Python基于卷积神经网络的车牌识别系统开发与实现
1. 简介
车牌识别是人工智能在交通领域的重要应用，广泛用于高速违章检测、停车场管理和智能交通系统等场景。本系统通过基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，结合 Python 和 MySQL 实现车牌的快速识别与管理。
系统特点：
- 自动化程度高：通过车牌图片的上传即可识别车牌号和车牌颜色。
- 可扩展性强：采用模块化设计，可轻松集成更多功能。
- 成本控制：系统运行对硬件需求较低，适合中小型场景部署。
2. 技术栈
本系统使用以下技术栈：
- 开发语言：Python 3.8
- 深度学习框架：TensorFlow/Keras
- 数据库：MySQL（建议 5.7 或 8.0）
- 前端开发工具：HTML、CSS、JavaScript
- 数据库管理工具：Navicat
- 开发环境：PyCharm
3. 功能需求分析
核心功能：
-
车牌识别：
- 上传车牌图片，系统识别车牌号及颜色。
- 识别结果支持导出与存储。
-
用户管理：
- 用户注册、登录及权限分配。
- 密码修改功能，提升安全性。
-
车牌管理：
- 对识别结果进行增删改查操作。
- 支持多条件筛选和数据导出。
性能需求：
- 响应速度：页面加载时间 ≤2 秒，车牌识别 ≤1 秒。
- 用户体验：美观直观的界面设计；交互操作流畅。
- 系统稳定性：保障高并发下的数据一致性和服务稳定性。
4. 系统架构设计
4.1 系统架构图
- 用户界面：提供上传图片、查看结果和管理车牌等功能。
- 前端模块：实现页面渲染与交互逻辑。
- 后端模块：处理业务逻辑并调用识别模型。
- 车牌识别模型：基于 CNN 的深度学习模型，负责车牌号和颜色的识别。
- 数据库：存储用户信息和识别记录。
4.2 数据库设计原则
- 遵循数据库第二范式（2NF）：
- 消除冗余数据，确保数据一致性。
- 实现模块化设计：
- 将用户信息、车牌记录等拆分为独立表。
- 规范化表结构：
- 核心字段包括用户名、车牌号、车牌颜色、图片路径等。
5. 系统功能实现
5.1 核心代码
车牌识别功能实现
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model# 加载预训练模型
model = load_model('license_plate_model.h5')def preprocess_image(image_path):"""预处理输入图片"""image = cv2.imread(image_path)image = cv2.resize(image, (128, 128))image = np.expand_dims(image, axis=0) / 255.0return imagedef recognize_license_plate(image_path):"""识别车牌"""image = preprocess_image(image_path)predictions = model.predict(image)plate_number = decode_predictions(predictions)return plate_numberdef decode_predictions(predictions):"""解析模型输出"""# 假设模型输出字符的索引characters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"return ''.join([characters[np.argmax(pred)] for pred in predictions])
6. 系统效果展示
6.1 登录页面
简洁的登录页面，支持用户验证与安全登录：
6.2 车牌识别结果
支持上传车牌图片并展示识别结果：
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8 源码获取：
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