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@@ -93,14 +93,16 @@ YOLO Pose模型输出包含：
 车牌号识别部分使用统一接口：
 
 ```python
-# OCR接口
+# 接口函数名（导入所需模块，每个模块统一函数名）
-from OCR_part.ocr_interface import ocr_predict
+
-result = ocr_predict(corrected_image)  # 返回7个字符的列表
+# 初始化
+from 对应模块 import LPRNinitialize_model
+LPRNinitialize_model()
+
+# 预测主函数
+from 对应模块 import LPRNmodel_predict
+result = LPRNmodel_predict(corrected_image)  # 返回7个字符的列表
 
-# CRNN接口  
-from CRNN_part.crnn_interface import crnn_predict
-result = crnn_predict(corrected_image)  # 返回7个字符的列表
-```
 
 ### 输入参数
 - `corrected_image`：numpy数组格式的矫正后车牌图像
@@ -114,29 +116,13 @@ result = crnn_predict(corrected_image)  # 返回7个字符的列表
 ### 添加新的识别算法
 1. 在对应目录（OCR_part或CRNN_part）实现识别函数
 2. 确保函数签名与接口一致
-3. 在main.py中切换调用的函数即可
+3. 在main.py中导入对应模块即可
 
 ### 自定义模型
 1. 替换 `yolopart/yolo11s-pose42.pt` 文件
 2. 确保新模型输出格式与现有接口兼容
 3. 根据需要调整类别名称和数量
 
-## 注意事项
-
-1. **模型文件**：确保YOLO模型文件路径正确
-2. **摄像头权限**：程序需要摄像头访问权限
-3. **光照条件**：良好的光照有助于提高检测精度
-4. **车牌角度**：尽量保持车牌完整出现在画面中
-5. **性能优化**：可根据硬件配置调整检测参数
-
-## 故障排除
-
-### 常见问题
-1. **摄像头无法启动**：检查摄像头是否被其他程序占用
-2. **模型加载失败**：确认模型文件路径和格式正确
-3. **检测效果差**：调整光照条件或摄像头角度
-4. **界面显示异常**：检查PyQt5安装是否完整
-
 ### 调试模式
 在代码中设置调试标志可以输出更多信息：
 ```python