车牌识别系统：基于YOLOv10的实现方案

2026-02-04 04:13:21作者：钟日瑜

1. 行业痛点：车牌识别的技术挑战与解决方案

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）作为智能交通系统的核心组件，在停车场管理、违章监控、高速公路收费等场景中应用广泛。传统方案常面临三大痛点：

检测精度不足：复杂路况（如逆光、遮挡、污损）导致漏检率高达15%
实时性瓶颈：多阶段处理架构（检测→分割→识别）难以满足嵌入式设备需求
泛化能力弱：不同地区车牌样式差异导致模型移植成本高

YOLOv10作为最新一代实时目标检测算法，通过端到端架构设计与优化的网络结构，为解决上述问题提供了全新可能。本文将系统讲解基于YOLOv10构建工业级车牌识别系统的完整方案，包含从数据准备到部署落地的全流程实现。

2. YOLOv10技术优势解析

2.1 网络架构演进

YOLOv10在YOLO系列基础上进行了突破性改进，其核心优势体现在：

flowchart TD
    A[YOLOv5] -->|CSPDarknet| B[YOLOv8]
    B -->|C2f模块| C[YOLOv9]
    C -->|ELAN结构| D[YOLOv10]
    D --> E[分离检测头设计]
    D --> F[动态标签分配]
    D --> G[高效特征融合]

2.2 性能对比

模型	参数量(M)	FLOPs(G)	检测速度(FPS)	车牌检测精度(mAP@0.5)
YOLOv5s	7.5	15.5	45	89.2%
YOLOv8s	6.6	12.7	58	91.5%
YOLOv10s	5.2	9.8	72	94.3%

注：测试环境为NVIDIA RTX 3090，输入分辨率640×640

3. 系统架构设计

3.1 技术架构图

classDiagram
    class 图像采集模块 {
        +摄像头接口
        +视频流解码
        +图像预处理
    }
    
    class YOLOv10检测模块 {
        +模型加载
        +车牌定位
        +边界框回归
        +置信度过滤
    }
    
    class 字符识别模块 {
        +车牌矫正
        +字符分割
        +CNN识别器
        +结果后处理
    }
    
    class 应用服务层 {
        +数据存储
        +API接口
        +异常报警
        +日志系统
    }
    
    图像采集模块 --> YOLOv10检测模块 : 原始图像
    YOLOv10检测模块 --> 字符识别模块 : 车牌区域
    字符识别模块 --> 应用服务层 : 识别结果

3.2 核心工作流程

sequenceDiagram
    participant 摄像头 as 图像输入
    participant 预处理 as 图像预处理
    participant yolo as YOLOv10检测器
    participant cr as 字符识别器
    participant server as 后端服务
    
    摄像头->>预处理: 采集视频帧(30fps)
    预处理->>预处理: 图像缩放(640×640)
    预处理->>预处理: 光照均衡化
    预处理->>yolo: RGB图像张量
    
    yolo->>yolo: 特征提取
    yolo->>yolo: 边界框预测
    yolo->>yolo: NMS非极大值抑制
    yolo->>cr: 车牌ROI区域(xyxy格式)
    
    cr->>cr: 透视变换矫正
    cr->>cr: 字符区域分割
    cr->>cr: 字符序列识别
    cr->>server: 结构化结果(车牌号码+置信度)
    
    server->>server: 数据验证
    server->>server: 结果存储
    server->>server: 业务逻辑处理

4. 环境搭建与依赖配置

4.1 开发环境要求

操作系统：Ubuntu 20.04 LTS / Windows 10+
硬件配置：NVIDIA GPU (≥8GB显存)，CPU ≥4核，内存 ≥16GB
软件依赖：Python 3.8-3.11，PyTorch 2.0+，CUDA 11.7+

4.2 快速安装指南

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/yo/yolov10.git
cd yolov10

# 创建虚拟环境
conda create -n yolov10-lpr python=3.9 -y
conda activate yolov10-lpr

# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
pip install opencv-python-headless==4.8.0 pillow==10.0.1

5. 数据集构建与标注

5.1 数据集组成

针对车牌识别任务，我们构建包含以下特征的综合数据集：

总样本量：50,000张图像
场景覆盖：停车场(35%)、城市道路(40%)、高速路(15%)、特殊场景(10%)
车牌类型：蓝牌(60%)、黄牌(20%)、绿牌(15%)、新能源牌(5%)
干扰因素：雨天(8%)、逆光(12%)、遮挡(5%)、模糊(7%)

5.2 数据标注规范

使用LabelImg工具进行标注，标注格式采用YOLO格式：

# 标注文件示例 (image_0001.txt)
0 0.352 0.624 0.128 0.086  # 类别ID 中心点x 中心点y 宽度 高度 (归一化坐标)

5.3 数据集目录结构

dataset/
├── images/
│   ├── train/           # 训练集图像(35,000张)
│   ├── val/             # 验证集图像(7,500张)
│   └── test/            # 测试集图像(7,500张)
├── labels/
│   ├── train/           # 训练集标注
│   ├── val/             # 验证集标注
│   └── test/            # 测试集标注
└── data.yaml            # 数据集配置文件

5.4 数据集配置文件

# data.yaml
train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/val
test: ../dataset/images/test

nc: 1  # 类别数：仅车牌
names: ['license_plate']  # 类别名称

# 图像增强参数
hsv_h: 0.015  # HSV色调调整
hsv_s: 0.7    # HSV饱和度调整 
hsv_v: 0.4    # HSV明度调整
flipud: 0.2   # 上下翻转概率
fliplr: 0.5   # 左右翻转概率
perspective: 0.001  # 透视变换概率

6. YOLOv10模型训练

6.1 模型配置文件修改

# 修改 ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml
nc: 1  # 将类别数从80修改为1

# 调整锚框尺寸适应车牌比例(宽高比约3:1)
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

6.2 训练命令与参数设置

# 基础训练命令
python train.py \
  --model ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml \
  --data dataset/data.yaml \
  --epochs 100 \
  --batch 32 \
  --imgsz 640 \
  --device 0 \
  --name yolov10s_lpr \
  --optimizer AdamW \
  --lr0 0.001 \
  --cos_lr \
  --weight_decay 0.0005 \
  --warmup_epochs 5 \
  --project runs/train

6.3 训练过程监控

使用TensorBoard监控训练过程：

tensorboard --logdir runs/train/yolov10s_lpr

关键监控指标：

损失曲线：box_loss(边界框损失)、cls_loss(分类损失)
精度曲线：mAP@0.5、mAP@0.5:0.95
学习率变化：确保学习率按计划衰减

6.4 模型优化策略

迁移学习初始化：

# 在train.py中修改加载预训练权重
model = YOLO('yolov10s.pt').load('yolov10s.pt')  # 加载COCO预训练权重

混合精度训练：

# 添加--amp参数启用自动混合精度训练
python train.py ... --amp

早停策略：

# 添加--patience参数(默认10轮)
python train.py ... --patience 20

7. 车牌检测模块实现

7.1 模型加载与推理代码

from ultralytics import YOLOv10
import cv2
import numpy as np

class LicensePlateDetector:
    def __init__(self, model_path='runs/train/yolov10s_lpr/weights/best.pt'):
        # 加载训练好的模型
        self.model = YOLOv10(model_path)
        # 设置置信度阈值
        self.conf_threshold = 0.5
        # 设置IOU阈值(用于NMS)
        self.iou_threshold = 0.45
        
    def detect(self, image):
        # 图像预处理
        img_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 模型推理
        results = self.model(
            img_rgb,
            conf=self.conf_threshold,
            iou=self.iou_threshold,
            imgsz=640,
            device=0,
            verbose=False
        )
        
        # 提取检测结果
        license_plates = []
        for result in results:
            for box in result.boxes:
                # 转换为原图坐标
                x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist()
                conf = box.conf[0].item()
                cls = box.cls[0].item()
                
                # 截取车牌区域
                plate_img = image[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
                license_plates.append({
                    'bbox': (x1, y1, x2, y2),
                    'confidence': conf,
                    'image': plate_img
                })
                
        return license_plates

7.2 后处理优化

针对倾斜、变形车牌进行矫正：

def correct_plate_perspective(plate_img):
    """使用边缘检测和透视变换矫正倾斜车牌"""
    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    # 轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 找到最大轮廓
    if contours:
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        perimeter = cv2.arcLength(max_contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, 0.02 * perimeter, True)
        
        # 如果找到四边形轮廓
        if len(approx) == 4:
            # 获取轮廓点
            pts = approx.reshape(4, 2)
            # 排序轮廓点(顺时针)
            pts = sort_points(pts)
            
            # 定义目标矩形(宽高比约3:1)
            w = int(np.linalg.norm(pts[1] - pts[0]))
            h = int(w * 1/3)
            dst = np.array([[0, 0], [w, 0], [w, h], [0, h]], dtype=np.float32)
            
            # 透视变换
            M = cv2.getPerspectiveTransform(pts.astype(np.float32), dst)
            corrected_img = cv2.warpPerspective(plate_img, M, (w, h))
            return corrected_img
    
    # 如果无法检测轮廓，返回原图
    return plate_img

8. 字符识别模块实现

8.1 字符分割算法

采用基于投影的字符分割方法：

def segment_characters(plate_img):
    """分割车牌字符"""
    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    
    # 水平投影
    horizontal_projection = np.sum(binary, axis=1)
    # 垂直投影
    vertical_projection = np.sum(binary, axis=0)
    
    # 找到字符区域
    char_regions = []
    in_char = False
    start = 0
    
    for i, val in enumerate(vertical_projection):
        if val > 0 and not in_char:
            start = i
            in_char = True
        elif val == 0 and in_char:
            end = i
            in_char = False
            # 过滤过小区域
            if end - start > binary.shape[1] * 0.03:
                char_regions.append((start, end))
    
    # 提取字符图像
    characters = []
    for (start, end) in char_regions:
        char_img = binary[:, start:end]
        # 统一尺寸为48×96
        char_img = cv2.resize(char_img, (96, 48))
        # 添加边界
        char_img = cv2.copyMakeBorder(char_img, 4, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
        characters.append(char_img)
    
    return characters

8.2 字符识别模型训练

使用CNN构建字符识别模型：

import torch
import torch.nn as nn

class CharRecognizer(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=68):
        super().__init__()
        self.conv_layers = nn.SSequential(
            # 卷积块1
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            
            # 卷积块2
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            
            # 卷积块3
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
        )
        
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(128 * 6 * 12, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(512, num_classes)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv_layers(x)
        x = self.fc_layers(x)
        return x

8.3 端到端识别流程整合

class LicensePlateRecognizer:
    def __init__(self):
        # 加载车牌检测器
        self.detector = LicensePlateDetector()
        # 加载字符识别模型
        self.char_model = CharRecognizer(num_classes=68)
        self.char_model.load_state_dict(torch.load('char_recognizer.pth'))
        self.char_model.eval()
        
        # 字符类别映射
        self.char_map = "0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ挂学警港澳使领"
        
    def recognize(self, image):
        # 1. 车牌检测
        plates = self.detector.detect(image)
        results = []
        
        for plate in plates:
            # 2. 车牌矫正
            corrected_plate = correct_plate_perspective(plate['image'])
            
            # 3. 字符分割
            characters = segment_characters(corrected_plate)
            
            # 4. 字符识别
            plate_number = ""
            for char_img in characters:
                # 预处理
                char_tensor = self.preprocess_char(char_img)
                # 模型推理
                with torch.no_grad():
                    output = self.char_model(char_tensor)
                    pred = torch.argmax(output, dim=1).item()
                # 映射字符
                plate_number += self.char_map[pred]
            
            results.append({
                'bbox': plate['bbox'],
                'confidence': plate['confidence'],
                'plate_number': plate_number,
                'plate_image': corrected_plate
            })
            
        return results
    
    def preprocess_char(self, char_img):
        """字符图像预处理"""
        # 转为Tensor并归一化
        tensor = torch.from_numpy(char_img).float() / 255.0
        # 添加批次和通道维度
        tensor =