YOLOv5车辆与车牌识别全功能实现

YOLOv5车辆与车牌识别全功能实现

在智能交通系统快速演进的今天，如何让摄像头“看懂”车流、自动识别违章行为，已成为城市治理和园区管理的关键需求。传统方案依赖多模块拼接，稳定性差、延迟高；而我们这套基于YOLOv5构建的端到端识别系统，真正实现了从“看得见”到“看得清、识得准、判得对”的跨越。

软件支持所有YOLO系列模型调用，仅需更换对应.pt权重文件即可切换检测能力
集成车辆检测 + 行人避障检测 + 车牌OCR识别 + 多目标跟踪 + 违章停车判定五大核心功能

YOLOv5/YOLOv8双版本兼容 | 支持GPU加速推理 | 内置QT图形化操作界面

车辆检测演示
车牌识别实时输出
多车追踪轨迹可视化
违停行为自动报警

获取完整项目源码，请点击订阅专栏并私信联系：https://blog.csdn.net/m0_68036862/category_12294299.html

🚀 工业级YOLO镜像：为实时视觉而生

这不仅仅是一个检测脚本，而是一套经过工业场景反复打磨的标准化AI视觉引擎。底层基于YOLO（You Only Look Once）架构设计，采用单阶段前向推理机制，在保证精度的同时将延迟压到极致——在Tesla T4上整体流程可达78FPS，完全满足多路视频并发处理需求。

✅ 单阶段检测架构 | ⏱️ 实时性达60+ FPS（Tesla T4）| 📦 支持ONNX/TensorRT导出

整个环境被打包为可复用的“YOLO镜像”形态，包含：
- 完整运行时依赖（PyTorch 1.10+、OpenCV、ultralytics）
- 预训练权重集合（COCO基础模型 + 自建车辆/车牌微调模型）
- 多线程视频解码管道（支持本地文件、RTSP流、USB摄像头）
- GPU/CPU自适应推理模块（自动检测设备可用性）

开箱即用，无需繁琐配置，适用于智慧园区出入口、高速公路卡口、城市道路监控等实际部署场景。

🔍 功能详解：从检测到决策的全流程闭环

车辆目标检测：不只是框出来那么简单

系统采用YOLOv5s/v5m 主干网络对机动车进行精准定位，覆盖五类常见交通参与者：

• 小汽车（Car）
• 卡车（Truck）
• 公交车（Bus）
• 摩托车（Motorcycle）
• 自行车（Bicycle）

📌 实测表现：
- mAP@0.5 达到0.82+
- 最小可检尺寸低至32×32 像素
- 支持夜间低照度增强（可选CLAHE预处理模块）

from models.common import DetectMultiBackend import torch # 加载YOLOv5车辆检测模型 model = DetectMultiBackend('weights/yolov5s_vehicle.pt', device='cuda', dnn=False)

边界框输出附带类别标签与置信度分数，为后续行为分析提供可靠输入。特别优化了远距离小目标检测能力，在1080p画面下仍能有效捕捉200米外行驶车辆。

车牌识别：两级联检，应对复杂现实

车牌识别最难的不是字符本身，而是在倾斜、反光、遮挡甚至模糊的情况下先找到它。为此我们设计了两阶段策略：

第一阶段：专用YOLO模型精确定位车牌区域

使用独立训练的YOLOv5-small 轻量模型定位车牌位置，相比通用检测器更专注、更高效，即使面对严重倾斜或部分遮挡也能稳定捕获。

第二阶段：CRNN + CTC 解码实现高鲁棒OCR

采用经典的CNN-RNN-CTC 架构提取文本信息，支持：

• 中文省份简称（京、沪、粤等）
• 英文字母与数字组合
• 新能源绿色牌照双行识别

示例输出：

[鲁A·12345] 置信度: 0.96 [粤B·D6X88新能源] 置信度: 0.91

💡 实战技巧：
- 可选集成ESRGAN超分重建模块，提升低分辨率车牌识别率
- 字符分割加入容错机制，避免因粘连导致误判
- 训练数据涵盖全国各省市车牌样式，适配性强

多目标跟踪：让每辆车都有“身份证”

单纯逐帧检测会带来ID跳变问题，影响车流量统计与轨迹分析。我们集成了当前业界主流的ByteTrack 算法，通过运动预测+外观特征匹配，显著降低身份切换频率。

核心技术点：
- 卡尔曼滤波预测运动状态
- IOU匹配 + ReID特征辅助关联
- 有效缓解短暂遮挡引发的ID断裂

应用场景包括：
- 区域内车流量动态统计
- 异常路径检测（如逆行、穿插）
- 区域徘徊预警（配合时间阈值）

启动命令简洁明了：

python track.py --source test_video.mp4 --yolo-weights weights/yolov5s_vehicle.pt --track-method bytetrack

输出结果包含每辆车唯一ID及其时空轨迹，便于接入数据库或BI系统做进一步分析。

违章停车检测：从识别到告警的闭环逻辑

真正的智能，是能做出判断。系统内置空间围栏+时间驻留双重判定机制，实现自动化违停预警：

🔧 判定流程：
1. 用户通过GUI划定禁停区域（ROI多边形）
2. 检测车辆进入该区域
3. 持续停留超过设定阈值（如60秒）
4. 触发报警并截图上传

🚨 输出结构化事件记录：

{ "event_type": "illegal_parking", "plate_number": "苏E·7788K", "duration_seconds": 73, "snapshot": "capture/ip_20250405_142312.jpg" }

支持联动声光报警、短信通知或直接对接公安交管平台，已在多个智慧社区试点落地。

💡 系统架构设计：模块化·可扩展·易部署

为了兼顾灵活性与稳定性，系统采用分层解耦架构，各组件职责清晰，易于维护和二次开发：

[输入层] → 视频流 / 图像序列 / RTSP摄像头 ↓ [推理引擎] ←─ YOLOv5 Detection Core (.pt) ↓ [功能模块] ├─ Vehicle Detector ├─ License Plate Locator ├─ OCR Engine (LPRNet/CRNN) ├─ Tracker (ByteTrack/SORT) └─ Rule Analyzer (Parking Logic) ↓ [输出层] → GUI显示 / 数据库存储 / API推送 / 文件导出

这种设计使得你可以自由组合所需功能模块，比如只启用检测+OCR用于停车场收费系统，或开启全功能用于交警执法取证。

多种运行模式灵活切换

无论你是想快速验证效果，还是准备上线产品，都能找到合适的入口。

🖼️ 可视化QT界面：工程师友好型交互体验

对于非技术用户来说，一个直观的图形界面至关重要。我们基于 PyQt5 开发了一套功能完整、交互流畅的GUI系统，极大降低了使用门槛。

核心特性一览：

• 实时视频播放窗口（支持本地文件/摄像头/RTSP流）
• 不同车型用颜色区分检测框（蓝色小车、红色卡车…）
• 底部状态栏动态显示帧率、检测数量、最新车牌
• 参数可调区（置信度、NMS IoU、跟踪灵敏度）
• 日志面板实时反馈错误与警告
• 支持截图保存与事件记录导出（CSV/JSON）

（注：此处应插入真实GUI截图，实际部署时请替换为png/jpg路径）

启动方式简单粗暴：

python gui_main.py

无需写代码，拖拽式操作即可完成全流程测试，非常适合教学演示或客户现场展示。

🛠️ 如何快速上手？三步走策略

别被复杂的背后逻辑吓到，实际使用非常简单，遵循“拉代码→装依赖→跑例子”三步法即可：

步骤 1：克隆项目并安装依赖

git clone https://github.com/your-repo/yolov5-license-plate.git cd yolov5-license-plate pip install -r requirements.txt

推荐使用Python 3.8~3.10环境，避免版本冲突。

步骤 2：下载预训练模型

将以下.pt文件放入weights/目录：
-yolov5s_vehicle.pt—— 车辆检测模型
-yolov5s_plate.pt—— 车牌检测模型
- （可选）lprnet.pth—— 字符识别模型

模型获取方式见文末链接

步骤 3：运行示例任务

# 运行一体化检测+识别流程 python detect_plate.py --source demo.mp4 --show-result # 启动带跟踪的RTSP流分析 python track.py --source rtsp://admin:password@192.168.1.100:554/stream1

几分钟内就能看到第一帧带标注的画面输出。

🔄 模型热替换：一套框架，无限可能

最让人头疼的往往是“换模型就要改代码”。我们的设计原则是：接口统一，模型即插即用。

只需修改配置文件中的路径，即可无缝切换不同YOLO版本：

# config/models.yaml vehicle_detector: weights/yolov5s_vehicle.pt # ← 替换为 yolov8s.pt 或 yolov7.pt plate_locator: weights/yolov5s_plate.pt ocr_model: weights/lprnet.pth

✅ 当前已验证兼容：
- YOLOv5s/m/l/x
- YOLOv7-tiny / yolov7
- YOLOv8n/s/m
- 自定义改进版（如添加CBAM注意力机制）

注意：部分新版本需通过export.py导出为.pt格式方可加载

这意味着你可以在同一套系统中横向对比不同模型的表现，选择最适合业务场景的那个。

📈 性能实测数据（Tesla T4 GPU）

纸上谈兵不如真枪实战。以下是我们在真实城市道路视频 + CCPD补全数据集上的测试结果：

数据表明，系统不仅速度快，而且在复杂光照、密集车流等挑战性场景下依然保持高稳定性。

✅ 为什么值得你选择？

无论是科研学习、毕业设计，还是企业级产品原型开发，这套方案都能帮你把想法快速变成可运行的系统。

这套基于YOLOv5打造的车辆与车牌联合识别系统，融合了现代目标检测、OCR识别与行为分析技术，实现了高精度、高速度、高可用的三位一体能力。它不只是一个demo，更是构建智能交通系统的理想基础组件。

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🎯 关键词：YOLOv5车牌识别、车辆检测系统、QT可视化界面、多目标跟踪、违章停车检测、工业级AI视觉、实时目标检测、深度学习部署