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# 车牌检测系统
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基于YOLO11s模型的实时车牌检测应用，支持摄像头和视频文件输入，具备GPU加速和车牌识别接口。
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## 功能特性
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- ✅ **实时车牌检测**: 基于YOLO11s ONNX模型
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- ✅ **GPU加速**: 支持CUDA GPU推理加速
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- ✅ **多视频源**: 支持摄像头和视频文件切换
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- ✅ **实时显示**: 显示检测框、置信度和实时FPS
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- ✅ **图像切割**: 自动切割检测到的车牌区域
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- ✅ **识别接口**: 预留车牌号识别接口，可接入OCR模型
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- ✅ **友好界面**: 基于PyQt5的现代化用户界面
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## 系统要求
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- Python 3.7+
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- Windows/Linux/macOS
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- 摄像头（可选）
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- NVIDIA GPU（可选，用于加速）
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## 安装依赖
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```bash
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# 安装基础依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 如果需要CPU版本的onnxruntime
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pip uninstall onnxruntime-gpu
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pip install onnxruntime
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# 可选：安装车牌识别依赖
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# PaddleOCR
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pip install paddlepaddle paddleocr
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# 或者 Tesseract
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pip install pytesseract
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```
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## 使用方法
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### 1. 准备模型文件
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确保项目根目录下有以下文件：
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- `last.onnx`: YOLO11s车牌检测模型
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- `video.mp4`: 测试视频文件（可选）
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### 2. 运行应用
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```bash
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python main.py
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```
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### 3. 界面操作
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- **开始检测**: 点击"开始检测"按钮启动实时检测
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- **切换视频源**: 勾选/取消"使用摄像头"切换视频源
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- **启用检测**: 勾选/取消"启用检测"开关检测功能
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- **查看结果**: 右侧面板显示检测信息和车牌识别结果
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## 项目结构
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```
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yolopart/
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├── main.py # 主程序入口
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├── requirements.txt # 依赖包列表
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├── README.md # 项目说明
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├── last.onnx # YOLO11s模型文件
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├── video.mp4 # 测试视频文件
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├── ui/ # 用户界面模块
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│ ├── __init__.py
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│ ├── main_window.py # 主窗口
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│ └── video_widget.py # 视频显示组件
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├── models/ # 模型模块
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│ ├── __init__.py
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│ ├── yolo_detector.py # YOLO检测器
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│ └── plate_recognizer.py # 车牌识别接口
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└── utils/ # 工具模块
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├── __init__.py
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└── video_capture.py # 视频捕获管理
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```
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## 核心功能说明
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### YOLO检测器 (`models/yolo_detector.py`)
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- 支持ONNX格式的YOLO11s模型
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- 自动GPU/CPU推理选择
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- 640x640输入尺寸
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- NMS后处理
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- 检测框绘制和车牌切割
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### 视频捕获 (`utils/video_capture.py`)
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- 摄像头自动检测和配置
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- 视频文件循环播放
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- 实时FPS计算和显示
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- 线程安全的帧获取
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### 车牌识别接口 (`models/plate_recognizer.py`)
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提供了多种识别器实现：
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- `MockPlateRecognizer`: 模拟识别器（用于测试）
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- `PaddleOCRRecognizer`: PaddleOCR识别器
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- `TesseractRecognizer`: Tesseract识别器
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可通过`PlateRecognizerManager`轻松切换不同的识别引擎。
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## 配置说明
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### 检测参数调整
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在`models/yolo_detector.py`中可以调整：
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- `conf_threshold`: 置信度阈值（默认0.5）
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- `nms_threshold`: NMS阈值（默认0.4）
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- `input_size`: 输入尺寸（默认640x640）
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### 视频参数调整
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在`utils/video_capture.py`中可以调整：
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- 摄像头分辨率和帧率
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- FPS计算窗口大小
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- 视频文件路径
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## 扩展开发
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### 添加新的车牌识别器
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1. 继承`PlateRecognizerInterface`基类
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2. 实现`recognize`和`batch_recognize`方法
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3. 在`PlateRecognizerManager`中注册新识别器
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### 添加新功能
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- 检测结果保存
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- 车牌数据库管理
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- 网络接口API
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- 多摄像头支持
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## 故障排除
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### 常见问题
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1. **模型加载失败**
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- 检查`last.onnx`文件是否存在
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- 确认onnxruntime版本兼容性
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2. **摄像头无法打开**
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- 检查摄像头是否被其他程序占用
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- 尝试不同的摄像头索引
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3. **GPU加速不生效**
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- 确认安装了`onnxruntime-gpu`
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- 检查CUDA环境配置
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4. **车牌识别失败**
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- 检查OCR依赖是否正确安装
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- 尝试切换不同的识别器
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### 性能优化
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- 使用GPU加速推理
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- 调整检测阈值减少误检
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- 优化图像预处理流程
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- 使用多线程处理
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## 许可证
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本项目仅供学习和研究使用。
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## 更新日志
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### v1.0.0
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- 初始版本发布
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- 支持YOLO11s车牌检测
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- 实现基础UI界面
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- 预留车牌识别接口 |