基于深度学习的车牌检测识别系统：YOLOv5实现高精度车牌定位与识别

本文将详细介绍如何使用YOLOv5构建一个完整的车牌检测识别系统，包含车牌定位、字符识别、结果可视化等完整流程，并提供详细的代码实现与优化策略。

一、车牌识别技术概述

1.1 车牌识别的应用价值

车牌识别系统(License Plate Recognition, LPR)是智能交通系统的核心组件，广泛应用于：

• 高速公路收费站自动收费
• 停车场智能管理系统
• 交通违章自动抓拍
• 小区车辆进出管理
• 公安稽查布控系统

1.2 传统方法的局限性

传统车牌识别方法通常基于边缘检测、颜色分割和模板匹配等技术，存在以下问题：

• 光照变化敏感
• 角度变化适应性差
• 复杂背景干扰大
• 识别速度慢

1.3 深度学习解决方案的优势

基于深度学习的车牌识别系统具有：

• 更强的鲁棒性
• 更高的识别准确率
• 更快的处理速度
• 更好的角度适应性

二、YOLOv5车牌检测系统设计

2.1 系统架构

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