计算机毕业设计--基于深度学习的车牌检测与识别算法

我的CSDN中还有其他方向的深度学习毕业设计项目，例如图像破损修复，照片色彩增强，划痕检测，视频异常检测、车牌识别、目标检测等，具体参考👇

深度学习方向毕业设计

✨ Demo

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介绍

 本项目利用深度学习（卷积神经网络）设计了一个基于深度学习的车牌检测识别系统，非常适合作为本科毕业论文的研究课题。该系统提供两种检测方式：一种是对上传的图片进行车牌检测识别，另一种是通过视频流自动识别车牌和车牌信息。只需提供包含车牌的图片（无论位置或角度如何），系统即可标记图片中的车牌位置并输出车牌号码。如果你有摄像头，可以通过训练好的模型调用摄像头进行动态车牌监测，或者将.mp4格式的视频文件输入模型，模型将返回标记好车牌位置的图片并输出检测到的车牌号码。

 具体来说，车辆检测网络采用了YOLOv7模型进行检测，而车牌检测网络则使用基于ResNet与注意力机制改进的模型，该模型输出检测边框的仿射变换矩阵，可检测任意形状的四边形。车牌号码序列模型由Transformer构建的生成式网络实现。训练数据集使用公开数据集，而测试集则使用实地拍摄的照片。

 在训练检测模型时，使用了数据增强方法以增强模型的泛化能力。对于车牌号码的序列识别，使用程序生成的车牌图片进行训练，并结合适当的图像增强手段。模型训练采用端到端的方式，输入图片后直接输出车牌号码序列，并将车牌号码打印在原始图片上。

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🚀 运行要求

• 运行算法与Web前端需要 Python >= 3.8
• 运行GUI界面需要下载QT编译器 5.14.2 版本
• 建议使用带有nvidia系列的显卡（比如说1060、3050、3090都是nvidia系列的）

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⚡开始

环境配置（推荐使用conda安装环境）

# 从github上Clone项目
git clone https://github.com/zxx1218/LicensePlateDetection.git

# 使用conda创建环境
conda create -n py39 python=3.9 -y
conda activate py39

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt 

检测展示：

在视频中检测车牌：

• 由于Github上传视频限制，请移步至我的CSDN观看：https://blog.csdn.net/qq_45566099/article/details/134574209

使用模型检测单张图片：

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作者联系方式：

• VX：Accddvva
• QQ：1144968929
• Github提供训练好的模型文件以及调用该文件测试的代码（clone代码后安装环境即可进行修图测试，开源版不包含模型源码）
• 本项目完整代码 + 远程部署服务 == 价格80RMB
• 另提供GPU服务器短期租赁服务，24G显存服务器每个月100RMB（该项目可以直接部署在服务器中运行）

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• 作者于浙江某985高校就读人工智能方向研究生，可以帮忙定制设计模型，并提供源代码和训练后的模型文件以及环境配置和使用方法，只需要描述需求即可。
• 人工智能领域，尤其是计算机视觉（Computer vision，CV）方向的毕业设计，只要你想得出，没有做不出的