基于深度学习的车牌检测系统：YOLOv5 + PyQt5 UI + 公开数据集

1. 引言

车牌检测是智能交通管理、自动停车、电子警察等领域的重要技术之一。基于深度学习的方法，相比传统的图像处理算法，能够在复杂场景下更稳定地检测车牌，提升识别率。本文采用 YOLOv5 进行车牌检测，并结合 PyQt5 开发一个交互式 UI 界面，打造完整的车牌检测系统。

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2. YOLOv5 简介

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，YOLOv5 具备以下特点：

• 速度快，适用于实时检测
• 精度高，适应不同环境
• 兼容 CPU、GPU、TPU

我们将使用 YOLOv5 进行车牌检测，并结合 PyQt5 开发 UI 界面，使其能够对图片和视频进行可视化检测。

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3. 车牌检测数据集

为了训练模型，我们需要一个高质量的数据集。推荐以下车牌检测数据集：

3.1 公开数据集

1. CCPD (Chinese City Parking Dataset