【源码】基于Python和PyTorch框架的新能源车牌目标检测系统

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架构建，采用YOLOv8算法打造新能源车牌目标检测系统。项目具备数据处理功能，能将2019CCPD命名格式转为yolo格式，涵盖数据集划分、模型训练、预测及结果保存等完整流程，可高效准确检测新能源车牌。

项目的主要特性和功能

1. 先进的目标检测算法：运用YOLOv8算法，精度和效率高，能实时准确检测新能源车牌。
2. 数据处理与增强：可转换新能源车辆车牌数据集格式，支持图像旋转、缩放、裁剪等数据增强操作，提升模型泛化能力。
3. 完善的模型架构：采用改进的主干网络（如CSPDarknet）提取图像特征，通过Neck整合特征生成特征金字塔，由Head完成目标检测和分类任务。
4. 灵活的训练与优化：使用改进的损失函数（如CIoU）和优化算法（如Adam或SGD）训练模型，支持动态调整学习率以提高训练效率。
5. 高效的部署和推理：支持将模型转换为ONNX或TensorRT格式，提升推理速度，可在不同平台优化以适应实时应用。

安装使用步骤

环境准备

1. 确保已安装Git进行版本控制。
2. 使用Conda或virtualenv创建并管理Python环境，确保依赖项的兼容性。

依赖安装

在项目根目录下，使用以下命令安装所需依赖： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

1. 将数据集按训练、预测、验证的划分放入datasets文件夹。
2. 运行trans_CCPD.py脚本，将2019CCPD命名格式转为yolo格式。

模型训练

运行训练脚本，使用默认权重（位于weights文件夹）开始训练： bash python train.py

模型预测

训练完成后，模型权重会保存在run文件夹，使用以下命令进行预测： bash python predict.py --weights run/best.pt

结果查看

预测和训练结果会保存在run文件夹中，可查看相应的结果文件和可视化数据。同时，可使用CheckYOLOLabels.py脚本检查YOLO模型的标签文件并可视化标注的边界框。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】