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该项目利用了一个被标记为“YOLOv8”的目标检测模型，专门针对车牌识别任务进行训练和优化。整个系统通常分为以下几个核心步骤：

1. 数据准备：

   • 收集包含车牌的大量图片，并精确地标记车牌的位置和文本信息。
   • 数据集可能包含各种环境下的车牌，如不同光照条件、角度、遮挡情况等，以确保模型泛化能力。

2. 模型训练：

   • 使用改进或假设的YOLOv8架构加载预训练权重（如果有），并在此基础上微调模型以适应车牌检测任务。
   • 训练过程涉及调整超参数、优化器设置，以及迭代训练至模型在验证集上达到满意的性能。

3. 车牌检测：

   • 将训练好的YOLOv8模型应用于输入的图像或视频流，以实时或批量模式进行车牌区域检测。
   • 通过模型的输出解析出车牌的边界框坐标。

4. 车牌字符识别（OCR）：

   • 对检测到的车牌区域进行裁剪并做进一步预处理（如灰度化、二值化、平滑、倾斜校正等）。
   • 使用单独的OCR模型（如LPRNet或其他专门的车牌字符识别网络）识别出车牌上的每一个字符。

5. 结果输出：

   • 根据字符识别的结果拼接出完整的车牌号码，并显示或记录在系统中。

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使用Yolov8预训练模型（YOLOv8n）检测车辆。

使用有执照的车牌检测器来检测车牌。该模型使用该数据集使用 Yolov8 进行训练。

项目设置

• 使用以下命令使用 python=3.8 创建环境

conda create --prefix ./env python==3.8 -y

• 激活环境

conda activate ./env

• 使用以下命令安装项目依赖项

pip install -r requirements.txt

• 使用示例视频文件运行 main.py 以生成test.csv文件

python main.py

• 运行 add_missing_data.py 文件以插入值以匹配缺失的帧和平滑输出。

python add_missing_data.py

• 最后运行 visualize.py 传入插值的 csv 文件，从而获得用于车牌检测的平滑输出。

python visualize.py

效果如图：