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基于python实现的深度学习的车牌识别系统

基于python实现的深度学习的车牌识别系统

基于python实现的深度学习的车牌识别系统

  • 开发语言:Python

  • 数据库:MySQL
  • 所用到的知识:Django框架
  • 工具:pycharm、Navicat、Maven

系统功能实现

  1. 登录页面

在车牌识别系统当中肯定是有登录的。怎么说呢,登录页面其实还是和最初的设计风格保持一致的,只不过登录页面还有一个更深入的流程设计。同时,也把所有的背景色,主题色等风格保持到一致。如下图所示

后台页面

我们在车辆识别系统当中缺少不了的就是后台管理页面,后台管理页面,我们对系统进行了一个管理,因为毕竟是管理员用的,那么我们就会把后台管理的首页进行一个输入,能够看到当前收入的用户数是多少,当前收入的车牌数量适当多少,以及当前的年月时间和一些系统的介绍,这些都是一些必要的信息,如下图所示

车牌识别页面

那么车牌识别的页面是如何生成的呢?车牌识别肯定是通过一个必要的图片进行上传,那么上传后的信息呢?我们将它进行一个后台的识别,识别后的所属归散地已进行一个展示。如下图所示

统计分析页面

我们车牌识别的系统呢,不仅仅是单个或者几个,未来可能识别的车牌数量有成千上百,成千上万,那么对于不同车型蓝牌绿牌也有一个识别,那么基于此条件需求之下呢,我们进行一个统计分析的页面构成,通过不同的图形将不同维度的信息进行统计,满足于我们管理者使用。如下图所示

车牌地图页面

为了能够把车牌地图做得更高大上一些,在此页面当中特地把中国地图的形式进行一个扩展,那么通过地图的形式将不同车牌的数量进行一个。这样的话有点类似于BI大屏的感觉,让我们的系统更加高大上。如下图所示

车牌管理页面

车牌管理的重要功能就是将我们所识别的车牌进行一个列表形式的输出。那么。管理者可以通过之前进行一个输出的形式,能够查看到我们所识别的车牌以及它的各种信息。如下图所示

摘  要

人工智能的发展为我们提供了生活中的各种便利,不仅减少了人工的手工输入和录入,而且从某种程度上可以替代人工的一些方法。比如说我们深度学习的车辆识别,就是可以能够通过系统的手法来进行车牌的识别,能够将人为的传统方式进行一个修改。软件和系统的产生,从表面上来看是方便了某一行业和某一行业的用户,其实是从本质上来说是提高了社会的进步。就拿我们常见的出行而言,滴滴出行看似是为了打车和出行的人方便,但其实通过另外一种程度上来说,可以通过软件应用的调度和发展来为社会、城市出行的发展做出巨大的贡献。我们国家从最早的中国制造业演变到现在的“智造”,就是因为有软件信息系统的价值,能够将一些智慧的因素加入到制造的过程当中,而这一点就是软件系统来改变生产和现实的需求。在计算机时代日益发展的今天,计算机网络正快速融入这个社会的每一个领域。科技的发展是社会当中一种必有可少的方式。就现阶段而言,我们国家的经济发展水平高,私家车的数量在激增,那么对于车牌的识别来说,仅仅靠传统的人工方式来实现那几乎是不可能的,对于一些重点区域,比如说车辆的违法违章,以及车辆的高速口等等,这样的识别是需要软件系统来进行的。此背景之下呢,我们将深度学习的车牌识别系统作为一个此次重要的研究对象进行研究。此次我们还是使用的python技术来进行的开发,只有python语言的加持才能很好的实现我们此次的需求。

  • 绪论

    1. 研究背景和意义

我们都知道,社会的发展离不开科技的进步,科技的进步最重要的是信息化的进步。我们都知道信息技术只是代表科技的一个必然发展过程。信息化的价值让社会变得一次又一次的更加进步,那么在于传统制造行业来说,信息化更能够改变其业务逻辑、生产成本,实现降本增效的企业效果。企业资源计划可以说从传统的手工作业以及人为预测,最后到了信息化软件的价值方面,那么从生产制造以及仓储来说,通过企业资源计划能够合理的应用,将物资产品最低库存化,然后在企业的现金流基础之上,能够将现金流做到最大化。这就是信息化力量加持下的企业资源计划,不仅仅如此,各种行业中有许许多多这样常见的例子。除了这样日常的信息化以外,日常的交通出行也都用到了科技。车牌的识别让我们在高速公路上可以极大的约束车辆的违法行驶。本文就是以这样的一个背景下开始研发基于深度学习的车牌识别系统。

    1. 研究现状

首先对于车牌识别系统来说无论是在国内和国外都有着非常成熟的经验,就以目前我们现在应用在高速公路上以及各大红绿灯路口的车牌识别技术,基本上可以将百分之九十八以上的车辆进行一个识别,包括它的车型车牌等等。甚至于高清摄像头可以将驾驶员是否系安全带等等都识别出来,那么除了视频摄像头的技术提高之外,还基于深度学习进行了后台算法技术型的加持,才能够将这些信息技术得到一个有效的体现才能将此技术应用到我们的实际生活当中。所以说就现阶段而言,基于深度学习的车牌识别系统其实在无论是国内还是国外都有着非常好的应用,那么对于他的未来发展前景,其实如果在技术提高的情况下进行加持,还是有一定的成熟经验。

    1. 设计思路

功能需求分析:首先需分析当前需求背景,包括数据安全性、稳定性等方面的考虑;其次需对试题库进行分类,确定每一类题中每个模块具体使用什么数据结构;然后在数据库设计方面需考虑如何保证数据不被非法访问或篡改等。

详细设计:在整个设计过程中涉及到数据库结构、数据字典及 SQL语言编程,在整个软件方案设计完成后还需要有一个实施阶段来完成系统测试和上线工作。

模块划分:由于每个模块都是独立运行的,因此模块之间既不能相互影响也缺乏必要联动性,一般在每个模块实现之前都要对整个项目过程进行划分;同时对于系统测试的要求不同于软件开发中的单元测试阶段;另外还应根据需求人员掌握专业知识程度进行划分,并可考虑是否使用通用类应用系统和特殊业务类应用系统来完成一个项目开发工作;此外还应考虑系统维护过程中可能出现故障或出现特殊情况时所采用的应急措施等;另外在项目开发过程中不应忘记对相关知识点在软件中进行必要说明

关 键 词车牌识别;信息化;Python

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