基于YOLOv11与LPRNet的中文车牌识别系统（包含详细的完整的程序和数据）.docx

目录

TOC\o1-3\h\z\u基于YOLOv11与LPRNet的中文车牌识别系统 1

项目介绍 1

主要功能特点： 1

相关参考资料 1

项目特点 2

未来改进方向 2

注意事项 2

代码结构 2

详细代码示例 3

1.数据预处理与增强 3

2.YOLOv11模型实现 4

3.LPRNet车牌识别实现 4

4.GUI界面实现 5

5.主程序 5

整合后的完整代码 5

项目总结 7

基于YOLOv11与LPRNet的中文车牌识别系统

项目介绍

本项目旨在构建一个高效的中文车牌识别系统，采用YOLOv11作为目标检测模型，LPRNet作为车牌字符识别模型。系统功能包括车牌检测、车牌字符识别、统计分析和界面交互等。通过采用数据增强和图像预处理手段提升了系统的性能和鲁棒性。

主要功能特点：

实时车牌检测与识别

数据增强与图像预处理

类别统计、置信度和IOU阈值调节

精美的GUI界面，用户友好

相关参考资料

YOLOv4官方GitHub

LPRNet车牌识别

PyTorch官方文档

项目特点

高精度与高速度:YOLOv11具有实时检测能力，能够处理复杂环境下的车牌检测。

鲁棒性强:加入数据增强和预处理，提升了模型在不同条件下的适应能力。

用户交互性强:GUI界面设计美观，功能齐全，便于用户操作。

可调参数:允许用户根据具体需要调整置信度和IoU阈值。

易于扩展:可以根据需求添加更多功能，如历史数据记录等。

未来改进方向

引入深度学习模型的自动超参数调优方法

增加对复杂天气条件（如雨雪）下车辆的识别能力

开发移动端版本，提升系统的便携性

注意事项

确保训练集覆盖尽可能多的车牌样式和环境条件。

对于结果准确性，需定期评估和更新模型。

模型的运行效率应在不同硬件上进行测试，以优化运行性能。

代码结构

代码结构如下：

复制代码

project/

│

├──data/

│├──train/

│├──val/

│

├──models/

│├──yolo_model.py

│├──lpr_model.py

│

├──utils/

│├──preprocess.py

│├──augmentations.py

│

├──gui/

│├──main_gui.py

│

└──main.py

详细代码示例

以下是项目代码的详细示例，包括模块的主要实现。

1.数据预处理与增强

utils/preprocess.py-进行图像预处理

python复制代码

importcv2

importnumpyasnp

defpreprocess_image(image):

#调整图像大小

image=cv2.resize(image,(640,640))

#标准化

image=image/255.0

returnimage

utils/augmentations.py-对训练数据进行数据增强

python复制代码

importcv2

importrandom

defrandom_flip(image):

ifrandom.random()0.5:

returncv2.flip(image,1)#水平翻转

returnimage

defrandom_rotation(image):

angle=random.randint(-15,15)

h,w=image.shape[:2]

rotation_matrix=cv2.getRotationMatrix2D((w//2,h//2),angle,1.0)

returncv2.warpAffine(image,rotation_matrix,(w,h))

2.YOLOv11模型实现

models/yolo_model.py-YOLOv11目标检测模型

python复制代码

importtorch

importtorchvision.transformsastransforms

frommodels.yoloimportYOLOv11#假设已实现

defdetect_objects(image):

model=YOLOv11()#加载YOLOv11模型

model.eval()

image=transforms.ToTensor()(