智能车牌识别系统：YOLOv5+LPRNet深度学习引擎，车辆信息库+性能监控！-拓冰建站

智能车牌识别系统：YOLOv5+LPRNet深度学习引擎，车辆信息库+性能监控！

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1. 项目简介

本系统基于深度学习技术构建，相比传统图像处理方法（依赖图像分割和模板匹配）局限性明显，对光照、角度和遮挡极为敏感。本系统采用YOLOv5 目标检测 + LPRNet 字符识别，实现端到端的高精度中文车牌识别，支持蓝牌（普通燃油车）、新能源绿牌、黄牌自动分类。

Github链接: https://github.com/znmeister/YOLOv5-LPRNet-GUI

2. 核心功能

2.1 双引擎深度学习识别

YOLOv5目标检测：高精度车牌定位，支持复杂背景
LPRNet字符识别：专为车牌识别的轻量级CNN网络，由Intel公司提出并商用，能够处理各种光照、角度甚至倾斜条件下的车牌图像
多车牌类型支持：蓝牌、新能源绿牌、黄牌自动分类（HSV颜色空间判别）

2.2 多源识别模式

单张图片识别：支持JPG/PNG，上传即识别，自动标注车牌框
批量图片处理：一键识别整个文件夹，结果自动导出
摄像头实时识别：开启摄像头，实时预览并识别车牌

2.3 车辆信息智能数据库

品牌/型号匹配：识别车牌后自动查询预设车辆信息（内置大众、特斯拉等演示数据）
动态增删改查：用户可自行添加车辆品牌、型号、颜色，存入SQLite
识别历史记录：每次识别自动保存，支持导出CSV

2.4 实时性能监控看板

FPS趋势图表：动态绘制识别帧率曲线
内存占用监控：实时显示进程内存使用量
CPU状态：动态展示CPU占用率
GPU检测：自动检测CUDA并显示GPU型号

2.5 多主题界面切换

内置 flatly（明亮）、darkly（暗黑）、superhero（英雄）四种主题，一键切换，编辑器中实时生效
现代化卡片式布局：基于ttkbootstrap的GUI设计

2.6 识别结果可视化增强

原图+检测框：绿色矩形标注车牌位置
中文车牌绘制：使用PIL在图像上直接叠加识别出的车牌号
车牌缩略图：右侧卡片单独展示裁剪后的车牌区域
颜色标签：蓝牌/绿牌/黄牌用不同背景色区分

2.7 多线程异步处理

界面不卡顿：识别过程在后台线程运行
摄像头帧率控制：每1.5秒识别一次，兼顾实时性与CPU占用
资源自动释放：关闭摄像头/图片后释放内存

3. 环境要求

依赖项	版本推荐	说明
Python	3.8 ~ 3.10	Anaconda虚拟环境推荐
PyTorch	≥1.10	GPU或CPU版本均可
opencv-python	≥4.5	图像处理与摄像头调用
ttkbootstrap	≥1.10	现代GUI主题库
Pillow	≥9.0	图像显示与中文绘图
matplotlib	≥3.3	性能图表绘制
psutil	≥5.8	系统资源监控

4. 安装与配置

4.1 克隆/下载项目

git clone https://github.com/znmeister/YOLOv5-LPRNet-GUI.git cd YOLOv5-LPRNet-GUI

4.2 创建虚拟环境（推荐）

conda create-n license_plate python=3.9conda activate license_plate

7.项目文件结构

YOLOv5-LPRNet-GUI/├── GUI.py# 主程序（包含所有界面与逻辑）├── weights/│ ├── yolov5_best.pt# YOLOv5检测权重│ └── lprnet_best.pth# LPRNet识别权重├── models/# YOLOv5模型定义│ ├── experimental.py │ ├── LPRNet.py# LPRNet网络结构 + CHARS字符集│ └──...├── utils/# 辅助函数（nms, scale_coords等）│ └── utils.py ├── vehicle_records.db# 自动生成的SQLite数据库└── requirements.txt