python0408 汽车牌照自动识别系统的设计与实现

项目介绍

从根本解决交通问题的产业革命以来，人们采用各种各样的新技术，将车辆、道路、用户紧密结合在一起。计算机技术、信息技术、通信技术、电子控制技术、严重治疗交通事故、环保、有效解决交通拥堵对节能产生重大影响。随着经济高速增长，人口生活水平发生了巨大变化，汽车的人口需求不断扩大，但交通管理、环境等问题日益严重。在很多领域，为了导入智能交通系统，找到管理交通的新方法很重要。 本文主要以车辆的正面图像为目标，结合能够倾斜车辆图像的实际状况，基于模板定位以及卷积神经网络技术相结合的车牌识别算法，设计并实施，对车牌区域进行截取，然后抽取车牌属性，使用改良后的CNN特征提取算法对车牌进行定位于识别。 本文基于Windows软件开发平台，通过PyQt5构建车牌自动定位仿真平台，并对车牌图像进行测试与验证。前端图像的读取和显示采用imread实现，后端车牌识别采用视觉图像处理库来完成，并结合深度卷积神经网络算法来对车牌进行识别。实验结果表明，基于深度学习的算法可以高效实现。算法的精度高于其他类似算法。基于算法设计和实施的系统可以提高实时稳定性和性能。在理论和软件实施方面，向研究车牌识别的其他研究人员提供一些指导方针和参考值。