基于深度学习的车牌识别系统的设计与实现_基于深度学习的车牌识别系统设计与实现

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前言

随着我国智能交通的深入建设，车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分吸引了大量的研究，并被广泛应用于多种交通场景之下。现今的车牌识别系统多是基于单个车辆图片进行识别，而对于视频场景下多运动车辆的车牌识别尚不完善。由于视频场景下的背景较为复杂且车辆之间容易相互干扰从而导致车牌识别失败，同时系统会重复识别同一车牌从而产生大量数据冗余并降低系统识别效率。针对上述问题，本文将车辆检测技术融入到车牌识别流程中，设计并实现了可适用于图片和视频场景的车牌识别系统。

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一、理论基础

1.yolo目标检测

基于图像处理的车辆检测技术核心是目标检测，目的是将车辆从视频帧或图像中筛选出来。本文采用基于深度学习的车辆检测方式，利用YOLO目标检测技术构建本文的车辆检测模块。
YOLO是由Redmon J等提出的一种用于物体检测方式，其采用回归思想代替传统的分类思想，将物体检测同物体分类融合到一个卷积网络结构中进行。与其它用于物体检测的卷积神经网络方式如SSD、R-CNN]、faster R-CNN等相比，YOLO具有以下优点：
1、检测速度快。由于YOLO采用回归检测的思想，不需要前置的候选区域筛选工作，可以直接将原图像作为输入，物体检测与物体分类两个过程融合进行。根据其实验结果表明，YOLO在Titan X GPU上的视频处理速度可达到45帧每秒，完全可以达到实时处理的要求。
2、背景误检率低。相比于其它物体区域检测算法如滑动窗口等只利用局部区域特征，YOLO充分利用整幅图像信息对物体进行综合判定，通过在物体检测时利用上下文信息，从而不容易将背景信息预测成错误的物体信息。根据其实验结果表明，YOLO的背景误检率不及fast R-CNN的一半。

研究深度学习中YOLO目标检测技术在车辆检测中的应用。传统车辆检测算法在复杂场景下普遍存在检测准确率低的问题。本文在YOLO目标检测技术的基础上，根据系统车牌识别流程的需求，通过设计车辆目标筛选算法和视频车辆检测器完成车辆目标的提取。方法在提升检测准确率的同时，避免了对同一车牌的重复识别提升了系统性能。

2. CNN车牌识别

LPRNet是基于深度学习框架构建的。通常，它采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为基础架构，以便有效地捕获图像中的特征。CNN在图像处理任务中取得了显著的成功，因为它能够自动学习图像的抽象表示。
LPRNet的网络结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。这些层的组合形成一个端到端的模型，能够直接从输入图像中学习到车牌的特征表示。模型的结构应该足够深，以便有效地捕获图像中各种尺度和复杂度的特征。同时处理车牌检测和字符识别任务。车牌识别通常包括两个主要步骤：首先是车牌的定位（检测），然后是对车牌上字符的识别。多任务学习有助于优化整体系统的性能，使得模型能够更好地协同完成这两个任务。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，通常会采用数据增强技术，如随机旋转、缩放、平移等，以生成更多样化的训练样本。在一些情况下，可以使用预训练模型来加速训练过程和提高性能。通过在大规模图像数据上进行预训练，模型可以学习通用的特征表示，然后在车牌识别任务上进行微调。
总体而言，LPRNet的设计结合了深度学习的优势，利用卷积神经网络从图像中提取有用的特征，并通过多任务学习来优化车牌的定位和字符识别任务。在训练过程中，使用大规模的标注数据集，并采用适当的损失函数和数据增强技术，以确保模型在不同场景下的鲁棒性和准确性

二、车牌识别系统设计

1.数据库设计

主要设计了用户登录表、车牌识别记录表、车费标准管理表、车位表，根据具体情况灵活设计

2.用户登录、注册模块

登录模块。该模块为用户进入系统的唯一入口。

注册模块：

3.车牌识别主程序设计

利用YOLO卷积网络实现对视频、图片中的车牌区域的提取。本文通过在darknet框架下根据构造的数据集完成对网络模型的训练并保存成.weights文件，同时基于darknet框架完成对YOLO检测代码的封装，并通过与系统工程代码的结合完成车牌检测模块的实现。
前向传播和反向传播算法是所有神经网络问题的核心，YOLO卷积网络由卷积层、池化层和全连接层组成，每种网络层都有相应的前向传播和反向传播算法，其中卷积层的前向传播的核心代码如图所示。


理解了yolo原理就可以封装pyqt检测界面，核心步骤以下:

主要实现模拟车辆进站和车辆出站模块，可以实现图片检测和视频实时检测，pyqt可视化界面如下：

1.模拟进站模块界面设计：
2.模拟出站功能设计：
实现车辆计费功能，并把数据同步到数据库中，界面如下：

3.车牌记录管理模块

主要记录车辆进站和出站、停车费用、车牌号信息，界面设计如下：

4.车辆费用标准管理

对停车场费用进行调整，界面如下：

5.系统说明书

总结

本文在某市“基于深度学习的车牌识别管理系统”项目背景下开展基于车牌识别系统的研究工作，在分析了研究背景及国内外发展现状后，对车牌识别涉及到的相关理论技术及常用方法进行了阐述。而后在对系统分析的基础上，根据实际停车场模拟停车场的收费模块，并以此为基础开展系统的设计工作包括总体设计以及各主要功能模块的设计，并在此基础上对系统进行了实现。最后对系统进行了功能测试和性能测试。

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