随着智能交通、智慧停车和车联网技术的快速发展，城市交通管理和车辆识别需求日益增长。传统人工或低精度视频监控方式在车牌识别方面效率低、误识率高，难以满足高速、公路及停车场等场景下的实时监控需求。为提升交通管理效率、加强安全管理和优化停车体验，本项目立项旨在基于 Yolov11 算法构建高精度、高速的车牌定位与识别系统，通过深度学习实现车牌实时检测、精准识别和自动记录，降低人工成本，提高车辆数据采集的准确性和效率。本项目可广泛应用于智能交通管理系统、智慧停车场、ETC 系统及城市公共安全监控等领域，具有显著的行业价值和商业前景。
1. 使用 YOLO11-OBB ONNX 定位车牌旋转框
2. 使用旋转框四点透视矫正车牌
3. 使用 LPRNet/CRNN ONNX 识别车牌号
4. PyQt5 专业界面显示检测框、裁剪图、识别结果、置信度
5. 支持中文路径读取图片
6. 支持保存结果图
本项目基于 Yolov11 深度学习算法构建车牌定位与识别系统，核心流程包括车辆图像采集、车牌区域检测、字符分割与识别以及结果输出。首先，利用高分辨率摄像头或视频流采集车辆图像，并通过 Yolov11 模型对车牌进行精准检测，定位车牌的坐标框。然后，针对检测到的车牌区域，使用轻量化字符分割网络对车牌字符进行切分和识别，支持多种字体、颜色和角度。系统同时集成数据增强与图像预处理模块（包括旋转校正、亮度均衡和噪声滤波），确保复杂环境下车牌识别的鲁棒性。此外，项目实现了实时处理与批量数据处理功能，支持停车场、道路监控和智慧交通系统的应用场景。技术亮点包括 Yolov11 模型的高精度定位、多字符分割网络的精细识别以及实时推理优化，实现高效率、高准确率的车牌识别。项目难点在于处理复杂环境下车牌角度、光照变化及遮挡问题，通过数据增强和模型优化有效解决。
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