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JournalofSensorTechnologyandApplication传感器技术与应用,2023,11(4),368-374
PublishedOnlineJuly2023inHans./journal/jsta
/10.12677/jsta.2023.114042
基于YOLOv5的车牌识别系统
*
崔兆文，刘肖飞，夏诗楠，瞿竟
华东光电集成器件研究所，江苏苏州
收稿日期：2023年6月9日；录用日期：2023年7月18日；发布日期：2023年7月27日
摘要
近年来，车辆的数量不断增多，智能交通场景的不断完善，在现实生活中车牌识别技术的重要性显而易
见，本文提出了一种YOLOv5网络与LPRNet网络相结合的技术，同时使用透视转化的方法对车牌进行校
正，进而实现对车牌的定位与识别，该模型的模型召回率在99.7%，准确度84.4%，能够准确识别车牌
号。本文先对研究的背景和内容进行了简单的介绍，接着对相关理论内容进行了概述，然后分析实验数
据与结果，最后对本次研究进行总结。
关键词
车牌识别系统，YOLOv5，LPRNet，透视转化
ALicensePlateRecognitionSystemBasedon
YOLOv5
*
ZhaowenCui,XiaofeiLiu,ShinanXia,JingQu
EastChinaInstituteofOptoelectronicIntegratedDevices,SuzhouJiangsu
ththth
Received:Jun.9,2023;accepted:Jul.18,2023;published:Jul.27,2023
Abstract
Inrecentyears,thenumberofvehicleshasnotincreasedsignificantly,andthecontinuousim-
provementofintelligenttransportationscenarioshasmadetheimportanceoflicenseplaterecog-
nitiontechnologyobviousinreallife.ThisarticleproposesatechnologythatcombinesYOLOv5
networkandLPRNetnetwork,andusesperspectivetransformationmethodtocorrectthelicense
plate,therebyachievingthepositioningandrecognitionofthelicenseplate.Themodelhasare-
callrateof99.7%,anaccuracyof84.4%,andcanaccuratelyrecognizethelicenseplate.Thisar-
*通讯作者。
文章引用:崔兆文,刘肖飞,夏诗楠,瞿竟.基于YOLOv5的车牌识别系统[J].传感器技术与应用,2023,11(4):368-374.
DOI:10.12677/jsta.2023.114042
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