深度学习车牌识别系统：基于yolov5与ONNX推理

资源摘要信息:"车牌检测与识别技术正成为智能交通系统中不可或缺的一部分。本项目主要集中在利用深度学习神经网络来实现车牌的自动检测和识别功能。车牌检测是指从图像或视频中定位出车牌的位置，而车牌识别则进一步识别出车牌上的字符信息。当前技术实现中，YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，在车牌检测任务中表现出了优越的性能。 YOLOv5算法的核心是一种单阶段目标检测网络，它可以在图像中实时地、快速地识别出多个对象。YOLOv5算法将目标检测任务视为一个回归问题，并在整张图像上预测出边界框和类概率。与之前版本的YOLO（如YOLOv3、YOLOv4）相比，YOLOv5在模型结构和速度上都有所优化，使得它能够更快速、更准确地处理车牌检测任务。 本项目使用了PyTorch深度学习框架来训练YOLOv5模型。PyTorch是一个开源的机器学习库，它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域，以其动态计算图和易用性著称。通过PyTorch进行模型训练后，项目采用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式将模型导出。ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它允许模型在不同的深度学习框架之间进行转换和推理。这样的转换使得YOLOv5模型能够在不依赖于特定框架的环境中运行，提高了模型部署的灵活性。 项目界面采用PyQt5进行开发。PyQt5是一个创建图形用户界面的工具包，它使用Python编程语言结合Qt库，是Qt用于Python语言的模块集合。PyQt5支持跨平台开发，能够在不同的操作系统上运行，比如Windows、Linux和MacOS。通过PyQt5开发的界面可以展示模型的推理结果，并提供用户交互功能，使得操作更加直观方便。 文件列表中的MainApp_video.py和MainApp.py文件很可能是主程序的核心，负责整个应用的流程控制和界面显示；MainApp_thread.py文件可能是负责后台线程的管理，以支持并行处理和提高程序的响应速度；onnx_infer.py文件则是执行ONNX模型推理的脚本；车牌识别运行界面.jpg文件可能是程序界面的截图，展示了程序的运行效果；result_onnx文件夹可能存放了ONNX推理结果；res、model、videos、imgs文件夹则分别存放了模型参数、训练数据集、测试视频和图像样本。" 知识点详细说明: 1. 车牌检测技术: 车牌检测技术是指通过计算机视觉和机器学习方法识别和定位图像中的车牌位置。这项技术在智能交通系统中扮演了重要角色，例如在交通监控、电子收费系统和车辆管理等方面。 2. 车牌识别技术: 车牌识别是在车牌检测基础上，进一步从检测到的车牌图像中提取字符信息，并将其转换成可读文本的过程。车牌识别系统可以帮助自动化记录车辆信息，用于多种管理目的。 3. YOLOv5目标检测算法: YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，YOLOv5是该算法系列的最新版本。YOLOv5以其简洁的网络结构和快速的检测速度而著称，在车辆检测、车牌识别等领域有着广泛的应用。 4. 深度学习神经网络: 深度学习是一种特殊的机器学习方法，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂模式。神经网络的每一层由大量相互连接的神经元组成，能够逐层提取数据的特征。 5. PyTorch深度学习框架: PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了一种灵活、动态的计算图实现。它在研究和工业界都非常流行，特别是在计算机视觉和自然语言处理领域。 6. ONNX模型格式: ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，并支持在不同深度学习框架间进行模型的转换和推理。ONNX旨在促进人工智能模型的互操作性，简化模型的部署流程。 7. PyQt5图形用户界面: PyQt5是一个Python绑定的Qt库，提供了创建跨平台应用程序的工具。它允许开发者快速创建窗口程序，并且可以集成强大的图形界面功能。 8. 系统部署和推理: 在车牌识别系统中，部署模型和进行实时或离线的推理是一个关键步骤。部署包括将训练好的模型转换为可执行格式并整合到实际应用中。推理则是指使用训练好的模型对输入数据进行预测分析的过程。