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【包含内容】

【一】项目提供完整源代码及详细注释

【二】系统设计思路与实现说明

【三】系统数据统计与可视化分析支持

【技术栈】

①：系统环境：Windows/macOS/Linux

②：开发环境：Python 3.8+

③：技术栈：YOLO11 + PaddleOCR + PySide6 + OpenCV + Pandas

【功能模块】

①：图片识别：支持批量上传图片进行车牌识别，显示车牌位置及文本信息

②：视频识别：加载视频文件，逐帧分析识别车牌，并保存结果数据

③：实时检测：连接摄像头实时捕捉画面进行车牌检测，支持多摄像头切换

④：数据统计：对识别结果进行车型、时间、区域等多维度统计分析

⑤：结果导出：支持识别结果导出为CSV、图片等多种格式

【系统特点】

① 高精度检测与识别算法，适应复杂环境与角度

② 完全支持中文界面与中文字体显示，无乱码问题

③ 现代化科技感UI设计，操作简洁直观

④ 多线程处理架构，保证UI响应速度与处理效率

【核心技术】

① YOLO11目标检测技术，精准定位车牌位置

② PaddleOCR文字识别，高效解析车牌字符

③ 基于PIL的中文字体渲染系统，解决中文显示问题

④ 多平台适配的字体检测与加载机制，自动选择最佳字体

【应用场景】

① 小区/停车场车牌识别与管理

② 交通违规车辆自动检测与记录

③ 公共安全监控与车辆统计分析

④ 道路通行情况与车流量监测