基于深度学习YOLO模型的车牌号识别方法设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍1
2.1数据采集技术1
2.2深度学习模型概述2
2.3目标检测技术介绍2
2.4PYQT5框架技术3
2.5开发环境与工具4
2.5.1Python简介4
2.5.2PyCharm开发工具的简介4
2.5.3第三方库简介5
2.5.4Pytorch简介5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理6
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型的选择8
3.2.2模型的设计8
3.3模型的编译与训练10
3.4模型的评估与优化11
3.4.1模型的评估11
3.4.2模型的优化13
3.5前端设计与实现14
3.5.1系统前端设计14
I
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3.5.2设计效果展示及分析15
4小结17
参考资料18
II
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基于深度学习YOLO模型的车牌号识别方法设计
1引言
1.1项目背景和意义
车牌检测可以帮助交通管理部门监控道路上的车辆，追踪车辆位置和移动
情况在停车场、路口和高速公路等地方使用车牌检测技术可增强安全监控和防
范犯罪车牌检测可用于智能停车系统，帮助识别车辆并自动处理停车费用通过
收集车牌数据，可以进行交通流量分析、车辆管理和其他城市规划方面的数据
分析车牌检测可以自动化车辆识别过程，提高识别效率并减少人力成本通过车
牌检测，可以及时发现违章车辆、寻找被盗车辆或协助处理交通事故将车牌检
测与智能停车、实时路况等服务结合，提供更便利的交通服务。
1.2项目的目的和目标
做这个的目的是为能够让计算机通过训练能够在众多图片中准确认出含有
车牌的图片，目标是能够让计算机更快的认出含有车牌的图片，且一次性完成
大量的图片的识别。
2相关技术与工具介绍
2.1数据采集技术
数据采集技术是指从不同来源、如网页、数据库、API等，收集和提取数
据的方法和工具。这些数据可以用于分析、研究、预测等各种目的。常见的数
据采集技术包括，网页抓取，使用网络爬虫程序从网页上提取数据。这可以是
结构化数据（如表格）或非结构化数据（如文本）。API访问，通过调用API
（ApplicationProgrammingInterface）来获取特定服务或平台提供的数据。
API为开发人员提供了访问数据的标准方式。数据库查询，直接查询数据库以
获取数据。这通常需要对数据库进行适当的授权和访问权限。日志文件分析，
分析服务器日志或其他日志文件，以提取有关用户行为、系统性能等方面的数
据。人工采集，手动从不同来源复制和粘贴数据。虽然效率较低，但在某些情
况下仍然是一种有效的方法。OCR（OpticalCharacterRecognition）识别，