YOLOv5 + 图像分割 + 百度AI：从零搭建车牌实时检测识别系统

本教程将一步步带你实现一个完整的车牌实时检测识别系统。系统整合了 YOLOv5 目标检测、OpenCV 图像分割 与 百度AI 文字识别 三大核心技术，能够从图片或视频流中精准定位车牌区域并识别出车牌号码。即使你是刚接触计算机视觉的新手，也能跟随本教程顺利完成项目搭建。

01 YOLOv5 介绍

YOLOv5 是一种单阶段、端到端的目标检测算法。其网络结构主要由三部分构成：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络） 和 Prediction（预测层）。以 YOLOv5s 模型为例，整体架构如下：

• Backbone：由 Conv 卷积层、C3 模块和 SPPF 空间金字塔池化模块组成。它的作用是提取图像中的特征信息。其中 C3 模块使用残差结构，能够学习到更丰富的特征；SPPF 模块则将任意大小的特征图转换为固定尺寸的特征向量。
• Neck：采用 FPN + PAN 的特征金字塔结构，实现不同尺度目标特征的传递，有效解决多尺度问题。
• Prediction：使用三种损失函数分别计算分类损失、定位损失和置信度损失，并通过 NMS（非极大值抑制） 提高检测准确度。

模型默认输入图像尺寸为 640×640 的 3 通道彩色图像，最终输出格式为 3 × (5 + ncls)，其中 ncls 表示目标检测的类别数量。

YOLOv5 的版本从浅到深分为 s、m、l、x 四个模型，本教程使用 YOLOv5s（最小模型）进行车牌检测，兼顾速度与精度。