基于YOLO系列和LPRNet的中文车牌识别系统：从原理到实现

基于YOLO系列和LPRNet的中文车牌识别系统：从原理到实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/137010262

本文详细介绍了基于YOLO系列（v8/v7/v6/v5）和LPRNet的中文车牌识别系统。文章从系统升级、实现原理、代码实现、性能评估等多个维度，深入探讨了如何构建一个高效且准确的车牌识别系统。

1. 系统界面效果

系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行车牌识别的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行车牌识别时，系统会实时显示检测结果，并识别出车牌号码，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLO模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。