yolov5车牌检测与识别系统：12种车牌及双层牌识别方案

资源摘要信息:"本资源是一个基于Yolo v5算法的车牌检测与识别系统，该项目支持12种中文车牌的检测及双层车牌识别。它包括了源代码、项目文档以及预训练模型，适合使用Python 3.6及以上版本和Pytorch 1.7及以上版本进行环境搭建。该系统提供图片和视频两种形式的车牌识别测试。 环境要求: - Python版本需大于等于3.6。 - Pytorch版本需大于等于1.7。 图片测试说明: 使用命令行工具运行以下命令来识别图片中的车牌： ```python python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result ``` 该命令将测试文件夹`imgs`中的图片，并将识别结果保存在`result`文件夹中。 视频测试说明: 对于视频文件的车牌识别，可以使用以下命令进行测试，其中视频文件为`2.mp4`，识别后的视频将保存为`result.mp4`： ```python python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec.pth --video 2.mp4 ``` 支持的车牌类型: 1. 单行蓝牌 2. 单行黄牌 3. 新能源车牌 4. 白色警用车牌 5. 教练车牌 6. 武警车牌 7. 双层黄牌 8. 双层武警等等 文件名称列表: - .gitignore: 用于Git版本控制时忽略不需要提交的文件。 - LICENSE: 许可证文件，包含该项目使用的开源协议。 - 项目说明.md: 详细文档，介绍了项目结构、安装指南、使用方法等。 - train.py: 训练脚本，用于训练车牌检测模型。 - test.py: 测试脚本，用于执行模型的测试。 - detect_plate.py: 车牌检测识别的主要脚本。 - openvino_infer.py: 用于在OpenVINO平台上进行推理的脚本。 - onnx_infer.py: 用于在ONNX环境中进行推理的脚本。 - detect_demo.py: 提供了一个简单的车牌检测演示。 - test_widerface.py: 可能用于宽面车辆识别的测试脚本。 通过这些文件，用户可以完整地了解该项目的结构、安装方法、使用方法，并能够根据需要进行模型训练和车牌检测与识别的实验。"