# New-energy-vehicle-license-plate-detection-and-recognition-based-on-YOLOv5-and-PaddleOCR

**Repository Path**: Makul/New-energy-vehicle-license-plate-detection-and-recognition-based-on-YOLOv5-and-PaddleOCR

## Basic Information

- **Project Name**: New-energy-vehicle-license-plate-detection-and-recognition-based-on-YOLOv5-and-PaddleOCR
- **Description**: 基于yolov5和paddleocr的新能源小汽车车牌检测定位和文本识别
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-25
- **Last Updated**: 2025-04-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: OpenCV, 深度学习, YOLOv5, 车牌检测, PaddleOCR

## README

# New-energy-vehicle-license-plate-detection-and-recognition-based-on-YOLOv5-and-PaddleOCR
## 基于yolov5和paddleocr的新能源小汽车车牌检测定位和文本识别

### 使用技术：
采用YOLOv5轻量化网络构建新能源车牌检测模型，结合多模态识别技术实现端到端车牌解析。Opencv实时捕获摄像头信息并对图像进行预处理与车牌检测定位。部署PaddleOCR实现高精度车牌字符识别。

### 实现功能：
1.	图片、视频和摄像头进行车牌实时检测和识别；
2.	提供置信度阈值与NMS参数可调接口，控制识别精度；
3.	采用传统opencv结合深度学习模型，检测识别效果较好；
4.	实现输入图像到车牌信息输出端到端部署；
** 

### 备注
支持对图片、视频、摄像头进行车牌检测和文本识别并实时标注。<br/>

### yolov5车牌检测
使用中国新能源汽车数据集CCPD2020，对yolov5模型进行训练（仅一类，新能源小汽车绿牌），模型指标：<br/>
train/box_loss: 0.0092943<br/>
train/obj_loss: 0.0028724<br/>
train/cls_loss: 0<br/>
metrics/precision: 0.99582<br/>
metrics/recall: 0.95158<br/>
metrics/mAP_0.5: 0.97959<br/>
metrics/mAP_0.5:0.95: 0.80126<br/>
val/box_loss: 0.01654<br/>
val/obj_loss: 0.0049936<br/>
val/cls_loss: 0<br/>
x/lr0: 0.000496<br/>
x/lr1: 0.000496<br/>
x/lr2: 0.000496<br/>
训练完成后将模型转换onnx导入到opencvdnn框架中使用。<br/>

### 车牌文本识别
进行车牌的大致倾斜校正，使用PaddleOCR对所定位车牌进行文本识别，设置阈值较高，并于图像上标注实时识别结果。