随着智能交通系统的不断发展，车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域中起着越来越重要的作用。本文介绍了一种基于YOLov8的轻量级车牌识别方法，该方法结合了深度学习和目标检测技术，能够高效准确地识别车牌信息。
YOLov8是一种高效且准确的物体检测算法，通过对输入图像进行多层次的卷积网络处理，可以实现对不同尺寸、角度和遮挡的车牌进行检测和识别。同时，YOLov8算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，适用于各种复杂场景下的车牌识别任务。
本方法在YOLov8的基础上进行了一些改进，主要包括增加了图像数据增强和模型微调等步骤，进一步提高了车牌识别的准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法在标准数据集上取得了较好的识别效果，能够满足实际应用需求。
综上所述，基于YOLov8的轻量级车牌识别方法具有较高的效率和准确性，为智能交通系统的发展提供了强大的支持。相信随着技术的不断进步，车牌识别技术将在未来发展出更多更加先进的方法，为人们的生活带来更多便利和安全。
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