【包含内容】
【一】项目提供完整源代码及详细注释
【二】系统设计思路与实现说明
【三】系统数据统计与可视化分析支持
【技术栈】
①：系统环境：Windows/macOS/Linux
②：开发环境：Python 3.8+
③：技术栈：YOLO11 + PaddleOCR + PySide6 + OpenCV + Pandas
【功能模块】
①：图片识别：支持批量上传图片进行车牌识别，显示车牌位置及文本信息
②：视频识别：加载视频文件，逐帧分析识别车牌，并保存结果数据
③：实时检测：连接摄像头实时捕捉画面进行车牌检测，支持多摄像头切换
④：数据统计：对识别结果进行车型、时间、区域等多维度统计分析
⑤：结果导出：支持识别结果导出为CSV、图片等多种格式
【系统特点】
① 高精度检测与识别算法，适应复杂环境与角度
② 完全支持中文界面与中文字体显示，无乱码问题
③ 现代化科技感UI设计，操作简洁直观
④ 多线程处理架构，保证UI响应速度与处理效率
【核心技术】
① YOLO11目标检测技术，精准定位车牌位置
② PaddleOCR文字识别，高效解析车牌字符
③ 基于PIL的中文字体渲染系统，解决中文显示问题
④ 多平台适配的字体检测与加载机制，自动选择最佳字体
【应用场景】
① 小区/停车场车牌识别与管理
② 交通违规车辆自动检测与记录
③ 公共安全监控与车辆统计分析
④ 道路通行情况与车流量监测
