基于YOLO11的车牌识别分析系统

【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

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