基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

1. 引言

随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（License Plate Recognition, LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once），在车牌识别任务中得到了广泛应用。

YOLOv5是YOLO系列中的一个重要版本，具有较高的检测精度和较快的推理速度，非常适合车牌检测这类需要实时响应的任务。本文将详细介绍如何利用YOLOv5进行车牌识别，并结合PyQt5创建一个实时监控的UI界面。在本文中，我们将涉及车牌识别数据集的选择与预处理、YOLOv5模型的训练与优化、UI界面的设计与实现等多个方面，并提供完整的代码示例。

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2. YOLOv5模型概述

2.1 YOLOv5简介

YOLO（You Only Look Once）是一个基于卷积神经网络（CNN）的实