yolov7车牌识别（12种中文车牌类型）

一、车牌识别

近年来，随着深度学习和神经网络等技术的发展，车牌检测与识别技术取得了显著的进展，不断提升了识别准确率和鲁棒性，为智能交通和安防监控等领域的应用提供了更多可能性。车牌检测与识别技术在智能交通系统、停车场管理、安防监控等领域具有重要应用价值。其主要意义包括：

1. 提高交通管理效率：可以实现对车辆的自动识别和跟踪，提高交通违章检测和管理的效率。

2. 增强安全监控能力：通过对车辆的自动识别，可以实现对车辆行驶轨迹的监控和追踪，增强安全监控的能力。

3. 便捷停车管理：可用于停车场的自动识别和计费，提高停车管理的便捷性和效率。

4. 犯罪侦查：在刑事侦查中，车辆的识别可以帮助警方快速锁定嫌疑车辆，提高破案效率。

 

二、检测车牌类型：

12种中文车牌类型包括：1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5 教练车牌 6 武警车牌 7 双层黄牌 8 双层武警 9 使馆车牌 10 港澳牌车 11 双层农用车牌 12 民航车牌

三、车牌识别测试：

测试demo: 以yolov7-lite-s 为例，测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中。

python detect_rec_plate.py --detect_model weights/yolov7-lite-s.pt  --rec_model weights/plate_rec.pth --source imgs --output result

四、车牌识别训练

下载数据集，数据从CCPD和CRPD数据集中选取并转换的，数据集格式为yolo格式：

label x y w h  pt1x pt1y pt2x pt2y pt3x pt3y pt4x pt4y

关键点依次是（左上，右上，右下，左下） 坐标都是经过归一化，x,y是中心点除以图片宽高，w,h是框的宽高除以图片宽高，ptx，pty是关键点坐标除以宽高。修改 data/plate.yaml train和val路径,换成你的数据路径。

train: /your/train/path #修改成你的路径
val: /your/val/path     #修改成你的路径
# number of classes
nc: 2                 #这里用的是2分类，0 单层车牌 1 双层车牌
 
# class names
names: [ 'single','double']
 

训练 以yolov7-lite-s 为例，结果存在run文件夹中。

python train.py  --batch-size 32 --data data/plate.yaml --img 640 640 --cfg cfg/yolov7-lite-s.yaml --weights weights/yolov7-lite-s.pt --name yolov7 --hyp data/hyp.face.yaml

代码和数据集分享：

https://download.csdn.net/download/qq_34717531/88407928