这是项目《智能驾驶车牌检测和识别》系列之《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》；项目基于开源YOLOv5项目，实现一个高精度的车牌检测算法（ License Plates Detection）；目前，基于YOLOv5s的车牌检测精度平均值mAP_0.5=0.99972，mAP_0.5:0.95=0.75261。为了能部署在手机Android平台上，本人对YOLOv5s进行了简单的模型轻量化，并开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolov5s05_320模型；轻量化模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。下表格给出轻量化模型的计算量和参数量以及其检测精度

模型	input-size	params(M)	GFLOPs	mAP_0.5:0.95
yolov5s	640×640	7.2	16.5	0.75261
yolov5s05	416×416	1.7	1.8	0.74593
yolov5s05	320×320	1.7	1.1	0.74341

先展示一下车牌检测效果：

如果你需要车牌号识别，请参考《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》

【整套项目下载地址】：智能驾驶车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》

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更多项目《智能驾驶车牌检测和识别》系列文章请参考：

智能驾驶车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181
智能驾驶车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068
智能驾驶车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209
智能驾驶车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704242
智能驾驶车牌检测和识别（五）《C++实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704276
智能驾驶红绿灯检测（一）《红绿灯(交通信号灯)数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128222850
智能驾驶红绿灯检测（二）《YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240198
智能驾驶红绿灯检测（三）《Android实现红绿灯检测(含Android源码可实时运行)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240334
智能驾驶车辆检测（一）《UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127907325
智能驾驶车辆检测（二）《YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672
智能驾驶车辆检测（三）《Android实现车辆检测(含Android源码可实时运行)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128190532

2. 车牌检测数据集说明

（1）车牌检测数据集

目前收集了约30W+的车牌检测数据集（含蓝牌和绿牌），主要使用开源的CCPD车牌数据集，关于CCPD车牌数据集说明，请参考智能驾驶车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181

（2）自定义数据集

如果需要增/删类别数据进行训练，或者需要自定数据集进行训练，可参考如下步骤：

采集图片，建议不少于200张图片
使用Labelme等标注工具，对目标进行拉框标注：labelme工具：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).
将标注格式转换为VOC数据格式，参考工具：labelme/labelme2voc.py at main · wkentaro/labelme · GitHub
生成训练集train.txt和验证集val.txt文件列表
修改engine/configs/voc_local.yaml的train和val的数据路径
重新开始训练

3. 基于YOLOv5的车牌检测模型训练

（1）YOLOv5安装

训练Pipeline采用YOLOv5: https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/494496?site

智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》_yolo车牌识别数据集