1、项目介绍
技术栈：
Python3.8 YOLOv8 深度学习 LPRNet算法 pytorch

项目介绍：
基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测及识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。

LPRNet由轻量级的卷积神经网络组成，所以它可以采用端到端的方法来进行训练。据我们所知，LPRNet是第一个没有采用RNNs的实时车牌识别系统。因此，LPRNet算法可以为LPR创建嵌入式部署的解决方案，即便是在具有较高挑战性的中文车牌识别上。

2、项目界面
（1）上传图片进行车牌识别

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（2）上传图片进行车牌识别2

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（3）多车牌号码进行车牌识别

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（4）上传视频进行车牌识别实时检测

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（5）连接摄像头 进行车牌识别

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（6）连接摄像头进行车牌识别2

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（7）车牌识别检测

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3、项目说明

3、项目说明
项目介绍：
基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测及识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。

LPRNet由轻量级的卷积神经网络组成，所以它可以采用端到端的方法来进行训练。据我们所知，LPRNet是第一个没有采用RNNs的实时车牌识别系统。因此，LPRNet算法可以为LPR创建嵌入式部署的解决方案，即便是在具有较高挑战性的中文车牌识别上。

4、核心代码

5、源码获取方式

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# python # 深度学习
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