基于深度学习LeNet模型的车牌识别方法设计.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1

1.2开发环境与工具2

1.2.1Python简介2

1.2.2PyCharm简介2

1.3深度学习简介3

2需求分析5

2.1项目需求分析5

2.2可行性分析5

2.3关键技术分析5

2.3.1卷积神经网络LeNet模型5

2.3.2Numpy分析6

2.3.3车牌图像处理技术6

3数据采集7

3.1开源数据集7

3.2数据集内容划分7

4数据集处理8

4.1导入所需库8

4.2读取数据集9

4.3数据集预处理9

5模型构建与应用9

5.1构建模型9

5.2编译模型与训练模型10

5.3读取测试图片并预测11

6小结11

参考资料13

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LeNet模型的车牌识别方法设计

1引言

随着城市的发展，人们的生活水平逐渐提高，私家车的数量也越来越多。

然而，城市中的停车问题越来越严重，尤其是地面停车难、乱停车现象给城市

环境和交通秩序带来了很大的影响。因此，地下智能化停车场成为了不可避免

的趋势。

在地下停车场中，车牌识别技术是关键的一环。然而，受到光照、坡度等

因素的影响，获取的车牌图像质量不高，导致车牌字符存在断裂、粘连、模糊

等问题，这给车牌识别带来了很大的挑战。为了解决这个问题，车牌识别技术

可分为分割后识别和直接识别两类。

车牌识别技术已经广泛应用于计算机视觉领域和智能交通系统中。因此，

本毕业设计的目的是基于LeNet模型设计一种高效的车牌识别算法，以提高识

别的准确率和效率。通过实验验证该算法的性能评价，为车牌识别技术的研究

和应用提供参考。

1.1项目背景

随着经济的快速发展，车辆数量和交通设施的增长速度也在不断加快。然

而，交通设施的增长速度远远落后于车辆数量的增长速度，这导致了交通拥堵、

交通事故、环境污染等问题的出现。为了解决这些问题，需要采取一系列措施，

其中车牌识别技术是最核心、最基础的技术之一。

车牌号码反映了车辆信息以及关联着车主信息，通过车牌号码可以记录对

应车辆的交通行为。因此，车牌识别技术的运用非常重要，它可以帮助交通管

理部门更好地监控交通状况，及时发现和解决交通问题。同时，车牌识别技术

也可以为车主提供更便捷、更快捷的出行服务，例如自动缴费、智能导航等。

随着科技的不断进步，车牌识别技术也在不断地发展和完善。目前，车牌

识别技术已经广泛应用于城市交通管理、高速公路收费系统、停车场管理等领

域。未来，随着智能交通系统的不断完善，车牌识别技术的应用将会更加广泛，

为人们的出行带来更多的便利和安全。

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湖南商务职业技术学院毕业设计

1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python是一种高级编程语言，由GuidovanRossum于1989年底和1990

年初设计并开发。Python的设计哲学是可读性和清晰性，使得编写代码更加简

单易懂。Python是一种解释型语言，可以直接执行程序，无需编译成机器码，

因此具有快速的开发周期，并允许开发人员在编写代码时进行实时测试和调试。

Python具有简