YOLOv8/v11 结合 PaddleOCR 实现车牌检测与识别系统实战

前言

车牌识别系统是智能交通、安防监控等领域的关键技术，结合深度学习方法可显著提升识别准确率。本文基于 YOLOv8/v11 目标检测模型与 PaddleOCR 文本识别模型，构建端到端的车牌定位与字符识别方案。

相较于早期基于 YOLOv11+CNN 的方案，新版本在倾斜角度较大或模糊图片的识别效果上有所优化，同时解决了界面功能单一的问题。本次升级整合了 YOLOv8/YOLOv11 + PaddleOCR + PySide6，搭建包含用户端系统与后台管理系统的完整应用。技术路线如下：

利用 YOLOv8/YOLOv11 算法定位车牌位置。
将检测到的车牌区域输入 PaddleOCR 网络进行字符识别，整个过程一气呵成。通常只需训练 YOLO 检测模型即可，若对精度有更高要求，也可单独训练 PaddleOCR 车牌字符识别模型。
模型可视化与应用落地，采用 PySide6 搭建用户端系统（支持毛玻璃特效）及后台管理系统，实现图片、视频、摄像头实时识别等功能，后端涵盖用户管理与历史记录模块。
集成语音交互，实现 AI 助手实时语音输入与智能操作，支持文件上传检测、个人信息修改等。

PaddleOCR 框架持续迭代，2025 年 5 月发布的 3.0 版本全面适配飞桨框架 3.0 正式版，性能表现优异。本文主要采用 PaddleOCR 2.8.0 版本进行实践。对于 YOLOv11/v8 的基础介绍不再赘述，重点聚焦于车牌识别系统的整体搭建流程。系统支持蓝牌、绿牌、黄牌、双层车牌等多种类型识别。