手把手教你使用 YOLOv11/v8 算法 + PaddleOCR 算法完成车牌检测和车牌识别系统，AI智能体，毛玻璃系统，包括PaddlePaddle安装、数据集预处理、模型训练、AI大模型应用等
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提升识别模型准确率。本文基于YOLOv11/v8 目标检测模型与PaddleOCR 文本识别模型结合，实现端到端的车牌定位与字符识别。之前出过一期基于YOLOv11+CNN 车牌识别系统，链接如下：
由于 YOLOv11+CNN 车牌识别系统对倾斜角度较大和模糊的图片识别效果不佳、识别车牌单一、界面功能和样式单一等问题，本期将进行升级，本期整合了 YOLOv8/YOLOv11 + PaddleOCR + PySIde6 搭建一个车牌识别系统，有用户端系统+后台管理系统。技术路线如下：
- 先利用YOLOv8/YOLOv11 算法定位车牌位置
- 把检测到车牌输入到PaddleOCR 网络进行字符识别，整个过程一气呵成，只需训练 YOLOv8/YOLOv11 车牌检测模型即可，如果有时间也可以训练自己的 PaddleOCR 车牌字符识别模型。
- 最后就是模型可视化与应用，采用PySIde6搭建用户端系统+后台管理系统，用户端系统采用透明毛玻璃效果，用户端实现图片、视频、摄像头识别等功能，后端实现用户管理、历史记录模块等。
- 语音交互，实现 AI 助手实时语音输入，并实现 AI 智能操作体，可以让 AI 上传文件进行检测、修改个人信息包括修改头像和用户昵称。
这里先介绍 PaddleOCR 框架，2025 年 5 月 20 日，飞桨团队发布 PaddleOCR 3.0，全面适配飞桨框架 3.0 正式版，可以说该模型越来越牛逼了，这里给飞桨团队点个大大的赞👍👍👍。更多细节参考官网文档：PaddleOCR 文档，对于车牌识别任务也不是很复杂，那么本文将采用PaddleOCR 2.8.0 版本。对于 YOLOv11/v8 这里就不介绍了，之前出过很多期文章，在我主页看之前发过的文章即可。接下来开始带大家使用YOLOv11/v8算法 + PaddleOCR算法完成车牌检测和车牌识别系统。用户端系统使用毛玻璃效果，车牌识别系统支持 蓝牌、绿牌、黄牌、双层车牌等车牌识别。系统演示效果如下：
| 模块 | 界面演示 |
|---|---|
| 登录与注册 |  |
| 界面演示 | |
| AI 智能操作 演示 |  |
| 新能源车牌识别 |  |
| 蓝色车牌识别 |  |
| 其他颜色车牌 |  |
| 黄色车牌识别 |  |
| 双层车牌识别 |  |
| 官网模型开启双层车牌分割 |  |
| 历史记录模块 |  |
| 用户个人中心模块 |  |
| 后台-首页 |  |
| 后台-用户管理模块 |  |
| 后台历史记录模块 |  |
- 🧑💻 用户端功能
- 🔑 登录与注册
- ✅ 账号密码登录
- ✅ 登录状态保持
- ✅ 登录失败提示
- ✅ 新用户注册
- ✅ 密码校验
- ❌ 邮箱验证码验证（暂未支持）
- ❌ 记住密码与忘记密码（暂未支持）
- 📝 历史记录
- ✅ 检测结果查看，支持搜索
- ✅ 删除与批量删除
- 📥 输入与输出
- ✅ 图片推理/视频文件推理/摄像头实时推理
- ✅ 检测结果展示与保存
- 💾 系统设置
- ✅ 置信度、IoU、线宽设置
- ✅ 是否 开启目标追踪/轨迹绘制/生成标注文件/保存检测结果
- ✅ 类别过滤
- 🔍 任务类型支持
- ✅ 目标检测/分割/关键点/旋转框检测
- ✅ 目标检测追踪/分割目标追踪/关键点目标追踪/旋转框目标追踪
- ❌ 分类任务目标追踪
- 📝 个人中心模块
- ✅ 昵称修改与头像修改
- ✅ 密码修改
- 📝 通用模板
- ✅ 修改标题
- ✅ 自定义界面
- 🎯 AI 客服
- ✅ deepseek API 接口客服
- ✅ AI 控制软件界面
- 🔑 登录与注册
- 👨💼 管理端功能
- 🏗️ 管理员个人中心
- ✅ 昵称修改与头像修改
- ✅ 密码修改
- 👥 用户与权限
- ✅ 创建/编辑/删除用户账号
- ❌ 查看用户操作日志
- 📁 数据管理
- ⏳ 浏览用户的历史检测数据
- ⏳ 清理推理结果
- ❌ 数据审核
- 🏗️ 管理员个人中心
文章目录
- 前言
- 🎓一、环境安装
- 🎓二、PaddleOCR源码下载
- 🎓三、数据集准备和预处理
- 🎓四、YOLOv11/v8 车牌检测模型训练
- 🎓五、PaddleOCR 车牌号码识别模型训练
- 🎓六、界面设计与实现
- 🎓七、全部源码下载（数据集、模型、系统源码）
- 🎓八、项目运行方法
- 总结
🎓一、环境安装
🀄️🀄️PyCharm实用小技巧
技巧1：终端设置
📗📗环境配置（无需安装环境版）
运行环境：
