片上传、处理进度显示和结果展示功能。
基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别
YOLO
11-27 2104
数据集准备与处理模块：收集和处理车牌图像数据，生成用于训练的标注文件。YOLOv5模型训练模块：基于YOLOv5训练车牌检测模型。推理与识别模块：使用训练好的模型进行车牌检测与字符识别。UI交互模块：基于Tkinter等开发工具实现图形用户界面，用户可以上传图像或视频并查看检测结果。通过本项目，我们利用YOLOv5实现了一个高效的车牌检测与识别系统，完成了从数据准备、模型训练、推理到UI界面的实现。系统可以实时检测图像或视频中的车牌，并通过YOLOv5输出车牌的位置和类别。
【深度学习实践】基于深度学习的车牌识别（python，车牌检测+车牌识别）
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基于深度学习的车牌识别任务可以拆解为2个步骤：车牌检测-车牌识别。其中车牌检测的目的是确认图片中车牌的位置，根据检测到的车牌位置把图片中的ROI裁剪出来，车牌识别算法用于识别裁剪出的车牌图像中的具体内容。本文使用PaddleOCR工具实现了车牌识别任务，首先使用PaddleOCR的检测算法DBNet检测出车牌位置，再将车牌位置裁剪送入文本识别算法CRNN来识别车牌的具体内容。本文总结了PaddleOCR提供的车牌识别方案，并进行了简化，根据识别的结果来看可以很好地检测车牌图像。
基于深度学习的车牌检测与识别系统实现（课程设计）
03-05
在现代智能交通系统中，基于深度学习的车牌检测与识别技术扮演着至关重要的角色。它不仅提升了交通管理的效率，也为自动驾驶车辆提供了关键的信息输入。本项目以深度学习为基础，旨在设计并实现一个完整的车牌检测与...
基于深度学习的车牌检测.zip
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基于深度学习的车牌检测与识别系统实现源码（高分毕业设计）.zip
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基于深度学习的车牌检测与识别系统实现源码（高分毕业设计）.zip 也可作为期末大作业和课程设计，高分已过项目，代码完整下载可用。 基于深度学习的车牌检测与识别系统实现源码（高分毕业设计）.zip 也可作为期末...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
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（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于深度学习的车牌检测与识别系统
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