YOLOv5模型在车牌检测中的性能优化实践

车牌检测作为计算机视觉领域的重要应用场景，在智能交通、停车场管理等系统中发挥着关键作用。本文基于YOLOv5n模型在实际车牌检测项目中的优化经验，分享一套完整的性能提升方案，特别针对边缘计算设备（如Jetson系列）的应用场景。

模型选择与基础配置

YOLOv5n作为YOLOv5系列中最轻量级的模型，具有参数量少、推理速度快的特点，非常适合部署在计算资源受限的边缘设备上。基础训练配置通常采用以下参数：

• 输入分辨率：360x360像素
• 训练轮次：150轮
• 批量大小：32
• 学习率：0.001（Adam优化器）

在实际测试中，这种配置虽然能获得不错的整体检测性能（mAP50达到0.995），但针对车牌这类小目标的检测精度（mAP50-95仅0.655）仍有较大提升空间。

数据层面的优化策略

数据质量把控

高质量的训练数据是模型性能的基础保障。针对车牌检测任务，需要特别注意：

1. 标注精确性：确保标注框紧密贴合车牌边缘，避免过大或过小的边界框
2. 样本多样性：覆盖不同光照条件（白天、夜晚、逆光等）、不同天气（晴天、雨天、雾天）以及各种拍摄角度
3. 负样本控制：适当添加5-10%不含任何目标的背景图片，可有效降低误检率

数据增强技巧

合理的数据增强能显著提升模型鲁棒性，推荐配置：

• HSV色彩空间扰动：色相(H)±0.015，饱和度(S)±0.7，明度(V)±0.4
• 几何变换：水平翻转概率0.5，平移幅度±20%，缩放幅度±50%
• Mosaic增强：保持开启状态（概率1.0）

模型训练优化方案

超参数调优

通过系统性的超参数调整可以显著提升小目标检测性能：

1. 损失函数权重调整：

   • 边界框损失(box)权重从0.05提升至0.1
   • 分类损失(cls)保持0.5不变
   • 目标存在损失(obj)保持1.5

2. 学习率调度：

   • 初始学习率降至0.0005
   • 采用OneCycleLR策略，最终学习率为初始的1%

3. 训练时长延长：

   • 将训练轮次从150增加至300-600轮
   • 配合早停策略（patience=10）防止过拟合

分辨率调整权衡

在边缘设备上需要平衡检测精度和推理速度：

• 保守方案：从360x360提升至480x480像素
• 进阶方案：尝试640x640分辨率，但需评估设备计算能力
• 折中方案：保持360x360分辨率，但增加模型深度或宽度

部署阶段的优化技巧

针对Jetson等边缘设备的部署，推荐以下优化手段：

1. 模型量化：

   • 采用FP16或INT8量化减小模型体积
   • 通过TensorRT加速推理过程

2. 模型剪枝：

   • 移除冗余通道和层结构
   • 保持95%以上精度的情况下减小模型体积

3. 后处理优化：

   • 调整非极大值抑制(NMS)参数
   • 针对车牌形状设置合适的宽高比阈值

典型性能提升路径

在实际项目中，通过以下步骤可系统性地提升车牌检测精度：

1. 首先确保数据质量，检查标注准确性
2. 使用基础配置训练获得性能基线
3. 逐步增加训练轮次至300轮以上
4. 调整损失函数权重，强化小目标检测
5. 优化数据增强策略，提升模型鲁棒性
6. 在保持实时性的前提下适当提高输入分辨率
7. 部署阶段进行模型量化和加速

通过上述方法，在保持模型轻量化的前提下，可使车牌检测的mAP50-95从0.655提升至0.75以上，同时确保在Jetson设备上达到实时检测的要求（30+FPS）。

总结

YOLOv5n模型在边缘计算设备上的车牌检测任务中展现了良好的潜力。通过系统的数据优化、训练策略调整和部署优化，可以在保持高推理速度的同时显著提升小目标检测精度。实际应用中，需要根据具体场景需求，在检测精度和推理速度之间找到最佳平衡点。