模型实战（12）之YOLOv8实现车牌识别：高精度+速度+权重分享

已于 2023-05-14 21:32:24 修改
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分类专栏： # 深度学习实战例程 文章标签： YOLO 计算机视觉 python opencv 深度学习
于 2023-05-09 21:52:59 首次发布
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YOLOv8实现车牌识别：高精度+速度+权重分享

  • 本片文章将讲解利用yolov8作为检测器识别车牌检测，然后进而进行车牌识别
  • 一种快速而有效的单阶段 车牌预测算法，端到端输出结果
  • 车牌字符提取采用通过esay-OCR实现
  • 本文将给出详细实现过程，包含：环境搭建->模型训练+预测->保存结果
  • 车牌训练权重、完整工程：https://download.youkuaiyun.com/download/yohnyang/87768374
  • 效果如下：
    在这里插入图片描述

1.环境搭建

#新建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.9
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基于YOLOv8模型+CnOCR识别技术实现汽车车牌识别
DT程序员的博客
06-23 2759
详细介绍如何基于YOLOv8模型加CnOCR实现车牌识别，并附源码和数据集下载链接
yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）
qq_34717531的博客
04-19 2004
随着智能交通系统的不断发展，车牌识别技术在城市交通管理、自动化停车、公安监控等领域发挥着重要作用。有效的车牌识别系统可以大幅提高交通效率，增强车辆监控和管理的能力。本文介绍了一种基于YOLOv8的车牌识别系统，该系统采用PyQt5构建前端用户界面，实现了高效的车牌检测及颜色识别功能。系统的实现提供了一个实时、准确、用户友好的车牌识别解决方案。本文首先分析了车牌识别技术的发展背景和应用需求，然后详细描述了系统设计和实现过程，包括系统架构、功能模块、开发环境搭建和具体的实现代码。
基于YOLOV8检测和OCR识别的车牌识别
qq_46345319的博客
03-09 8340
基于YOLOv8和OCR的车牌号码识别是一种结合了目标检测和光学字符识别技术的车牌识别方法。YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种实时目标检测算法，可以快速准确地检测图像中的物体，如车辆、行人等。OCR（Optical Character Recognition）是一种光学字符识别技术，可以将图像中的文本转换为计算机可编辑的文本数据。
基于yolov8的人工智能多模态AI系统
最新发布
QQ_1309399183的博客
06-03 998
基于yolov8的人工智能多模态AI系统
YOLOV8+OCR+AI自动车牌识别
05-09
YOLOV8+OCR+AI自动车牌识别： v8进行车牌检测，定位ROI，然后通过easyocr进行车牌字符提取，详细实现可参考： 适合刚入门小白研究深度学习模型实现及应用，以及opencv实现视频处理
YOLOv8中国车牌字符检测与识别项目
QQ_1309399183的博客
12-12 2266
YOLOv8中国车牌字符检测与识别项目
YOLO v8 车牌号码识别
Winkyyyyyy的博客
05-09 2122
基于YOLO_v8的车牌号码识别（代码源自Kaggle）
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现
03-10 1092
YOLO（You Only Look Once）是一个基于卷积神经网络（CNN）的实时目标检测模型。YOLOv5是YOLO系列的第五代版本，相比前几代，YOLOv5在精度和速度上都有了显著的提升。
目标识别项目实战：基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型(三)
master_hunter的博客
10-08 5669
目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民。我见过很多初学目标识别的同学基本上只花一周时间就可以参照案例实现一个目标检测的项目，这全靠YOLO强大的解耦性和部署简易性。初学者甚至只需要修改部分超参数接口，调整数据集就可以实现目标检测了。
博客4：YOLOv5车牌识别实战教程：模型优化与部署
sybh的博客
04-02 1683
本篇博客详细介绍了如何对YOLOv5车牌识别模型进行优化和部署，包括模型优化策略（如模型蒸馏、模型剪枝和量化）以及部署方法（如Web、移动端和嵌入式设备部署）。例如，可以使用两个模型的检测结果进行加权平均，或者将两个模型的特征图融合后再进行分类与回归。量化：量化是一种模型压缩技术，通过降低模型权重和激活值的数值精度（如将32位浮点数转换为16位或8位整数）来减小模型体积和计算量。模型剪枝：模型剪枝是一种模型压缩技术，通过删除冗余的神经元或通道来减小模型体积和计算量。中的ROI Heads的在线学习方法。
基于yolov8的车牌识别
2301_77979519的博客
10-19 1330
在本项目中，我们实现了基于 YOLOv8 的车牌识别系统，成功进行了车牌的检测和识别。虽然仍有改进空间，但这个过程让我们深入了解了计算机视觉技术在实际应用中的挑战与可能性。未来，我们希望继续优化模型，并探索更多的应用场景。
基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip
05-19
基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip基于yolov8车牌检测 识别中文车牌识别检测支持12种中文车牌支持双层车牌源码+模型+项目说明.zip
yolov3模型训练-车牌识别数据集
10-10
本数据集用于新手快速学习模型训练过程。（该数据集图片较少，训练出模型后识别准确率低，但可测试原数据集内图片。
【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
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Python——基于YOLOV8的车牌识别（源码+教程）
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Pan_peter的博客
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基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测及识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
基于YOLO V8的车牌识别
赵春江的专栏
06-27 7904
十年前就想实现车牌识别这项任务，虽然当时这项技术就已较成熟（与现在的实现方法不同），但那时的我还具备这个能力。弹指一瞬间，没想到十年间人工智能技术已经发展到一个新的高度，图像识别早已不成问题，以ChapGPT为代表的生成式技术大行其道。写作、作曲、绘画等内容创作，甚至编程都可由计算机自动完成，这在以前只会出现在电影里。回到主题，正如上文提到的那样，图像识别经过十几年的发展，已经不再触不可及。基于各类预训练模型，通过简单的微调和迁移学习，就可以实现我们想要的各类图像分类、图像识别和图像分割。
YOLOv8 车牌识别系统的实时监控与分析
走向CTO的路上...
01-07 776
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO系列中的最新版本，专注于实时物体检测和分类。它能够高效地处理图像和视频流中的复杂任务，如车牌识别。车牌识别在交通管理、停车场系统、安全监控等领域有着广泛的应用。YOLOv8凭借其快速高效的检测能力，在车牌识别及其他实时监控场景中展现了强大的应用潜力。结合适当的硬件设施，可进一步提升系统性能。
【毕业设计】深度学习 YOLO 实现车牌识别算法
HUXINY的博客
07-15 1万+
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数4分工作量4分创新点3分🧿https智能车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于高速公路、停车场、路口等场景。https。...
基于YOLOv8模型和CnOCR识别技术的汽车车牌识别
KdpdCode的博客
09-25 913
CnOCR是一个针对中文文本的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，可以用于识别车牌上的文字信息。通过结合YOLOv8目标检测模型和CnOCR识别技术，我们可以实现汽车车牌的准确识别。通过识别车牌上的文字信息，我们可以进一步应用于交通管理、智能停车系统等领域，提高交通管理的效率和便利性。最后，我们处理输出结果，提取出车牌的位置信息，并将结果可视化出来。数据集应包含大量带有标记的汽车车牌图像，标记信息应包括车牌的位置和对应的文字信息。
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