项目背景:随着城市化进程的加速,交通管理成为城市管理中的重要课题。传统的车牌识别系统存在识别率低、速度慢等问题,难以满足日益增长的交通管理需求。因此,本项目旨在开发一款基于深度学习的车牌识别系统,以提高识别准确性和效率。
设计方案:首先,采用深度卷积神经网络(CNN)作为核心算法,通过大量的车牌图片训练模型,使其能够自动学习车牌特征,实现高精度的识别。其次,引入图像预处理技术,包括灰度化、二值化和边缘检测等,以增强模型对复杂环境的适应能力。最后,结合车牌定位算法,实现从复杂背景中快速、准确地提取车牌信息。
项目成果:经过测试,该系统在不同光线条件、角度和遮挡情况下均能保持较高的识别率,达到了98%以上。此外,系统响应速度快,平均识别时间低于1秒,满足实时性要求。该系统已成功应用于多个城市的交通监控中心,显著提升了交通管理效率,得到了用户的广泛好评。
结论:本毕业设计案例展示了计算机科学与技术专业学生如何运用所学知识解决实际问题的能力,不仅加深了对深度学习技术的理解,也体现了技术服务于社会的价值。未来,该系统有望进一步优化,如加入多语言支持、集成到移动设备等,以适应更广泛的使用场景。