YOLO5 基于深度学习的车牌+车辆识别
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基于深度学习的车牌+车辆识别
介绍
车牌识别与车辆识别是智能交通系统的关键模块。基于计算机视觉技术实现对车辆与车牌信息的自动采集。我们主要采用YOLOv5算法来进行目标检测（包括检测车辆与车牌），并利用CNN模型完成车牌字符的识别工作。
应用使用场景
- 交通监控系统：用于检测车辆超速、闯红灯等违规行为的次数及时间记录。
- 停车场管理系统：自动记录进出车辆的车牌信息、时间戳及状态更新情况。
- 自动收费系统：通过非接触式支付方式实现车辆快速通行，并支持多种支付方式进行缴费确认。
- 城市安全系统：辅助公安机关实时追踪 suspicious车辆信息及动态轨迹数据以提高治安防控效率
以下是一些示例代码...用于演示如何实现交通监控、停车场管理、收费站自动化以及城市安全系统中的各种功能。鉴于篇幅限制以及实际环境中的复杂性挑战...这些代码仅作为简化案例提供以供参考
1. 交通监控
采用计算机视觉库包括 OpenCV 等以及深度学习模型（如 YOLO）来实现车辆速度的检测，并识别 speeding 或违反交通信号的行为。
import cv2
import numpy as np
def detect_speed(video_source):
cap = cv2.VideoCapture(video_source)
previous_frame_time = 0
current_frame_time = 0
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 假设已经有一个预训练的模型用于检测车辆
vehicles = detect_vehicles(frame)
for vehicle in vehicles:
speed = calculate_speed(vehicle) # 计算速度
if speed > SPEED_LIMIT:
print("超速！", vehicle)
current_frame_time = cv2.getTickCount()
fps = cv2.getTickFrequency() / (current_frame_time - previous_frame_time)
previous_frame_time = current_frame_time
cv2.imshow('Traffic Monitor', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
def detect_vehicles(frame):
# 使用预训练模型检测车辆
return []
def calculate_speed(vehicle):
# 简单示例：假设我们能计算车辆的速度
return 50 # 返回计算出的速度
SPEED_LIMIT = 60 # 设置速度限制
detect_speed('traffic_video.mp4')2. 停车场管理
利用车牌识别（ANPR）技术记录进出车辆的车牌信息。
import cv2
def recognize_license_plate(image):
# 假设使用一个预训练的车牌识别模型
plate_number = 'ABC123'
return plate_number
def manage_parking_lot(camera_source):
cap = cv2.VideoCapture(camera_source)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
plate_number = recognize_license_plate(frame)
if plate_number:
print(f'车辆 {plate_number} 进出停车场')
cv2.imshow('Parking Management', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
manage_parking_lot('parking_lot_camera.mp4')3. 收费站自动化
通过 RFID 或车牌识别结合支付系统，实现无感支付。
class TollBoothSystem:
def __init__(self):
self.registered_vehicles = {'ABC123': '已付费'}
def process_vehicle(self, plate_number):
if plate_number in self.registered_vehicles:
print(f"车辆 {plate_number} 已支付，通过")
else:
print(f"车辆 {plate_number} 未注册")
def automated_toll_booth(camera_source):
system = TollBoothSystem()
cap = cv2.VideoCapture(camera_source)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
plate_number = recognize_license_plate(frame) # 假设此函数处理车牌识别
system.process_vehicle(plate_number)
cv2.imshow('Toll Booth Automation', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
automated_toll_booth('toll_booth_camera.mp4')4. 城市安全
协助公安部门追踪嫌疑车辆。
def track_suspect_vehicles(camera_source, suspect_list):
cap = cv2.VideoCapture(camera_source)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
plate_number = recognize_license_plate(frame)
if plate_number in suspect_list:
print(f"发现嫌疑车辆: {plate_number}")
cv2.imshow('City Safety Monitoring', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
suspect_vehicles = ['XYZ987', 'LMN456']
track_suspect_vehicles('city_safety_camera.mp4', suspect_vehicles)原理解释
YOLOv5
YOLO,即You Only Look Once (YOLov1),是一种基于full-stack的目标检测算法, 其特点是可以进行real-time video frame processing. YOLov5 represents the latest iteration in the YOLO series. It achieves highly efficient detection by simultaneously predicting multiple bounding boxes and class probabilities through a single-shot multi-box detection mechanism.
CNN
在图像处理领域中，CNN 作为一种深度学习模型被广泛使用。它不仅能够有效提取图像特征，并且能够在多种分类任务中展现出出色的效果。对于车牌识别问题而言，在处理完已提取出的车牌区域后，CNN 被用来完成字符识别任务。
算法原理流程图
+------------------+
|输入视频流或图像|
+--------+---------+
||
v
+--------+----------+
|使用 YOLOv5 检测|
|---|
+--------+----------+
||
v
+--------+-----------+
|提取车牌区域并预处理|
+--------+-----------+
||
v
+--------+---------+
|使用 CNN 识别车牌|
|---|
+--------+---------+
||
v
+--------+------------+
|输出车辆及车牌信息|
+---------------------+实际详细应用代码示例实现
以下是一个简化的伪代码示例：
import torch
import cv2
from some_cnn_module import recognize_plate
# 加载训练好的 YOLOv5 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
def detect_and_recognize(image_path):
# 读取图像
img = cv2.imread(image_path)
# 使用 YOLOv5 检测
results = model(img)
# 遍历检测结果
for detection in results.xyxy[0]:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection
# 假设类别 0 是车牌
if int(cls) == 0:
plate_img = img[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
# 调用 CNN 模型进行车牌识别
plate_number = recognize_plate(plate_img)
print(f"Detected Plate Number: {plate_number}")
# 测试
detect_and_recognize('test_image.jpg')测试代码
可以使用OpenCV显示检测结果，并验证不同环境下的检测效果。
部署场景
- 云端部署 ：通过云端集中处理技术 适用于处理海量数据。
- 针对边缘计算设备设计 ：实现了 实时 处理能力 例如 智能摄像头。
材料链接
总结
基于YOLOv5网络及CNN算法开发的车牌与车辆识别系统可实现对车辆与车牌的在线处理与快速识别，在智能交通技术领域展现出广阔的应用前景
未来展望
在深度学习技术不断进步的情况下
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