YOLO5 基于深度学习的车牌+车辆识别

基于深度学习的车牌+车辆识别

介绍

车牌和车辆识别是智能交通系统中的重要组成部分，通过计算机视觉技术自动识别车辆和车牌信息。我们通常使用YOLOv5进行目标检测（检测车辆及车牌），而使用CNN（卷积神经网络）对车牌进行字符识别。

应用使用场景

• 交通监控：用于检测超速、闯红灯等违规行为。
• 停车场管理：自动记录进出车辆的车牌信息。
• 收费站自动化：无感支付，实现车辆快速通行。
• 城市安全：协助公安部门追踪嫌疑车辆。

下面是一些示例代码，用于展示如何实现交通监控、停车场管理、收费站自动化和城市安全中的不同功能。由于篇幅限制和实际环境中的复杂性，这些代码仅为简化的示例。

1. 交通监控

可以使用计算机视觉库如 OpenCV 和深度学习模型（例如 YOLO）来检测车辆速度，检测超速或闯红灯行为。

import cv2