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车牌识别在我们实际生活中十分常见，本文主要介绍一种基于YOLOv8目标检测与PaddleOcr进行车牌识别的实现方法。本文提供了完整的数据集和代码，完全免费,供小伙伴们学习参考。感兴趣的小伙伴们学习参考。
要进行车牌识别，主要分为两步。 第一步：进行车辆车牌位置的检测，本文是使用yolov8训练一个车牌检测模型来进行车牌检测，精度为0.99； 第二步：对第一步检测出的车牌进行识别，直接使用的是PaddleOCR对于车牌进行识别。 下面对这些内容进行详细介绍
本文主要基于yolov8训练了一个车牌检测模型，用于进行车牌位置的检测，主要步骤如下：
解释：
省份：[“皖”, “沪”, “津”, “渝”, “冀”, “晋”, “蒙”, “辽”, “吉”, “黑”, “苏”, “浙”, “京”, “闽”, “赣”, “鲁”, “豫”, “鄂”, “湘”, “粤”, “桂”, “琼”, “川”, “贵”, “云”, “藏”, “陕”, “甘”, “青”, “宁”, “新”]
地市：['A’, 'B’, 'C’, 'D’, 'E’, 'F’, 'G’, 'H’, 'J’, 'K’, 'L’, 'M’, 'N’, 'P’, 'Q’, 'R’, 'S’, 'T’, 'U’, 'V’, 'W’,'X’, 'Y’, 'Z’]
车牌字典：['A’, 'B’, 'C’, 'D’, 'E’, 'F’, 'G’, 'H’, 'J’, 'K’, 'L’, 'M’, 'N’, 'P’, 'Q’, 'R’, 'S’, 'T’, 'U’, 'V’, 'W’, 'X’,'Y’, 'Z’, '0’, '1’, '2’, '3’, '4’, '5’, '6’, '7’, '8’, '9’]
制作车牌检测数据集： 这个数据集的检测和识别标签都在图片名中，可以直接通过上述图片的命名规则，从图片读取出来，再写入txt文件中即可。代码如下：
在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
以上便是关于车牌检测与识别的原理与代码介绍。感兴趣的小伙伴可以自行尝试。
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