一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法技术

本文介绍了一个使用最先进的目标检测框架YOLOv8在图像中检测车牌的系统。针对传统模型对车牌识别效果欠佳的问题，提出一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法。该方法包括数据收集、预处理、模型训练和微调，以及车牌定位和识别算法。对具有基本注释的数据集进行评估，mAP达到98.4％。对替代方法进行基准测试可以证明性能有所提高。讨论了实现中遇到的困难，包括数据标签和处理不同的制版格式。阐明了YOLOv8模型在车牌检测中的有效性。在不同地区本地化车牌，它能够适应不同的版式外观，包括字体、比例、旋转和轮廓的异质性。证实了YOLOv8在准确性和便捷性方面的优势。从而显著提高模型的鲁棒性和车牌识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于目标检测领域，具体涉及一种基于改进yolov8的车辆识别方法。

技术介绍

1、计算机视觉最近取得了巨大的进步，改变了物体检测、图像识别和场景理解。车牌检测是一项关键的计算机视觉任务，在交通管理、监控、停车系统和执法中都有应用。准确的车牌检测对于有效的交通控制、提高安全性和自动化系统至关重要。由于需要一个有效的车牌检测系统，本文旨在开发一个使用实时yolov8目标检测模型的解决方案。利用深度学习和全面的车牌图像数据集，我们的目标是解决车牌检测的挑战，并推进该领域的计算机视觉研究。

2、本文探讨的关键问题是在不同现实条件下对车牌进行精确检测和定位。特别困难的是处理不同的版式外观，包括不同的字体、大小、旋转和方向。此外，字符的复杂性质和对鲁棒检测算法的要求使问题进一步复杂化。

3、车牌检测与识别利用计算机视觉对图像中的车牌区域进行识别和提取，然后进行字母数字值的识别。这项技术有多种应用，如识别交通违规、安全访问控制、停车管理等。

4、具体目标包括:在调查现有的技术和方法斑块检测，并使其适应情况。收集车牌图像的综合本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法，所述方法具体步骤如下：

2.根据权利要求1所描述的一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤1中，将数据集预处理，具体步骤为：

3.根据权利要求1所描述的一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤2中，采用预处理和增强技术提高数据质量，增强模型性能。

4.根据权利要求1所描述的一种基于改进YOLOv8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤3中，采用边界框旋转来增加数据集的多样性。每个训练示例都有三个输出，通过在-15°到+15°的范围内随机旋转边界框生成。这种增强技术旨...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolov8的车辆识别方法，所述方法具体步骤如下：

2.根据权利要求1所描述的一种基于改进yolov8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤1中，将数据集预处理，具体步骤为：

3.根据权利要求1所描述的一种基于改进yolov8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤2中，采用预处理和增强技术提高数据质量，增强模型性能。

4.根据权利要求1所描述的一种基于改进yolov8的车辆识别方法，其特征在于：所描述步骤3中，采用边界框旋转来增加数据集的多样性。每个训练示例都有三个输出，通过在-15°到+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：张渝曼，裴树军，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：