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 YOLOv11/v8 目标检测模型与 PaddleOCR 文本识别模型，实现端到端的车牌定位与字符识别。
针对早期方案在倾斜角度较大或模糊图片上识别效果不佳、界面功能单一等问题，本期整合了 YOLOv8/YOLOv11 + PaddleOCR + PySide6 搭建一个完整的车牌识别系统，包含用户端系统与后台管理系统。技术路线如下：
- 利用 YOLOv8/YOLOv11 算法定位车牌位置。
- 将检测到车牌输入到 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，如有时间也可训练自己的 PaddleOCR 车牌字符识别模型。
- 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，支持图片、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，支持上传文件进行检测、修改个人信息包括头像和用户昵称。
PaddleOCR 框架发展迅速，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。对于车牌识别任务，本文将采用 PaddleOCR 2.8.0 版本。YOLOv11/v8 相关介绍较多，此处不再赘述。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 |
