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车牌识别系统Python语言+CNN算法+Django框架 深度学习 TensorFlow 毕业设计 源码_python车牌识别的预训练模型

python车牌识别的预训练模型

一、技术说明

Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习

包含:训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面

2、训练预测文件夹中有训练代码以及数据集

3、carnum_check是Django网页版   qt_check是QT版

4、版本说明:

TensorFlow用最新版2.11.0 、 django使用最新版4.1.7、pyqt5使用最新版

5、模型:  25轮迭代1万多张图片

车牌识别系统,通过机器学习库tensorflow作为模型构建框架,使用CNN卷积神经网络构建模型,并通过对数据集的处理划分测试集和训练集,通过多轮迭代得到训练好的模型,再将模型进行封装,并开发一个WEB界面系统用于用户的操作,最后实现用户在WEB页面中输入一张车牌图片,系统以弹窗的形式显示该车牌的信息(地区汉字、字母、数字)。同时用户输入的图片、预测的结果、操作的时间都会保存在数据库中,并实现管理员在后台管理系统中可以动态查看这些信息。

下面将主要说明本系统各设计功能模块的实现。其中包括系统环境配置,系统运行界面、功能模块关系以及系统运行流程图等,详细介绍本系统实现过程。

二、环境配置

在车牌识别系统功能设计实现中,为了便于展示以及向用户提供一个良好的可视化操作平台,本系统采用WEB网页端界面作为操作平台,使用jupyter notebook作为算法研究平台。开发环境配置如表1.1所示。

表1.1 开发环境配置信息

配置名称参数备注

CPUIntel(R) Core(TM) i5-8300H CPU8核

内存16GB无

显存2GB无

操作系统WindowsWindows10版本

本系统通过Pycharm作为开发软件,使用Python作为编程语言,在Windows系统上搭建开发环境。本系统主要使用的Python第三方包信息:tensorflow为2.8.0版本和Django为4.0版本。

三、系统主要界面

车牌识别系统主要界面分为三个,系统说明首页、用户输入图片检测页面、管理人员后台信息管理页面

通过启动Django应用程序,打开网页输入127.0.0.1:8000可进入系统说明首页。系统说明首页如图2.1所示。

图2.1 系统首页

     在系统首页页面中采用HTML语言搭建页面骨架,使用CSS语言进行页面样式调整,将系统的主要介绍功能情况进行展示。向用户提供系统的概要说明等情况。系统首页index.html文件位于template前端文件夹中。

为了实现用户输入上传一张图片预测图片信息,在本系统中设计了检测页面,页面图片如图2.2所示。

图3.2 后端事件处理流程图

在后端处理视图中定义了4个方法类分别为index方法、check方法、upload_img方法、check_img方法。index方法负责当用户点击首页是渲染首页页面事件,check方法负责当用户点击检测页面时负责渲染检测页面事件,upload_img方法负责上传用户输入的车牌图片到指定文件夹位置,该方法主要实现步骤如下:1.用户点击上传图片按钮,选择一张图片点击上传。2.触发JavaScript中上传事件通过获取用户上传的按钮ID,提取用户上传的图片构成一个对象并保存在变量中。3.向后端发起POST请求,并携带图片变量信息。4.后端调用with等方法将图片信息保存在media文件夹下,并返回该图片的URL信息。5. 前端接收到图片的URL信息后改变默认图片IMG标签属性并显示。图片上传流程图如下图3.3所示。

五、算法模块实现

本模块主要实现对车牌识别系统中模型训练部分。通过对数据集的处理,搭建网络模型,迭代训练等阶段最后得到一个精准的预测模型。其总体流程图如图4.1所示。

图4.1 算法模块总体流程图

一个好的模型开始需要提供一个好的数据集,本系统中采用开源的车牌数据集,该数据集中有着13675张图片。如图4.2是在jupyter notebook中所展示的部分图片信息。如图4.3所示是在本机中下载的数据集部分图片。

通过最后图4.10可知经过25轮训练后,预测精度由第一轮的0.06提升至0.57精度提升了进100倍。模型具有一定的实用性。接下来绘制模型训练过程中的ACC曲线和Loss曲线如图4.11所示。

图4.11 训练过程ACC和LOSS曲线

最后保存训练模型为H5模型,进行自定义一张图片进行预测,如图4.12所示。

其他学习项目:

OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库

OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库

OpenCV+dlib人脸识别系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库

Flask+LSTM音乐双推荐算法+爬虫+可视化系统(深度学习)

Flask+LSTM电影双推荐算法+爬虫+可视化系统(深度学习)

Flask+LSTM招聘双推荐算法+爬虫+可视化系统(深度学习)

deepsort道路车辆追踪+速度实时分析系统

车牌识别+车辆管理+计费系统

2023车牌识别系统(Django框架+卷积神经网络CNN+ PyQt5界面)

基于卷积神经的车牌识别系统 

车牌识别系统1

车牌识别系统2

OCR车牌识别 YOLOv5

员工人脸考勤系统

基于Django动物识别系统

无人机目标识别+目标跟踪 (OpenCV+YOLO)

人脸识别 OpenCV人脸检测 pyqt5框架、人脸管理

YOLO目标检测算法 实时目标检测  pytorch 

pyqt5+yoloV5目标检测平台

手势控制鼠标

手势控制音量

手势拖放物体

基于opencv的人脸识别智能考勤管理系统

Python人脸识别签到考勤系统(opencv+pyqt5)

基于深度学习的老照片修复系统 

人物关系可视化及问答系统 知识图谱 人物关系 

Python+Django实现基于人脸识别的门禁管理系统

Python人脸识别签到

python深度学习--天气识别

python深度学习--人脸识别

python深度学习--注意力检测

python深度学习--验证码识别

python深度学习--垃圾分类识别

python深度学习--手写识别

python深度学习--交通标志识别

python深度学习--宠物识别

python深度学习--车辆分类

python深度学习--商品识别

python深度学习--识别系统

python深度学习--鸟类识别

python深度学习--人脸识别

python深度学习--注意力检测

python深度学习--水果识别

python深度学习--垃圾分类

python深度学习--手写数字识别

python深度学习--手势识别

python深度学习--口罩识别

python深度学习--新闻分类

python深度学习--车牌识别

Django项目、Flask项目、机器学习、数据分析、大数据、Java项目 (近千套项目源码,均可分享学习)

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