YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5+CRNN-车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测(毕业设计)，YOLO系列在车牌识别与检测中的毕业设计，结合CRNN实现车牌关键点定位与识别，YOLO系列结合CRNN在车牌识别与检测中的毕业设计，车牌关键点定位与精准识别系统

摘要：本文介绍了使用YOLOv8、YOLOv7和YOLOv5结合CRNN技术，在车牌识别与检测方面的毕业设计。通过YOLO系列算法进行车牌检测，结合CRNN实现车牌关键点的定位与识别。该设计能够高效准确地完成车牌识别任务，为智能交通系统提供重要支持，具有重要的实际应用价值。

本项目致力于车牌识别、车牌关键点定位及车牌检测技术的实现，采用YOLOv8、YOLOv7和YOLOv5结合CRNN技术进行深度学习和神经网络算法的研究，我们的目标是提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通系统、自动驾驶和智能交通管理提供有力支持。

项目环境配置

1、安装Python和Pycharm

2、安装项目所需库

3、配置虚拟环境（可选）

车牌识别算法介绍

1、YOLOv8算法简介：介绍YOLOv8的基本原理和优势。

2、CRNN算法介绍：阐述CRNN在车牌识别中的应用。

3、算法流程设计：详细描述算法的整体流程，可插入流程图。

训练与识别步骤

1、下载并准备数据集

2、数据预处理与标注

3、修改配置参数

4、开始训练

训练命令示例（使用代码块格式）：

python3 train.py --data data/plateAndCar.yaml --cfg models/yolov5n-0.5.yaml --weights weights/detect.pt --epoch 250

自建数据集展示

在此部分插入多张自建数据集的图片。

训练曲线分析

插入训练曲线图片，并解释曲线含义，分析模型训练效果。

资源获取与技术支持

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