基于YOLOv8的汽车车牌位置实时检测项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
源码包含:完整YOLOv8训练代码+2万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程
基本功能演示
哔哩哔哩:https://www.bilibili.com/video/BV1ZZ7szhEdM
项目摘要
车牌识别是智能交通系统中的核心模块之一。传统的车牌识别方法存在依赖规则、高误检率等问题,而基于 深度学习目标检测算法 的识别系统则具备更强的泛化能力与鲁棒性。
YOLOv8 作为 Ultralytics 最新推出的模型版本,在速度与精度之间达到了理想平衡。借助 PyQt5,我们设计了一个操作简便的 GUI,实现一键导入、一键检测,让深度学习落地应用变得更加轻松与高效!源码打包在文末。
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前言
本项目结合最新 YOLOv8 检测模型与 PyQt5 图形界面,打造一个功能强大、界面友好、适用于多种输入的车牌检测系统。项目附带完整源码、训练流程和可用数据集,助力你快速构建属于自己的 车牌识别系统!
一、软件核心功能介绍及效果演示
本项目集成了 YOLOv8车牌检测模型 与 PyQt5图形界面工具,实现了如下功能:
- 支持 图片、文件夹、视频、摄像头 等多种输入方式;
- 提供清晰、直观的 图形用户界面(GUI),无需命令行操作;
- 附带 训练流程文档与标注数据集,支持自定义数据重新训练;
- 模块化结构设计,方便二次开发与扩展识别功能。
✅ 开箱即用、快速部署、轻松上手!
二、软件效果演示
下图为项目在不同场景下的检测效果演示,包括:
- 单张图片识别
- 视频检测效果(mp4格式)
- 摄像头实时检测
- 文件夹批量处理效果
(1)单图片检测演示
用户点击“选择图片”,即可加载本地图像并执行检测:
(2)多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹,系统会批量检测并生成结果图。
(3)视频检测演示
支持上传视频文件,系统会逐帧处理并生成目标检测结果,可选保存输出视频:
(4)摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一,系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同,就不重复演示了。
(5)保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果,所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹,支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型,采用更轻量的架构、更先进的损失函数(如CIoU、TaskAlignedAssigner)与Anchor-Free策略,在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下:
- 高速推理,适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型,具备如下优势:
- 速度快:推理速度提升明显;
- 准确率高:支持 Anchor-Free 架构;
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务;
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支,训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布,在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下:
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下:
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
AI 代码解读
每张图像有对应的 .txt
文件,内容格式为:
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
AI 代码解读
分类包括(可自定义):
3.3. 训练结果评估
训练完成后,将在 runs/detect/train
目录生成结果文件,包括:
results.png
:损失曲线和 mAP 曲线;weights/best.pt
:最佳模型权重;confusion_matrix.png
:混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上,即可用于部署。
在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下,具体内容如下:
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型:
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
AI 代码解读
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见【4.2 完整源码下载】:
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重,读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
AI 代码解读
读者也可自行配置训练集,或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
AI 代码解读
4.2 完整源码下载
计算机视觉YOLO项目源码:ComputerVisionProject
💾 Gitee项目地址:https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main
也可至项目实录视频下方获取:https://www.bilibili.com/video/BV1ZZ7szhEdM
包含:
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址(含标注脚本)
总结
本项目以 YOLOv8 为核心,融合 PyQt5 图形界面 技术,打造了一个开箱即用、操作简便、检测效果优异的车牌识别系统。用户无需深度掌握深度学习细节,即可实现图片、视频、摄像头等多种输入形式下的车牌检测任务。
通过本文你将收获:
- 完整的车牌检测模型训练与推理流程;
- 可视化的图形界面交互体验;
- 一套可用于部署和二次开发的项目框架;
- 附带可用数据集与训练脚本,便于快速上手。
未来可扩展方向包括:
- 加入 OCR 模块 实现车牌内容识别;
- 集成 多目标识别模型 实现车、人、车牌一体化识别;
- 部署至 嵌入式设备或边缘计算平台,实现移动端识别;
- 接入数据库与后端系统,实现智能交通综合管理平台。
无论你是入门者还是开发者,本项目都是你了解 YOLOv8 实战应用的理想起点。如果你觉得本项目有帮助,欢迎 点赞、收藏、转发!