基于深度学习YOLOv8的新能源车牌检测电动车牌检测系统设计

注意是检测车牌，不是识别车牌号码

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摘  要：随着智能交通系统的快速发展，新能源汽车车牌检测成为提升交通管理效率的关键技术。传统车牌检测方法存在效率低、易受环境影响等问题。近年来，深度学习技术的兴起为车牌检测提供了新的解决方案。YOLOv8作为YOLO系列目标检测算法的最新版本，以其高效、快速的特点在实时物体检测中得到广泛应用。本文提出了一种基于深度学习YOLOv8的新能源车牌检测系统，利用PyQt5框架构建了用户友好的图形用户界面（GUI），以实现对新能源车牌的实时、准确检测。

本文首先介绍了车牌检测技术的发展历程和深度学习在该领域的应用现状，对YOLO系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，验证了所提系统在不同场景下的车牌检测性能，包括检测精度、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高检测准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时车牌检测的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时车牌检测提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的视角。

关键词：目标检测 深度学习 YOLOv8 车牌检测

1 引言

1.1 研究背景和意义

随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，机动车保有量不断增加。截至2020年，全国机动车保有量已达3.72亿辆，其中汽车2.81亿辆^[1]。新能源汽车作为未来交通的重要发展方向，其保有量也在迅速增长^[2]。智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的建设成为提升交通管理效率、缓解交通压力的关键。车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分^[3]，广泛应用于交通流量检测、交通控制与诱导、停车场管理、违章车辆监控等领域。

然而，传统的车牌识别方法在复杂场景下存在诸多问题，如光照不均匀、天气恶劣、车牌倾斜、遮挡等，导致识别准确率低、效率不高^[4]。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展^[5]，特别是卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO系列）在特征提取和目标定位方面表现出色。这些技术为解决复杂场景下的车牌检测问题提供了新的思路和方法。

通过实时、准确地检测新能源车牌，可以实现对车辆的自动管理，提高交通流量监测和交通控制的效率。车牌检测系统可以用于监控违章车辆、追缴失窃车辆、调度特种车辆等，有效提升交通安全管理水平^[6]。与此同时，新能源车牌检测系统的应用可以进一步完善智能交通系统，提高系统的智能化和自动化程度。通过深度学习算法，系统能够在复杂环境下（如雨雪天气、光照不均匀等）实现高准确率的车牌检测，可以解决了传统方法的局限性。

综上所述，研究基于深度学习的新能源车牌检测系统具有重要的理论和实际意义，对于提升智能交通系统的整体性能和管理水平具有积极的推动作用。

1.2 研究内容和目标

1.2.1研究内容

本研究旨在开发一个基于深度学习的新能源车牌检测系统，具体内容和目标如下：

（1）系统设计与架构：设计一个高效的新能源车牌检测系统架构，结合YOLOv8算法和PyQt5图形用户界面（GUI），实现实时新能源车牌检测功能。研究系统的各个功能模块，包括数据预处理、模型训练、界面设计等。

（2）数据预处理：收集和整理新能源车牌图像数据集，进行数据清洗和标注。实施数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

（3）模型选择与训练：选择YOLOv8作为核心检测模型，分析其网络结构和训练策略。进行模型训练，调优超参数，以优化检测精度和速度。

（4）系统实现与测试：使用PyQt5开发用户友好的图形界面，使用户能够方便地进行新能源车牌检测操作。对系统进行全面测试，包括检测精度、速度和用户体验等方面的评估。

（5）实验与结果分析：通过实验验证所提系统在不同场景下的新能源车牌检测性能，分析检测结果的准确性和实时性。探讨YOLOv8模型的优势和不足。

（6）总结与展望：总结研究成果，分析系统的创新点和应用前景。提出未来可能的研究方向和改进建议。

1.2.2研究目标

本研究的主要目标是构建一个高效、准确且易于使用的新能源车牌检测系统，能够在实时应用中满足用户需求。通过深入分析和实验验证，期望为深度学习在新能源车牌检测领域的应用提供新的思路和方法。最终，推动新能源车牌检测技术在安全监控、智能交通等实际场景中的广泛应用。

1.3 论文结构安排

本论文共分为六章，具体结构安排如下：

第一章 引言。本章介绍研究背景、研究意义、研究内容和目标，阐明本论文的研究动机和目的。

第二章 相关工作综述。本章回顾新能源车牌检测技术的发展历程，综述深度学习在新能源车牌检测中的应用，详细介绍YOLO系列算法的演变及其优缺点，并探讨PyQt5在图形用户界面开发中的应用。

第三章 系统设计。本章详细描述所提新能源车牌检测系统的设计方案，包括系统架构、功能模块划分、数据预处理方法、模型设计及PyQt5界面设计。

第四章 系统实现。本章介绍系统的具体实现过程，包括环境搭建、模型训练、界面实现及系统测试，详细阐述每个模块的实现细节。

第五章 实验结果与分析。本章展示实验设置、实验结果及其分析，比较所提系统与其他新能源车牌检测算法的性能，讨论检测精度、速度和模型的泛化能力。

第六章 结论与展望。本章总结研究成果，分析研究的创新点与不足之处，并对未来的研究方向进行展望。

通过上述结构安排，论文将系统地展示基于深度学习的新能源车牌检测系统的研究过程和成果，帮助读者全面理解本研究的核心内容和贡献。

2 相关工作综述

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3 系统设计与实现

该新能源车牌检测系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。

3.1环境搭建

3.2深度学习模型训练

处理完成的数据集规模相当庞大，总共有5769张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了721张图片用于验证集，以及709张图片用于测试集。这些图片涵盖了新能源车牌数据集中的复杂场景，包括了白天、夜间、室内、室外等多种环境，图片中既有单个新能源车牌也有多个新能源车牌，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别专注于“LicensePlate”（新能源车牌），数据集中包含了超过59000个新能源车牌目标，这为训练一个精准的新能源车牌检测模型提供了丰富的样本。通过分析图3.3左上角的图表，我们可以看到类别的样本数量非常充足，这有助于模型学习到不同情况下的新能源车牌特征。而图3.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解新能源车牌目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同大小的新能源车牌时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解新能源车牌在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到新能源车牌非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解新能源车牌目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度和姿态的新能源车牌可能会导致不同的高宽比。

将这个经过精心处理的数据集输入到YOLO算法中进行模型训练，可以期待模型能够学习到在各种复杂环境下准确检测新能源车牌的能力。尽管数据集的复杂性和多样性给模型训练带来了挑战，但通过合理的数据处理和模型调优，有望训练出一个能够适应不同场景和条件的强大新能源车牌检测模型。

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3.3可视化操作界面开发

基于深度学习的新能源车牌检测系统的模块框图如图3.6所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下的Save_data文件夹里；“关闭”则是将该系统关闭。

首先是借助Qt Designer拖拽式放置控件进行界面设计。接着借助pyuic5工具将.ui文件转换为Python代码，以便在PyQt5应用程序中使用，经统计，共使用了11种不同类型的控件，数量最多的是QtWidgets.QLabel和QtWidgets.QLineEdit，各用了4个。最后，在PyQt5的Python代码中，加载.ui文件或转换后的Python代码，创建和管理控件实例，并编写相应的事件处理逻辑，如该设计中的图片、视频、摄像头加载和处理，检测对象的选择，检测目标置信度、位置坐标等信息的显示，以及检测结果的保存。与此同时，使用OpenCV库加载训练好的YOLO模型，并在模型推理后，对模型的输出进行解析，提取边界框、置信度和类别信息，在原始图像上绘制边界框和类别标签，并在相应输出窗口显示坐标信息等。

新能源车牌检测系统基于PyQt5实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件Ui_MainWindow，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。

用户可以通过“文件导入”区域的两个小图标分别选择图片检测和视频检测，检测流程如图3.7所示；通过模型推理后，具有检测框的检测结果将直接显示在左侧区域，而检测结果的信息则在“检测结果”区域输出，其中包括推理用时、目标数量、目标类型、置信度和目标坐标，而“目标选择”下拉框则可以选择要查看的目标对象，可以根据需要选择全部或者某个目标；在界面的左下方，则通过表格的形式清晰明了地输出检测的结果信息；界面右下方的“操作”区域的“保存”按钮可以将检测结果保存到本地，“退出”按钮则关闭该系统。

如图3.8所示即为该系统最终开发完成的可视化操作界面。

4 模型训练与指标分析

4.1相关评价指标

4.2训练的模型分析

如图4.1所示，本系统中训练的基于YOLOv8训练的交通标识识别模型的精确率达到了99.5%以上，模型的召回率也达到了98.5%以上，与此同时，均值平均精确率达到了99.25%。

训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分不同类别的交通标识。在50轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到的99.5%以上。说明模型在推理交通标识目标时预测正类时很少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。

98.5%的召回率说明模型在交通标识的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数甚至所有的实际正类样本，这意味着模型在识别交通标识目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在智能交通领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够满足这一需求。99.25%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位交通标识目标对象。

在对基于 YOLOv8 的新能源车牌检测系统进行性能测试时，我们分别从单张图像测试、批量推理测试以及视频流测试三个维度进行了评估。如图4.2所示，在单张图像测试中，经过100次平均计算，系统的平均推理时间为5.27毫秒，对应的帧率（FPS）达到了189.78。而在批量推理测试环节，当设置批次大小为4并进行50次平均计算后，平均批次时间为11.90毫秒，此时的帧率提升至336.06，这表明系统在处理批量图像时能够更高效地利用计算资源，从而显著提高了处理速度。至于视频流测试，系统处理了200帧图像，总耗时为1.23秒，计算得出的帧率为162.09。通过以上测试结果可以看出，该新能源车牌检测系统在不同的测试场景下均展现出了良好的性能表现，能够满足实际应用中对新能源车牌检测任务的实时性要求。

如图4.3为训练好的模型对于输入的图片的检测结果，可以看出图片中的新能源车牌都被检测出来了，共有2个，这些目标既有前面正面的车牌，也有车尾侧面的车牌，而且该图片中新能源车牌目标较小较模糊，背景有干扰。但该模型不仅能够在模糊背景的图片中检测出小目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的智能交通等领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该新能源车牌检测系统的深度学习核心模型。

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