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基于深度学习的车牌识别系统设计与实现

PythonPyTorchFlaskOpenCV

专业方向:智能科学与技术 / 电子与计算机工程 · 类型:深度学习 · 预计 18 人日

一、选题背景

停车场与小区出入口的车牌识别依赖专用硬件,成本较高;轻量化的软件方案可用于课程实验与小场景验证。

二、设计目的与意义

实现车牌检测与字符识别流程,提供图片上传识别、结果可视化与识别记录,支持常见蓝牌与新能源车牌。

三、主要任务与内容

用户

  • 上传图片识别车牌
  • 查看检测框与识别结果
  • 查看历史记录

管理员

  • 模型与阈值配置
  • 识别日志
  • 错误样本标注

四、技术要求

  • 车牌定位与字符分割
  • CNN 字符识别模型
  • OpenCV 图像预处理

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

复杂光照与倾斜角度下的定位稳定性;字符分割的鲁棒性。

需要现成项目?

成品库里有已完成的源码与配套文档(任务书 / 开题报告 / 论文)。

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备注 BS

csbysj2020ACE2487

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