引言

车牌检测与识别是智能交通系统中的关键环节，广泛应用于电子警察、停车场管理、高速收费等领域。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的车牌识别方案逐渐成为主流。本文将介绍如何利用YOLOv8目标检测框架与PaddleOCR光学字符识别工具，快速实现一个高效、准确的车牌检测与识别系统。

一、YOLOv8与PaddleOCR技术选型

1.1 YOLOv8目标检测框架

YOLOv8是Ultralytics公司推出的最新一代YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型，在保持YOLO系列实时性的同时，大幅提升了检测精度。YOLOv8采用CSPNet（Cross Stage Partial Network）作为骨干网络，结合PANet（Path Aggregation Network）特征金字塔，实现了多尺度特征的高效融合。对于车牌检测任务，YOLOv8能够快速定位图像中的车牌区域，且对倾斜、模糊等复杂场景具有较好的鲁棒性。

1.2 PaddleOCR光学字符识别工具

PaddleOCR是百度开源的一款多语言OCR工具库，支持中英文、数字、特殊符号的识别。其核心模块包括文本检测（DB算法）、文本识别（CRNN算法）及文本方向分类。PaddleOCR具有以下优势：

• 高精度：基于深度学习的文本检测与识别算法，在标准数据集上达到SOTA（State-of-the-Art）水平。
• 轻量化：提供轻量级模型（如MobileNetV3骨干），适合部署在边缘设备。
• 易用性：支持Python接口，提供预训练模型，无需从头训练即可快速使用。

二、系统实现步骤

2.1 环境准备

首先，需要安装必要的Python库：

pip install ultralytics paddlepaddle paddleocr opencv-python

• ultralytics：YOLOv8官方库，提供模型加载与推理接口。
• paddlepaddle与paddleocr：PaddleOCR核心库。
• opencv-python：图像处理工具，用于读取与预处理图像。

2.2 车牌检测（YOLOv8）

2.2.1 加载预训练模型

YOLOv8提供了多种预训练模型（如yolov8n.pt、yolov8s.pt等），可根据设备性能选择。以下代码加载yolov8n.pt（轻量级模型）：

from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

2.2.2 车牌区域检测

通过model.predict()对输入图像进行检测，提取车牌坐标：

import cv2
def detect_license_plate(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    # 模型推理
    results = model.predict(img, save=False, conf=0.5)  # conf为置信度阈值
    # 提取车牌区域
    plates = []
    for result in results:
        for box in result.boxes.data.tolist():
            x1, y1, x2, y2, score, class_id = box[:6]
            plates.append((int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)))
    return plates

• conf=0.5：过滤低置信度检测结果。
• result.boxes.data：包含检测框坐标、置信度、类别ID。

2.3 车牌识别（PaddleOCR）

2.3.1 初始化PaddleOCR

from paddleocr import PaddleOCR
# 初始化OCR（中英文+数字识别）
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # use_angle_cls启用方向分类

• use_angle_cls=True：自动校正倾斜文本方向。
• lang="ch"：支持中英文混合识别。

2.3.2 识别车牌字符

对检测到的车牌区域进行裁剪，并传入OCR模型：

def recognize_license_plate(image_path, plates):
    img = cv2.imread(image_path)
    results = []
    for (x1, y1, x2, y2) in plates:
        # 裁剪车牌区域
        plate_img = img[y1:y2, x1:x2]
        # OCR识别
        ocr_result = ocr.ocr(plate_img, cls=True)
        # 提取识别文本
        text = ""
        for line in ocr_result[0]:
            text += line[1][0]  # line[1][0]为识别文本
        results.append(( (x1, y1, x2, y2), text ))
    return results

2.4 完整流程示例

def license_plate_recognition(image_path):
    # 1. 车牌检测
    plates = detect_license_plate(image_path)
    if not plates:
        print("未检测到车牌")
        return
    # 2. 车牌识别
    results = recognize_license_plate(image_path, plates)
    # 3. 输出结果
    for (box, text) in results:
        print(f"车牌位置: {box}, 识别结果: {text}")
# 测试
license_plate_recognition("car.jpg")

三、优化与部署建议

3.1 模型优化

• 数据增强：针对车牌场景（如倾斜、光照变化），在训练YOLOv8时增加随机旋转、亮度调整等数据增强。
• 模型剪枝：使用PaddleSlim等工具对YOLOv8或PaddleOCR模型进行剪枝，减少参数量，提升推理速度。

3.2 部署方案

• 边缘设备：将模型转换为ONNX格式，部署在NVIDIA Jetson、树莓派等设备。
• 云端服务：通过Flask/Django构建REST API，提供车牌识别服务。

3.3 性能调优

• 批处理：对多张图像进行批处理，减少GPU空闲时间。
• 硬件加速：使用TensorRT加速YOLOv8推理，或启用PaddleOCR的GPU模式。

四、总结

本文介绍了基于YOLOv8与PaddleOCR的车牌检测与识别方案，通过代码示例展示了从环境准备到完整流程的实现。该方案具有以下优势：

• 高效性：YOLOv8实现实时检测，PaddleOCR提供高精度识别。
• 易用性：预训练模型+Python接口，降低开发门槛。
• 扩展性：支持模型优化与多平台部署。

实际应用中，可根据场景需求调整模型参数（如置信度阈值、OCR语言类型），进一步优化系统性能。