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車牌識(shí)別系統(tǒng)
YOLOv5和LPRNet的車牌識(shí)別系統(tǒng)結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的先進(jìn)車牌識(shí)別解決方案。該系統(tǒng)整合了YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)框架和LPRNet文本識(shí)別模型
1. YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)框架
YOLO是一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，以其實(shí)時(shí)性能和高精度聞名。YOLOv5是在前幾代基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化的版本，包括更高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略和訓(xùn)練技巧，能夠在保持高識(shí)別率的同時(shí)降低計(jì)算開銷。
#yolov5示例代碼
import cv2
import time
from yolov5.detect import detect # 加載模型
model = 'yolov5s.pt' # 可以選擇 yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x 等不同大小的模型
conf_thres = 0.5 # 置信度閾值
device = 'cpu' # 使用 CPU 進(jìn)行檢測(cè)，也可以設(shè)置為 '0'（如果你的機(jī)器有NVIDIA GPU） image_path = 'path_to_your_image.jpg' # 圖像路徑
image = cv2.imread(image_path) # 讀取圖像 # 進(jìn)行檢測(cè)
results = detect(image, model, conf_thres, device) # 遍歷檢測(cè)結(jié)果
for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 繪制矩形框 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 顯示類別和置信度 cv2.putText(image, f'{cls} {conf:.2f}', (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2) # 顯示圖像
cv2.imshow('YOLOv5 Detection', image)
cv2.waitKey(0) # 等待按鍵
cv2.destroyAllWindows() # 如果是使用攝像頭，別忘了在最后釋放資源
# cap.release()2. LPRNet文本識(shí)別模型
LPRNet是專為車牌字符識(shí)別設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由Intel公司提出并商用。它能夠處理各種光照、角度和遮擋條件下的車牌圖像。
#示例代碼
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image class LPRNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(LPRNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) # 示例卷積層 self.fc = nn.Linear(some_feature_size, num_classes) # 假設(shè)的全連接層 def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 扁平化 x = self.fc(x) return x model_path = 'path_to_your_lprnet_model.pth'
model = LPRNet(num_classes=len(CHARS) + 1) # CHARS 是字符集，包括車牌可能的所有字符和一個(gè)額外的類別（如背景或填充）
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()
transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((94, 24)), # 假設(shè)輸入圖像大小為 94x24 transforms.ToTensor(), # 可能還需要其他預(yù)處理步驟，如歸一化等
]) image_path = 'path_to_your_license_plate_image.jpg'
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0) # 增加批次維度 with torch.no_grad(): output = model(image) 系統(tǒng)工作原理
YOLOv5-LPRNet車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作流程大致如下：
- 車牌檢測(cè)：首先，通過YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)框架對(duì)輸入圖像進(jìn)行車牌檢測(cè)，定位出車牌的位置。
- 車牌識(shí)別：然后，將檢測(cè)到的車牌區(qū)域送入LPRNet文本識(shí)別模型進(jìn)行字符識(shí)別，輸出車牌號(hào)碼。
- 智能交通：用于監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，幫助交通管理部門跟蹤車輛信息。
- 停車場(chǎng)管理：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化進(jìn)出管理，無需人工干預(yù)。
- 汽車租賃服務(wù)：方便追蹤車輛位置，保障資產(chǎn)安全。
該車牌識(shí)別系統(tǒng)項(xiàng)目
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1PXl08xpyaZ3OizeNZg5C3w 提取碼: hz9z 模型文件
?閑魚：鱷魚的眼藥水
搭建環(huán)境
1.使用conda或者venv創(chuàng)建新的環(huán)境
conda create -n yolo-lprnet python==3.7 #conda
python3.7 -m venv yolo-lprnet #venv 2.安裝opencv
pip install opencv-python==4.1.1.26 #不建議opencv版本過高
pip install opencv-contrib-python==4.1.1.26
3.安裝pyside6
pip install pyside64.安裝torch和cuda #如果沒有cuda的話我們可以選擇使用cpu推理
pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html#這里會(huì)很慢，如果沒有梯子請(qǐng)到閑魚或csdn私信我拿網(wǎng)盤安裝包
#用其他版本也行，但我沒測(cè)試過5.之后進(jìn)入項(xiàng)目主目錄,就可直接運(yùn)行python detect.py有ui版本
- ui界面(左上角選擇整個(gè)文件夾里的車牌圖片或者是選擇一張圖片進(jìn)行檢測(cè)，左側(cè)的是原始圖像，右側(cè)的是一個(gè)車牌檢測(cè)后的圖片，車牌信息標(biāo)在框上)
- 使用攝像頭
無ui版本
- 檢測(cè)到以后會(huì)輸出到特定的文件夾下，終端打印車牌的號(hào)碼
- 攝像頭使用opencv顯示
到此就結(jié)束了