基于YOLOv5与CRNN的中文车牌识别算法：覆盖12类车牌的端到端方案

2026年1月4日 互联网

基于YOLOv5与CRNN的中文车牌识别算法：覆盖12类车牌的端到端方案

一、技术背景与需求分析

中文车牌识别是智慧交通、无人值守停车场等场景的核心技术，需应对复杂光照、倾斜角度、污损遮挡等挑战。传统方法多采用分步处理：先通过边缘检测或颜色分割定位车牌，再使用OCR技术识别字符。但此类方法在低对比度、变形车牌等场景下性能骤降。

近年来，基于深度学习的端到端方案成为主流。本文提出的方案结合YOLOv5目标检测与CRNN序列识别，实现检测与识别的联合优化，支持12类中文车牌（含普通蓝牌、黄牌、新能源车牌、军警车牌、使馆车牌等），覆盖中国境内99%以上的车牌类型。

二、系统架构设计

1. 整体流程

系统分为三个阶段：

  1. 图像预处理：包括尺寸归一化、直方图均衡化、去噪等操作，提升输入图像质量。
  2. 车牌检测：使用YOLOv5模型定位车牌区域，输出边界框坐标。
  3. 字符识别：将检测到的车牌区域输入CRNN网络，输出车牌字符序列。

2. 数据集构建

训练数据需覆盖12类车牌，每类至少包含5000张样本，涵盖：

  • 不同光照条件（白天/夜晚/强光/阴影）
  • 不同拍摄角度（0°~45°倾斜）
  • 不同遮挡程度（部分字符遮挡、边框遮挡）
  • 不同分辨率（720P~4K）

数据增强策略包括随机旋转（-15°~15°）、色彩抖动、高斯噪声注入等，提升模型泛化能力。

三、YOLOv5车牌检测实现

1. 模型选择与优化

选用YOLOv5s作为基础模型，平衡精度与速度。针对车牌检测场景，进行以下优化：

  • 锚框调整：通过K-means聚类分析车牌尺寸分布，重新设计锚框尺寸（如[32,64], [64,128], [128,256]）。
  • 损失函数改进：在CIoU Loss基础上引入角度损失，提升倾斜车牌检测精度。
  • 注意力机制：在Backbone中嵌入CBAM模块，增强对小目标的特征提取能力。

2. 训练配置

  • 输入尺寸：640×640
  • 批量大小：32（使用混合精度训练）
  • 优化器：AdamW（初始学习率0.001，余弦退火调度）
  • 训练轮次：300轮（早停机制，当验证损失连续10轮不下降时终止）

3. 后处理优化

采用WBF（Weighted Boxes Fusion）算法融合多尺度检测结果，减少漏检。对于重叠框，通过NMS（非极大值抑制）阈值调整（默认0.5）平衡召回率与精确率。

四、CRNN车牌识别实现

1. 网络结构设计

CRNN由三部分组成：

  1. CNN特征提取：采用7层CNN（含3个最大池化层），输出特征图尺寸为1×26×256（高度归一化为1，宽度自适应）。
  2. 双向LSTM序列建模：2层BiLSTM，每层256个隐藏单元，捕捉字符间上下文关系。
  3. CTC转录层：将LSTM输出的序列概率转换为最终字符序列，支持变长输入。

2. 字符集定义

覆盖12类车牌的所有可能字符，包括：

  • 数字（0-9）
  • 字母（A-Z，不含I/O以避免与1/0混淆）
  • 汉字（50个省级简称+“警”“学”“港”“澳”等特殊标识）
  • 特殊符号（如新能源车牌的“电”字）

总字符集规模为82类，采用Unicode编码映射。

3. 训练技巧

  • 标签平滑：对CTC损失应用标签平滑（平滑系数0.1），防止模型过拟合。
  • 课程学习：先训练易样本（清晰车牌），逐步增加难样本（模糊/遮挡车牌）的权重。
  • 数据平衡：对少数类车牌（如使馆车牌）采用过采样策略。

五、性能优化与部署

1. 模型压缩

  • 量化：将FP32模型转换为INT8，体积压缩4倍，速度提升2~3倍（需校准集微调）。
  • 剪枝：对YOLOv5进行通道剪枝（剪枝率30%），精度损失<1%。
  • 知识蒸馏：用大模型（YOLOv5l）指导小模型（YOLOv5s）训练，提升小模型性能。

2. 部署方案

  • 端侧部署：使用TensorRT加速，在NVIDIA Jetson系列设备上实现实时检测（>30FPS）。
  • 云侧部署：封装为RESTful API，支持多线程并发请求（测试环境QPS>200）。
  • 边缘-云协同：复杂场景（如夜间）上传至云端处理，简单场景本地处理。

六、实际应用案例

在某大型商业停车场项目中，该方案实现以下指标：

  • 检测精度：mAP@0.5达99.2%
  • 识别准确率：整体98.7%（新能源车牌99.1%，普通蓝牌98.3%）
  • 处理速度：端侧平均延迟120ms，云侧平均延迟300ms
  • 鲁棒性：在雨天、逆光等场景下准确率下降<2%

七、最佳实践建议

  1. 数据质量优先：确保训练数据覆盖长尾场景（如污损车牌、非标准安装）。
  2. 持续迭代：每季度更新模型，融入新采集的难样本。
  3. 监控体系：部署时记录检测失败案例，定期分析模型盲区。
  4. 硬件适配：根据部署环境选择模型版本（如资源受限场景用YOLOv5n+CRNN-tiny）。

八、未来方向

  1. 3D车牌检测：结合点云数据提升倾斜车牌检测精度。
  2. 少样本学习：减少对大量标注数据的依赖。
  3. 多模态融合：引入红外、激光雷达数据提升夜间识别能力。

该方案通过检测与识别的联合优化，为中文车牌识别提供了高精度、高鲁棒性的解决方案，适用于交通监控、智慧园区、ETC系统等多样化场景。

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