基于深度学习的停车场管理与车牌识别检测系统312(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_

基于深度学习的停车场管理与车牌识别检测系统312(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
本项目已经训练好模型，配置好环境可直接使用，运行效果见图像如图。该项目有登陆系统和非登陆系统两种，自由可选。
项目介绍：
模型：YOLOv5或者v8，也可以根据需求改进
软件：Pycharm+Anaconda
环境：python=3.9 opencv_python PyQt5
文件：
1.完整程序文件（.py等）
2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）
YOLOv8v5PlateModel.py: 车牌检测模型类，集成了YOLO车牌定位和LPRNet字符识别功能
PlateColorModel.py: 车牌颜色识别模型，基于HSV颜色空间分析
功能： 系统使用yolov8或者v5进行车牌定位，之后使用LPRNet进行车牌字符识别，同时结合颜色识别模型对车牌颜色进行分类，支持图片、视频、摄像头实时检测系统
①选择图片识别车牌，可选择单个或多个图片
②选择视频识别车牌。
③摄像头检测识别车牌