一个基于YOLOv5的智能车牌检测识别系统，集成了现代化的Web界面和AI对话功能。
- 车牌检测识别：基于YOLOv5和ONNX模型的高精度车牌检测
- 多格式支持：支持图片和视频文件的车牌识别
- 实时处理：快速的图像处理和识别响应
- 历史记录：完整的识别历史记录和数据管理
- AI对话助手：集成GitHub模型API的智能对话功能
- 多模态输入：支持文本和图片输入的AI对话
- 智能降级：网络问题时自动切换到本地智能回复
- 配置管理：灵活的AI模型配置和管理
- 用户注册登录：完整的用户认证系统
- 权限管理：管理员和普通用户权限控制
- 数据隔离：用户数据安全隔离
- Python Flask：轻量级Web框架
- YOLOv5：目标检测模型
- ONNX Runtime：模型推理引擎
- OpenCV：图像处理
- SQLite：数据库
- Flask-CORS：跨域支持
- Vue.js 3：现代化前端框架
- Vue Router：路由管理
- Axios：HTTP客户端
- Element Plus：UI组件库
- 现代化设计：响应式布局和美观界面
YOLOv5-Car-Detection-System/
├── backend/ # 后端服务
│ ├── app.py # Flask应用主文件
│ ├── onnx_infer.py # ONNX模型推理
│ ├── requirements.txt # Python依赖
│ ├── model/ # 模型文件
│ │ ├── plate_detect.onnx
│ │ └── plate_rec_color.onnx
│ ├── static/ # 静态文件
│ ├── fonts/ # 字体文件
│ │ └── platech.ttf
│ └── users.db # 用户数据库
├── frontend/ # 前端应用
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # Vue组件
│ │ │ ├── AiChat.vue # AI对话组件
│ │ │ └── AiConfig.vue # AI配置组件
│ │ ├── views/ # 页面视图
│ │ ├── router/ # 路由配置
│ │ └── main.js # 应用入口
│ ├── package.json # 前端依赖
│ └── vue.config.js # Vue配置
├── material/ # 测试素材
│ ├── imgs/ # 测试图片
│ │ ├── 0.jpg # 车牌测试图片
│ │ ├── 1.jpg # 车牌测试图片
│ │ ├── 6.jpg # 车牌测试图片
│ │ ├── double_yellow.jpg # 双黄牌测试
│ │ ├── single_green.jpg # 单绿牌测试
│ │ ├── single_yellow.jpg # 单黄牌测试
│ │ └── ... # 其他测试图片
│ └── test.mp4 # 测试视频文件
├── rendering/ # 项目效果图
│ ├── login.jpg # 登录页面截图
│ ├── register.jpg # 注册页面截图
│ ├── image-detection.jpg # 图片检测截图
│ ├── video-detection.jpg # 视频检测截图
│ ├── ai-assistant.jpg # AI助手截图
│ └── history.jpg # 历史记录截图
└── README.md # 项目说明
- Python 3.8+
- Node.js 14+
- npm 或 yarn
-
进入后端目录
bash cd backend -
创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv激活虚拟环境
Windows
venc\Scripts\activateLinux/Mac
source venv/bin/activate-
安装依赖
bash pip install -r requirements.txt -
启动后端服务
bash python app.py
后端服务将在 http://localhost:5002 启动
-
进入前端目录
bash cd frontend -
安装依赖
bash npm install -
启动开发服务器
bash npm run serve
前端应用将在 http://localhost:8080 启动
-
用户注册/登录
- 访问前端应用
- 注册新用户或使用现有账户登录
-
车牌识别
- 上传图片或视频文件
- 系统自动检测和识别车牌
- 查看识别结果和详细信息
-
AI对话功能
- 点击AI对话按钮
- 配置GitHub模型（可选）
- 开始智能对话，支持文本和图片输入
-
历史记录
- 查看所有识别历史
- 管理和导出数据
项目提供了丰富的测试素材供您快速体验系统功能：
测试图片（位于 material/imgs/ 目录）：
0.jpg,1.jpg,6.jpg- 基础车牌测试图片double_yellow.jpg- 双黄牌测试（大型车辆）single_green.jpg- 单绿牌测试（新能源车辆）single_yellow.jpg- 单黄牌测试（普通车辆）hongkang1.jpg- 港澳车牌测试moto.png- 摩托车牌测试
测试视频：
material/test.mp4- 车牌检测视频测试文件
使用方法：
- 启动系统后，在图片检测页面选择
material/imgs/中的任意图片进行测试 - 在视频检测页面上传
material/test.mp4进行视频检测测试 - 观察不同类型车牌的识别效果和准确率
-
GitHub模型配置
- 获取GitHub Personal Access Token
- 在AI配置页面输入Token和模型名称
- 保存配置后即可使用GitHub模型
-
本地智能回复
- 无需配置，系统自动提供
- 网络问题时自动降级使用
- 模型文件路径：
backend/model/ - 静态文件路径：
backend/static/ - 数据库文件：
backend/users.db
- API基础URL：在
frontend/src/main.js中配置 - 路由配置：
frontend/src/router/index.js
- 支持GitHub Models API
- 多种模型选择（GPT-4o, Claude等）
- 智能对话和图像理解
- 基于规则的智能回复系统
- 车牌识别相关问题解答
- 系统使用指导
- 网络问题自动检测
- 无缝切换到本地回复
- 用户友好的错误提示
- POST /api/upload - 图片上传和识别
- POST /api/upload_video - 视频上传和识别
- GET /api/history - 获取识别历史
- POST /api/ai_config - AI配置保存
- POST /api/ai_chat - AI对话接口
- POST /api/register - 用户注册
- POST /api/login - 用户登录
- POST /api/logout - 用户登出
- 用户认证和会话管理
- 文件上传安全检查
- SQL注入防护
- XSS攻击防护
- CORS跨域安全配置
- 使用Flask开发服务器
- Vue.js开发模式
- 热重载支持
- 使用Gunicorn或uWSGI部署Flask应用
- 使用Nginx作为反向代理
- 构建Vue.js生产版本
- 配置HTTPS和安全头
- Fork 项目
- 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
- 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
- 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
- 开启 Pull Request
- 初始版本发布
- 车牌检测识别功能
- Web界面和用户系统
- AI对话功能集成
- 智能降级机制
- 修复：统一前端API请求路径，解决部分功能404错误（涉及
Admin.vue,Register.vue,Login.vue,Home.vue） - 修复：解决历史记录中AI助手识别结果中文乱码问题，统一CSV文件编码为UTF-8（涉及
backend/app.py中所有CSV读写操作） - 修复：解决历史记录获取时因CSV表头重复写入导致的500错误，优化CSV文件初始化和图片检测API中的表头写入逻辑
- 优化：更新
README.md中虚拟环境创建和激活的说明格式，使其更清晰易读
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情
- YOLOv5 团队提供的优秀目标检测模型
- Vue.js 社区的前端框架支持
- Flask 社区的后端框架支持
- 所有贡献者和用户的支持
如有问题或建议，请通过以下方式联系：
- 提交 Issue
- 发起 Pull Request
- 邮件联系：[[email protected]]
如果这个项目对您有帮助，请给它一个星标！