基于YOLO11的车牌（CCPD2020）检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的车牌（CCPD2020）检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

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1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

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结构图如下：

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1.1 C3k2

C3k2，结构图如下

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C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.2 C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.3 11 Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

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实现代码ultralytics/nn/modules/head.py

2.车牌检测系统

车牌检测是识别和确定车辆牌照位置的过程。它在交通管理、安防监控、智能停车场等领域有重要意义，具体如下：

交通管理方面

• 规范交通行为：车牌检测是交通执法的重要手段，可自动识别超速、闯红灯等违法行为的车辆牌照，为处罚提供依据，促使驾驶员自觉遵守交通规则，减少交通事故。
• 车辆统计与规划：通过车牌检测技术，能统计道路上的车辆流量、分类及分布，为交通流量分析、高峰时段和路段确定提供数据支持，助力交通规划和管理优化。
• 交通流量控制：实时检测车牌，结合车辆行驶数据，可监测交通流量和密度，为交通信号灯的智能控制提供依据，缓解拥堵，提高通行效率。

安防监控方面

• 车辆追踪与定位：车牌检测在安防监控中协助警方追踪嫌疑车辆，通过城市监控系统快速定位其位置和轨迹，提高破案效率。
• 区域安全防控：在重要场所如政府机关、军事禁区等周边，通过车牌检测系统可对进入车辆实时监控，发现异常及时预警处理，增强区域安全。
• 安防监控整合：车牌检测可与安防监控系统整合，实现智能化管理。如车辆进入禁行区域时，系统自动告警并记录车牌信息，便于后续处理。

智能停车场管理方面

• 车辆身份识别：车牌检测是停车场车辆身份识别的重要依据，自动识别车牌可实现快速入场、出场，避免人工取卡刷卡的繁琐，提高通行效率。
• 停车收费管理：结合车牌识别和停车时间，系统自动计算停车费用，支持多种支付方式，简化缴费流程，提高停车场运营效率。
• 车位引导与管理：通过车牌检测和车位占用情况监测，系统可为车主提供车位引导，帮助快速找到空位，同时实现车位级管理，提高利用率。

2.1 车牌数据集介绍

数据集大小一共11776张

类别1类：

names: ['plate']

细节图：

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2.2 配置CCPD.yaml

ps:建议填写绝对路径

path: F:/ultralytics-ccpd/data/CCPD # dataset root dir
train: train.txt  # train data/PCB_DATASET/images (relative to 'path') 118287 data/PCB_DATASET/images
val: val.txt  # val data/PCB_DATASET/images (relative to 'path') 5000 data/PCB_DATASET/images
 
# number of classes
nc: 1
 
# class names
names:
  0: plate

2.3 如何训练

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')
    model.train(data='data/CCPD.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=200,
                batch=8,
                close_mosaic=10,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

2.4 训练结果可视化结果

YOLO11 summary (fused): 238 layers, 2,582,347 parameters, 0 gradients, 6.3 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 34/34 [00:33<00:00,  1.02it/s]
                   all       2120       2120          1          1      0.995       0.92

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预测结果：

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3. 车牌检测系统设计

3.1 PySide6介绍

受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。

PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。

PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。

3.2 安装PySide6

pip install --upgrade pip pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：

• 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
• 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
• 打包发布；

3.3 车牌检测系统设计

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