【包含內容】

【一】項目提供完整源代碼及詳細注釋

【二】系統設計思路與實現說明

【三】系統數據統計與可視化分析支持

【技術棧】

①：系統環境：Windows/macOS/Linux

②：開發環境：Python 3.8+

③：技術棧：YOLO11 + PaddleOCR + PySide6 + OpenCV + Pandas

【功能模塊】

①：圖片識別：支持批量上傳圖片進行車牌識別，顯示車牌位置及文本信息

②：視頻識別：加載視頻文件，逐幀分析識別車牌，并保存結果數據

③：實時檢測：連接攝像頭實時捕捉畫面進行車牌檢測，支持多攝像頭切換

④：數據統計：對識別結果進行車型、時間、區域等多維度統計分析

⑤：結果導出：支持識別結果導出為CSV、圖片等多種格式

【系統特點】

① 高精度檢測與識別算法，適應復雜環境與角度

② 完全支持中文界面與中文字體顯示，無亂碼問題

③ 現代化科技感UI設計，操作簡潔直觀

④ 多線程處理架構，保證UI響應速度與處理效率

【核心技術】

① YOLO11目標檢測技術，精準定位車牌位置

② PaddleOCR文字識別，高效解析車牌字符

③ 基于PIL的中文字體渲染系統，解決中文顯示問題

④ 多平臺適配的字體檢測與加載機制，自動選擇最佳字體

【應用場景】

① 小區/停車場車牌識別與管理

② 交通違規車輛自動檢測與記錄

③ 公共安全監控與車輛統計分析

④ 道路通行情況與車流量監測