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目錄

1. 介紹
2. 準備工作
3. 數(shù)據(jù)集準備
4. 訓練YOLOv5模型
5. 車牌識別
6. 違章停車檢測
7. 總結(jié)與展望

1. 介紹

違章停車問題在城市中是一個很常見的交通問題。為了有效地管理違章停車問題，我們需要對違停車輛進行識別。本篇博客將向您展示如何使用YOLOv5進行車牌檢測與識別，從而輔助管理違章停車問題。

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一個實時目標檢測算法，具有較高的準確性和速度。在本教程中，我們將首先準備車牌檢測的數(shù)據(jù)集，然后使用YOLOv5訓練一個車牌檢測模型。接著，我們將使用訓練好的模型對車牌進行識別。最后，我們將展示如何利用識別結(jié)果進行違章停車檢測。

2. 準備工作

在開始訓練YOLOv5模型之前，我們需要安裝一些必要的Python庫，包括torch、torchvision、opencv-python等。安裝這些庫的命令如下：

pip install torch torchvision
pip install opencv-python

3. 數(shù)據(jù)集準備

為了訓練一個車牌檢測模型，我們需要準備一個包含車牌的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含一系列圖像，以及每個圖像中車牌的位置和標簽信息。這些信息通常以XML或者JSON格式存儲。

在這個示例中，我們將使用一種簡單的文本格式來存儲車牌的位置和標簽信息。每個圖像的標注信息存儲在一個與圖像同名的.txt文件中。每行代表一個車牌，包含車牌的類別（0表示車牌）、中心點的x和y坐標、寬度和高度。所有坐標和尺寸都是相對于圖像寬度和高度的比例。例如：

0 0.5 0.5 0.2 0.1

表示一個車牌位于圖像中心，寬度占圖像寬度的20%，高度占圖像高度的10%。

為了訓練YOLOv5模型，我們還需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集配置文件，以告知模型如何加載數(shù)據(jù)集。配置文件應(yīng)該包含以下內(nèi)容：

train: ./data/train.txt
val: ./data/val.txt
nc: 1
names: ['license_plate']

其中train和val字段分別指定了訓練集和驗證集的圖像列表文件。nc字段表示類別數(shù)量（本例中只有一個類別：車牌）。names字段列出了每個類別的名稱。

4. 訓練YOLOv5模型

準備好數(shù)據(jù)集后，我們可以開始訓練YOLOv5模型了。首先，我們需要選擇一個預(yù)訓練模型作為起點。YOLOv5提供了多種尺寸的預(yù)訓練模型，包括yolov5s（小尺寸，速度快）、yolov5m（中等尺寸，準確性更高）等。在這個示例中，我們將使用yolov5s模型。

接下來，我們可以使用以下命令啟動訓練：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data dataset.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

參數(shù)說明：

• --img 640：指定輸入圖像的尺寸為640x640像素。
• --batch 16：指定每個批次包含16個樣本。
• --epochs 100：指定訓練100個周期。
• --data dataset.yaml：指定數(shù)據(jù)集配置文件。
• --cfg yolov5s.yaml：指定模型配置文件。
• --weights yolov5s.pt：指定預(yù)訓練模型的權(quán)重文件。

訓練完成后，模型權(quán)重將保存在runs/train/exp/weights目錄下。

5. 車牌識別

訓練好車牌檢測模型后，我們可以使用它來識別車牌。首先，我們需要加載模型：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt', force_reload=True)

然后，我們可以使用模型對圖像進行車牌檢測：

import cv2
from PIL import Image

def detect_license_plate(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = model(Image.fromarray(img_rgb))
    return results

image_path = 'test_image.jpg'
results = detect_license_plate(image_path)

results對象包含了檢測到的車牌的位置和置信度信息。我們可以將檢測結(jié)果繪制在圖像上：

results.render()
cv2.imshow('License Plate Detection', cv2.cvtColor(results.imgs[0], cv2.COLOR_RGB2BGR))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. 違章停車檢測

為了檢測違章停車，我們需要根據(jù)車牌識別結(jié)果判斷車輛是否停在了禁停區(qū)域。這可以通過比較車牌的位置和禁停區(qū)域的位置來實現(xiàn)。

首先，我們需要定義一個函數(shù)來判斷兩個矩形是否相交：

def is_overlap(rect1, rect2):
    x1, y1, w1, h1 = rect1
    x2, y2, w2, h2 = rect2
    return not (x1 + w1 < x2 or x2 + w2 < x1 or y1 + h1 < y2 or y2 + h2 < y1)

接下來，我們可以根據(jù)車牌檢測結(jié)果判斷車輛是否停在了禁停區(qū)域：

def is_illegal_parking(license_plate_results, no_parking_zones):
    for result in license_plate_results.xywh:
        for zone in no_parking_zones:
            if is_overlap(result, zone):
                return True
    return False

no_parking_zones = [(100, 100, 200, 200)]  # 禁停區(qū)域的位置
print(is_illegal_parking(results, no_parking_zones))

7. 總結(jié)與展望

本篇博客向您展示了如何使用YOLOv5進行車牌檢測與識別，以及如何根據(jù)識別結(jié)果進行違章停車檢測。雖然YOLOv5在車牌檢測方面表現(xiàn)優(yōu)異，但是車牌識別仍然有一定的挑戰(zhàn)性。在實際應(yīng)用中，您可能需要使用專門的車牌識別算法對檢測到的車牌進行進一步識別。

此外，本篇博客只展示了如何檢測單個禁停區(qū)域。在實際應(yīng)用中，您可能需要處理多個禁停區(qū)域，以及動態(tài)變化的禁停區(qū)域。這可能需要您結(jié)合其他技術(shù)，如地理信息系統(tǒng)（GIS），來實現(xiàn)更高級的違章停車檢測

?完整代碼(包含所有yolov5車輛識別代碼):yolov5http://www.hedaoapp.com/goods/goodsDetails?pid=4132文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-466334.html

到了這里，關(guān)于違章停車車牌識別：使用YOLOv5進行車牌檢測與識別的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！