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摘要： 在智慧交通、停车场管理、道路执法以及安防监控等场景中，快速、准确地获取车辆号牌信息是实现自动化管理的关键。然而在现状中，很多实际应用仍依赖人工抄录或传统的OCR方案，这些方法在面对复杂光照、倾斜拍摄、运动模糊、特殊车牌（如新能源绿牌、黄牌）时，识别率往往不稳定，而且难以做到实时批量处理。随着城市交通流量激增与无人化管理的推进，市场迫切需要一种兼具检测速度与字符识别精度、可适配多种车牌样式并支持多载体输入的智能识别方案。 针对这一现状，我们团队研发了这套成品级车牌识别系统。系统采用 YOLO 算法定位车牌位置，并结合轻量化端到端的 LPRNet​ 完成字符识别，实现了从图片、视频、文件夹批量图片到实时摄像头视频流的全方位检测与识别。界面上支持模型切换（YOLO V5 / V8 / V11 / V12）、置信度与IOU调节、语音播报、检测结果可视化与导出，并配套登录管理、脚本批处理以及二次训练能力，能够满足工业落地与科研实验的多场景需求。 阅读全文