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基于opencv的车牌检测和识别系统(代码+教程)车牌检测和识别（License Plate Recognition, LPR）是一项重要的计算机视觉任务，它在交通管理、安全监控以及智能门禁系统等多个领域都有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，LPR系统的准确性和鲁棒性得到了显著提升。本文将详细介绍一个基于传统图像处理技术和机器学习模型的车牌检测与识别项目的实现过程。

yolov8多任务模型-目标检测+车道线检测+可行驶区域检测-yolo多检测头代码+教程参数与速度交通对象检测结果可行驶区域分割结果车道线检测结果消融研究 1: 自适应连接模块消融研究 2: 不同多任务模型和分割结构的结果

自动泊车系统中的YOLOv8 pose关键点车位线检测随着智能驾驶技术的快速发展，自动泊车功能成为了现代汽车的重要组成部分。它不仅能够提高驾驶的安全性，还能在一定程度上解决城市停车难的问题。在自动泊车系统中，准确识别停车位的位置是实现精准泊车的关键。近年来，深度学习技术在图像识别领域的应用为这一挑战提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。本文将探讨基于YOLOv8的关键点车位线检测方法，从数据标注、模型训练到最终的推理过程进行全面解析。