基于深度学习的车牌检测与识别算法

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✨ 车牌检测演示Demo

✨ 车牌检测Web端系统演示

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✨ 车牌识别（图片+视频）在线体验连接

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Web端在线体验地址：✅访问这里进行车牌识别在线体验✅

在线体验地址集成了图片识别和视频检测，点击页面下方页面选项即可分别体验！在网页下方提供了若干输入样例，点击样例自动填充到相应位置后即可点击开始修复查看效果。

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介绍

 本项目利用深度学习（卷积神经网络）设计了一个基于深度学习的车牌检测识别系统，非常适合作为本科毕业论文的研究课题。该系统提供两种检测方式：一种是对上传的图片进行车牌检测识别，另一种是通过视频流自动识别车牌和车牌信息。只需提供包含车牌的图片（无论位置或角度如何），系统即可标记图片中的车牌位置并输出车牌号码。如果你有摄像头，可以通过训练好的模型调用摄像头进行动态车牌监测，或者将.mp4格式的视频文件输入模型，模型将返回标记好车牌位置的图片并输出检测到的车牌号码。

 具体来说，车辆检测网络采用了YOLOv8模型进行检测，而车牌检测网络则使用基于ResNet与注意力机制改进的模型，该模型输出检测边框的仿射变换矩阵，可检测任意形状的四边形。车牌号码序列模型由Transformer构建的生成式网络实现。训练数据集使用公开数据集，而测试集则使用实地拍摄的照片。

 在训练检测模型时，使用了数据增强方法以增强模型的泛化能力。对于车牌号码的序列识别，使用程序生成的车牌图片进行训练，并结合适当的图像增强手段。模型训练采用端到端的方式，输入图片后直接输出车牌号码序列，并将车牌号码打印在原始图片上。

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🚀 算法模型获取

• GitHub链接：GitHub链接
• Gitee连接：Gitee

PS：如果通过Github访问项目，请不要通过“加速通道”访问，因为加速通道中的项目版本比较老

运行要求

• 运行算法与Web前端需要 Python >= 3.8
• 建议使用带有nvidia系列的显卡（比如说1060、3090、4090、5090等都是nvidia系列的）若无显卡也可，项目提供CPU推理方式

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⚡️开始

环境配置（推荐使用conda安装环境）

# 从github上Clone项目
git clone https://github.com/zxx1218/LicensePlateDetection.git

# 使用conda创建环境
conda create -n lpd python=3.9 -y
conda activate lpd

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt 

检测展示：

1. 使用web端识别车牌

2. 在视频中检测车牌：

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模型检测效果：

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⭐️作者联系方式：

• Github提供训练好的模型文件以及调用该文件进行测试的代码（Github开源代码中不含模型定义源码和训练代码，拉取Git代码后只可进行测试）
• 该项目完整代码 + 项目文档 + 训练方式 == 价格80RMB
• 如果你的电脑没有合适的GPU，或需要自行训练私有数据而自己的GPU显存不够，作者另提供GPU服务器免费使用服务（到当年6月底毕业季结束），免费提供20G显存+256G内存云服务器（可使用Vscode、OpenSSH、PuTTY、Xshell、SecureCRT、MobaXterm等远程工具连接）

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• 作者于浙江某985高校就读人工智能方向研究生(CSDN已认证)，可以定制模型，并提供相应技术文档以及各种需要，只需要描述需求即可
• 人工智能、深度学习领域，尤其是计算机视觉（Computer vision，CV）方向的模型or毕业设计，只要你想得出，没有做不出